IA : la pression monte dans les entreprises pour s’adapter aux changements

Tout d’abord, pourquoi les actifs ressentent-ils de la pression face à l’IA ?

Anna Pyshna (AP) – Nous vivons actuellement l’un des plus grands bouleversements de l’histoire de l’apprentissage. Pour des millions de personnes dans le monde, le savoir n’est plus cantonné aux salles de classe, mais est accessible en ligne en quelques minutes. Notre dernier rapport* révèle que 82 % pensent qu’il n’y a jamais eu autant de manières d’apprendre qu’aujourd’hui (3 méthodes en moyenne). 76 % consacrent plus de temps à se former qu’il y a deux ans. D’après le Forum économique mondial, 85 % des employeurs prévoient de se focaliser sur la montée en compétences de leur personnel d’ici à 2030. Face à l’IA, l’acquisition de nouvelles compétences devient stratégique, mais peut entraîner une forme de pression à développer de nouvelles compétences.

Notre étude révèle aussi que 77 % des actifs se disent « à la recherche d’un nouvel emploi » ou « ouverts à d’autres opportunités ». Dans ce contexte, rester à niveau apparaît pour certains comme une nécessité. Les actifs français interrogés citent d’abord l’amélioration de leurs performances (41 %), le souhait de rester compétitifs (24 %), d’accéder à plus de responsabilités (21 %) ou encore de répondre aux attentes de leur employeur (14 %). Qu’il s’agisse de maîtriser l’IA ou d’apprendre l’anglais, beaucoup font le choix de se former davantage pour sécuriser leur avenir professionnel ainsi que pour gagner confiance en eux dans la sphère professionnelle. À horizon 2031, le marché de l’éducation en ligne pourrait enregistrer 1,2 milliard d’utilisateurs.

Pourquoi la France est-elle plus touchée que les autres pays étudiés ?

AP – L’adoption de l’IA est élevée dans tous les pays, mais ce changement de pratique n’est pas homogène. L’Argentine et la Pologne sont les pays ayant le plus adopté l’IA. À l’inverse, les États-Unis et le Japon affichent le plus faible taux d’adoption de notre étude. C’est vrai que 71 % des actifs français ressentent une « pression », contre 59 % en moyenne dans les neuf pays étudiés (États-Unis, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Pologne, Japon, Argentine). C’est le niveau le plus élevé de l’enquête. Si certaines études suggèrent un goût culturel pour le perfectionnisme, nos données ne nous permettent pas d’en établir les causes. Plus largement, les mutations technologiques et économiques du monde du travail peuvent contribuer à renforcer cette sensation.

Source : Etude Preply, novembre 2026

Quelles en sont les conséquences ?

AP – Les conséquences les plus extrêmes peuvent conduire à un épuisement professionnel. Cependant, notre rapport ne permet pas de conclure à une fatigue émotionnelle généralisée liée à un usage intensif de l’IA. La génération Z est plus en proie à la fatigue décisionnelle que les autres. Les jeunes se sentent 140 % plus submergés par les décisions du quotidien que les baby-boomers. Notre enquête révèle un autre décalage : 63 % des personnes consacrent toujours plus de temps à apprendre sans sentir de véritable progression dans leur travail, ce qui peut entraîner de la frustration, voire du découragement. C’est le « paradoxe des progrès ». Expliqué autrement, l’accès aux connaissances ne se transforme pas automatiquement en compétences. Nous y reviendrons.

Oui, mais avant, comment éviter cette surcharge cognitive ?

AP – L’une des clés reste de structurer son apprentissage et d’établir une routine : fixer un objectif précis à atteindre, des créneaux réguliers d’apprentissage chaque jour ou chaque semaine qui mènent à de petits accomplissements successifs et préservent la motivation. Ces réussites peuvent être recensées pour prendre conscience du chemin déjà parcouru jusqu’à l’objectif. Il est aussi possible de programmer à l’avance ses cours, les suivre dans un environnement calme et s’y préparer. Cela permet d’éviter l’ajout de stress extérieur ainsi que de devoir jongler d’une tâche à l’autre en permanence et de se déconcentrer. Des retours humains de personnes expérimentées (suivi des progrès, marques de reconnaissance, partage de conseils pour accélérer l’évolution) sont aussi importants. L’essentiel est que chaque outil ait une fonction claire au service d’un objectif déterminé de manière réfléchie.

Alors, comment choisir le bon modèle d’apprentissage et les bons outils ?

AP – Le modèle idéal peut varier d’une personne à l’autre : tout dépend de son objectif, de son niveau initial, du temps disponible et de sa motivation. Les apprenants n’ont pas forcément besoin de plus d’outils ou de plus de temps. Il faut surtout garder son objectif en tête ainsi que sa motivation du début à la fin. Par exemple, préparer un entretien en anglais ou apprendre une langue jusqu’au niveau C2 ne demande pas le même accompagnement. Un professeur joue un rôle important pour guider, personnaliser l’apprentissage et entretenir la motivation, là où l’IA brille par sa capacité d’analyse et sa rapidité. Combiner ces deux méthodes fait partie des pistes pour rendre l’apprentissage plus efficace. Mais quelle que soit la méthode, l’essentiel est de pouvoir la suivre de manière régulière. Les répondants ont besoin d’obtenir des explications ou définitions (48 %), résumer ou simplifier un contenu (43 %) ou encore recevoir un feedback ou des corrections (34 %). Parmi les bénéfices de l’IA, ils citent : obtenir des réponses plus rapides aux questions (47 %), mieux comprendre des sujets (36 %) et apprendre de manière accessible et flexible (36 %).

Motivation par pays à l’idée d’adopter l’intelligence artificielle.

Source : Etude Preply, novembre 2026

Qu’en est-il pour les cadres ?

Les cadres supérieurs (47 %) sont les actifs qui utilisent le plus l’IA quotidiennement. Ensuite les cadres juniors (35 %) et les employés non-cadres (31 %). L’apprentissage est financé par l’employeur pour 61 % des cadres juniors ou intermédiaires, contre 49 % des employés sans fonction managériale et 48 % des cadres dirigeants. Les entreprises concentrent leurs investissements sur le développement de leurs futurs dirigeants plutôt que sur les personnes qui occupent déjà des postes de direction.

Enfin, ces apprentissages se traduisent-ils en performance réelle ?

AP – Comme nous le disions, le savoir devient plus accessible qu’auparavant. Mais le vrai défi aujourd’hui est de le mettre en pratique. L’apprentissage ne s’arrête pas à la fin d’une formation. Il faut qu’il soit utile dans le quotidien des équipes. Mais cette prise en main de l’IA ne se traduit pas automatiquement en performance : c’est tout le sens du « paradoxe des progrès ». Multiplier les outils ne garantit pas que l’on saura mobiliser ses connaissances en situation réelle. 49 % ont affirmé qu’après des mois d’apprentissage régulier, ils ne savaient toujours pas appliquer leurs compétences, tandis que 52 % déclarent consacrer plus de temps à l’apprentissage sans pour autant obtenir de meilleurs résultats. Pour eux, les vrais progrès n’ont rien à voir avec le fait d’enchaîner les jours de pratique sans discontinuer, de réussir des exercices ou de consacrer beaucoup de temps à l’apprentissage. Progresser, c’est surtout pouvoir utiliser ce qu’ils ont appris et se sentir à l’aise dans des situations concrètes au travail ou dans la vie privée. Il faut savoir ce qui sera utile sur le terrain et avoir de l’assurance pour mettre en œuvre concrètement tout ce savoir.

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Pour conclure, les expériences d’apprentissage avec l’IA les plus efficaces ne demandent ni à l’IA ni aux humains de tout faire. 75 % des personnes interrogées privilégient un apprentissage associant IA et expertise humaine. Elles laissent chacun faire ce qu’il fait de mieux. Les outils aident les apprenants à se préparer, tandis que l’expertise humaine les aide à mobiliser leurs connaissances.

*Ce rapport a été publié par Preply en novembre 2026, sur l’apprentissage à l’ère de l’IA, établi selon une enquête menée par Dynata auprès de 5 050 professionnels issus de 9 pays, dont la France, pour mieux comprendre le « paradoxe des progrès ». Soit l’écart entre l’accès au savoir, l’acquisition de compétences et la performance réelle à l’ère de l’intelligence artificielle.