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L’IFCAM utilise l’adaptive learning pour booster ses Scan’up

Présentation de l’IFCAM 

Université du Groupe Crédit Agricole, l’IFCAM contribue à la performance d’un Groupe soucieux du développement humain et de l’accomplissement personnel en donnant les moyens aux femmes et aux hommes d’acquérir et d’enrichir leurs compétences.

« Université pour tous », l’IFCAM accompagne tous les collaborateurs dans leurs montées en compétences quels que soient leurs niveaux, leurs métiers, leurs fonctions … en proposant des parcours de formation adaptés aux besoins, en formations présentielles, distancielles ou en alternance.

« Université pour tous les besoins » : l’offre de formation couvre toutes les compétences nécessaires aux métiers dans le domaine de la banque, assurance et immobilier.

Fidèles aux valeurs et à la culture du groupe Crédit Agricole, l’IFCAM est un acteur majeur de la transformation du Groupe. Il accompagne les projets, conçoit et diffuse des programmes de formation, anticipe et partage les prochaines évolutions.

 

1. Quels sont les principaux acteurs IFCAM participant au projet d’intégration de l’adaptive learning à vos Scan’up ? 

Une première phase d’expérimentation a été portée par le Pôle Data et IA en Formation, piloté par Vanessa Dastugue, avec l’appui des équipes techniques et la contribution ponctuelle des équipes pédagogiques.

Pour la seconde phase, correspondant à la généralisation du dispositif des Scan’up en adaptive learning, une équipe projet transverse a été rassemblée pour assurer le succès de ce déploiement à grande échelle :

  • Travaux de réingénierie pédagogique pris en charge par le pôle d’Ingénierie Pédagogique mené par Pascal Mollicone, avec l’appui des coordinateurs pédagogiques et experts métier du Groupe
  • Étude et mise en place des prérequis techniques à un déploiement industrialisé par les équipes du Pôle Technologies, sous la coordination de Pierre Krauzman
  • Sollicitation des équipes support en vue de la mise en marché de ce dispositif enrichi (Marketing, Communication, Distribution…)

2. Quel est l’objectif du projet et pourquoi utiliser la solution d’Adaptive Learning Domoscio ?

Nous avons choisi d’introduire l’adaptive learning dans nos dispositifs de formation depuis 2018. Après le succès de la généralisation de nos MOOCs diplômants en adaptive learning, nous avons fait le choix d’enrichir nos dispositifs Scan’up. 

Nous avons à date 25 Scan’up portant sur le cœur métier du Groupe : métiers de Conseiller sur les différents domaines (Assurances, Agriculture…) et adressant différentes clientèles (Particuliers, Professionnels…). 

L’objectif est d’enrichir ces Scan’up existants avec de l’adaptive learning pour :

  • Evaluer plus efficacement et plus précisément les compétences d’un collaborateur, en ne lui posant que les questions pertinentes et discriminantes pour son évaluation ;
  • Hyper-personnaliser le dispositif en ciblant les besoins et en apportant une réponse formation plus granularisée et pertinente pour assurer sa montée en compétences ;
  • Répondre à une attente forte des entités qui ont besoin d’avoir de la visibilité sur les compétences de leurs collaborateurs et ainsi créer/adapter facilement leur plan de montée en compétence ;
  • Optimiser le temps de passation des Scan’up et le valoriser en temps de montée en compétences.

Les apports de l’IA sont d’autant plus forts qu’ils s’inscrivent dans un contexte où une place importante est donnée à la montée en compétences des collaborateurs, qui doivent aussi valider des formations obligatoires parfois chronophages. L’enjeu est donc d’optimiser le temps consacré à cette montée en compétences en proposant des dispositifs individualisés, courts et efficaces qui ciblent de manière pertinentes les besoins des différents collaborateurs.  

Côté Services Formation de nos adhérents, les attentes sont également fortes :

  • Proposer une vision plus fine et proche du réel de la maîtrise des compétences sur un métier donné ;
  • Apporter de la clarté dans la lecture, l’interprétation et l’analyse des résultats à l’issue des quiz ; c’est d’ailleurs un enjeu important de conduite de changement car nous changeons la manière d’appréhender les indicateurs : on ne s’attache plus au score, puisque le nombre de questions choisies par l’IA et leur niveau de difficulté varie d’un collaborateur à un autre, mais on analyse la maîtrise ou non d’une compétence par rapport au niveau attendu (pour son métier et niveau d’expertise) ;
  • Mettre à disposition un outil fluide et simple d’utilisation pour les collaborateurs, bien intégré dans les processus de formation existants. 

D’ailleurs, les pilotes que nous avons réalisés ont souligné l’attractivité de la solution et un meilleur engagement des collaborateurs grâce à ce dispositif enrichi par l’IA.

Qu’est-ce qu’un Scan’up ?

Le terme « Scan’up », vient de la fusion de « Scan » qui signifie « photographier » et d’« up » qui signifie « progresser », « grandir ».
L’idée du Scan’up est de photographier les compétences des collaborateurs à un instant T (« Scan »), puis de leur proposer des formations parfaitement adaptées à leur besoin pour les faire monter en compétence («up »).
L’objectif de cette modalité pédagogique, pensée et mise en œuvre par l’IFCAM, est d’aller vers une formation toujours plus efficace et proche des besoins des apprenants.

Le fonctionnement est très simple : chaque apprenant réalise un auto-diagnostic de compétences, sous forme de questionnaire, qui permet d’obtenir des préconisations de formations personnalisées. Une fois les formations réalisées, une évaluation finale permet de constater sa progression.

3. Qu’avez-vous mis en place en 2021 et quels ont été les résultats ? 

 2021 nous a permis de confirmer la pertinence de la solution Hub pour nos dispositifs, avec le déploiement de 4 Scan’up en adaptive learning avec 7 entités pilotes, en respectant les prérequis du RGPD. 

Ces 4 Scan’up, destinés à des Conseillers dans les domaines Patrimoine et Agriculture, nous ont permis de confirmer l’attractivité de la solution :

  • Des questions mieux ciblées, avec 9 à 12% de temps économisé par collaborateur par rapport à un Scan’up sans IA ;
  • Un meilleur engagement des collaborateurs, avec 70 % des recommandations de formations consultées, contre 25% dans le cadre d’un dispositif classique sans IA.
  • Une progression en moyenne de plus de 10 points, constatées dans la maîtrise des compétences entre le premier quiz de positionnement et l’évaluation finale.
Illustration Temps gagné pour acquérir les compétences cibles
9 %

de temps économisé par collaborateur

schéma de la rétention de la connaissance
70 %

des recommandations de formations consultées

Nous avons pu en tirer des enseignements en termes d’ingénierie pédagogique (analyse des questions et structuration des quiz) et recueillir des retours sur l’outil afin de proposer des améliorations en termes d’ergonomie et de lisibilité des indicateurs et résultats. 

C’était aussi l’opportunité de préciser les enjeux de conduite de changement, en recueillant les interrogations des différents interlocuteurs (apprenants et Services Formation). En effet, si l’IA séduit, elle est aussi vite remise en cause si les résultats ne sont pas conformes à l’attendu : un effort conséquent doit être porté sur l’explication du fonctionnement de l’IA pour éviter cet écueil.

Enfin, si la population de testeurs, réduite, n’a pas permis de profiter pleinement des apports de l’IA, ces pilotes nous ont permis de collecter des données en vue de l’industrialisation. 

4. Quels sont/ont été les principaux défis à relever ?

Pour bénéficier pleinement de l’IA dès le démarrage, un travail conséquent est mené sur les données existantes, conjointement avec Domoscio : extraction des données du SI IFCAM, analyse par les algorithmes Domoscio, interprétation des analyses IA et formulation de recommandations en termes d’ingénierie pédagogique sur la base de ces résultats. C’est une démarche chronophage mais qui assure une grande valeur ajoutée aux dispositifs : nous souhaitons la pérenniser au-delà du projet de généralisation. En collectant les données au fur et à mesure de la réalisation des Scan’up par les collaborateurs et en les faisant analyser par l’IA à intervalles réguliers, nous pourrons nous inscrire dans une démarche réelle d’amélioration continue. 

Dans ce type de projet, un nombre important de données sont collectées, traitées, transmises, stockées : une attention particulière a donc été portée à la sécurisation de ces actions et nous avons dû adapter nos processus pour garantir pleinement notre conformité, notamment avec le Règlement Général sur la Protection des Données. 

5. Quelles sont les prochaines étapes du projet ?

Nous sommes actuellement en phase de généralisation de l’adaptive learning dans l’ensemble des dispositifs existants, soit 25 Scan’up concernés pour 2022 – début 2023. L’objectif ensuite est de systématiser la création nouveaux Scan’up en adaptive learning. 

Cette étape de généralisation ouvre un chantier conséquent en terme d’ingénierie pédagogique :

  • Extraire et soumettre les données historiques passées des Scan’up aux algorithmes de Domoscio afin d’analyser les questions à retravailler en priorité et les niveaux de difficultés qui ne sont pas couverts par les questions existantes ;
  • Améliorer la structure des Scan’up avec une approche par les compétences (et non plus uniquement par thématique) ;
  • Concevoir, granulariser des préconisations de formation en cohérence avec cette structure nouvelle ;
  • Proposer ou retravailler les questions/réponses pour maximiser la pertinence de la base de questions intégrée dans Hub.

En parallèle, des travaux techniques sont réalisés pour fluidifier le parcours apprenant et Service RH dans l’usage de la solution depuis leur portail existant.

Signé l’équipe projet IFCAM

photo des locaux de l'IFCAM