Schneider Electric accélère l’adoption de l’IA générative avec Microsoft Copilot Chat

Un enjeu stratégique : acculturer 15 000 collaborateurs à l’IA générative

En France, Schneider Electric compte environ 15 000 collaborateurs exerçant des métiers très variés. De l’ingénierie à la production, en passant par les fonctions commerciales et support, tous sont concernés par la transformation numérique et l’essor de l’IA. 

Avant de lancer ce projet, l’entreprise constatait déjà un fort attrait pour l’IA. Mais les collaborateurs manquaient de repères pour intégrer ces outils de façon fluide, sécurisée et responsable. Les usages de certaines solutions d’IA générative grand public avaient d’ailleurs été temporairement bloqués afin de protéger les données sensibles des clients et des collaborateurs.​

Copilot Chat est alors apparu comme la solution la plus adaptée : intégrée à l’écosystème Microsoft déjà en place, répondant aux exigences élevées de sécurité de Schneider Electric et alignée avec les principes d’IA responsable que le groupe souhaite promouvoir.​

Chiffres clés du projet

Un dispositif progressif, accessible et orienté résultats

Piloté par Schneider Electric, le parcours de formation mis en œuvre s’appuie sur une approche progressive. La première vague était dédiée aux fondamentaux et aux usages quotidiens de Copilot Chat. La seconde étape aborde des cas d’usage avancés et métiers.

Parcours de montée en compétences

Entre octobre et juin 2026, dans le cadre des deux premières étapes de ce parcours (acculturation, prise en main et usages quotidiens de Microsoft Copilot Chat), 14 webinaires de 2 heures ont été organisés. Ouverts à l’ensemble des collaborateurs en France, sans ciblage métier pour cette première phase, ces séances en direct ont permis de former 2 060 personnes issues de fonctions variées.​

Animées par ENI Service sous le leadership de Schneider Electric, les webinaires combinaient :

• Des apports pédagogiques sur l’IA générative et Copilot Chat.​
• Des démonstrations en live, très plébiscitées, permettant de voir concrètement comment exploiter les fonctionnalités de l’outil.​
• Des exercices pratiques accessibles à tous, favorisant l’appropriation immédiate (navigation, formulation de prompts, etc.).​
• Un temps de Q&R en fin de sessions, avec ouverture des micros, pour traiter les cas concrets des participants et lever les freins.​

À l’issue des webinaires, ENI Service a également contribué à la production d’une FAQ structurée à partir des questions récurrentes. Cette dernière a été mise à disposition sur les espaces internes de Schneider Electric pour prolonger l’accompagnement.​

Sécurité, éthique et esprit critique au cœur du projet

La sécurité des données et l’usage responsable de l’IA constituent un axe central du projet. Dans ce cadre, les équipes de Schneider Electric ont défini des guidelines claires sur les usages de l’IA. Par exemple : ne pas injecter de données sensibles, anonymiser les informations, vérifier systématiquement les réponses, etc. Ces règles ont par ailleurs été relayées via des communications régulières sur plusieurs canaux internes (intranet, newsletters, communautés Viva Engage, webinaires dédiés, documents de référence).​

IA responsable et sécurité

Ce travail s’articule avec l’action de la Data & AI School de Schneider Electric, qui pilote les démarches IA à l’échelle du groupe, conçoit des contenus en anglais et anime une communauté d’AI champions chargés de relayer bonnes pratiques et cas d’usage au sein des équipes. En France, Thara PATHI a adapté ces contenus et dispositifs pour les rendre accessibles en français et alignés sur les attentes du terrain.​ En parallèle, une formation spécifique de 20 minutes sur « l’esprit critique autour de l’IA » a été lancée, afin de sensibiliser encore davantage les collaborateurs aux limites de l’IA générative et aux enjeux éthiques.​

Des bénéfices concrets constatés : gain de temps, qualité, autonomie et confiance

Les retours recueillis auprès des participants sont particulièrement positifs, tant sur le fond que sur la forme des formations.

Thara PATHI cite quatre bénéfices majeurs remontés par les collaborateurs :​

Au printemps 2026, des formations spécifiques ont été organisées et dispensées, en anglais, à l’échelle européenne, pour les équipes marketing (1 016 collaborateurs) et finance (2 061 collaborateurs), sur des usages plus avancés et contextualisés aux métiers : analyse de tableaux de données pour en extraire rapidement des indicateurs clés ; création d’un plan de campagne marketing ; ou encore création d’une analyse concurrentielle à partir de l’extraction des données du web. Les équipes d’ingénierie sollicitent également des workshops sur mesure avec des cas d’usage très spécifiques à leurs métiers pour la rentrée 2026.

Pour Thara PATHI, la valeur du projet se résume ainsi :

Un partenariat tripartite avec Microsoft et ENI Service

Ce projet s’inscrit pleinement dans la stratégie globale de transformation impulsée par Schneider Electric.

En amont, Microsoft a joué un rôle structurant en définissant le cadrage stratégique, en clarifiant les grandes orientations et en identifiant les premiers cas d’usage concrets. L’éditeur a également posé les fondations d’une adoption responsable, offrant une vision claire des opportunités de l’IA générative tout en intégrant les impératifs de gouvernance, de sécurité et d’éthique du groupe.

Pour donner vie à cette vision, ENI Service est intervenu comme partenaire de choix pour l’exécution pédagogique et opérationnelle. Sous la direction de Schneider Electric et dans le cadre technologique défini par Microsoft, ses équipes ont assuré la co-conception des contenus de formation, l’animation des webinaires et la production des ressources d’accompagnement (FAQ, guides de bonnes pratiques). L’ensemble de ces dispositifs a été pensé pour faciliter l’appropriation des usages de l’IA par les collaborateurs, avec une attention particulière portée à l’adaptation du message et des exemples au contexte spécifique de Schneider Electric France.

Rôles des acteurs du projet

Adoption responsable de Copilot Chat à grande échelle

Thara PATHI revient sur ce partenariat tripartite structurant. Elle souligne notamment la réactivité, la transparence et l’orientation solutions qui ont caractérisé la collaboration entre Schneider Electric, Microsoft et ENI Service, ainsi que la fluidité des échanges.​

Vers des usages plus avancés

En 2026, Schneider Electric poursuit sa feuille de route stratégique vers des cas d’usage plus avancés et plus ciblés.

L’objectif : permettre aux collaborateurs d’aller plus loin dans l’exploitation de Copilot, de découvrir l’ensemble des fonctionnalités disponibles, et leurs évolutions, et de renforcer encore leurs pratiques sur des cas d’usages avancés.

L’idée étant de favoriser une progression des compétences à la fois continue, structurée et cohérente dans le temps. En exploitant davantage les témoignages des participants et les retours d’expérience, Schneider Electric souhaite amplifier la dynamique et encourager de nouveaux collaborateurs à se former, et inspirer d’autres pays du groupe.​

Un modèle d’adoption de l’IA générative pour les organisations

Dans un contexte où l’intelligence artificielle générative devient un levier clé de transformation, Schneider Electric démontre qu’un déploiement réussi ne repose pas uniquement sur la technologie. L’approche personnalisée ainsi que l’accompagnement structuré et durable des équipes sont tout aussi déterminants. Le projet Copilot Chat mené avec Microsoft et ENI Service illustre concrètement comment combiner innovation, sécurisation des usages et création de valeur métier mesurable.

Au cœur de cette démarche, plusieurs piliers se dégagent : une acculturation rapide d’un large volume de collaborateurs, un cadre d’usage responsable et sécurisé, une formation orientée cas d’usage concrets et une conduite du changement pensée dès le départ. Impulsée par Schneider Electric, la collaboration étroite avec l’éditeur et le partenaire de formation a permis d’aligner vision stratégique, contraintes opérationnelles et ingénierie pédagogique, pour un dispositif homogène, industrialisable et mesurable.

Les premiers résultats observés par Schneider Electric confirment la pertinence de cette approche : meilleure compréhension des capacités et limites de l’IA générative, appropriation rapide de Copilot Chat dans les activités quotidiennes, gains de temps sur des tâches à faible valeur ajoutée, montée en autonomie des collaborateurs et adoption facilitée grâce à un cadre clair et partagé.

Ce retour d’expérience illustre un projet en cours, déjà porteur de résultats, dont les enseignements peuvent inspirer d’autres organisations souhaitant engager leurs équipes dans l’adoption de l’IA générative de manière pragmatique, sécurisée et orientée impact.

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