L’évolution rapide de la technologie a transformé de nombreux secteurs, y compris celui de la formation digitale. Au cœur de la transformation en cours, l’IA ou intelligence artificielle et l’analytique offrent des opportunités sans précédent pour personnaliser et optimiser l’apprentissage. De la conception à l’engagement des apprenants, explorons à quels niveaux et la manière dont l’IA et l’analytique s’intègrent dans la formation digitale sur mesure.
Conception et production de contenu
Bien avant d’apparaître aux yeux des apprenants sous des formes diverses et variées, l’IA intervient dès la phase de conception des modules de formation digitale. Traditionnellement, la conception de parcours d’apprentissage efficaces nécessite un temps considérable et une expertise pédagogique approfondie. Les outils d’IA modernes, tels que les générateurs de contenu et les assistants virtuels, peuvent simplifier ce processus.
Une conception optimisée
Dans Les Grands Débats du Digital Learning 2024 consacrés au rôle et à l’impact de l’IA dans la formation digitale, Son Ly, co-fondateur et CEO de Didask, souligne que la conception d’une formation digitale efficace demande une structuration intelligente du contenu pour éviter la surcharge cognitive des apprenants. L’IA aide en automatisant le séquençage des informations et en proposant des modalités pédagogiques adaptées à chaque étape de l’apprentissage. Par exemple, pour des sujets nécessitant une mémorisation, l’IA peut recommander l’utilisation de flashcards et d’exercices de récupération active.
L’analyse de documents techniques par des IA permet également de dégager les éléments essentiels et de les structurer de manière pédagogique. Cette automatisation est particulièrement utile pour les experts métiers qui ne sont pas forcément des spécialistes de l’enseignement, car elle leur permet de créer des contenus de haute qualité.
Chez WeUp Learning, les ingénieurs pédagogiques envisagent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer les processus au quotidien. « Nous utilisons l’intelligence artificielle pour clarifier des idées, mais pas de manière automatique », explique Natalia Cole, ingénieure pédagogique. Léonore Bine, cheffe de projet et ingénieure pédagogique, ajoute « Nous faisons appel à l’IA pour des activités plus complexes, par exemple pour affiner des quiz et proposer plusieurs embranchements ».
Automatisation de la production
L’intelligence artificielle est capable de transformer radicalement la production de contenu pédagogique. Elle permet de générer des textes, des images, des vidéos et des activités interactives à partir de simples documents sources. Par exemple, une IA peut analyser une documentation technique complexe et en extraire les concepts clés pour créer des modules de formation variés.
Cette automatisation de la production réduit non seulement le temps nécessaire à la création de contenus, mais permet aussi une personnalisation à grande échelle. Les contenus peuvent ainsi être rapidement adaptés aux besoins spécifiques de différents publics, qu’il s’agisse de nouveaux employés, de personnels expérimentés ou d’apprenants ayant des styles d’apprentissage divers.
« Il s’agit avant tout de réfléchir aux dispositifs en fonction du contenu et des objectifs de la formation », explique Léonore Bine. « Nous travaillons main dans la main avec les experts du contenu pour choisir des supports adaptés aux apprenants ».
Engagement et personnalisation de l’apprentissage
Une fois les contenus créés, l’IA et l’analytique jouent un rôle essentiel dans l’engagement des apprenants et la personnalisation de leur expérience d’apprentissage. L’analyse des données d’apprentissage permet d’adapter les parcours en temps réel, offrant ainsi une expérience sur mesure à chaque individu.
Analyse des traces d’apprentissage
Pour optimiser l’expérience d’apprentissage grâce à l’IA, il est essentiel de collecter les traces d’apprentissage, c’est-à-dire les interactions des apprenants avec les ressources numériques. Ces données analytiques quantitatives, combinées à des retours qualitatifs des apprenants et des formateurs, offrent une vue complète de l’engagement et des performances.
Sur la base de ces données, l’IA est capable d’identifier les tendances et les comportements des apprenants. Par exemple, si un apprenant montre des signes de décrochage ou de difficulté sur certains concepts, l’IA peut déclencher des interventions personnalisées, comme des quiz de révision ou des contenus supplémentaires pour renforcer la compréhension.
Assistants virtuels et feedback personnalisé
L’utilisation d’assistants virtuels fait partie des stratégies clés permettant de maintenir l’engagement des apprenants. Ces assistants, souvent sous forme de chatbots, peuvent agir comme tuteurs ou pairs virtuels. Ils offrent des feedbacks instantanés, suggèrent des ressources adaptées et encouragent les apprenants à poursuivre leur formation.
Ces assistants des temps modernes vont au-delà des simples arbres de décision des anciennes générations. Ils « comprennent » le langage naturel, permettent des interactions riches et personnalisées, et sont capables de simuler des situations de travail réelles. Par exemple, un chatbot peut jouer le rôle d’un client ou d’un collaborateur dans des exercices de simulation, offrant ainsi une pratique concrète et pertinente.
Cependant, tous les dispositifs d’IA ne sont pas nécessairement adaptés à tous les publics. Léonore Bine insiste sur la nécessité de bien connaître sa cible avant de choisir tel ou tel dispositif. « En fonction de la cible, l’IA peut déstabiliser. Il faut utiliser l’IA de manière précautionneuse. Il est essentiel de comprendre les habitudes et les capacités des apprenants avant de décider quel outil IA sera le plus bénéfique », explique-t-elle.
Développement et mesure des compétences
Le développement des compétences est au cœur de toute initiative de formation. L’IA et l’analytique facilitent non seulement l’acquisition de nouvelles compétences, mais aussi leur évaluation et leur alignement avec les besoins de l’organisation.
Matrices de compétences dynamiques
L’une des grandes promesses de l’IA est la gestion dynamique des compétences. Habituellement, les entreprises s’appuient sur des matrices de compétences statiques, qui peuvent être dépassées avant même leur mise en production. L’IA change la donne en surveillant en continu les annonces d’emploi et en détectant les compétences émergentes.
Cette capacité permet de mettre à jour les référentiels de compétences en temps réel et de proposer des plans de formation adaptés. Les collaborateurs peuvent ainsi autoévaluer leurs compétences, obtenir des feedbacks de leurs managers ou passer des tests automatisés pour valider leurs acquis. Le résultat ? Un upskilling (c’est-à-dire une montée en compétence) plus aisé et des possibilités de reconversion en fonction des évolutions du marché et des besoins de l’entreprise.
Adaptive learning et développement personnalisé
L’Adaptive Learning, rendu possible par l’IA, est une approche qui ajuste le parcours de formation en fonction des forces et des faiblesses de chaque apprenant. Plutôt que de suivre un parcours standardisé, l’apprenant est ainsi exposé à des contenus et des activités adaptés à son niveau et à son rythme.
Adrien Born, COO de WeUp Learning, met en avant l’importance de la personnalisation de contenu grâce à l’IA. « Il y a un réel atout sur le sur-mesure pour faire de la personnalisation de contenu en liant les données de la personne pour améliorer sa réussite dans la formation. C’est là que l’IA a un intérêt », explique-t-il.
Cette personnalisation va au-delà de l’apprentissage de concepts individuels. Elle peut également orienter le développement de carrière en identifiant les domaines où un apprenant excelle et en proposant des opportunités de développement en conséquence. Par exemple, si un employé montre des aptitudes exceptionnelles en gestion de projet, l’IA peut recommander des formations avancées dans ce domaine et suggérer des postes de management à pourvoir dans l’entreprise.
IA et analytique dans la formation digitale sur mesure : défis et perspectives
Malgré ses nombreux avantages, l’intégration de l’IA et de l’analytique dans la formation digitale sur mesure pose également des défis. En pole position des préoccupations des entreprises et des autorités : la gestion des données et la protection de la vie privée. Les systèmes d’IA nécessitent des quantités massives de données pour fonctionner efficacement, soulevant bien évidemment des questions sur la confidentialité et la sécurité des informations personnelles des apprenants.
Éthique et protection des données
L’utilisation de l’IA dans la formation doit être conforme aux réglementations sur la protection des données, comme le RGPD en Europe. Les entreprises doivent être transparentes sur la façon dont les données sont collectées, utilisées et protégées. De plus, les algorithmes doivent être conçus pour éviter les biais et garantir une équité dans les recommandations et les évaluations.
« La notion de réglementation est encore relativement vague. Il faut réfléchir aux droits de propriété et à la diffusion. Il faut également faire attention à la véracité de l’IA », ajoute Adrien Born, COO de WeUp Learning.
Impact écologique
Autre impact, et non des moindres : l’impact écologique de l’utilisation de l’IA. Les calculs nécessaires pour l’IA consomment une quantité significative d’énergie. L’enjeu est donc de trouver un juste équilibre entre les bénéfices de l’IA et son empreinte environnementale, en optimisant l’efficacité énergétique des systèmes d’IA, notamment.
L’IA et l’analytique offrent des opportunités sans précédent à la formation digitale sur mesure. De la conception à la production, en passant par l’engagement des apprenants et le développement des compétences, les nouvelles technologies transforment la façon dont nous apprenons et enseignons. Elles permettent de créer des parcours d’apprentissage personnalisés, d’offrir un soutien continu aux apprenants et de mesurer efficacement les compétences. Cependant, leur utilisation doit être encadrée par des considérations éthiques et écologiques pour garantir qu’elles bénéficient à tous de manière équitable et durable.
L’avenir de la formation digitale repose sur une intégration harmonieuse de l’IA et de l’analytique, combinant l’expertise humaine et les capacités technologiques pour offrir des expériences d’apprentissage riches, engageantes et efficaces. Comme le résume Léonore Bine : « L’IA reste un outil avant tout ; et comme tout outil, elle n’a de valeur que si elle en apporte. »
