Comment l'intelligence artificielle redessine la formation ?

Quel est l’impact de l’IA sur la formation professionnelle ?

La démocratisation de l’intelligence artificielle a totalement rebattu les cartes et redessiné le paysage de la formation professionnelle. Oubliez les méthodes classiques, immersive learning et adaptive learning forment désormais une nouvelle approche de la formation, plus personnalisée, plus technologique.

Adaptive learning : la personnalisation des parcours de formation grâce à l’IA

En formation, tous les apprenants n’ont pas le même niveau, le même bagage de connaissances, les mêmes besoins. L’idéal serait donc de personnaliser le contenu en fonction de chaque individu, mais une journée ne compte que 24 heures, et cela vaut aussi pour les formateurs. Or, la puissance de l’intelligence artificielle fait aujourd’hui émerger une nouvelle approche : l’adaptive learning, ou apprentissage adaptatif.

Cette approche pédagogique permet de proposer des formations personnalisées, évolutives, et parfaitement taillées aux besoins de chaque individu. Pour y parvenir, les plateformes d’adaptive learning se reposent sur deux éléments indispensables :

• La data : les données des apprenants sont collectées pour mieux comprendre leurs besoins et leur façon de consommer une formation.
• Le machine learning : de puissants algorithmes analysent en temps réel les données récoltées et sont capables d’adapter les parcours en direct.

Par exemple, si au cours d’un QCM un apprenant obtient plusieurs mauvaises réponses sur un sujet donné, un module de formation permettant d’approfondir ce sujet pourra lui être proposé de manière dynamique.

Grâce à l’adaptive learning, tout est personnalisable :

• Les parcours de formations (modules, contenus, etc.)
• Le niveau de difficulté
• La durée de la formation
• Les modalités d’évaluation
• Les méthodes pédagogiques

Au sein même de l’adaptive learning, il faut distinguer le micro et le macro adaptive learning.

• Le macro adaptive learning consiste à personnaliser le parcours de formation dans sa globalité. La formation ne suit pas un modèle pré établi, chaque nouveau module qui est proposé à l’apprenant repose sur l’analyse des résultats qu’il a obtenu depuis le début de son parcours. Cependant, le contenu des modules est le même pour tout le monde. Seul leur ordre est agencé de manière dynamique et individualisée.
• Le micro adaptive learning va plus loin en personnalisant même le contenu de chaque module de formation. Chaque action de l’apprenant est analysée et peut avoir un impact sur les enseignements, les cas pratiques ou les exercices qui pourront lui être proposés.

Quels sont les bénéfices de l’adaptive learning ?

L’apprentissage adaptatif présente de nombreux avantages, notamment en termes d’efficacité.

Il est évident qu’une formation personnalisée à chaque individu est plus pertinente qu’une formation uniformisée à l’échelle d’un groupe. L’adaptive learning élimine également tout risque de « déchet », puisque les apprenants ne se voient proposer que des contenus qui leur sont réellement utiles.

Cette approche pédagogique renforce également la motivation des apprenants. Comme chaque parcours de formation est unique et taillé à leurs besoins, ils ont tendance à être davantage engagés dans le processus.

Immersive learning : créer des conditions d’apprentissage proches du réel

L’immersive learning, ou apprentissage immersif, renforce l’expérience d’apprentissage en faisant usage de technologies modernes pour placer l’apprenant dans des simulations quasi réalistes. Cette approche permet à l’apprenant de devenir pleinement acteur de sa formation, et plus seulement spectateur.

Plongé dans des environnements qui reproduisent des situations réelles, il peut pleinement et efficacement mettre en pratique les notions qu’il acquiert tout au long de son parcours.

L’immersive learning est basé sur plusieurs technologies innovantes, souvent regroupées sous le sigle XR (réalité étendue) :

• La réalité virtuelle (VR) : technologie de plus en plus démocratisée, la réalité virtuelle permet de s’immerger dans un environnement totalement simulé grâce à un casque. L’apprenant peut se déplacer librement dans l’espace et même manipuler les objets autour de lui. Ainsi, la VR est particulièrement utile pour des formations qui demandent de la pratique, comme une formation chirurgicale ou la simulation d’une évacuation d’urgence.
• La réalité augmentée (AR) : contrairement à la VR, la réalité augmentée consiste à projeter directement des éléments virtuels dans le monde virtuel. Le but est de créer une illusion mixant parfaitement réel et virtuel. L’AR permet donc à l’apprenant de ne pas rester totalement déconnecté de la réalité, tout en bénéficiant d’une expérience améliorée.

Quels sont les avantages de l’immersive learning ?

Le principal avantage de cette approche, c’est qu’elle est basée sur un concept simple mais extrêmement efficace : l’apprentissage par l’action. Concrètement, des études montrent qu’on intègre mieux les connaissances quand on peut mettre ce qu’on apprend directement en pratique sur le terrain. D’après le cône de l’apprentissage d’Edgar Dale, on retient 10 % de ce qu’on lit, contre 75 % de ce qu’on pratique.

D’ailleurs, les technologies d’immersive learning sont très utiles pour les métiers manuels car elles permettent aux apprenants de pratiquer dans des situations proches du réel, et de réduire drastiquement les risques potentiels.

Quels sont les principaux avantages de l’IA pour les formateurs ?

L’IA présente également de nombreux avantages pour les formateurs eux-mêmes, notamment dans le cadre de la production de contenus pédagogiques. L’IA permet effectivement :

• De créer des supports de cours avec une rapidité imbattable ;
• De créer tous types de QCM, études de cas et exercices ;
• De mieux vulgariser et reformuler des notions complexes ;
• De générer des contenus variés : schémas, vidéos, images, illustrations…

IA et formation professionnelle : existe-t-il des risques ?

Comme nous venons de le voir, l’IA accélère grandement l’acquisition des compétences. Mais il ne faut pas oublier qu’il s’agit encore d’une technologie naissante qui présente certains risques, notamment :

• Des risques d’hallucination : les modèles IA peuvent parfois apporter des réponses erronées ou se baser sur des sources peu fiables.
• Des biais algorithmiques : au sein de l’énorme quantité de données ingurgitée par les outils IA se glissent parfois des biais et préjugés. Il faut donc faire attention à ce que chaque réponse respecte bien un principe fondamental de neutralité.
• Des risques d’isolement : avec le développement des formations asynchrones et des technologies IA, on pourrait se retrouver dans une situation où les apprenants n’ont plus aucune interaction humaine.