La CDEFM a publié début juin un référentiel de compétences en intelligence artificielle, pensé comme un socle commun pour l’ensemble des formations en management, du bachelor au master. Un document qui dit beaucoup sur les transformations profondes à l’œuvre dans l’enseignement supérieur, et sur ce que le monde professionnel attend vraiment des futurs diplômés.
Par Thibaud Arnoult
La Conférence des Directeurs des Écoles Françaises de Management (CDEFM) a publié début juin 2026 son Référentiel de compétences Intelligence Artificielle. Le document, construit en partenariat avec la Commission d’Évaluation des Formations et Diplômes de Gestion (CEFDG), fixe un cadre commun à l’ensemble des formations en management, du bachelor au master. Il définit ce que les écoles membres attendent désormais de leurs étudiants en matière d’IA : non pas la simple familiarité avec les outils, mais la capacité à les comprendre, à en évaluer les effets et à les intégrer dans des contextes organisationnels réels.
Ce référentiel, construit en partenariat avec la Commission d’Évaluation des Formations et Diplômes de Gestion (CEFDG), est le fruit d’un travail collectif impliquant des représentants d’HEC, de l’ESSEC, de l’EDHEC, de NEOMA, de SKEMA, de KEDGE ou encore de l’IESEG. Il structure cinq macro-compétences transversales, déclinées selon deux niveaux : bachelor et master. Et la distinction entre ces deux niveaux n’est pas qu’une question de degré : c’est une question de posture.
Vincenzo Vinzi, Président de la CDEFM et Directeur Général de l’ESSEC Business School, pose d’emblée le cadre dans l’éditorial qui ouvre le document. Pour lui, la révolution en cours dépasse largement la sphère technique :
« L’intelligence artificielle marque l’entrée dans une nouvelle ère. Elle ne transforme pas seulement nos outils : elle redéfinit notre rapport au savoir, à l’apprentissage et à la responsabilité. Elle oblige à repenser nos connaissances, nos modes de coopération et notre manière d’anticiper l’avenir. »
Et d’ajouter, en cadrant la responsabilité des écoles : « Le progrès ne peut plus se limiter à la performance technologique. Il doit redevenir un projet humain, guidé par le sens et la responsabilité. »
Le référentiel repose sur une progression pédagogique claire, articulée autour de la taxonomie révisée de Bloom : comprendre, appliquer, analyser, évaluer, créer. Deux profils cibles en découlent, qui donnent sa colonne vertébrale à tout le document.
Au niveau bachelor, l’étudiant est formé pour devenir ce que le texte appelle un manager éclairé. La note d’accompagnement est explicite sur ce que cela signifie concrètement : il s’agit de former « un manager éclairé, capable de comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle, d’utiliser les outils avec discernement et d’en analyser les effets dans des situations de gestion. » L’ambition est aussi de « préparer de futurs managers aptes à mobiliser l’IA comme un levier de performance personnelle et collective, tout en conservant une vigilance critique constante. »
Ce n’est pas anodin. Beaucoup d’étudiants utilisent aujourd’hui ces outils sans jamais questionner ce qu’ils produisent. Le référentiel pose l’exigence inverse : l’usage sans regard critique n’est pas une compétence, c’est une dépendance. À ce niveau, les compétences attendues sont déjà substantielles : évaluer de manière critique l’usage d’un outil IA afin d’éclairer une décision, tester la qualité des réponses, identifier biais et limites, justifier une recommandation, concevoir et itérer des prompts à partir d’une problématique explicite, documenter les sources et vérifier la cohérence des résultats.
Au niveau master, l’ambition change de registre. L’étudiant devient manager architecte, « en mesure de concevoir, piloter, arbitrer et accompagner l’intégration de l’IA à l’échelle des organisations. » Le document précise : « Il s’agit de préparer de futurs managers capables d’élaborer des stratégies d’intégration de l’intelligence artificielle et de conduire avec discernement la transformation des organisations. Ils doivent, à ce titre, être en capacité de structurer, déployer et accompagner des dispositifs intégrant l’intelligence artificielle, en accompagnant leurs collaborateurs à trouver leur place et à apprendre à travailler conjointement avec ces outils. »
Ces attendus ne sont pas théoriques. Ils correspondent à ce que font déjà, concrètement, des équipes dans les directions numériques, les directions des ressources humaines ou les comités exécutifs des grandes entreprises.
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Le document organise ses exigences autour de cinq blocs. Le premier, l’AI Literacy, pose les fondations : maîtrise de l’écosystème IA, connaissance des architectures (Machine Learning, Deep Learning, LLM, agents), capacité à analyser l’impact d’un outil sur une chaîne de valeur. Les compétences attendues au niveau bachelor vont de la définition des concepts clés jusqu’à l’évaluation critique d’un outil : « Évaluer de manière critique l’usage d’un outil IA afin d’éclairer une décision : tester la qualité des réponses, identifier biais et limites (intrants et extrants), justifier une recommandation (accepter, nuancer, rejeter). » Au niveau master, le niveau d’exigence franchit un nouveau palier, avec la capacité à « diagnostiquer la maturité IA d’une organisation afin de définir une trajectoire stratégique priorisée intégrant création de valeur, risques et capacités internes. »
Le deuxième bloc, consacré à l’éthique, la gouvernance et la conformité réglementaire, est sans doute le plus singulier dans le paysage des formations en management. Il ne s’agit pas d’un cours de philosophie : il s’agit d’apprendre à identifier les biais cognitifs susceptibles d’influencer l’interprétation de résultats IA, à appliquer les principes du RGPD dans des projets métiers, à auditer la conformité d’un portefeuille de cas d’usage IA, et à garantir la transparence via documentation et traçabilité. Le règlement européen sur l’IA (EU AI Act), entré en vigueur en 2024, est cité à de nombreuses reprises comme référence réglementaire structurante. Les attendus master sont particulièrement exigeants : « Concevoir, déployer et superviser un dispositif de conformité réglementaire et de gestion des risques liés aux usages data/IA, intégrant cartographie des risques, mécanismes de contrôle, documentation, reporting et amélioration continue. »
Le troisième bloc porte sur la prise de décision data driven et l’analyse prescriptive, avec une formulation qui résume bien l’esprit général du référentiel : « Décider avec la data et l’IA en contexte d’incertitude. » Interpréter des indicateurs issus de modèles prédictifs, appliquer des règles de qualité des données, formuler un problème managérial en questions exploitables par un système d’IA et comparer les réponses à des sources fiables : autant d’aptitudes concrètes, loin du discours vague sur « la data ». Au niveau master, la compétence attendue est celle de « reformuler un problème organisationnel complexe et prendre position face à des recommandations issues de systèmes d’IA, en mobilisant cadres théoriques, analyse des controverses, parties prenantes et enjeux éthiques. »
Le quatrième bloc traite de l’innovation, la co-création et la résolution de problèmes complexes, avec une ambition formulée ainsi : « Concevoir et expérimenter des solutions IA créatrices de valeur. » On y trouve la capacité à générer des idées créatives avec l’IA comme partenaire de brainstorming, à concevoir des prototypes visuels, à mobiliser des démarches de design thinking ou d’approches agiles augmentées par l’IA. Le niveau master va plus loin : « Élaborer une stratégie d’innovation tirant parti de l’IA pour créer un avantage concurrentiel durable et piloter la transformation organisationnelle associée. »
Le cinquième et dernier bloc est peut-être le plus ambitieux intellectuellement. Il s’intitule Leadership humain, intelligence émotionnelle et changement, avec un sous-titre qui dit tout : « Réguler la délégation cognitive à l’IA et rester auteur. » Au niveau bachelor, il s’agit d’exercer « un usage intentionnel et réflexif de l’IA afin de préserver son autonomie intellectuelle, sa responsabilité d’auteur et sa capacité de jugement. » Au niveau master, les compétences attendues montent encore : « Arbitrer, dans une logique de performance durable, le niveau pertinent de délégation à l’IA versus l’action humaine, en intégrant les effets sur les équipes, la culture organisation » et « accompagner les collaborateurs confrontés aux transformations induites par l’IA (résistances, anxiété, transitions) en mobilisant intelligence émotionnelle, écoute et pratiques d’accompagnement adaptées. »
Ce dernier point tranche avec un discours ambiant qui présente souvent l’IA comme un simple outil d’efficacité. Le référentiel pose une question plus profonde, et plus inconfortable : jusqu’où déléguer sa pensée à une machine, et comment rester auteur de ses décisions ?
Le témoignage de Benoît Serre, Co-Président du Cercle HUMANIA, intégré en ouverture du document, dit ce que les entreprises n’osent pas toujours formuler directement aux écoles. La rupture de l’IA est d’abord, selon lui, une rupture de vitesse :
« La spécificité de cette nouvelle grande rupture technologique est qu’elle est aussi rapide que mouvante, voire instable. Elle interroge les entreprises sur nombre de plans, comme la productivité ou l’organisation opérationnelle, mais aussi la cybersécurité ou la redéfinition des métiers et des tâches. Ce dernier défi est probablement le plus important et le plus complexe. »
Et Benoît Serre d’être direct sur ce qu’il attend des organismes de formation : « Recruteurs, DRH et entreprises de toute taille et de tout secteur d’activité ont des attentes très fortes quant à la capacité des organismes de formation et d’enseignement à anticiper pour adapter à la bonne vitesse leurs référentiels. C’est ainsi que les jeunes candidats que nous rencontrerons pourront disposer d’un socle solide et conforme de compétences, mais en plus de cela d’une capacité d’adaptation renforcée. »
La conclusion de son témoignage est particulièrement frappante. Pour lui, le référentiel de la CDEFM est « fondamental car il pose les enjeux d’éthique comme de pratique de l’IA au bon niveau. Dès lors que ces connaissances essentielles sont maîtrisées, l’adaptation requise par les entreprises s’en trouve mieux garantie car ces deux mondes intimement liés avancent à la même vitesse… dans le même temps. »
Ce qui rend ce référentiel particulièrement robuste institutionnellement, c’est l’implication de la CEFDG, la commission qui évalue et accrédite les formations de gestion en France. Son président, Jérôme Méric, est explicite sur les enjeux dans son introduction :
« L’IA promet en effet des bouleversements profonds dans l’organisation du travail dans les entreprises et dans l’activité économique et professionnelle en général : dans ces conditions, les étudiants, et tout particulièrement les étudiants en école de management, se doivent d’être préparés aux enjeux tant techniques qu’intellectuels, éthiques et environnementaux de l’IA. Ils devront également anticiper les modifications structurelles qui s’opèreront, et s’opèrent déjà, sur le marché du travail. »
La CEFDG ne se contente pas de valider le référentiel : elle entend l’intégrer dans ses propres critères d’évaluation des formations. Jérôme Méric précise que la commission « travaille actuellement à définir précisément des points d’attention à l’adresse des experts qui évalueront les formations des écoles de management », et que cette démarche « se veut complémentaire de celle de la CDEFM, pour répondre aux nombreux défis que les évolutions rapides de l’IA poseront aux écoles de management. »
Autrement dit : les écoles qui tardent à intégrer ces compétences dans leurs curricula pourraient bien se retrouver en difficulté lors de leurs prochaines évaluations. Le référentiel n’est pas une recommandation sans conséquences.
Il faut noter ce que le référentiel n’est pas. Il n’est pas un programme national uniforme, ni une liste d’outils à maîtriser. Ses concepteurs ont pris soin de le construire comme un cadre ouvert, et la note d’accompagnement insiste sur ce point : « Ce référentiel a été élaboré comme un cadre ouvert de réflexion et d’orientation, laissant à chaque établissement une liberté d’appropriation en fonction de son projet pédagogique, de ses priorités et de son identité. Il propose des repères pour éclairer les choix de formation, structurer les enseignements et accompagner l’évolution des dispositifs pédagogiques, dans le respect de la singularité des écoles et de la diversité de leurs positionnements. »
Cette philosophie rejoint celle du référentiel DD&RS publié en 2023 par la même CDEFM, consacré au développement durable et à la responsabilité sociale. Vincenzo Vinzi le souligne lui-même : « La CDEFM a déjà engagé une dynamique similaire avec le référentiel DD&RS. En 2023, avec l’appui de la CEFDG, nous avons publié un cadre commun visant à intégrer les enjeux écologiques et sociaux au cœur des formations de management. Ce socle partagé a permis d’aligner les ambitions des établissements, tout en préservant leur liberté d’innovation et leurs trajectoires propres. »
Il va plus loin dans son analyse des mutations en cours, présentant l’IA, la transition écologique et l’évolution sociale non pas comme des chantiers séparés mais comme un seul et même mouvement : « Transition écologique, évolution sociale et révolution numérique forment un même mouvement de fond, qui redéfinit les conditions d’exercice du management et les responsabilités des futurs dirigeants. »
Le document sera régulièrement actualisé. C’est une nécessité évidente dans un domaine où les modèles évoluent en quelques mois. Ce qui est attendu d’un manager face aux agents IA de 2026 ne sera peut-être plus suffisant en 2028. La note d’accompagnement le formule ainsi : le référentiel est « conçu comme un document évolutif, appelé à être régulièrement actualisé », s’appuyant « sur de nombreux travaux, référentiels et textes de régulation élaborés à l’échelle nationale, européenne et internationale. » La compétence n’est pas un état, c’est un mouvement.
Pour les lycéens qui s’orientent aujourd’hui, et pour ceux déjà engagés dans une formation supérieure, ce référentiel envoie un message pratique et direct. L’IA n’est plus une option dans les écoles de management françaises : c’est une attente structurante, de la première à la dernière année. Comprendre un modèle de Machine Learning sans nécessairement savoir coder, évaluer les risques éthiques d’un système de recommandation, piloter la transformation numérique d’une équipe avec empathie et méthode : voilà des compétences qui s’apprennent, qui s’évaluent, et qui seront de plus en plus déterminantes à l’embauche.
Les grandes écoles de commerce françaises ont longtemps été critiquées pour leur lenteur à intégrer les transformations numériques dans leurs curricula. Ce référentiel, s’il est réellement mis en œuvre par les établissements qui l’ont co-construit, marque une étape sérieuse. Il ne s’agit plus de saupoudrer quelques modules d’IA dans un programme inchangé. Il s’agit, comme l’écrit Vincenzo Vinzi, de former « non seulement des experts, mais aussi des dirigeants capables de comprendre le monde qui vient et de contribuer à le façonner avec ambition, responsabilité et vision. »
C’est une ambition haute. Il reste maintenant aux établissements à en faire une réalité pédagogique, cours par cours, évaluation par évaluation.
