E-learning

Intelligence artificielle : quelle plus-value pour la formation ?

Les compétences recherchées aujourd’hui par les employeurs reposent fondamentalement sur la capacité des salariés à s’adapter à un environnement en constante évolution et à lutter contre l’obsolescence de leurs propres compétences. Ainsi, 85 % des emplois de 2030 n’existent pas encore selon une étude menée en 2017 par Dell et l’« Institut pour le Futur ». De ce fait, la formation et l’autoformation occuperont une place de choix afin de répondre à ces nouvelles tendances. 

L’image du pédagogue transmettant son savoir aux apprenants dans une salle de cours afin de les instruire est aujourd’hui largement dépassée. Les nouvelles technologies et l’essor d’Internet permettent à quiconque le souhaite, d’apprendre de nouvelles connaissances de manière relativement aisée. Face à ces différents constats, l’intelligence artificielle semble être une véritable opportunité

Qu’est-ce que l’IA ou Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle est une notion complexe, évolutive et ne faisant pas l’objet d’un consensus. Néanmoins, de manière simplifiée, celle-ci désigne un processus consistant à imiter l’intelligence humaine par le biais d’un système informatique. L’objectif est donc qu’une machine puisse traiter une information ou des tâches à la manière d’un être humain. 

Il existe une intelligence artificielle faible qui est limitée que l’on retrouve aujourd’hui et une intelligence artificielle forte beaucoup plus vaste et autonome dont les capacités cognitives s’approcheraient véritablement de celles d’un être humain voire capables de les surpasser. Ce type d’IA n’existe pas encore à l’heure actuelle en dépit de ce que l’on pourrait croire en observant certaines technologies très avancées. 

Appliquée à la formation professionnelle, cette technologie d’IA faible permet de créer un algorithme intelligent facilitant le processus de formation et d’apprentissage des apprenants.   

Personnalisation du parcours de formation

Concrètement, l’IA permet de personnaliser le parcours de formation d’un apprenant. En effet, le système va s’autoalimenter et s’autoperfectionner au fur et à mesure des sessions de formation réalisées. De ce fait, il pourra émettre des recommandations sur la base des données collectées

Au-delà de la pertinence du contenu proposé, l’IA permet également d’adapter le parcours selon le niveau détecté et le rythme de l’apprenant. Ce type de système intelligent va interagir avec l’apprenant tel un tuteur personnel en ligne. 

Ainsi, cet « apprentissage adaptatif » ou adaptive learning permet d’être au plus près des besoins des apprenants par le biais des données recueillies à leur sujet et offre ainsi une vraie révolution dans la manière dont on peut apprendre. 

L’apprenant au cœur du processus

En remettant l’apprenant au centre de son propre apprentissage, la formation suivie permet de l’impliquer pleinement et donc de limiter au maximum son désengagement. L’adaptation du processus au profil de l’apprenant évite les décrochages précipités et favorise grandement sa motivation. 

Ce modèle permet également de remédier aux écarts de niveaux potentiellement existants lors d’une formation classique en présentiel. Chacun est libre d’apprendre à son rythme selon son niveau de départ et son potentiel.  

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Efficacité accrue des formations

Ces différents éléments augmentent considérablement l’efficacité des modules suivis. L’apport de l’intelligence artificielle s’inscrit ainsi pleinement dans la logique d’apprentissage des neurosciences. 

En effet, en plaçant l’utilisateur au cœur du dispositif, ce système accroît son attention et sa motivation. La possibilité d’allier facilement contenus théoriques et exercices pratiques renforce également son engagement. L’intégration de rappels théoriques de manière répétée participe à la consolidation de ses connaissances. 

Par ailleurs, ces modèles peuvent aisément automatiser la mise en place de feedbacks et systèmes de récompenses rendant l’expérience agréable et ludique.  

Enfin, cette adaptative learning favorise l’essai/l’erreur, démarche largement encouragée par les neurosciences qui considèrent qu’un cerveau qui ne commet pas d’erreurs est un cerveau qui n’apprend pas. 

Meilleure synergie avec les responsables formation

Dans le cadre de modules gérés directement par l’entreprise des apprenants, ce dispositif permet également aux responsables formation d’avoir une meilleure visibilité sur les formations suivies et les niveaux des collaborateurs et donc de mieux allouer leur budget formation. En effet, les données récupérées pourront faire l’objet d’une étude et d’une utilisation intelligente par le biais des learning analytics (ou analyse de l’apprentissage), discipline qui se situe à la croisée de l’informatique, des sciences de l’éducation et des mathématiques. 

Cela permet également d’automatiser certains contenus théoriques permettant de libérer du temps afin de se concentrer davantage sur les savoir-faire ou mises en situation réelles à plus haute valeur ajoutée. 

Ces systèmes d’apprentissage intelligents offrent ainsi des perspectives intéressantes dans le milieu de la formation professionnelle. L’IA progresse tous les jours et les potentialités qu’elle offre n’ont pas fini de nous surprendre. La mise à disposition et l’exploitation de ces données posent néanmoins la question de la responsabilité en matière RGPD.    

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Pour aller plus loin sur les risques et enjeux liés à l’IA : 

Article de Techniques de l’ingénieur : L’Europe se rêve leader de l’intelligence artificielle « digne de confiance »

Article Le Monde : Réglementer l’intelligence artificielle : « Le nouveau modèle s’appuie de plus en plus sur la responsabilisation des entreprises 

Passionné par la pédagogie, la lecture et l’écriture, je travaille depuis plusieurs années dans l’univers de l’enseignement / la formation et la rédaction. Actuellement gérant d’une agence de soutien scolaire et rédacteur indépendant, je suis très sensible à la réussite des élèves / apprenants et m’intéresse tout particulièrement aux questionnements relatifs à l’optimisation de la relation pédagogique, à la didactique et aux processus d’apprentissage.

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