Comment le FAROL mesure l’aisance avec l’IA.
L’aisance avec l’IA agentique consiste à décrire un travail, à le confier à une IA, à suivre son exécution et à vérifier ce qui revient.
Ce que les personnes disent, et ce qu’elles font.
Le diagnostic · déclaratif
- Un questionnaire auquel répondent la direction et l’équipe
- Il montre ce que les personnes disent faire avec l’IA, service par service
- Et où la vision de ceux qui dirigent et celle de ceux qui exécutent ne concordent pas
La Radiographie · observée
- Elle lit les conversations de chaque personne avec l’IA, avec son autorisation
- Elle montre comment la personne travaille réellement, selon six dimensions
- Chaque note indique d’où elle vient
Compter l’activité mesure l’outil, pas la personne.
Notre premier instrument comptait l’activité. En juillet 2026, appliqué au compte de test d’un partenaire de terrain, il a attribué à une personne qui débutait avec l’IA les chiffres d’un professionnel. Ces chiffres, c’est l’IA qui les avait produits : un agent (une IA qui exécute des tâches au lieu de seulement répondre) déclenche des outils et crée des fichiers à partir de n’importe quelle demande, même confuse.
La tentative de correction évidente, chercher dans les demandes des mots signalant un bon usage, a inversé le résultat. La personne débutante a écrit « fais un plan » dans 41 % de ses demandes ; l’auteur de la méthode, qui planifie en concevant le travail, dans 9 %.
Mesuré sur deux personnes, dont l’auteur de la méthode. C’est un exemple, pas une statistique.
C’est pourquoi nous avons refondu la méthode : aujourd’hui, une lecture fondée sur des critères écrits évalue la façon dont chaque personne conduit le travail, et chaque note doit pointer l’extrait qui la justifie.
12modèles internationaux de maturité et de préparation à l’IA
D’où le FAROL est parti.
Le travail a commencé au sein d’une entreprise de logiciels, sous la forme d’un indice de maturité. Avant d’écrire une seule question, nous avons recensé les modèles existants. Chaque bloc en représente un ; sa hauteur indique le nombre de degrés de l’échelle, d’un score continu à neuf niveaux.
Cabinets de conseil, fournisseurs, universités et pouvoirs publics.
Trois viennent de cabinets de conseil, trois de fournisseurs de technologie, quatre du monde académique et deux des pouvoirs publics. Touchez un bloc pour voir le modèle.
7reproduits fidèlement
MIT CISR, Gartner, Deloitte, Cisco, Microsoft, Salesforce et NIST étaient décrits avec assez de précision (niveaux, dimensions et critères) pour être reproduits avant toute synthèse. Les cinq autres ont servi de référence.
Sept mesurent l’entreprise. Aucun ne regarde comment chaque personne travaille avec l’IA.
Les modèles mesurent l’organisation, le risque, la technologie ou l’agent en production. Le seul qui regarde la personne, le TRI, mesure l’attitude qu’elle déclare face à la technologie. C’est de là que le FAROL est passé de la maturité à l’aisance : il s’est mis à lire la pratique de chacun.
Les douze modèles en tableau
Catalogue du FAROL du 7 avril 2026 (matrice des modèles), établi à partir des documents publics de chaque organisation. « Niveaux » désigne le nombre de stades que le modèle décrit lui-même ; le NIST AI RMF compte quatre fonctions au lieu de niveaux, et le TRI donne un score continu. Forrester/IBM n’y figure que par une mention, sans texte décrivant les niveaux.
L’aisance, et non la maturité.
Un indice de maturité décrit à quel niveau se trouve l’entreprise, par rapport à une règle fixe. En IA, la règle bouge aussi : ce qui était avancé il y a quelques mois devient la base. C’est pourquoi le FAROL mesure, à chaque lecture, où en sont la personne et l’entreprise et où se trouve la frontière.
L’usage de l’IA pour le travail, au Brésil.
Au Brésil, 57 % des conversations sur les comptes individuels de Claude portent sur le travail ; dans le monde, 43 %. C’est un calcul du FAROL sur les données publiques de l’Anthropic Economic Index, sur la période de mai 2026. Anthropic elle-même place le Brésil parmi les pays où la part d’usage professionnel est la plus élevée, dans son rapport de janvier 2026.
Rapport de janvier 2026 de l’Anthropic Economic Index : anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report
Les limites.
- L’échelle de la Radiographie est en cours d’ajustement, avec un petit échantillon et des évaluateurs humains.
- La note dépend du modèle qui fait la lecture ; nous mesurons cette variation.
- Nous n’avons pas encore suivi une entreprise entière sur plusieurs cycles.
- Rien ici ne promet un gain de productivité.
Dites-nous ce que votre entreprise veut résoudre.
C’est la personne qui mène le travail qui vous répond. Le premier échange sert à voir si c’est pertinent et par où commencer.
- Vous nous écrivez par WhatsApp ou par e-mail.
- Nous organisons un échange avec la personne qui mène le travail, pour voir si c’est pertinent et par où commencer.
- Si c’est le cas, vous recevez une proposition écrite : équipe, délai, livrable et prix, avant tout engagement.