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11 juin 2025

L'IA est déjà dans la pièce :

Pourquoi il est temps de recadrer la conversation dans l'apprentissage en entreprise

À la fin des années 1990 et au début des années 2000, l'hésitation autour de l'internet était très répandue.

Les inquiétudes concernant la protection de la vie privée, la fiabilité et la surcharge d'informations étaient répandues dans les cercles d'entreprises. Vingt-cinq ans plus tard, l'infrastructure numérique est devenue non seulement acceptée, mais essentielle au fonctionnement, à la communication et à l'apprentissage des organisations. Nous assistons aujourd'hui à une évolution similaire dans le domaine de l'intelligence artificielle.

De nombreux responsables des ressources humaines et de la formation et du développement sont à juste titre prudents. L'application de l'intelligence artificielle à quelque chose d'aussi humain que l'apprentissage soulève d'importantes questions sur la confidentialité, la qualité et le rôle des formateurs à l'ère numérique. Mais l'histoire nous apprend que les grands changements technologiques commencent souvent par des doutes, avant de s'intégrer dans la vie quotidienne.

Plutôt que de se demander s'ils doivent utiliser l'IA, de nombreux dirigeants explorent maintenant une ligne de réflexion plus stratégique : comment utiliser l'IA de manière responsable et efficace - et ce qu'il faut rechercher lors du choix des outils.

L'IA dans l'apprentissage : L'évolution, pas le remplacement

L'idée que l'IA pourrait déshumaniser l'apprentissage en remplaçant les enseignants est une préoccupation commune exprimée par les professionnels de l'apprentissage et les responsables des ressources humaines. En réalité, les applications les plus efficaces de l'IA dans l'apprentissage des langues en entreprise sont conçues pour renforcer les capacités des enseignants, plutôt que de les remplacer.

En matière d'apprentissage des langues et de communication, les relations humaines restent essentielles. Là où l'IA peut apporter le plus de valeur, c'est en soutenant les parties de l'expérience d'apprentissage qui étaient auparavant difficiles à adapter ou à personnaliser, telles que la pratique orale individuelle ou le retour d'information ciblé. Les apprenants ont ainsi davantage d'occasions d'acquérir de l'aisance et de la confiance, en particulier entre les sessions avec un formateur humain et dans le monde réel.

Les meilleurs modèles d'apprentissage offrent une approche hybride, avec un équilibre entre l'assistance humaine et l'assistance fournie par l'IA, ce qui permet une utilisation plus efficace du temps de l'enseignant et de meilleurs résultats d'apprentissage.

Pas un chatbot de plus : Qu'est-ce qui donne du sens à l'apprentissage de l'IA ?

L'essor d'outils tels que ChatGPT a mis l'IA sous les feux de la rampe. Mais toutes les IA ne sont pas conçues pour l'apprentissage.

Les modèles à usage général ont une connaissance étendue, mais ils manquent souvent de la structure, de l'alignement des sujets et de la conception pédagogique nécessaires à un développement efficace des compétences. Dans l'apprentissage des langues, par exemple, la cohérence, le retour d'information et l'alignement des programmes sont essentiels.

C'est là que les modèles spécifiques à une tâche, formés sur des données d'apprentissage propriétaires de haute qualité et avec des garde-fous ciblés, se distinguent. L'IA qui s'appuie sur le comportement réel de l'apprenant, le retour d'information de l'enseignant et le contenu structuré est finement ajustée pour soutenir les progrès réels.

L'essor d'outils tels que ChatGPT a mis l'IA sous les feux de la rampe. Mais toutes les IA ne sont pas conçues pour l'apprentissage.

Apprendre à partir des données de l'apprenant, de manière responsable

Une autre considération importante est la confidentialité des données. Les systèmes d'IA reposant souvent sur de grands volumes de données, les préoccupations en matière de transparence et de contrôle sont valables. De même, à une époque où presque n'importe quelle application peut se vendre comme étant « alimentée par l'IA, » il est essentiel de choisir des partenaires d'IA qui ont de l'expérience dans le traitement des données de l'apprenant en toute sécurité.

Dans les environnements d'apprentissage, les outils d'IA les plus responsables sont conçus pour travailler avec des données comportementales anonymes - telles que les taux d'achèvement des cours, les modèles de discours ou les tendances d'engagement - au sein d'un système propriétaire en boucle fermée. L'objectif n'est pas de surveiller les individus, mais de comprendre où les apprenants ont des difficultés et ce qui les pousse à s'améliorer, afin de fournir un soutien plus personnalisé à grande échelle.

Les questions que doivent se poser les responsables des ressources humaines

La trajectoire de la plupart des technologies numériques suit un arc familier : scepticisme initial, expérimentation prudente, puis intégration progressive. Ce qui change la courbe, c'est le leadership et la stratégie.

Plutôt que de se demander si l'IA est sûre ou si elle va remplacer les enseignants, les responsables des RH et de la formation et du développement devraient se poser des questions plus stratégiques :

  • - Comment l'IA peut-elle nous aider à personnaliser à grande échelle, sans augmenter les coûts de manière significative ?

  • - Comment la connaissance des données peut-elle améliorer le soutien aux apprenants ?

  • - Quel est le rôle de la facilitation humaine lorsque les outils numériques deviennent plus intelligents ?

Ces questions permettent de passer de l'atténuation des risques au renforcement des capacités et de positionner les responsables des ressources humaines en tant que gardiens de ces innovations.

Intégrer l'IA dans l'apprentissage ne signifie pas abandonner les méthodes traditionnelles. Il s'agit de comprendre où les nouveaux outils peuvent les améliorer. L'enseignement dirigé par l'homme sera toujours au cœur d'un apprentissage significatif. Mais avec le soutien adéquat de l'IA, il devient plus ciblé, plus inclusif et plus efficace.