Comment combiner l’apprentissage numérique, collaboratif et expérientiel à l’ère de l’innovation numérique ?

De nos jours, dans l’ère de l’innovation numérique, l’apprentissage en ligne joue un rôle essentiel pour le développement des compétences et des connaissances.

Grâce aux technologies de l’information, l’enseignement peut être personnalisé, favorise la collaboration et la création de connaissances, et propose des opportunités de mise en pratique des compétences.

Cela ouvre la voie à une réinvention des modèles éducatifs pour former des individus adaptés aux défis actuels.

Définitions : IA, Machine Learning, IA générative

Avant d’aller plus loin, il convient de bien distinguer l’IA (Intelligence Artificielle), l’apprentissage automatique traditionnel et l’IA générative.

• L’IA (Intelligence Artificielle) vise à développer des systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches demandant normalement une intelligence humaine. Elle s’appuie sur des modèles qui emploient différentes méthodes et approches créées pour imiter l’intelligence humaine dans une grande variété d’applications.


• L’apprentissage automatique traditionnel cherche à faire des prévisions ou prendre des décisions sur les données fournies. Il repose sur des modèles qui apprennent à partir des données pour réaliser des prédictions ou prendre des décisions face à de nouvelles données inconnues jusqu’alors.


• L’IA générative a pour objectif de produire de nouveaux exemples de données, semblables au jeu de données initial utilisé lors de l’entraînement. Elle s’appuie sur des modèles qui engendrent de nouvelles données n’étant pas présentes dans l’ensemble de données originel, tout en possédant des attributs communs.

Pourquoi utiliser l’IA dans le domaine de la formation et du développement, et pourquoi maintenant ?

L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans la formation et le développement, en particulier depuis l’arrivée de l’IA générative, a entraîné une augmentation du nombre d’emplois menacés par l’automatisation.

Selon certaines estimations, jusqu’à 49 % des travailleurs pourraient voir la moitié ou plus de leurs tâches être affectées par de grands modèles linguistiques. Parallèlement, il semble y avoir une corrélation entre des niveaux de rémunération plus élevés et une exposition accrue à l’IA générative.

En somme, l’IA est désormais capable non seulement d’automatiser des tâches simples mais aussi complexes, ce qui représente un défi important pour le marché du travail actuel.

Quels seront les impacts de l’IA sur l’activité de formation ?

• Impact de l’IA sur l’emploi et l’éducation : l’introduction de technologies d’IA, en particulier avec l’émergence de l’IA générative, menace certains emplois, ce qui nécessite une adaptation et une évolution des compétences des travailleurs à tous les niveaux d’éducation. Il est crucial de reconnaître que l’impact de l’IA sur l’emploi varie selon le niveau d’éducation et que les compétences stratégiques seront de plus en plus valorisées.


• Vers une approche stratégique de la formation et du développement grâce à l’IA : les professionnels du développement et de la formation doivent jouer un rôle stratégique en définissant la vision et les objectifs de la formation, en identifiant les besoins en compétences, en planifiant le développement à long terme, en établissant des partenariats et en mesurant l’impact des programmes de formation.


• Utilisation de l’IA dans la personnalisation de l’apprentissage et le soutien pédagogique : les systèmes d’IA peuvent analyser les performances des apprenants, adapter le contenu de la formation en fonction des besoins spécifiques de chaque individu, et fournir un soutien pédagogique instantané grâce à des chatbots.


• Analyse prédictive pour l’identification des besoins de formation et amélioration continue : l’IA peut anticiper les besoins en formation futurs en analysant les performances des employés et les tendances de la main-d’œuvre. De plus, elle peut contribuer à l’amélioration continue des programmes de formation en analysant les données générées par les apprenants pour identifier les domaines à renforcer.


• Utilisation de l’IA dans les simulations, la réalité virtuelle, et la traduction de contenu : l’IA améliore les simulations de formation en les rendant plus dynamiques et réalistes, permet une immersion plus profonde dans la réalité virtuelle, et facilite la traduction de contenu pour une distribution mondiale efficace des ressources de formation.

Source : Salon Learning Technologies (24/01/2024) – « How to Synergize Digital, Collaborative, and Experiential Learning in the Age of Digital & AI » par Donald H. Taylor – Président, Learning Technologies.