Comment l'IA transforme l'expérience apprenante et les pratiques learning ?

Dans le learning, l’IA aide déjà à préparer des contenus, structurer des parcours ou automatiser certaines tâches de conception. Son potentiel dépasse pourtant le simple gain de temps. 

L’IA permet de rapprocher la formation du travail réel. Elle ouvre de nouvelles possibilités pour s’entraîner, recevoir un feedback immédiat, analyser une situation professionnelle et consolider progressivement une compétence. Cette évolution transforme l’expérience apprenante, mais également les pratiques des concepteurs, des formateurs et des responsables learning. 

Comment utiliser l’IA pour améliorer réellement l’apprentissage, sans céder à la facilité de production ni perdre de vue les exigences pédagogiques, humaines et opérationnelles ? 

Dans notre dernier webinar, Nolwenn et Mélody partageait un regard concret sur ce que l’IA change réellement pour les équipes formation : des opportunités, des points d’attention, mais aussi de vrais repères pour avancer sur le bon chemin. 

Oui, l’IA nous fait gagner du temps. Elle aide à cadrer un besoin, formule des objectifs pédagogiques, crée rapidement du contenu, rédige une première trame de cahier des charges et analyse même des réponses à appel d’offres. 

Mais elle va aussi bien plus loin. L’IA pédagogique accompagne l’acquisition et la mise en pratique des compétences. Son rôle ? Aider un apprenant à comprendre, à essayer, à recommencer pour progresser. 

« Intégrer l’IA à une expérience capable de développer l’autonomie et la maîtrise d’un geste métier, c’est donc créer de la valeur pédagogique. »

Mélody Gervais,
Learning Consultante

Nous cherchons depuis longtemps à développer les compétences sur le terrain, pour changer les comportements et ainsi développer de nouveaux réflexes.  

Pour cela, transmettre des savoirs est indispensable, mais l’étape clé qui permet d’ancrer les connaissances reste la phase de pratique ou d’entraînement. En salle, avec des formateurs ou en groupe, les apprenants se mettent en situation.  

Aujourd’hui, grâce à l’IA, il est possible de mettre encore plus de valeur dans ce moment clé de formation. En effet, des modalités pédagogiques boostées à l’IA se développent pour offrir aux apprenants des expériences à la fois personnalisées et disponibles à tout moment, qui rendent possible la pratique virtuelle avec des mises en situation qui se rapprochent énormément de la réalité. 

L’adaptive learning adapte le parcours de formation au niveau de connaissance et de réponses de l’apprenant. Ainsi, une notion maîtrisée peut être traitée rapidement, alors qu’un point plus fragile déclenche des explications ou des activités supplémentaires. 

Pour résumer, elle concentre l’effort d’apprentissage là où il est réellement nécessaire. 

L’apprenant découvre une situation, formule une réponse à l’écrit ou à l’oral, puis reçoit un feedback de l’IA, défini par des critères validés par les équipes learning en amont. 

Le gros avantage de cette modalité : recommencer plusieurs fois afin d’améliorer progressivement sa réponse. L’erreur devient un outil d’apprentissage, dans un environnement sans conséquence pour l’entreprise. 

La simulation place l’apprenant dans une conversation proche du réel. L’IA incarne un personnage et adapte ses réactions au fil de l’échange. 

« Par exemple, dans une formation commerciale, le collaborateur s’entraîne à décrocher un rendez-vous auprès d’un client. La simulation permet de travailler la posture, l’argumentaire et la manière de convaincre.  »

Nolwenn Bonvalot
Head of Sales Académie de la Performance Commerciale et de la Relation Clients

Le coach expert intervient directement sur le poste de travail. L’apprenant le consulte lorsqu’il rencontre une difficulté. L’IA lui permet alors d’analyser ses choix et d’explorer des pistes d’amélioration. 

Cette modalité s’appuie avant tout sur le questionnement pour guider la réflexion, encourager l’autonomie et permettre de développer la capacité à construire une réponse adaptée seul. 

Ces 4 modalités ont un point commun : elles proposent toutes un retour précis au moment où l’apprenant agit. 

Partager un feedback utile, c’est identifier ce qui a fonctionné, s’appuyer sur des éléments concrets et formuler une piste de progression directement applicable.  

L’IA rend ainsi possible une forme de tutorat individuel accessible en dehors des temps collectifs. Les apprenants peuvent s’entraîner au moment où le besoin apparaît, tandis que les sessions synchrones se concentrent davantage sur l’analyse, le partage d’expériences et la mise en perspective. 

L’IA accélère donc la production de contenus, enrichit les parcours des apprenants et facilite aussi la personnalisation des expériences. Elle demande néanmoins une vigilance particulière, qui doit être prise en compte dès le début du projet. 

L’IA peut proposer en quelques secondes un parcours apparemment cohérent : un module e-learning, un quiz de validation, un atelier en salle, un guide de bonnes pratiques et une évaluation à froid. 

Pour autant, cette proposition peut vite se révéler déconnectée de la réalité. La connaissance du terrain reste indispensable pour apporter une réponse learning pertinente à un besoin spécifique. Ainsi, le gain de temps ne doit pas conduire à réduire l’analyse du besoin, la contextualisation ou la cohérence pédagogique. 

Les équipes learning manipule tous les jours des informations sensibles : situations managériales, documents internes, données RH, résultats de positionnement… La sécurité est donc un enjeu prioritaire. 

Nolwenn et Mélody partagent quelques bonnes pratiques : 

• Distinguer les données publiques, les informations internes non sensibles et les données qui nécessitent une protection renforcée. On peut ensuite mettre en place des règles d’anonymisation, de limitation ou d’interdiction pour les IA.

• Impliquer rapidement la DSI, les équipes chargées de la sécurité et/ou le délégué à la protection des données : pour clarifier les conditions d’hébergement, de conservation et de cloisonnement. 

• Être transparent envers les apprenants sur la présence d’une modalité boostée par l’IA, la finalité de l’activité et l’usage des données recueillies. 

L’IA peut produire des contenus crédibles tout en reproduisant des stéréotypes : un cas managérial qui valorise un seul style de leadership, un feedback qui s’appuie sur des normes éloignées de la culture de l’entreprise… 

Chaque contenu produit demande une relecture attentive : profils représentés, formulations utilisées et comportements valorisés pour correspondre aux apprenants qui feront la formation. 

Expliquer pourquoi une réponse fonctionne, repérer précisément un point d’amélioration et proposer une piste adaptée à la situation. L’IA nécessite une base de connaissances fiable, des critères explicites et une conception pédagogique approfondie. 

Les tableaux de bord issus des entraînements peuvent ensuite faire apparaître la progression d’un groupe, les domaines d’expertise les plus sollicités ou les difficultés récurrentes. Leur utilisation individuelle réclame davantage de prudence lorsqu’elle peut influencer l’évaluation ou le parcours professionnel d’un collaborateur. 

• Le concepteur pédagogique : partenaire critique de l’IA

Désormais, le concepteur pédagogique apprend à travailler main dans la main avec l’IA, il sélectionne les sources pertinentes, précise les contraintes et évalue la qualité des propositions. Sa capacité à questionner, corriger et compléter devient alors une compétence essentielle. 

L’expertise pédagogique reste néanmoins un point d’ancrage. Elle permet de déterminer si une modalité répond réellement au besoin, si un feedback favorise la progression et si l’expérience proposée peut être transposée concrètement sur le terrain. 

• Le formateur renforce sa posture de coach 

Le formateur a une place centrale dans les parcours intégrant de l’IA. Son rôle évolue vers l’analyse, l’accompagnement et l’animation de l’expérience collective. 

Un nouveau monde s’offre au formateur et lui permet de renforcer son rôle de facilitateur et coach dans une session collective : il apprend à jouer avec les expériences IA et à savoir interpréter la data pour s’en servir en améliorant l’expérience d’apprentissage en live.  

Pendant une session synchrone par exemple, le groupe d’apprenants peut réaliser une simulation IA en live. L’IA produit un premier débriefing, puis le formateur l’enrichit avec son expérience, sa connaissance du métier et son regard sur la situation. Les échanges entre pairs permettent de comparer les réponses et de faire émerger des pratiques communes. 

En asynchrone, les apprenants poursuivent leurs entraînements de manière autonome. L’IA prolonge ainsi l’action du formateur et du tuteur entre deux temps d’accompagnement. 

• Découvrez notre webinar sur la posture du formateur 3.0  

• Les équipes learning accompagnent les usages 

Les équipes learning ont-elles aussi un rôle à jouer. Elles sont garantes du cadre partagé pour préciser les outils autorisés, les données utilisables et les règles de vigilance. Lorsque des pratiques efficaces émergent, elles capitalisent et les rendre accessible à plus grande échelle. 

Une même exigence traverse l’ensemble de ces évolutions : comprendre les effets de l’IA sur son propre métier avant de l’intégrer dans les expériences proposées aux apprenants.