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Formation : comment l’IA peut accompagner la sortie de crise

Alors que beaucoup d’entreprises se demandent à quoi va ressembler leur activité dans un futur plus ou moins proche, certains domaines ont déjà commencé à se réinventer pour s’adapter à la crise et minimiser ses impacts. Où se situe la formation ?

UN ENJEU PRINCIPAL, FORMER MIEUX ET PLUS VITE

A l’issue de la pandémie, les entreprises auront beaucoup changé et elles devront s’adapter pour éviter (ou limiter) la crise. Dans le domaine de la formation, deux défis vont devoir être relevés par les entreprises : assurer le knowledge management (gestion des connaissances) dans des contextes de réorganisation, d’une part, et continuer à développer ses collaborateurs mais de façon plus optimale, d’autre part. L’Intelligence Artificielle représente ici une vraie opportunité.

Le numérique permet déjà – et depuis des années – d’optimiser les coûts en massifiant la formation : des dizaines de milliers de collaborateurs peuvent suivre un même parcours à des moments différents et dans des lieux différents. Mais cette massification se fait parfois au détriment de la qualité pédagogique de la formation. A grande échelle, tous les apprenants sont adressés de la même façon, quels que soient leur métier, leur niveau de compétences, leur séniorité, etc. Ainsi, un collaborateur avec quinze ans d’expérience se retrouve parfois à passer des heures en formation – afin de se former sur les compétences clés pour son métier – alors que dix minutes auraient suffi à acquérir LA notion qui lui manquait.

QUELLES DONNEES POUR IDENTIFIER LES BESOINS DE FORMATION ?

La question à se poser est la suivante : comment continuer à former en masse tout en s’adaptant aux besoins de chacun ainsi qu’aux besoins de performance de l’entreprise ? La combinaison des termes massification et individualisation rime souvent avec Intelligence Artificielle. Or, l’Intelligence Artificielle n’est rien sans les données. Pour identifier les besoins d’upskilling (montée en compétences) d’une personne ou d’un ensemble de personnes, deux données sont essentielles :

  • Les objectifs de connaissances et de compétences vis-à-vis des métiers actuels (et futurs lorsqu’on peut les prévoir) de l’entreprise. Généralement formalisés dans des référentiels, ils permettent de déterminer quels sont les attendus d’un collaborateur en fonction de son métier ou d’une évolution de métier souhaitée.
  • La maîtrise actuelle d’un collaborateur sur les connaissances et les compétences qu’il est censé maîtriser. Lorsqu’on projette la maîtrise du collaborateur par rapport à ses objectifs, on obtient son skills gap ou son besoin de formation.

Par exemple, un technicien amené à travailler auprès de clients devra être expert sur les connaissances réglementaires ou les procédures techniques en lien avec son périmètre d’action, et devra posséder un certain savoir-être en matière de relation client. Si sa maîtrise est évaluée comme étant suffisante sur la relation client, alors il n’aura pas besoin de se développer davantage ; mais si on évalue qu’il a une maîtrise intermédiaire sur les procédures techniques en question, alors il devra se former pour atteindre le niveau d’expertise attendu. Aujourd’hui, il existe beaucoup de méthodes pour évaluer cette maîtrise : le questionnaire traditionnel, l’auto-évaluation, l’évaluation par le manager, l’évaluation à 360°, le feedback par les pairs, etc.

LES APPLICATIONS CONCRETES DE L’IA

Vous l’aurez compris, tout l’enjeu est de rationaliser les actions de formation. Pour ce faire, on peut se tourner vers l’Intelligence Artificielle, qui nous permet d’adresser deux grands enjeux propres à la formation.

Tout d’abord, l’IA automatise l’évaluation des connaissances et des compétences des collaborateurs pour identifier celles sur lesquelles ils ont besoin de se développer. On parle dès lors de questionnaire de positionnement adaptatif : à l’inverse d’un questionnaire traditionnel, il permet de déterminer le niveau de maîtrise du collaborateur sur chacune des connaissances qu’il est censé maîtriser en lui posant les questions qui sont les mieux adaptées à son profil. Ainsi, de façon automatique, l’algorithme sélectionnera des questions différentes pour évaluer un technicien et un vendeur sur la relation client, car leurs attendus métiers ne sont pas les mêmes et leur maîtrise est probablement différente. En résumé, pour évaluer différents profils sur une même thématique, l’IA choisira les bonnes questions à poser afin de proposer un questionnaire individualisé et optimisé (moins long).

Une fois le skills gap identifié, il reste au collaborateur de suivre les bonnes formations : une tâche difficile lorsque le catalogue de formation se compose de milliers voire de dizaines de milliers de modules pédagogiques. C’est là aussi que l’Intelligence Artificielle intervient, sous la forme d’un moteur de recommandation. Lorsqu’on a identifié que le collaborateur a besoin de se développer sur une compétence en particulier, l’IA est capable de répondre immédiatement en suggérant au collaborateur la ou les formations disponibles dans le catalogue qui permettront de développer la compétence de façon optimale.

MISER SUR LA FORMATION POUR ACCOMPAGNER LA TRANSFORMATION

Pour aller encore plus loin, l’IA saura prédire le format (une formation présentielle d’une demi-journée ? un e-learning étalé sur une semaine ? cinq modules de micro-learning ?) qui aura le meilleur impact sur la montée en compétences, au vu des expériences passées d’autres collaborateurs au profil similaire. Le moteur de recommandation va ainsi construire à chaque collaborateur un plan de formation sur-mesure afin de se concentrer sur ses besoins individuels et de réduire le temps nécessaire à l’acquisition des compétences clés.

En conclusion, dans un contexte de crise et de transformation profonde des entreprises, il devient crucial de favoriser l’upskilling des collaborateurs afin notamment de développer la culture digitale, de faciliter le knowledge management et d’améliorer l’agilité des organisations. Bien entendu, ce contexte contraint aussi les entreprises à rationaliser les ressources et le temps dédiés à la formation : l’Intelligence Artificielle est une des réponses à cet enjeu dans la mesure où elle offre une automatisation de certains processus pédagogiques et une individualisation de la formation.

Avis d’expert : Thierry Majorel
Manager Open Innovation, Lab 37 BPI Group

Nous sortons d’une épreuve qui questionne et qui devrait nous faire prendre de la hauteur sur nos façons d’adresser et de faire la formation. Former n’est pas une fin en soi, c’est un fondement managérial qui, aujourd’hui et plus encore demain grâce aux possibilités de l’Intelligence Artificielle, devrait gommer les processus de formation en faveur d’une symbiose avec l’ensemble des systèmes de l’entreprise (capital humain, organisation et performance).

J’ai beaucoup observé et écouté durant le confinement, il me semble se dégager une volonté de faire plus vite, plus massif, plus diversifié avec la formation à distance tout en respectant les champs du possibles, les cultures d’entreprises et les écosystèmes associés. Le rythme de la formation est aussi important que son contenu. Il doit être capable de soutenir les reprises et d’accélérer les croissances en cohérence avec les capacités d’apprentissage et les désirs de chacun.

L’IA nous permet de réaliser cette ambition avec humanisme et réalisme. Les solutions proposées par Domoscio sont exemplaires. L’action de formation est placée au cœur d’un dispositif beaucoup plus large, sous forme de bouquets de services : nous pouvons tout réaliser, soyons les architectes des entreprises apprenantes. Avant tout engagement, prenons le temps d’écouter pour designer des systèmes apprenants ou la personne est considérée en amont et mise en mouvement au meilleur niveau.

Reste la technologie. Elle est l’incarnation d’une pensée humaine, mathématique, logique et entrainante. Il nous appartient de veiller à son meilleur usage : c’est une veille quotidienne que nous devons maintenir, pour réguler et adapter.

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