Suivre le rythme de l’IA: 5 conseils pour les employé-e-s de commerce
L’intelligence artificielle transforme déjà sensiblement le monde du travail dans le domaine du commerce et de la gestion d’entreprise. Les tâches routinières sont automatisées, les informations sont traitées plus rapidement et les processus de travail sont plus efficaces. Par conséquent, les exigences envers les employé-e-s augmentent également: les compétences numériques et la maîtrise des nouvelles technologies sont de plus en plus attendues dans de nombreux domaines.
Toutefois, personne n’a besoin de connaître chaque nouvelle application ou de suivre toutes les tendances. Ce qui est décisif, c’est plutôt d’être en mesure de replacer les évolutions technologiques dans leur contexte et d’utiliser l’IA de manière ciblée, là où elle apporte une réelle valeur ajoutée dans le travail au quotidien. Ces cinq approches aident les employé-e-s de commerce à renforcer progressivement leurs compétences numériques et à conserver leur employabilité à long terme.
1. S’y mettre petit à petit
Pour les employé-e-s de commerce, il devient de plus en plus important de ne pas se contenter d’observer les évolutions technologiques, mais de les comprendre et de les utiliser de manière ciblée dans le cadre du travail au quotidien. Les personnes qui s’intéressent à l’IA investissent non seulement dans des méthodes de travail plus efficaces, mais aussi dans leur propre avenir professionnel.
Le développement de compétences numériques ne doit pas nécessairement se faire en une seule fois. L’expérimentation délibérée d’une nouvelle fonctionnalité, l’examen critique d’un résultat généré par l’IA ou l’échange au sein de l’équipe contribuent à gagner en assurance dans l’utilisation de l’IA.
Adopter une attitude ouverte à l’apprentissage est déterminant: suivre les évolutions, réfléchir à ses expériences et élargir continuellement ses propres connaissances.
«Il est aujourd'hui décisif, d’être en mesure de replacer les évolutions technologiques dans leur contexte et de développer continuellement ses propres compétences.»Iren Brennwald, spécialiste Formation professionnelle à la Société suisse des employés de commerce
2. Utiliser les outils existants de manière plus ciblée
Un grand nombre de logiciels et de plateformes disposent désormais de fonctionnalités d’IA intégrées. C’est pourquoi la plus grande valeur ajoutée ne réside souvent pas dans le fait d’essayer constamment de nouvelles applications. Il est plus judicieux de mieux se familiariser avec les logiciels déjà utilisés et d’exploiter leurs fonctionnalités de manière ciblée dans le travail au quotidien.
Un bon point de départ consiste à se demander quelles fonctionnalités offrent les applications déjà utilisées et en quoi celles-ci peuvent être utiles dans le travail au quotidien:
De quelles tâches récurrentes est-il possible d’accélérer l’exécution avec les fonctionnalités d’IA existantes?
Quelles informations peuvent être automatiquement regroupées ou structurées?
Quelles évaluations ou présentations peuvent être préparées avec les fonctionnalités intégrées?
Quelles étapes de travail sont encore effectuées manuellement aujourd’hui, alors que le logiciel offre déjà une aide à leur sujet?
C’est dans ces cas d’application concrets qu’il est le plus simple de vérifier quelles fonctionnalités d’IA offrent les logiciels déjà utilisés et comment celles-ci peuvent faciliter le travail.
3. Contrôler minutieusement les résultats générés par l’IA
Les systèmes d’IA fournissent des propositions, des variantes et des possibilités d’optimisation en peu de temps. Il est donc d’autant plus important de déterminer en connaissance de cause si un résultat correspond à ses propres exigences ou si une révision technique est nécessaire.
Il peut être utile de se poser trois questions avant de réutiliser un résultat généré par l’IA:
Le résultat est-il correct d’un point de vue technique?
Les faits, les chiffres, les sources et les déclarations clés doivent être vérifiés.Le résultat est-il adapté à la tâche et au groupe cible?
Un texte bien rédigé n’est pas forcément compréhensible, approprié ou efficace.Quels éléments faut-il ajouter ou réviser?
L’expérience professionnelle, la connaissance du contexte et la responsabilité du résultat final restent du domaine de l’humain.
L’IA permet de rationaliser les étapes de travail. Elle ne remplace toutefois pas l’évaluation par un ou une spécialiste du domaine concerné.
Une utilisation raisonnée de l’IA est également judicieuse du point de vue de la durabilité: chaque requête adressée à l’IA consomme de l’énergie et de la puissance de calcul. C’est pourquoi il convient d’utiliser l’IA de manière ciblée et réfléchie.
4. Apprendre de manière continue plutôt qu’apprendre le plus possible
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les applications et les tendances évoluent à une vitesse fulgurante. Il n’est toutefois pas nécessaire de se pencher quotidiennement et de manière approfondie sur chaque nouveauté.
Il suffit souvent de prendre régulièrement le temps de remettre les évolutions dans leur contexte et d’acquérir une compréhension de base, par exemple:
en lisant un article spécialisé,
en suivant un bref webinaire,
en écoutant un podcast,
en échangeant avec des collègues ou
en testant une nouvelle fonctionnalité dans le cadre d’un travail pratique.
Ce n’est pas la quantité d’informations consommées qui compte, mais la continuité. En s’essayant régulièrement à l’IA et en réfléchissant à sa propre expérience, on découvre plus rapidement les applications qui seront réellement utiles dans le travail au quotidien.
5. Améliorer les données, les processus et les prompts
L’IA peut apporter une aide efficace, en particulier lorsque les processus de travail sont déjà structurés et les informations, bien présentées. L’IA n’améliore pas automatiquement les systèmes d’archivage peu clairs ou les processus inefficaces.
C’est pourquoi il vaut la peine de continuer à développer les bases numériques:
en archivant les informations de manière claire,
en clarifiant les responsabilités,
en structurant les processus récurrents et
en veillant à la mise à jour et à la traçabilité des données.
Un prompting précis, c’est-à-dire la formulation de requêtes claires aux systèmes d’IA, est tout aussi important. Généralement, plus la description du contexte, des conditions-cadres afférentes et du résultat souhaité est concrète, plus les résultats générés sont appropriés.
Un bon prompt répond par exemple aux questions suivantes:
Quelle doit être la mission de l’IA?
A quel groupe cible le résultat est-il destiné?
Quelles informations doivent être prises en compte?
Quelle doit être la longueur et le format du résultat?
Quel est le ton souhaité?
6. Conclusion
L’intelligence artificielle va transformer à long terme le monde du travail dans le domaine du commerce et de la gestion d’entreprise. Il n’est toutefois pas essentiel de maîtriser dans le détail chaque innovation technique.
Il est bien plus important d’utiliser l’IA de manière pragmatique, critique et responsable, de commencer par des tâches concrètes et de développer continuellement ses propres compétences. Ainsi, le transfert des connaissances dans le quotidien professionnel se fait petit à petit.
Publié le: 17.8.2026
Auteur-trice: Iren Brennwald, Société suisse des employés de commerce
Cet article a été rédigé avec le soutien de l'IA.
