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Expérience étudiante
Nos campus de Rennes et de Paris accueillent les étudiants dans des environnements propices à la réussite.
La discussion a d’abord rappelé une réalité souvent sous-estimée : l’adoption de l’IA ne dépend pas uniquement de la qualité des outils. Elle repose aussi sur la confiance que les organisations parviennent à construire autour de ces usages.
L’étude menée par ChooseMyCompany avec RSB, auprès de plus de 13 000 répondants, montre que l’IA est déjà largement présente dans le travail quotidien. Sept personnes sur dix déclarent l’utiliser dans leur activité professionnelle, sous une forme ou une autre. Les perceptions sont globalement positives : une majorité estime que l’IA peut avoir un impact favorable sur leur métier et créer de la valeur pour leur entreprise.
Mais cette confiance reste fragile. Plus de six répondants sur dix indiquent ne pas se sentir suffisamment accompagnés dans l’usage de l’IA générative au travail. Dans certains secteurs ou populations, ce chiffre peut atteindre 80 %. Autrement dit, les collaborateurs ne rejettent pas l’IA ; ils demandent à mieux la comprendre, à être formés, rassurés et associés à son intégration.
L’un des enseignements les plus intéressants de l’étude concerne le lien entre IA et engagement. Les collaborateurs qui utilisent l’IA se déclarent plus confiants dans leur avenir professionnel, plus motivés, plus capables de se projeter dans leur organisation et plus enclins à recommander leur entreprise.
Ce résultat invite à dépasser une vision défensive de l’IA, souvent associée à la peur du remplacement ou de la déshumanisation. Lorsqu’elle est rendue accessible, expliquée et intégrée dans les pratiques, l’IA peut devenir un facteur d’apprentissage, d’employabilité et de confiance collective.
Pour Celica Tellier, les entreprises les plus avancées partagent trois pratiques fortes. D’abord, les dirigeants utilisent eux-mêmes l’IA et le disent clairement. Ils montrent à quoi elle leur sert, mais aussi ce qu’ils choisissent de ne pas lui déléguer. Ensuite, elles veillent à ne laisser personne de côté, y compris les fonctions non techniques et les équipes de terrain. Enfin, elles créent des espaces d’expérimentation : ateliers, semaines dédiées à l’IA, ambassadeurs internes ou cas d’usage concrets issus des équipes.
Shing Gan a apporté un angle complémentaire en introduisant la notion de corporate AI narrative, c’est-à-dire la manière dont les dirigeants expliquent comment l’IA crée de la valeur business. Pour lui, le récit IA n’est pas un simple exercice de communication : il peut devenir une ressource stratégique.
Dans un monde où toutes les entreprises affirment “faire de l’IA”, la différenciation ne vient plus seulement de la technologie, mais de la crédibilité du discours. Les investisseurs, clients, analystes et collaborateurs ne demandent plus seulement si l’entreprise utilise l’IA. Ils cherchent à savoir si son récit est clair, cohérent, aligné avec ses ressources réelles et étayé par des preuves.
Quatre dimensions structurent cette crédibilité : la clarté du message, la cohérence dans le temps et entre les dirigeants, l’adéquation entre l’ambition IA et les capacités réelles de l’entreprise, et l’évitement de l’AI washing. Une entreprise qui promet trop, sans preuves concrètes, risque de fragiliser sa réputation plutôt que de renforcer sa position.
Pour créer la confiance dans la durée, les organisations doivent aller au-delà des messages marketing. Elles ont besoin d’un véritable système de communication IA, capable de traduire les capacités techniques en résultats business compréhensibles.
Cela suppose de développer des compétences de traduction entre langage technique et enjeux métiers, de créer un playbook narratif partagé entre les dirigeants, les équipes tech, la finance, les RH, le juridique et les business units, mais aussi de structurer une gouvernance des preuves. Avant d’affirmer qu’un usage IA améliore la productivité, réduit les coûts ou transforme l’expérience client, l’entreprise doit pouvoir s’appuyer sur des données, des pilotes, des résultats mesurables ou des mécanismes de contrôle.
Cette exigence est d’autant plus importante que la transparence sur les décisions constitue un facteur majeur d’engagement. Si les collaborateurs ne comprennent pas pourquoi et comment l’IA est déployée, ils risquent de percevoir la transformation comme une décision descendante, opaque ou menaçante.
L’IA ne crée pas automatiquement la confiance. Elle peut même produire l’effet inverse si elle est présentée de manière excessive, floue ou déconnectée de la réalité du terrain. Pour devenir un levier durable de transformation, elle doit être accompagnée d’un récit clair, d’une gouvernance solide et d’un effort réel d’appropriation collective.
La confiance naît lorsque l’entreprise sait expliquer ce qu’elle fait avec l’IA, pourquoi elle le fait, quelles limites elle se donne et quelle valeur elle cherche à créer pour ses collaborateurs, ses clients et son écosystème.
