14 octobre 2025
La recherche dans le secteur de l’Education a depuis longtemps démontré l'efficacité de l'apprentissage personnalisé. La théorie développée par Bloom, 2 sigma, a démontré que les élèves bénéficiant d'un tutorat individuel obtenaient des résultats nettement supérieurs à ceux des classes traditionnelles. Toutefois, cette approche était considérée comme trop coûteuse pour être mise en œuvre à grande échelle.
Les responsables RH et L&D sont confrontés au même dilemme dans le domaine de la formation linguistique en entreprise. Bien qu'il y ait un large consensus sur le fait que les approches personnalisées donnent les meilleurs résultats, peu d'organisations sont en mesure de les proposer à grande échelle. Avec les récentes avancées de l'IA dans le domaine de l'apprentissage, cette situation est peut-être sur le point de changer.
Ce que veulent les responsables RH, et ce qu'ils proposent
Dans une enquête menée auprès de 1 300 décideurs en matière de formation dans les plus grandes entreprises du monde, les responsables RH et L&D ont systématiquement cité les possibilités d'apprentissage individuel et l'enseignement personnalisé comme les caractéristiques les plus importantes d'un programme linguistique. La flexibilité, l'adaptabilité, l'immersion culturelle et le contenu interactif figurent également parmi les cinq caractéristiques les plus importantes.
Caractéristiques les plus importantes d'un programme linguistique selon les responsables RH :
1. Possibilités d'apprentissage individuel
2. Apprentissage personnalisé et adaptabilité
3. accès et flexibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7
4. Immersion culturelle et sensibilisation
5. Contenu interactif et attrayant
Source: EF Corporate Learning Maturity Report, 2025
Malgré ce consensus, la même enquête a révélé que moins d'un tiers des organisations offraient un niveau élevé de personnalisation individuelle dans leurs programmes de formation linguistique.
La plupart des entreprises internationales utilisent des plateformes en ligne et des outils d'auto-apprentissage, qui garantissent un large accès et une grande flexibilité, mais une personnalisation limitée. D'autres utilisent des modèles à plusieurs niveaux, combinant un large accès pour une cohérence globale avec un investissement ciblé pour des rôles stratégiques. Il en résulte que la plupart des employés ne reçoivent pas le soutien individualisé nécessaire pour surmonter les points d'achoppement ou réaliser de réels progrès en matière de compétences.
Solutions d'IA pour un apprentissage évolutif des langues
L'obstacle à l'apprentissage personnalisé et adaptatif a toujours été l'évolutivité. EF Corporate Learning s'attaque à ce problème en combinant des décennies d'expertise dans l'enseignement des langues avec des informations exclusives provenant de millions de classes et d'interactions avec les professeurs. Le résultat est une IA qui s'adapte parfaitement à l'enseignement des langues.
Comme l'explique Christopher McCormick, Chief Academic Officer chez EF Corporate Learning,
« l'IA ne change pas ce qui fonctionne dans la vie quotidienne : L'IA ne change pas ce qui fonctionne dans l'apprentissage des langues - elle rend les méthodes éprouvées évolutives, personnelles et mesurables pour chaque apprenant »
Alors que l'enseignement traditionnel des langues s'est souvent concentré sur la transmission de connaissances, les compétences, telles que l'expression orale, se développent plus efficacement grâce à une pratique régulière et à un retour d'information. Les conversations AI d'EF offrent désormais un accès illimité à des exercices d'expression orale dans des scénarios du quotidien, qui s'adaptent en fonction des réponses des individus et offrent un retour d'information instantané et personnalisé.
Cette fonctionnalité a déjà eu un impact mesurable dans diverses organisations. Lors de déploiements à grande échelle, les temps d'étude ont augmenté jusqu'à 250 %, les apprenants faisant aussi état d'une plus grande confiance en eux grâce à la pratique dans un environnement d’apprentissage, sans pression.
Addi : Des cours particuliers pour chaque apprenant
S'appuyant sur ces avancées, EF a lancé Addi, un assistant d'apprentissage alimenté par l'IA qui apporte les avantages du tutorat individuel à l'ensemble de la main-d'œuvre. Addi, qui a déjà aidé plus de quatre millions d'apprenants dans le monde, analyse l'historique des études, fournit des corrections personnalisées et apporte un soutien et des encouragements en temps réel. Dans des domaines tels que l'analyse de la prononciation et de la fluidité, Addi peut fournir un retour d'information d'une cohérence, d'une précision et d'un niveau de détail supérieurs à ce que l'oreille humaine serait capable de percevoir.
En offrant un environnement sûr, sans jugement et un retour d'information immédiat, l'intégration de l'IA dans le parcours d'apprentissage aide les apprenants à acquérir de l'aisance et de la confiance avant d'entrer dans une salle de classe ou d'interagir sur le lieu de travail. Il est essentiel que l'IA complète plutôt qu'elle ne remplace les enseignants, en apportant un soutien personnalisé entre les sessions et en laissant les enseignants libres de se concentrer sur des interactions à plus forte valeur ajoutée.
Les éléments clés d'une IA efficace pour l'enseignement
L'efficacité de l'IA dépend des données et de l'expertise qui l’alimentent . Les outils d'IA publics sont formés sur le contenu général de l'internet, ce qui signifie qu'ils ont une large connaissance, mais ne sont pas destinés à enseigner des compétences telles que les langues. En revanche, les modèles d'EF sont personnalisés à l'aide de données exclusives provenant de millions d'interactions en classe et de commentaires d'enseignants experts. S'appuyant sur des décennies d'expérience de la manière dont les meilleurs éducateurs corrigent les erreurs et maintiennent la motivation, ils ne se contentent pas de générer du texte, mais enseignent.
Le mode de fonctionnement du système est tout aussi important. Les solutions efficaces pour l'apprentissage en entreprise reposent sur des accords de niveau professionnel, toutes les données relatives à la formation étant anonymisées et traitées au sein de systèmes propriétaires. Des garde-fous intégrés sont essentiels pour maintenir les conversations sur le sujet et les aligner sur le niveau de chaque apprenant.
Enfin, l'IA pour l'éducation est plus puissante lorsqu'elle est intégrée à un programme d'études structuré et éprouvé. Cela garantit que chaque interaction renforce les objectifs d'apprentissage à long terme, en combinant l'adaptabilité et l'évolutivité avec la rigueur d'une pédagogie établie.
Ensemble, ces éléments prennent vie dans Addi. Conçu autour des mêmes principes qui font l'efficacité des grands enseignants, Addi étend une expérience d'apprentissage personnalisée à l'ensemble de la main-d'œuvre mondiale.
Combler le fossé entre la recherche et la réalité
En 1984, Bloom a posé le problème 2 Sigma : comment rendre l'enseignement en groupe aussi efficace que le tutorat individuel. Après des décennies de recherche, les progrès de l'IA, illustrés par Addi, permettent enfin de résoudre ce problème. La question n'est plus de savoir si la personnalisation est possible, mais comment les organisations l'exploiteront pour transformer à la fois le potentiel des employés et les performances de l'entreprise dans les années à venir.
