10 grandes tendances L&D du salon Learning Technologies 2026

« Former à l’ère de l’IA, rester humain. » 

C’était le thème de cette édition 2026 de Learning Technologies. Et plus que jamais, le salon a tenu ses promesses !  Pendant deux jours, conférences et échanges ont largement tourné autour des avancées IA combinées au rôle et à l’impact humain. 

Nous avons demandé à nos équipes sur place ce qu’elles avaient retenu du salon cette année et 10 tendances se dessinent.

1. L’IA entre en phase de maturité opérationnelle

Sans surprise, un des usages les plus matures côté L&D est côté conception. Les équipes sont déjà nombreuses à utiliser l’IA pour améliorer leur productivité, accélérer la conception et explorer de nouveaux formats pédagogiques. Mais ce n’est plus là que se situe le vrai sujet…

« Par rapport à l’année dernière, le marché a clairement mûri. Place aux cas d’usage très concrets et aux premiers grands enseignements. 
Les solutions se multiplient, notamment autour de l’entraînement, de la simulation et du coaching par IA. Chez Very Up, nous avions beaucoup de projets concrets à montrer, que ce soit dans la formation des forces de vente ou dans le management en passant par la formation outil ! » – Lucie Lantz

2. Apprendre en faisant devient enfin scalable

Ce qui s’est imposé très clairement cette année, ce sont les usages de l’IA au service de l’entraînement, au plus proche du terrain et du quotidien. Des expériences boostées aux intelligences artificielles génératives, conversationnelles, capables de proposer des mises en situation, des feedbacks contextualisés, des entraînements intégrés directement au travail quotidien.

La formation se rapproche ainsi toujours plus de sa vocation première : apprendre en faisant, et apprendre dans le flux du travail. 

C’est un sujet que nous portons chez Very Up depuis longtemps. Les neurosciences nous le disent depuis plus de vingt ans : c’est la pratique qui permet l’apprentissage durable.  

« Ce qui change aujourd’hui, c’est l’échelle ! Grâce à l’IA, l’entraînement devient plus facilement scalable. Il devient possible de pratiquer davantage, plus souvent, sans multiplier les coûts. Ça ouvre des perspectives nouvelles, mais pose aussi de nouvelles responsabilités, de nouvelles exigences. » – Florian Ploix

3. Le risque de dette de compétences émerge clairement

Un sujet est revenu en boucle dans les conversations : la confiance. L’IA peut augmenter les experts. Mais elle peut aussi fragiliser les parcours d’apprentissage des moins expérimentés si elle est utilisée sans cadre pédagogique clair.
Le risque n’est pas technologique, il est clairement pédagogique.

« Sans scénarios adaptés, sans progression maîtrisée, l’IA peut masquer les lacunes au lieu de les combler ! Elle peut créer une dette de compétences (ou ce qu’on appelle aussi dette cognitive) : des juniors qui gagnent en vitesse mais pas en expertise, des raccourcis qui deviennent des impasses… Former à l’ère de l’IA, c’est donc aussi créer un cadre de confiance. Un espace où l’on peut se tromper, expérimenter, progresser. » – Solange Derrey Wehbe

4. L’adaptive learning se rapproche du geste métier 

La montée en puissance de l’adaptive learning illustre bien cette évolution. Il ne s’agit plus seulement de personnaliser des contenus, mais d’adapter les parcours en fonction des usages, des erreurs, des répétitions, des progrès réels.

« Cela suppose de concevoir des scénarios pédagogiques plus complexes, souvent à embranchements, découpés au plus près des gestes métiers. On ne forme plus uniquement à des savoirs, mais à des situations, à des décisions, à des postures. L’IA rend ces approches plus accessibles, mais elle renforce aussi l’exigence de conception côté équipes Learning. » – Rachel Haran

5. Les compétences métiers et les soft skills d’agilité en tête des priorités 

Autre signal fort de cette édition : le recentrage massif sur les compétences métiers.
Après l’IA et le digital (sans surprise en tête), ce sont les compétences techniques et métiers qui deviennent prioritaires pour 2026. (source : Observatoire de l’exploration L&D 2026). Directement impactées par l’automatisation, l’évolution des outils, les transformations organisationnelles. 

« Beaucoup de discussions ont convergé vers la même idée : quand tout s’accélère, la valeur humaine se joue dans le savoir-faire et la capacité à gérer la complexité. Les compétences métiers, techniques, de relationnel, mais aussi l’agilité et la conduite du changement, ne peuvent plus rester réservées à quelques experts, ça devient des pré-requis ! »  – Nolwenn Bonvalot

6. Concevoir, c’est orchestrer, arbitrer, et penser systémique.

Ces évolutions transforment profondément la conception des parcours. Les formations deviennent encore plus des expériences d’apprentissage à part entière. Des expériences blended, sans couture, mêlant présentiel, distanciel, asynchrone, entraînement assisté par l’IA et situations de travail réelles. 
Cette question est d’autant plus critique que la « learning fatigue », un sujet aussi très abordé pendant le salon, est désormais bien réel. À l’ère de l’IA, la multiplication des contenus et des outils peut vite devenir contre-productive. 

7. Le présentiel gagne en valeur 

« Un des points clés du salon a aussi été de questionner la place du présentiel. Il devient plus rare, donc plus précieux. Le présentiel se concentre désormais là où il fait vraiment la différence : pour décortiquer des situations complexes, confronter les points de vue, s’entraîner collectivement, créer du lien. Il devient un espace d’interaction, de mise en pratique, de recul. Cette dimension d’accompagnement humain a été une vraie question lorsqu’on parle d’intégrer de l’IA dans les parcours. » – Alexandra Maury Grillé

Et le formateur dans tout ça ? Son rôle se renforce dans la facilitation, il orchestre les modalités, crée les conditions de l’engagement, sécurise les espaces de pratique. Il accompagne les erreurs, provoque les prises de conscience, fait émerger le sens. À l’ère de l’IA, ce rôle humain n’a jamais été aussi central.  

8. Mesurer l’impact : le chantier de l’année

La mesure d’impact a traversé tous les échanges du salon. L’Observatoire de l’exploration L&D le confirme aussi : c’est une des caps à franchir pour 2026. Et pourtant, elle reste difficile à opérationnaliser. Les indicateurs classiques (satisfaction, taux de complétion) sont nécessaires, mais insuffisants. Le véritable enjeu ? Relier formation, pratiques réelles et effets observables sur le terrain. Idéalement, mesurer l’impact business.

« Les nouvelles modalités d’entraînement et les outils dopés à l’IA ouvrent des pistes très intéressantes de mesure : nombre de répétitions, gestes maîtrisés, progression dans le temps, réutilisation des apprentissages. Encore faut-il penser ces indicateurs dès la conception des parcours., encore faut-il que les organisations se donnent les moyens d’explorer en mesurant vraiment ! » – Nicolas Bourgerie

 9. Des équipes Learning sous pression, mais plus que jamais stratégiques

« Ce que nous avons ressenti très fortement sur cette édition, c’est la pression qui pèse sur les équipes Learning. Elles doivent s’outiller, innover, accompagner les transformations, monter en compétences sur l’IA, tout en prouvant leur capacité à créer de la valeur. » – Fabien Marchand 

Leur rôle est devenu central, presque politique, dans des organisations traversées par des transformations à la fois technologiques, organisationnelles et humaines. Elles internalisent de plus en plus la formation mais s’équipent aussi de plus de partenaires pour explorer et innover à 360°.

10. L’IA nous ramène à l’essentiel (et c’est une bonne nouvelle)

Learning Technologies 2026 nous laisse avec une certitude : l’IA ouvre des perspectives, nous challenge, mais fait surtout ressortir l’essentiel de nos métiers.

 « Lors de sa conférence, David Kelly l’a parfaitement résumé : il y a quatre choses que l’IA ne sait pas faire. L’empathie, le jugement contextuel, la création de sens et la connexion humaine. Ces quatre piliers sont fondamentalement humains, et aucun algorithme ne peut les comprendre. L’IA ne remplace pas l’humain, elle le repositionne. Elle met en lumière ce qui fait sa singularité, sa valeur irremplaçable. » – Caroline Clerc

Les équipes Learning qui réussiront ne seront pas celles qui auront le plus d’outils IA. Ce seront celles qui auront su garder le cap sur l’essentiel : concevoir des parcours qui ont du sens, créer des espaces de pratique sécurisés, mesurer ce qui compte vraiment.