Grâce à l’intelligence artificielle, les formations deviennent plus personnalisées

La pandémie impacte de nombreux secteurs. Celui de la formation n’y échappe pas. Depuis quelques années, ce secteur a dû s’adapter pour répondre aux besoins des entreprises et des salariés (mais aussi de façon générale à tous ceux qui veulent améliorer leurs connaissances).

Principal constat, les formations en présentiel de 7 heures (durée imposée par les OPCO − Opérateurs de compétences – pour leur financement) ne répondent plus aux besoins des entreprises.

Pour deux raisons principales : organisées généralement dans les locaux des entreprises par des prestataires, ces formations apparaissent de plus en plus comme contraignantes à cause de l’obligation de bloquer une journée pour chaque salarié suivant une session. Et avec la pandémie, ces formations en « intra » permettent difficilement de répondre aux contraintes sanitaires.

C’est la raison pour laquelle le e-learning devrait fortement progresser dans l’économie post-pandémique selon un rapport de Grant Thornton. Selon ce cabinet mondial, la crise sanitaire « mettra inévitablement en cause la prestation de formations en présentiel, entraînant la migration vers des formats numériques ou mixtes. »

Des formations adaptées

Fin 2019, une étude réalisée par l’Afpa et France Université Numérique auprès de 400 financeurs, prescripteurs, organismes de formation, universités, OPCO, indiquait que le digital learning favorise l’engagement (71 %) et dans une moindre mesure la performance des apprenants (61 %).

Avec l’intelligence artificielle (IA), les entreprises ont l’opportunité d’améliorer l’engagement et la performance en proposant des solutions d’apprentissage en ligne plus efficaces, car adaptées aux spécificités de chacun. Le type d’apprentissage d’une personne peut être influencé par l’âge, l’origine ethnique, le contexte culturel et d’autres facteurs qui doivent être pris en compte dans le processus de développement.

Or, l’IA peut en effet considérablement raccourcir le processus d’apprentissage en ne suggérant que des modules spécifiques dont l’employé a besoin pour améliorer les compétences nécessaires à son travail. En ayant repéré les forces, les faiblesses et les préférences d’apprentissage de l’utilisateur, un algorithme d’apprentissage automatique (ou machine learning) peut suggérer des cours et des modules de formation adaptés : tutoriels vidéo, contenu écrit, jeux, présentations audio…

Une formation proposée à différents salariés ne sera donc plus globale. Plusieurs modules d’apprentissage en ligne seront supprimés pour les personnes les plus avancées tandis que d’autres bénéficieront d’une approche plus complète et linéaire.

Des données trop personnelles…

Les tests, les quiz et les évaluations deviennent une partie importante de l’apprentissage en ligne et de toute formation en général. Ils permettent de consolider l’apprentissage et de mesurer l’efficacité du cours. Mais ils présentent une limite en adoptant une approche unique. Résultat, certains apprenants peuvent trouver ces tests trop faciles et d’autres trop difficiles. Avec l’IA, il est possible de concevoir des évaluations adaptées qui vont au-delà du format statique de questions-réponses.

Mais comme toujours avec l’IA, il est essentiel de disposer de données pertinentes et donc personnelles. « Or, affiner la donnée pose un problème éthique. Des informations ne risquent-elles pas d’être divulguées dans l’entreprise où travaille la personne ? Le RGPD exige d’ailleurs le consentement des personnes quant au partage de certaines données », rappelle François Debois, responsable innovation au sein du groupe Cegos.