Épisode 100 : Le futur de la formation à horizon 2030 - 2035 - 7 experts 7 regards - épisode anniversaire | Never Stop Learning

Description

NEVER STOP LEARNING EPISODE 100
Épisode anniversaire – Le futur de la formation à horizon 2030-2035
Avec Philippe Lacroix, Morgan Naud, Aurélie Van Dijk, Rochane Kherbouche, Jérémy Lamri, Pierre Monclos, Denis Cristol

Pour l’épisode 100, j’ai voulu marquer le coup avec un format différent : un épisode choral, 7 expertises, 7 angles, et une question centrale.
Si on se projette en 2030-2035, à quoi ressemblera concrètement la formation en entreprise ? Qu’est-ce qui aura vraiment changé pour les apprenants, les équipes L&D, les RH et les organisations, avec l’IA et le digital ?

Ce que vous allez découvrir dans cet épisode :

Comment la formation devient plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel.
Pourquoi l’expérience apprenant va se simplifier (probablement plus conversationnelle), alors que les exigences vont exploser côté coulisses : structuration, interopérabilité, qualité de la donnée, gouvernance.
Comment intégrer l’IA sans affaiblir l’apprentissage : le cerveau ne change pas, l’engagement cognitif reste la clé.
Une feuille de route très concrète à 3-5 ans : garde-fous, règles, montée en compétences, refonte de l’évaluation.
Les compétences humaines qui prennent encore plus de valeur : créativité, esprit critique, communication, collaboration, capacité à apprendre et à se réadapter en continu.
Les arbitrages à faire avec lucidité : confiance, éthique, données, place de l’humain, et risques de “fausses bonnes idées”.
Et, en toile de fond, la question décisive : à quoi ressemble une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain ?

Pourquoi écouter cet épisode ?
Si vous êtes digital learning manager, ingénieur pédagogique, formateur, responsable formation ou RH, cet épisode vous aide à prendre de la hauteur et surtout à transformer la prospective en décisions actionnables dès aujourd'hui : quoi prioriser, quoi sécuriser, quoi arrêter, et comment garder le leadership sur vos usages de l’IA.

Bonne écoute, et surtout… Never Stop Learning.

Gerard Peccoux

Hôte du podcast Never Stop Learning

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Gérard Peccoux
Générique Bonjour à toutes et à tous, je suis Gérard Peccoux, cofondateur de Callimedia, une entreprise pionnière dans le digital learning qui fait désormais partie de Bealink, un acteur majeur de l'innovation en formation professionnelle. Je vous souhaite la bienvenue sur Never Stop Learning, le podcast qui vous emmène au cœur des révolutions de l'apprentissage. Chaque épisode explore les contributions des spécialistes en andragogie, psychologie cognitive, neurosciences et technologies de pointe qui façonnent l'avenir de la formation. Never Stop Learning, c'est votre rendez-vous avec les leaders et les idées qui transforment l'apprentissage de demain. Bonjour et bienvenue dans Never Stop Learning. Il y a 4 ans, je réalisais le premier épisode de Never Stop Learning. Aujourd'hui, je vous en présente le centième numéro. J'en profite pour vous dire à vous, auditrices et auditeurs, toute ma gratitude pour vos écoutes et vos commentaires. Pour marquer le coup... J'ai eu envie de faire quelque chose de différent. Pas un entretien classique, mais un épisode choral avec plusieurs voix, plusieurs angles et une seule grande question. Cette question, c'est la suivante. Si l'on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement la formation en entreprise ? Qu'est-ce qui a vraiment changé pour les apprenants, pour les équipes L&D et pour les organisations avec l'intelligence artificielle et le digital ? Pour y répondre, j'ai invité 7 experts. Sept regards complémentaires. Philippe Lacroix ouvre le bal. Côté apprenant, il décrit une formation beaucoup plus au fil de l'eau, plus proche du besoin, avec des micro-apports au bon moment. Et surtout, une manière de mesurer la formation qui évolue fortement. Morgane Naud nous emmène ensuite dans les coulisses. L'architecture, l'expérience conversationnelle et le fameux « learning in the flow of work » . Avec Aurélie Vendique, on revient à l'essentiel, le cerveau. Comment concevoir des dispositifs qui renforcent vraiment l'apprentissage, la mémorisation, et qui évitent de basculer dans une délégation cognitive qui nous affaiblit ? Ausha Kerbouch, lui, nous donne une feuille de route très concrète sur 3 à 5 ans. Gouvernance, intelligence artificielle, culture du doute, sobriété et refonte de l'évaluation. Jérémy Lamry met le focus sur les compétences humaines, qui vont compter encore plus. La capacité d'agir, d'apprendre. d'interrogir et de développer les 4 C. Pierre Monclos apporte un regard très lucide sur les choix à faire, les risques perçus, la confiance, l'éthique, la place de l'humain et les arbitrages érafes. Et pour terminer, Denis Christol prend de la hauteur. À quoi ressemble au quotidien une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde sous tension, plus hybride, plus régulé et plus incertain ? Allez, c'est parti ! Un premier avis avec Philippe Lacroix. Bonjour Philippe.
Philippe Lacroix
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors si on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement un dispositif de formation dans une grande entreprise, du point de vue de l'apprenant ? Qu'est-ce qui a vraiment changé par rapport à aujourd'hui grâce à l'IA et au digital ?
Philippe Lacroix
2030, c'est dans quelques années, donc on ne va pas être trop éloigné de ce qu'on connaît aujourd'hui, mais on sait que les choses bougent très vite. Par contre, 2035, c'est dans un paquet d'années. et là on risque d'avoir des transformations assez profondes. Moi, je pense qu'on va doucement aller vers la disparition du dispositif tel qu'on le connaît aujourd'hui, un peu monolithique, pour lequel on consacre un moment plus ou moins important à se former, pour aller vers de la formation diffuse, un peu perlée, au fur et à mesure des besoins. Un peu comme aujourd'hui, quand on découvre une solution logicielle et que les premières interactions qu'on a avec, Donc, c'est des... propositions et des suggestions, d'en faire rapidement le tour et de découvrir les grandes fonctionnalités. Et puis au fur et à mesure qu'on creuse ou qu'il y a des nouveautés ou des mises à jour, eh bien cette sollicitation à découvrir et à se microformer à cette nouvelle solution vient spontanément. Donc moi ce que je pense, c'est que pour tout autre sujet, comme on va avoir de plus en plus, comme on a déjà un bidule connecté à côté de nous, à proximité, branché dans l'oreille ou sous les yeux, et qui va, un peu comme aujourd'hui, mais de plus en plus, nous observer, nous écouter. On va avoir en permanence un outil, un système qui va nous permettre de nous former et de découvrir ce dont on a besoin pour faire des tâches nouvelles dans un nouvel environnement ou mettre en œuvre de nouvelles compétences. Donc je pense qu'assez vite, on va avoir, quoi qu'on fasse, des suggestions qui vont arriver spontanément, qui vont nous proposer des micro-morsos de formation pour acquérir au bon moment la compétence dont on a besoin. Je pense que c'est vers là qu'on se dirige, c'est donc pas la disparition de dispositifs de formation, mais au contraire, sa présence quasi permanente à proximité en fonction de nos besoins.
Gérard Peccoux
Et de ton point de vue, comment les métiers de la formation auront évolué d'ici 2035 ? Est-ce qu'il y a des nouveaux rôles qui vont apparaître ? Quelles compétences les équipes L&D devront absolument maîtriser pour rester utiles ?
Philippe Lacroix
Alors je pense que, justement, comme on l'a constaté dans les dernières années, avec l'arrivée du digital et de l'IA dont on va reparler, une accélération assez forte du besoin de monter en compétences avec des savoir-faire très nouveaux. Je pense que ça a été un peu brutal, on a tous été confrontés. à une sorte d'obsolescence de nos compétences face aux nouvelles qu'il fallait acquérir. Mais je pense qu'on n'a pas atteint un palier où on peut se permettre de dire « bon, là maintenant, on est bon pour quelques années » . Non, je pense qu'au contraire, ce besoin d'acquérir de nouvelles compétences va perdurer. Ce qui veut dire que les équipes LND, si elles fonctionnent comme elles fonctionnent aujourd'hui, ne vont jamais pouvoir faire face aux besoins d'accompagnement des utilisateurs et des apprenants dans l'acquisition de toutes ces nouvelles compétences et connaissances. Ce qui veut dire qu'il va falloir qu'elle délègue. Et donc, les travaux des équipes LND ne vont plus être de constituer des contenus, des parcours, des ressources, mais au contraire d'accompagner les sachants, les experts de leur petit domaine dans la formalisation et la transmission de leur savoir. Qu'ils contribuent à fournir la matière première, les éléments nécessaires à la constitution d'une base de connaissances pour alimenter des systèmes de formation comme ceux qu'on a décrits lors de la pandémie. de ta première question un peu perlée au quotidien. Puis le deuxième volet des activités des équipes L&D, ça va être le pendant, accompagner les apprenants dans leur autonomie à acquérir par eux-mêmes les nouvelles compétences. Pour moi, les équipes L&D vont devoir s'intéresser encore plus à accompagner les experts et les sachants dans la transmission de leurs savoirs et les apprenants dans l'autonomisation de leurs compétences. capacités à apprendre régulièrement, quotidiennement.
Gérard Peccoux
De beaux challenges en perspective. Quand tu regardes ce futur, Philippe, qu'est-ce que les directions de la formation devraient commencer à changer dès maintenant dans leur façon de concevoir les dispositifs pour éviter de faire juste la même chose avec plus de techno ?
Philippe Lacroix
Je pense qu'il y a deux choses à changer. La place de la technologie, ce n'est pas une volonté, elle va apparaître naturellement et spontanément dans les outils et les systèmes qu'on va avoir à utiliser pour former. Donc je ne pense pas qu'on cherche à en mettre plus. Elle va juste être plus présente. Mais ce que je changerais vraiment, c'est deux choses. Le premier, c'est la façon de mesurer la formation. C'est-à-dire, aujourd'hui, grosso modo, c'est du temps qu'on a passé à se former. Et pour moi, il va falloir passer de la notion de temps à la notion d'effort, qui n'est pas du tout la même métrique. C'est-à-dire qu'en fonction de mon niveau initial, du niveau final, et de ma capacité à apprendre, comme on l'a dit précédemment, qui risque d'être... un peu entretenu ou développé, on va mesurer l'effort que j'ai fait à me former. Et puis finalement, la deuxième chose à faire, c'est transformer les moyens d'évaluation. Non pas mesurer le potentiel, mais mesurer le résultat. Le potentiel, c'est ce qu'on fait aujourd'hui. Est-ce que j'ai bien compris ? Est-ce que je sais restituer le résultat ? Est-ce que je sais faire quelque chose ? Donc ça veut dire qu'on va beaucoup plus se concentrer sur ce que l'apprenant a fait plutôt que de le mesurer sur une quantité. Et puis regarder le résultat que ça produit. Et une fois qu'on a changé ces deux façons de faire, qui aujourd'hui sont très difficiles parce qu'elles sont liées aux deux métriques de mesure et de financement de la formation, on se dira, est-ce que Philippe a fait des efforts suffisants pour maintenir et développer ses compétences ? Oui. Est-ce que Philippe a atteint un niveau qui est satisfaisant et qu'on peut mesurer dans l'entreprise ? Oui. Et à ce moment-là, on ne se pose plus la question de savoir s'il faut que je forme plus sur une durée plus longue ou avec plus de contenu, ça sera... est-ce que ma formation est efficace et est-ce que tout le monde contribue à ce qu'elle soit efficace ? Oui, c'est vers ça qu'il faut se tourner et abandonner l'idée de maîtriser la formation en volume.
Gérard Peccoux
D'accord, très clair. Ce que Philippe décrit, c'est un vrai basculement. Une formation moins en bloc, plus continue, plus proche de l'action. Et une logique d'impact qui remplace progressivement la logique de volume. Mais pour que cette promesse tienne, il faut des fondations solides. Des outils, oui, bien sûr. mais surtout une architecture de la donnée et une expérience utilisateur qui ne ressemble plus à une plateforme classique. Justement, on passe dans les coulisses avec Morgane Nau. Philippe vient de nous décrire ce que vit l'apprenant. Si on passe côté coulisses en 2030-2035, à quoi ressemble Morgane l'architecture digitale de la formation d'une entreprise ? Est-ce qu'on parlera encore de LMS, de LXEP ou d'un tout autre paysage ?
Morgan Naud
Eh bien, moi je dirais qu'aujourd'hui, même si je n'ai pas une boule de cristal, je pense qu'effectivement déjà tous ces acronymes vont disparaître. C'est quasiment une certitude. Parce que finalement aujourd'hui, la frontière entre les différents produits, elle est devenue très floue et les éditeurs jouent un peu dessus. Et finalement, ce que recherchent les clients, c'est plutôt des solutions intégrées qui permettent de gérer finalement à la fois la partie diffusion et la partie création. Je pense que tout ça, ça va disparaître et ça va être intégré. Et finalement, si je rapproche un peu ça de l'intelligence artificielle et des enseignements que moi je tire. de ce qu'on vit actuellement. Je dirais que le principal enseignement, pour moi, il n'est pas tant sur la capacité à prédire le prochain mot, finalement, à recracher de la data qu'on a donnée à un LLM. C'est plus autour de l'expérience utilisateur.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Finalement, ce qu'aiment les utilisateurs finaux, c'est ce mode conversationnel, ce mode de chat, où, en fait, je pose des questions, j'ai des réponses, voire j'ai du visuel. J'ai des choses qui sont contextualisées. Et finalement, l'enseignement, et je dirais presque le devenir de la plateforme pour moi, et on militait beaucoup pour ça chez Beelink dès le début de l'entreprise, ce fameux Learning in the Flow of Work, je pense qu'il n'y aura plus de plateforme en fait.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Aujourd'hui, toutes les plateformes, elles sont construites, tu sais, sur un modèle un peu SaaS, en mode site web, où tu organises ton catalogue, tu as un moteur de recherche, etc. Et là, finalement, c'est la centralisation. et l'intégralité du learning qui va passer à travers cette interface conversationnelle. Je ne vois plus de plateforme en tant que telle d'un point de vue utilisateur final. Et je dis ça alors qu'on est nous-mêmes éditeurs de plateforme. Mais on commence déjà à anticiper sur les investissements R&D que finalement, ça ne sert à rien de déployer beaucoup d'argent, de temps et de ressources sur faire des jolies pages d'accueil. Si demain, en fait, ton expérience de learning, elle se joue dans une IA. Néanmoins, je pense qu'il faut conserver une partie un petit peu back-office, qu'on appelle, qui permet quand même d'organiser la data, de la structurer, structurer un catalogue, structurer des processus. Et ça, je pense que c'est utile de continuer un petit peu comme un archiviste ou un bibliothécaire, à continuer d'organiser les choses.
Gérard Peccoux
Super clair. Alors Morgane, tu travailles beaucoup sur la data et l'interopérabilité. Quels sont selon toi les trois éléments techniques ou data absolument indispensables pour piloter les compétences et les parcours à horizon 2030-2035 ?
Morgan Naud
Je dirais déjà, effectivement, c'est vraiment le prolongement de la question précédente. C'est qu'effectivement, il faut structurer sa donnée. Il faut que la donnée, elle soit qualitative, qu'elle soit propre, qu'elle soit taguée, qu'il n'y ait pas de redondance d'entrée dans les catalogues, etc. Donc je pense que, ce que je disais, on va dire un back-office de gestion est toujours nécessaire. Et que du coup, il faut effectivement tout de suite penser à l'interopérabilité. Moi, je pense aussi aux API. Aujourd'hui, effectivement, ne pas se tourner vers un produit qui a été conçu en mode un peu API first.
Gérard Peccoux
Tout à fait.
Morgan Naud
Parce que finalement, sur... tes API, tu vas construire ce qu'on appelle les MCP, donc les nouveaux protocoles d'interopérabilité de l'IA, mais ce n'est qu'une surcouche transactionnelle qui met en forme la donnée d'un système SaaS pour un LLM, et en fait, la plupart du temps, ça se base sur des API. En fait, tu fais ton MCP qui est lui-même une sorte d'API au-dessus d'API de plateforme. Donc ça, je pense qu'effectivement, d'avoir fait ce pari-là et de continuer à miser sur la partie Merci. API, que ça soit pour brancher d'autres SaaS, que ça soit pour brancher un LLM, que ça soit pour brancher d'autres systèmes métiers, etc. Ça, c'est le bon pari. Et il faut savoir que même un client, rien ne l'empêche de développer sa propre API sur l'API de son éditeur. Nous, c'est le cas. On a pas mal de clients qui font ça, par exemple à Deo, Decathlon. Ils viennent appeler finalement les API de Beelink et construisent leur propre soc d'API dessus. Donc ça, je dirais que c'est quand même la bonne pratique. Et la deuxième, effectivement, c'est vraiment de veiller... à la qualité des données. Je vois beaucoup de clients où les années de collaboration se prolongent, etc. Et vient un petit peu, toujours pareil, la question de est-ce qu'on nettoie la plateforme ? Qu'est-ce qu'on archive ? Tout ça. Et je trouve qu'aujourd'hui, finalement, il y a beaucoup de travaux de production et de diffusion. Il y a peu de travaux de data cleaning, de mise en cohérence de la data, d'être sûr que, par exemple, quand tu tags du contenu ou même que tu mets des compétences, Finalement, les compétences, la plupart du temps, c'est une sorte de système un peu de tag sur des ressources. D'être sûr que tu n'as pas une majuscule d'un côté, une minuscule de l'autre et que ça ne fait pas bien la jointure dans tes systèmes. Donc, je dirais de continuer à garder ce focus sur la qualité de la donnée parce que quand tu as une donnée propre, derrière, tu peux la consommer à plein d'endroits différents. Tu peux la consommer dans de la BI, tu peux la consommer dans ton LLM. tu es à peu près sûr d'avoir quelque chose de qualitatif en sortie. Donc ça, je dirais vraiment investissez du temps et capitalisez sur ce que vous avez déjà. On n'est pas à se dire, il faut demain repartir de la page blanche, il faut tout reconstruire de zéro. Nos architectures learning, on a dépensé des millions d'euros à les concevoir. Non, non, elles sont là et je pense qu'elles sont inscrites dans le temps, même si elles vont évoluer. Donc ça. Et finalement, je ne parle pas beaucoup des normes. Tu sais, dans notre métier, il y a plusieurs normes.
Gérard Peccoux
Oui, tout à fait.
Morgan Naud
Les XAPI ou autres. Je crois que dans ton podcast précédent, on avait déjà parlé d'XAPI. Oui,
Gérard Peccoux
absolument, tout à fait.
Morgan Naud
Je t'avais dit que malheureusement aussi, c'est pareil. En fait, ce standard, il peine à s'imposer parce qu'il y a des enjeux économiques des éditeurs qui font qu'ils ont tout intérêt à ce que ce standard-là ne s'impose pas. Et ça, je pense que ça va évoluer.
Gérard Peccoux
Oui, ça va tomber.
Morgan Naud
Grosso modo, tu avais deux mondes d'éditeurs. Tu avais les éditeurs très intégrés, les Workday, Oracle, SAP, Cornerstone, tous ces gens-là. Le but du jeu, c'est de faire venir l'utilisateur dans la plateforme et qu'il n'en sorte pas, en fait.
Gérard Peccoux
Oui.
Morgan Naud
Et de sceller des modules. Et on voit que ça a quand même bougé d'un point de vue mindset. Ces gens-là se sont dit, Si on ne s'ouvre pas sur l'extérieur, si on ne s'ouvre pas sur l'interopérabilité, si on ne s'ouvre pas aux IA, si on ne s'ouvre pas aux systèmes clients, aux LLM, ça va être compliqué pour nous finalement, on risque de se faire disrupter. Et donc on va vers des modèles de plus en plus ouverts, qui redonnent quelque part le pouvoir aux clients d'organiser ces systèmes comme ils le souhaitent. Et ça c'est plutôt pas mal, c'est plutôt pas mal. À un moment aussi, on parle beaucoup de souveraineté de la donnée, de choses comme ça.
Gérard Peccoux
J'ai une dernière question pour toi, qui est finalement la continuité également de la deuxième. Si un DRH ou un directeur de formation veut préparer dès aujourd'hui son écosystème learning pour 2030, quelles sont les premières décisions structurantes qu'il devrait prendre et à l'inverse, quelles sont les erreurs qu'il devrait arrêter de commettre ?
Morgan Naud
Déjà d'une, il faut penser à l'obsolescence de tout ce qu'on fait. On parlait même, et toi tu l'as vu chez Calimedia, l'obsolescence du contenu que tu crées.
Gérard Peccoux
Tout à fait. De dire,
Morgan Naud
en fait je le crée, mais demain je vais peut-être le mettre à la poubelle. Et donc finalement, je dirais que c'est plutôt un mindset et une approche. D'ailleurs je vous conseille le livre Test and Learn d'Adilson
Gérard Peccoux
Porche. Je mettrai le lien en commentaire.
Morgan Naud
Qui est l'ancien CLO de Carrefour. Et voilà, de continuer à être dans un mindset d'autoriser l'erreur. et d'être dans un mindset de prototypage de choses. Là, on est encore dans une période où on se cherche. Je pense qu'il y a plein de choses qu'on a mises en place avec l'IA hier qui vont être obsolètes demain. Même la manière dont on a conçu les agents, etc., ça évolue tellement vite qu'en fait, il ne faut pas investir énormément d'argent dans une période de frugalité, de resserrage. Finalement, des budgets, ce n'est pas plus mal. de conserver cette approche de prototypage parce que tout ce qu'on fait aujourd'hui peut être mis à la poubelle demain et de s'autoriser de tester des choses. Donc ça, c'est le premier point. Et le deuxième point, je dirais, tout ce qui est investi sur la qualité de la donnée, ça, ça va perdurer. Aujourd'hui, même sur les données, les sets de données qui entraînent les modèles, quand tu veux faire des modèles spécialisés, il y a beaucoup de bruit. beaucoup de données non qualitatives et finalement tu travailles sur des corpus de données tellement énormes qu'en fait on essaye de faire disparaître l'incertitude sur des gros volumes de données. Aujourd'hui les entreprises elles n'ont pas ces data sets là sur leur catalogue ou autre donc de ne pas se lancer dans des choses qui sont trop grande. Le sujet du moment, depuis quelques temps, c'est la skill-based organization. C'est toujours pareil. J'ai monté mon référentiel de compétences, etc. Combien de fois je dis, le temps que vous le montiez, il va être obsolète et ça ne sert à rien. Même les métiers pour lesquels la jointure entre le métier et les compétences, elle va être obsolète. Donc, il faut se concentrer sur les 80-20. Je veux dire, quand je fais quelque chose, c'est quoi la représentativité de 80% de mes métiers dans mon organisation ? Je vais me concentrer là-dessus. Je ne vais pas vouloir faire la copie parfaite dès le premier jet. Je vais vouloir faire des choses jetables. Et finalement, le peu d'effort que je vais investir, je vais l'investir dans la qualité de la donnée. Ce n'est pas une réponse en mode « il faut faire ça » , mais c'est une réponse en mode « comme on ne sait pas ce qu'il faut faire, on va essayer de tout de suite gommer une partie de l'incertitude » .
Gérard Peccoux
Avec Morgane, on voit bien où ça va. Une expérience beaucoup plus conversationnelle, plus intégrée au travail, et moins dépendante des acronymes qu'on adore empiler. Maintenant, je veux qu'on se pose une question simple. Même si la techno est parfaite, est-ce que l'apprentissage suit vraiment ? Et pour ça, on a besoin d'un regard scientifique côté cerveau, côté mémorisation, côté attention. On enchaîne avec Aurélie Van Dyck. Bonjour Aurélie.
Aurélie Van Djick
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On parle beaucoup de technologie, mais le cerveau, lui, ne change pas. Si tu devais décrire un parcours de formation en 2035, vraiment aligné avec ce que l'on sait de la consolidation de la mémoire, ça donnerait quoi en termes de rythme, de format et de lien avec le travail, Aurélie ?
Aurélie Van Djick
Déjà, je me suis dit, repartons du processus de consolidation, de mémorisation. Et finalement, quels sont les éléments clés qui ressortent ? C'est vraiment le fait que... pour que ce processus de mémorisation soit optimal, il faut partir de l'encodage, de ce premier temps. Donc c'est le moment où on va capter vraiment les informations et donc l'encodage est essentiel à l'apprentissage. Et l'attention joue un rôle clé dans cet encodage. Et donc selon nos pratiques, notre cerveau va être plus ou moins entraîné à vraiment se concentrer, à être vraiment mobilisé. Et donc c'est important d'en tenir compte dans nos propositions pédagogiques. Parce que finalement, si on est habitué à plutôt aller dans le contenu à un autre, donc plutôt à shifter, plus que d'avoir des activités de concentration profonde, notre cerveau va être plutôt entraîné vers cela, plutôt que vers des concentrations profondes. Donc ça veut dire que nous, dans nos formats pédagogiques par exemple, il faut en tenir compte et peut-être aller vers des formats plus courts, comme le micro-learning, comme des vidéos plus courtes, comme des quiz, du coup peut-être un peu plus court, des podcasts par exemple. Donc ça montre vraiment l'intérêt des formats courts. court et l'importance bien sûr dépose pour laisser moins de place aux distracteurs et se dire que pendant ce temps court je vais être 100% concentrée et comme ça au moins mon encodage et donc mon apprentissage sera meilleur. Ensuite, on parle dans le processus de mémorisation, il y a donc l'encodage, le stockage et la récupération. C'est comment je vais aller récupérer en mémoire les informations. Et en fait cette récupération va être optimisée si j'ai plusieurs indices de récupération et si je réactive Merci. plusieurs fois le même contenu d'apprentissage, mais de différentes façons. D'où l'importance. On le sent beaucoup déjà dans les tendances, dans les baromètres. On parle beaucoup de multimodalité. C'est exactement au cœur. C'est vraiment se dire, je vais utiliser plusieurs modalités pédagogiques pour faire passer des messages clés proches, ou divers messages clés, bien sûr. Et le fait d'avoir cette diversité de modalités va favoriser cette récupération et cette réactivation aussi, et donc l'ancrage. en mémoire. Quand je parle de multimodalité, je parle par exemple d'aborder le même contenu avec une infographie, une vidéo, un podcast, un workshop. Utiliser diverses modalités et comme ça, ça permet d'ancrer vraiment les apprentissages dans la durée et que peut-être je vais me rappeler un peu plus de ce que j'ai entendu dans le podcast ou peut-être plus de ce que j'ai vu dans l'infographie, ça me parlait plus. Peu importe finalement, vu que tout tournait autour d'un ou plusieurs messages clés. et donc en fait je vais avoir comme ça plusieurs sources de récupération. Également, par rapport à cette activité de récupération en mémoire, ce processus, on s'est rendu compte que plus il est coûteux cognitivement et meilleure sera ma mémorisation. Et donc par exemple, si je propose un QCM où j'ai une question et plusieurs possibilités, et bien finalement ça va être moins coûteux que si on me pose une question et que je dois aller chercher seule l'information, donc une question plus ouverte ou un cas pratique. on se rend compte que le rappel indicé, donc un QCM, avec donc des indices, finalement c'est moins coûteux, mais c'est quand même bien. Mais du coup, si j'utilise en plus une façon de récupérer en mémoire plus coûteuse, comme une question ouverte, comme un cas pratique, comme une reformulation, et bien finalement ça va me demander plus d'efforts cognitifs, ça va encore plus renforcer la mémorisation, donc c'est encore mieux. Donc voilà des pistes. Et également, une autre chose, pour être également vraiment dans cette veine 2030-2035, donc naturellement en tout cas en parlant d'IA, pour optimiser également le processus de mémorisation, le processus d'apprentissage, c'est important d'étaler l'apprentissage et de réactiver donc de plus en plus espacé, pour qu'à chaque fois je sois mobilisée, que je sois attentif, et que mon attention ne baisse pas au fur et à mesure. Par exemple là, je peux très bien utiliser l'IA pour lui demander de me planifier des tâches, me planifier des mails, en tout cas, m'aider dans cette réactivation. Un dernier volet sur l'IA et donc dans le parcours d'apprentissage, l'adaptive learning. L'adaptive learning, c'est ce qui va permettre d'adapter le contenu d'apprentissage en fonction de mon niveau d'apprentissage, en fonction de mon niveau initial. Et donc, finalement, l'IA joue un rôle clé là-dedans. Elle va nous permettre de proposer des quiz adaptés qui vont me permettre de tester et également des ressources adaptées qui vont me permettre progressivement d'augmenter la complexité de ce que je vais avoir à apprendre et donc comme ça avoir une progression pédagogique qui va me permettre de monter en compétence progressivement. Du coup cet adaptive learning sera vraiment présent à mon sens et cette multimodalité et plutôt donc des formats courts seront plutôt présents en 2030 alors 35 c'est un peu loin mais voilà en tout cas je verrai vraiment ces éléments clés et donc le rappel libre donc plutôt des éléments de questions. ouvertes pour optimiser l'apprentissage, la mémorisation.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour cette réponse qui était très claire. Comment tu vois l'articulation idéale entre présentiel, distanciel, synchrone, asynchrone et formation en situation de travail pour optimiser la mémorisation dont on vient de parler et le transfert dans ce futur proche ?
Aurélie Van Djick
Pour moi, vraiment, chacune de ces modalités aura encore leur place demain, parce que finalement, chaque modalité a son importance, mais à différents niveaux. Et l'idée, c'est que chacune de ces modalités ne soit pas choisie juste pour des raisons logistiques, c'est plus facile, mais du coup, que ce soit vraiment se dire, mais en fait, quelle est la raison cognitive, en tout cas, que cette modalité va remplir, va servir dans le processus d'apprentissage, et au regard de cette fonction cognitive, du coup, comment je vais choisir la bonne modalité qui va bien. Le présentiel aura, à mon sens, encore tout son sens, parce qu'on voit bien que les nouvelles générations ne délaissent pas du tout cette modalité. On sent bien qu'il y a quand même une tendance à un retour vers du présentiel, parce qu'on voit bien qu'il y a un rôle clé dans l'apprentissage collaboratif, par exemple. Il y a une dimension sociale qui est clé dans la motivation et dans le processus d'apprentissage, notamment par ses pairs. Le présentiel joue quand même un rôle clé et également, c'est vraiment un moment propice. aux mises en pratique, par exemple aussi pour l'acquisition de compétences comportementales complexes qui peuvent décister vraiment d'être guidées et de recevoir des feedbacks. Donc vraiment, dans ces cas-là, par exemple, le présentiel joue un rôle clé et donc peut être utilisé en se disant « Ok, là j'ai vraiment besoin d'avoir un temps collaboratif, un temps d'échange, miser vraiment sur cette motivation sociale et également parce que j'ai besoin de monter en compétence sur un élément pratique, clé, complexe. » Là, le présentiel a tout son rôle à jouer. On cite... le distanciel. Donc le distanciel synchrone a également tout son sens. Il a tout son sens parce qu'il permet de proposer des formats courts pour cibler une compétence, comme au travers d'un workshop. Également, des modules distanciels synchrones peuvent être utiles pour faire des recs après des mises en pratique en situation de travail ou par exemple aussi pour revenir sur une notion et l'aborder d'une nouvelle façon. Aussi, une masterclass qui peut être proposée en classe virtuelle et donc pendant laquelle un expert reconnu intervient et va vraiment partager sa pratique. Donc ça peut être vraiment pleinement complémentaire. D'un formateur qui est intervenu pendant deux jours, je vais faire intervenir un expert qui va apporter des éléments, des éclairages complémentaires. L'asynchrone également joue un rôle central dans la consolidation parce qu'on peut l'utiliser en amont, avant, pour commencer à sensibiliser les participants, les apprenants à une notion et également ensuite permettre Merci. dans la durée, on parlait tout à l'heure du fait de maximiser la mémorisation, l'apprentissage, parce que je vais réactiver dans la durée et espacer progressivement, la synchrone permet ça facilement en proposant des quiz, des questions ouvertes, des simulations courtes, des mini-cas pratiques, et donc qui permettent comme ça de maximiser la mémorisation et qui vont être plus efficaces qu'une simple relecture. Donc vraiment, c'est vraiment super important. Et chacun de ces temps va être essentiel pour préparer au transfert et inviter l'apprenant à se projeter parce qu'il va se placer dans des contextes concrets. Je vais l'inviter à se mettre en pratique, à réfléchir à comment il va appliquer ça demain. Donc voilà, également, chacune de ces modalités, la façon dont on va l'animer va également jouer un rôle clé dans le transfert qui est clé pour l'apprentissage.
Gérard Peccoux
Super Aurélie, merci pour encore une fois ces explications très complètes. Dernière question que j'ai à te poser, on voit aussi arriver de nouvelles études sur l'impact de l'intelligence artificielle sur le cerveau. Je pense par exemple à cette étude non encore validée par les pairs du MIT, Your Brain on ChatGPT, qui parle de dettes cognitives chez des étudiants qui réalisent des essais avec un assistant IA comme ChatGPT, où on observe une d'une activité cérébrale plus faible, une moins bonne mémorisation et une moindre appropriation de leurs textes, alors même qu'ils ont l'impression que tout est plus facile. L'étude est encore en préprint, donc à prendre avec prudence, mais elle fait beaucoup parler. En tant que spécialiste des neurosciences, comment tu lis ce type de résultats ? Et surtout, qu'est-ce que cela doit changer très concrètement dans la façon dont on intégrera l'intelligence artificielle dans les dispositifs de formation d'ici 2030-2035, pour éviter justement cette dette cognitive ?
Aurélie Van Djick
Gérard, cette étude est vraiment passionnante, et comme le disent les auteurs, c'est vraiment une étude préliminaire, avec donc peu de participants, 54, et vraiment sur une tâche spécifique, l'écriture d'un essai. Donc voilà, ça pose déjà des réflexions, parce qu'en plus, il y a vraiment une utilisation grandissante de l'IA. Mais c'est vraiment un début. Et donc l'idée, c'est vraiment de poursuivre les recherches qui sont initiées par cette étude. Maintenant, comme tu l'y disais très justement, en effet, donc il y avait plusieurs groupes de participants. et on voit qu'en externalisant comme ça régulièrement des efforts cognitifs, là en l'occurrence donc rédiger un essai, finalement notre cerveau va moins s'activer et du coup va être moins engagé cognitivement. Et en plus, ça va être associé à un traitement plus superficiel qui ne permettra pas une appropriation des contenus. Donc ça nous alerte par exemple sur des impacts potentiels à long terme qui peuvent affecter nos capacités de mémorisation, de réflexion, comme cela a été le cas par exemple pour le calcul mental et la calculatrice. Voilà, maintenant, si on nous demande de faire du calcul mental, on peut être un peu moins entraîné parce que, naturellement, on va utiliser la calculatrice. Ou quand on nous demande des éléments de l'histoire, on peut être moins entraîné parce qu'on sait que tout est disponible sur Internet. Donc là, c'est typiquement ça. Comme mon cerveau, il a plutôt tendance à fonctionner à l'économie, si je l'entraîne à lui déléguer, finalement, toutes mes tâches un peu de réflexion, de créativité, de traitement cognitif profond, si je les délègue à l'IA, finalement, je vais moins développer ses capacités. et non... En effet, sur le long terme, ça peut être un peu embêtant. Et ce qui est intéressant, c'est que ces auteurs, ils ont proposé une quatrième session au groupe, donc par exemple au groupe qui avait dû réaliser l'essai uniquement avec leur capacité cérébrale propre pendant les trois sessions précédentes. Et à la quatrième, donc ils ont ajouté, ils leur ont proposé d'utiliser donc l'IA. Et là, les performances sont vraiment meilleures et elles montrent quand même une très bonne connectivité neuronale. en comparaison au groupe qui a utilisé l'IA les trois précédentes sessions. Et à la fin, on lui demande de rédiger par ses propres capacités cognitives, donc par ses propres capacités, de rédiger un essai. Et là, vraiment, les performances étaient moindres. Donc, ça montre une des bonnes pratiques, par exemple, que l'on peut en déduire de ces résultats complémentaires. C'est par exemple de se dire, tiens, avant de questionner l'IA, je vais moi-même brainstormer, réfléchir. Je vais poser les éléments déjà sous la forme d'une carte mentale ou je ne sais mais... je vais déjà amorcer un travail de réflexion et du coup lancer mes capacités cognitives de réflexion avant de naturellement déléguer à l'IA. Ça me paraît vraiment important pour ne pas perdre et ne pas affaiblir ces capacités cognitives de réflexion. Également, ça va permettre aussi de développer encore plus notre esprit critique parce que finalement, si moi-même j'y ai réfléchi, j'ai pensé à ça, j'ai pensé à ça... Et quand l'IA me propose une réponse, je vais me dire, ah ben en fait, je n'avais pas pensé à ça. Donc déjà, ça peut m'ouvrir des perspectives. Donc en ça, moi, je suis convaincue que l'IA peut aussi développer notre créativité, nous donner des idées complémentaires. Donc je suis convaincue que ça peut avoir une plus-value. Mais ce qui est important, c'est déjà nous de réfléchir en amont et en plus d'avoir un esprit critique lorsque je vais recevoir les réponses de l'IA. Donc ça, ça me paraît vraiment important. Également, quelque chose qui me paraît très intéressant, c'est d'utiliser l'IA pour challenger nos idées, nos réponses, nos propositions, nos productions. Parce que finalement, je peux très bien dire, ben voilà, j'ai produit ça, qu'est-ce que tu en penses ? Peux-tu me donner ton avis ? Qu'est-ce que tu vois comme autre volet que je n'ai pas exploré ? Et finalement, challenger nos productions et l'enrichir avec un autre regard. Bien sûr, ça n'enlève pas la possibilité, lorsqu'on l'a, de demander un avis de nos pairs. demander un avis extérieur, donc d'un humain, pas juste d'une IA. Bien sûr, c'est également très précieux et donc c'est complémentaire aussi.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour toutes ces explications.
Aurélie Van Djick
Merci beaucoup Gérard de tes questions super intéressantes.
Gérard Peccoux
Ce que j'aime beaucoup dans l'approche d'Aurélie, c'est que ça remet les pendules à l'heure. Apprendre, ce n'est pas juste accéder à une réponse, c'est s'engager cognitivement, pratiquer, réactiver et garder la main. Reste une question, comment on équipe concrètement les formateurs et les ingénieurs pédagogiques pour qu'ils puissent utiliser l'intelligence artificielle et les outils digitaux sans tomber dans ces pièges, et au contraire en renforçant l'apprentissage ? Pour en parler, j'accueille Rochane Kerbouch qui accompagne au quotidien ses professionnels sur le terrain. Bonjour Rochane
Rochane Kherbouche
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors Rochane, si on se place en 2030, j'aimerais que tu nous racontes la journée d'un formateur ou d'un ingénieur pédagogique qui travaille avec son environnement intelligence artificielle personnel. À quoi ça va ressembler très concrètement du matin au soir ?
Rochane Kherbouche
J'aime bien les métaphores. L'IA, c'est un exosquelette pour l'esprit. Concrètement, elle démultiplie la capacité à traiter des tâches complexes. Mais si on la laisse faire, elle fabrique surtout... de la paresse bien présentée. Si on imagine la journée en 2030, le matin, allez, on va découper ça en trois phases, le matin, l'IA accélère la conception à travers des plans, des variantes, des quiz, des études de cas, des adaptations pour, par exemple, tout ce qui est français langue étrangère, et puis l'accessibilité. Elle fait sauter, finalement, la page blanche, puis elle ouvre un autre problème, ce qu'on appelle aussi, dans les métaphores, le contenu beige. C'est quoi le contenu belge ? C'est-à-dire qu'en fait, finalement, il y a quelque chose d'écrit, mais il faut l'améliorer. Donc, le rôle de la formatrice ou du formateur, c'est d'empêcher cette standardisation, d'injecter du réel, de l'exigence, de la nuance, de l'émotion, et surtout des pédagogies actives qui obligent à penser, pas à recopier. Donc, voilà, pendant la séance, Lya joue un rôle de stagiaire. J'aime bien aussi cette métaphore, stagiaire brillant, mais mythomane. Ça veut dire quoi ? Ça veut dire qu'elle répond vite, souvent bien, mais parfois faux, parfois très faux, avec aplomb. La formatrice, elle va garder la main sur ce que la machine ne sait pas faire proprement, en l'occurrence cadrer le sens, gérer la dynamique humaine, faire produire des raisonnements, provoquer aussi l'argumentation et puis organiser ce qu'on appelle le conflit cognitif qui soit utile. Après, l'après-midi, l'IA va automatiser le suivi. La synthèse, les signaux faibles, comme par exemple les décrochages, les incompréhensions, les besoins de remédiation. Et puis l'évaluation se renverse, moins de culte du rendu final, plus de preuves de démarche. Ce qu'on dit, on ne fait plus attention aux produits, mais plutôt au processus. On regarde comment l'apprenant ou l'apprenante a piloté l'IA, ce qui a été vérifié, corrigé, peut-être même justifié. Et donc la compétence devient le jugement. et pas le contenu ou le PDF. Voilà.
Gérard Peccoux
D'accord, super réponse. Alors, beaucoup d'organisations se posent la question des garde-fous. S'il ne fallait mettre en place qu'une seule règle ou un seul dispositif éthique prioritaire pour encadrer l'usage de l'intelligence artificielle en formation, lequel recommanderais-tu ? Je sais que tu es la bonne personne, puisque tu animes un fil WhatsApp super intéressant dans lequel ces questions sont beaucoup abordées.
Rochane Kherbouche
C'est vrai qu'on a beaucoup de pédagogues et de... technopédagogue au sein de cette communauté. Et en fait, moi je dirais que le dispositif prioritaire, c'est vraiment un contrat pédagogique. Il faut qu'il soit explicite, il faut que la responsabilité, la transparence soient vraiment intégrées, parce que comme je disais tout à l'heure, le stagiaire mythomane, faire confiance, c'est vraiment un hobby dangereux. Et donc en fait, ce contrat fixe par activité, ce qui est autorisé, ce qui est conditionnel, ce qui est interdit, il impose la documentation du processus. au niveau de l'évaluation, les traces de requêtes, les décisions, les vérifications, les sources, les corrections, les raisons des choix. Pas pour fliquer, mais vraiment pour déplacer l'attention vers la pensée. Et donc l'objectif, c'est empêcher l'IA de devenir, comme on dit, une béquille cognitive et forcer la compétence centrale, doutée, contrôlée, arbitrée. Et puis pour finir, je dirais... aussi un bonus stratégique. Ce contrat réduit la nouvelle fracture culturelle. On parle de fracture numérique, mais avec l'IA, je pense que c'est plus une fracture culturelle qui va s'opérer et donc ça évite un monde où l'élite, les privilégiés qui vont monter en compétence, qui vont commander à l'IA pendant que la masse, malheureusement, risque, alors ça c'est vraiment un risque pour moi, risque d'obéir sans comprendre. d'utiliser l'IA de façon un peu machinale.
Gérard Peccoux
Dernière question, Rochane . Si une direction de la formation veut organiser sur 3 à 5 ans la montée en compétence de ses équipes sur l'intelligence artificielle, Par quoi elle doit commencer et quelles sont pour toi les grandes étapes à surtout ne pas rater ?
Rochane Kherbouche
Alors, 3 à 5 ans. On va essayer de découper tout ça peut-être en 3 phases. Tout d'abord, le principe de pilotage, il y a un principe hyper important. Il ne faut pas utiliser un 38 tonnes pour livrer une pizza. Quand je parle de ça, je parle de sobriété numérique, un bon outil, une bonne tâche pour un bon niveau de risque. Ça, c'est vraiment important. Alors, l'année 1 et 2, pour moi, il y a les fondations. la gouvernance, les règles de données. tout ce qui est sécurité, chartes d'usage. Par exemple, là où je travaille, on a commencé par une charte d'intelligence artificielle. Ensuite, la littératie IA pour tout le monde, vraiment pour ne pas éliminer, mettre sur le carreau des gens. Et puis, voir un peu parler des limites, des biais, des vérifications, le prompt engineering, la pratique des promptes, et surtout, surtout, la culture du doute. L'IA, c'est cadré comme un exosquelette, pas comme un cerveau de remplacement, comme je le disais tout à l'heure. Ce que je voulais dire également, c'est que l'enjeu... de la formation, de l'éducation à l'ère de l'IA, n'est vraiment pas technologique, c'est plutôt humain, fondamentalement humain. Alors ça, c'était l'année 1 et 2. L'année 2 et 3, je dirais qu'il faudrait passer à l'intégration par métier. Ça veut dire prendre des cas d'usage concrets, du co-design sur le terrain, de la capitalisation des retours d'expérience. Puis côté pédagogique, il faut déployer des scénarios avec des pédagogies actives et une refonte progressive des évaluations, qui est un thème hyper important. Des consignes qui vont exiger la justification, la traçabilité, la critique, et pas juste une production propre. Ça, c'est pour l'année 2-3. L'année 4-5, je dirais que la transformation va devenir normalement maîtrisée. L'industrialisation des usages validés. L'intégration technique, elle peut être sécurisée, si nécessaire, bien sûr. Et puis, peut-être la mesure d'impact sur les trois axes qualité d'apprentissage. L'équité, comme je disais tout à l'heure, l'équité par rapport à la fracture culturelle, et puis l'efficacité opérationnelle. Voilà, ces trois axes me paraissent fondamentaux. Et peut-être, pour la direction, il faudrait qu'ils prennent en compte, je terminerai encore par cette métaphore, que le diplôme est obsolète. Le diplôme, il va devenir plutôt un visa touristique. Il expire vite, il se renouvelle en continu. Et la vraie valeur, c'est justement cette capacité à apprendre, à désapprendre. et puis à juger correctement avec des outils qui changent. On le voit tous les six mois.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup, Rochane. On voit bien avec toi qu'en 2030, un formateur qui n'a pas apprivoisé son environnement intelligence artificielle sera un peu comme un formateur resté au rétro-projecteur et qu'il faudra aussi des garde-fous solides. Merci vraiment pour avoir participé à cet épisode spécial.
Rochane Kherbouche
Merci à toi, Gérard.
Gérard Peccoux
Je t'en prie. À très bientôt, Ausha. Merci. Rochane nous a donné une méthode, presque une trajectoire, fondation, inration par métier, puis industrialisation maîtrisée, et un message clé, l'enjeu est humain autant que technologique. J'aimerais maintenant que l'on fasse un pas de côté et que l'on parle non plus des outils mais des humains qui vont vivre tout cela. Quelles compétences faudra-t-il avoir développées pour naviguer dans ces futurs possibles ? Pour répondre à cette question, je suis ravi de retrouver Jérémy Lamry. Bonjour Jérémy.
Jérémy Lamri
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors, tu travailles depuis longtemps sur les compétences du 21e siècle, les soft skills. Pour un DRH ou un responsable formation qui nous écoute, comment tu définirais ces compétences-là en te projetant en 2030-2035 ? En quoi ce sont des capacités d'adaptation indispensables et pas seulement des qualités sympas ?
Jérémy Lamri
Merci pour la question et c'est vrai qu'on la retrouve de plus en plus. Et si on doit faire simple, je dirais que les personnes doivent développer Toutes les capacités qui leur permettent d'agir par eux-mêmes et pour eux-mêmes. Ce concept, c'est ce qu'on appelle la gentilité. Et ça veut dire qu'on est capable d'apprendre, de réfléchir, d'interagir par soi-même. Ça, c'est très important, ça veut dire en termes de compétences, si on le traduit, créativité, esprit critique, communication, collaboration. C'est par exemple ce qu'on appelle les 4 C, les fameuses compétences du XXIe siècle. Mais là où ça devient plus intéressant, c'est se dire, OK, on sait quelles compétences il faut, mais comment on les développe ?
Gérard Peccoux
Tout à fait. Dans ton livre 2040, tu proposes plusieurs futurs possibles, plus ou moins technologiques, plus ou moins centrés sur les communs. Si l'on applique ces scénarios au monde de la formation en entreprise, qu'est-ce que cela change dans la manière de penser le développement des compétences des collaborateurs ?
Jérémy Lamri
Alors déjà, on a tendance depuis plus de 50 ans à penser la formation comme un pas de côté par rapport au travail. De manière générale, quand on se forme, on sort du travail pour se former, puis on revient dans le travail. De plus en plus, on se rend compte que déjà, on n'a plus le temps de faire ça. Et surtout que c'est de moins en moins pertinent. Parce que... Ce qu'on apprend dans une classe, c'est plutôt théorique, ce sont plutôt des connaissances, alors qu'on a besoin de raisonner en situation. Donc ce qui est en train de changer, c'est vraiment cet apprentissage qui doit être fait de plus en plus en situation de travail. Il y a de plus en plus de méthodes qui se développent dans ce sens-là, et c'est de plus en plus important parce qu'on peut de moins en moins théoriser finalement les compétences, parce que celles dont on a besoin, elles ne sont pas tant techniques que situationnelles. Et donc ce sont des compétences pour lesquelles on doit être capable d'analyser son environnement, on doit être capable de réfléchir en temps réel. Et donc, comme je l'ai dit tout à l'heure, on doit être capable d'apprendre, de réfléchir et d'interagir, tout ça dans une situation de travail donnée. Donc, il faut s'entraîner dans des situations de travail. Et c'est un petit peu à ça que ressemblera beaucoup le monde du travail demain et globalement notre société aussi, des apprentissages beaucoup plus constants. Quand on parle de société apprenante ou d'entreprise apprenante, c'est notamment ça que ça veut dire. Ça veut dire que quand on travaille, il y a également une phase de réflexivité où on va réfléchir sur ce qu'on a bien fait, mal fait et puis amélioré au fur et à mesure. beaucoup plus de choses peut-être en binôme ou même avec de l'IA qui est capable de nous aider, de commenter ce qu'on fait. Donc tous ces sujets-là vont profondément transformer ce que veut dire se développer parce que ça touchera aussi bien nos compétences à proprement parler que des retours sur qui on est, comment on se comporte et nos postures. Et donc ils vont aller chercher des choses beaucoup plus profondes sur nous-mêmes. Et ça, je pense que ça va être la grande révolution des 20 prochaines années.
Gérard Peccoux
D'accord Jérémy, c'est très très clair. Et je partage vraiment ce que tu viens de dire. Pour les équipes formation et les DRH qui doivent arbitrer entre des investissements dans l'intelligence artificielle, dans des plateformes, dans des contenus ou le développement des soft skills, par où tu leur conseilles de commencer dès maintenant pour que leur collaboratoire soit vraiment armé à l'horizon 2030-2035 ?
Jérémy Lamri
Quel que soit le sujet, toujours commencer par les bonnes pratiques. Commencer par l'outil, ce n'est pas une solution. Parce qu'en fait, l'outil, la technologie de manière générale, Ça sert à augmenter des pratiques. Et donc, si ce n'est pas des bonnes pratiques qu'on augmente, on n'a aucune idée de ce qu'on va avoir à la fin. Donc, il faut déjà commencer par redéfinir les pratiques. Ça veut dire quoi travailler ? Ça veut dire quoi former ? Ça veut dire quoi développer ? Comment on le ferait à la main ? Qu'est-ce qu'on peut faire de mieux ? Et après, on se pose la question de comment la technologie vient augmenter ou modifier ça. Mais il y a tout un travail qu'on peut faire avant même d'avoir accès à tous ces outils, cette intelligence artificielle et tout ça. C'est se poser vraiment sur ce qu'on est censé faire. que ce soit sur des référentiels métiers, que ce soit sur des manières de recruter, que ce soit sur des manières de former.
Gérard Peccoux
Un très grand merci Jérémy. Tu nous rappelles que la priorité, c'est de muscler notre capacité à agir par nous-mêmes, tu as parlé d'agentivité, et de la développer au plus près du réel en situation de travail, avec des temps de recul et de feedback. Et que l'IA ne doit jamais être le point de départ, elle doit venir augmenter des pratiques déjà solides. Mais dans une entreprise, il y a une réalité qui arrive très vite. Comment on choisit les bons projets ? Comment on crée la confiance ? Et comment on évite les fausses bonnes idées ? Pierre Monclos, qui est mon prochain invité, va poser un regard lucide côté ressources humaines et stratégie. Bonjour Pierre.
Pierre Monclos
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On a beaucoup parlé des promesses de l'intelligence artificielle. Tu observes aussi la réalité des projets dans les entreprises. Quand tu te projettes en 2030-2035, qu'est-ce qui restera vraiment de la vague IA ? appliqué à la formation ? Et qu'est-ce qui aura disparu, à ton avis, parce que finalement, cela n'aura pas tenu ses promesses ?
Pierre Monclos
Pour moi, déjà, il y a quand même une chose qui est certaine, qu'on peut déjà constater. En ce moment, on a un sursis. Il y a plein de choses qui marchent en formation quand on amène de l'IA, grâce à l'effet « waouh » . Un peu comme au début des MOOC, où on se disait « j'ai accès gratuitement à un cours de Harvard » . Et même si le cours n'était pas très qualitatif, l'enthousiasme et les émotions que générait le fait d'accéder à quelque chose de... totalement nouveau et qu'on pensait inaccessible générer de l'engagement. Je pense qu'on a un peu la même chose, typiquement quand on discute avec un tuteur IA qui nous aide à mettre en pratique 24h sur 24, quand on veut, qui corrige nos activités, qui synthétise ce qu'on a compris, qui nous dit « Tiens, d'ailleurs, toi, tu devrais continuer à te former là-dessus. » Ça, ça crée de l'enthousiasme et un engagement qui ont du mérite. Ça ramène les gens et l'engagement en formation et qui ont un inconvénient, c'est que ça nous aveugle sur ce qui va rester à horizon 2030, 2035, voire même un petit peu plus tôt. Moi, je pense que Quand les apprenants se seront habitués, c'est là qu'il va y avoir un tri assez sévère dans les usages. Et je pense que ce qui va rester ou pas rester, ça pourrait être assez contre-intuitif. Je te donne deux exemples. Il y a beaucoup de débats sur les avatars IA. On sait que dans l'e-learning, les avatars, ça a déshumanisé la formation, c'était la cata, très très très faible taux d'engagement. Là aujourd'hui, on peut avoir des avatars IA incroyables, qui ressemblent à une personne qui existe ou non. qui peuvent nous faire des cours sur n'importe quoi dans toutes les langues, de manière très personnalisée. Moi, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation professionnelle, parce que ça déshumanise et qu'on a besoin d'humains en formation, comme on le dit depuis la nuit des temps. Mais je ne vais pas te parier un resto, parce que je pense que pour certains publics ou sur certains thèmes, c'est peut-être ce qui va marcher le mieux. Alors, certains publics, ce n'est pas forcément... Souvent, on peut se dire « Tiens, peut-être les jeunes générations seront plus enclines à ça. » Si ça se trouve, ça va être le contraire. Ce sera plutôt les... les plus vieilles générations qui seront un peu plus impatientes parce qu'elles disent c'est bon moi j'ai déjà suivi beaucoup de formations maintenant je veux aller droit au but et je veux que l'avatar réponde exactement à mes questions à moi en tenant compte de tout mon parcours donc je pense qu'il va se passer des choses comme ça et donc les avatars y a Si je devais parier, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation, parce qu'en plus ça coûte cher, ça nécessite de l'entraînement, mais je pense que c'est assez facile de se tromper là-dessus. A l'inverse, je trouve à date très prometteur les chatbots IA et tutors IA qui te font faire de la mise en pratique dans ta situation réelle de travail, qui tiennent compte de tous les éléments que tu leur donnes et de documentations très précises sur le sujet technique, sur ton niveau, sur ton expérience, sur ton secteur d'activité, sur la réglementation. Ça, à court terme, c'est en train de générer beaucoup d'engagement. mais si ça se trouve les apprenants en fait ça va être un peu comme pour les MOOC il n'y a que les 5% les plus motivés qui utiliseront vraiment ça et les autres en fait ils voudront qu'on leur prémache le travail et ou qu'il y ait un humain derrière et il n'y a que ça qui font qu'ils seront vraiment engagés et donc ce sera ça la clé qu'il faudra garder dans un parcours de formation même si en théorie l'IA permet de mieux faire et de proposer quelque chose de plus pertinent, c'est peut-être pas ce qui sera retenu dans les usages et ça en plus on est en formation, c'est l'éternel débat entre ce qui en théorie a l'air bien et ce qui en réalité crée vraiment de l'engagement et de l'impact en formation.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage, Pierre. J'ai une deuxième question. Plusieurs études montrent que beaucoup de projets sur l'intelligence artificielle n'apportent pas beaucoup de ROI, clair en tous les cas, et que l'on découvre aussi des risques sur la qualité de l'information, l'esprit critique ou le travail au quotidien. Comment un DRH peut-il intégrer cette lucidité pour choisir ses projets de formation plutôt que de suivre les effets de mode ?
Pierre Monclos
Alors, il y a effectivement des études qui vont dans ce sens. Alors, pour moi, la plus marquante, c'est une étude du MIT qui avait été réalisée sur le premier semestre 2025, qui, dans plein d'entreprises de pays différents, a constaté que 95% des entreprises qui ont intégré l'IA n'observent aucun retour sur investissement. Alors, parfois, il y en a, c'est juste qu'elles n'arrivent pas à le mesurer parce qu'elles ne savent pas où il est tellement on est sur des sujets complexes. Ça, c'est le contexte global, avant même de l'appliquer au RH ou à la formation. Et moi, de ce que j'observe, il y a... Plein de raisons à ça. L'une des principales qui nous intéresse en RH, c'est qu'il y a beaucoup de projets qui échouent parce qu'il y a un décalage entre la promesse qui est faite quand on lance le projet d'IA et le résultat qui est constaté par les salariés et les apprenants qui se retrouvent embarqués dans ce projet. Dans le monde du travail, par exemple, on a vendu des gains énormes de productivité en disant « vous allez avoir plus de temps pour faire des choses plus intéressantes » . Sauf que ça commence à faire presque trois ans qu'on vend ces gains de productivité et il y a plein d'endroits où on ne les voit pas du tout. On ne les voit pas parce que... déjà il faut s'approprier l'IA, ça amène de nouvelles choses, de nouvelles choses à contrôler. Et donc ça ne veut pas dire qu'il n'y en aura pas, mais vu qu'on ne les voit pas, si on se met à la place d'un salarié, il se dit « moi je fais beaucoup d'efforts pour intégrer l'IA alors que je ne suis pas forcément un pro-IA » et en plus, ça ne me fait pas gagner du temps au final sur les tâches sur lesquelles c'était censé m'en faire gagner. Et en plus, ça pourrait m'enlever des tâches que j'aime bien dans mon travail, voire j'ai des doutes sur la pérennité de mon emploi à 3-4 ans. Donc quand on a ces réflexions-là côté salarié, c'est très légitime. non seulement... Ça n'amène pas les projets IA jusqu'au bout, voire ça crée de la résistance. Et si on zoome sur le secteur de la formation, en fait, cette déception, ou ce décalage entre la promesse et les résultats, il peut venir de pas mal de choses qu'on commence à voir. Sans surprise, on en a parlé juste avant, la déshumanisation de la formation. Dès qu'on met un peu trop d'IA à la place de l'humain parce que c'est pratique, personnalisable, moins cher, il y a des personnes qui vont dire au final, la formation, je la trouve moins bien, juste parce qu'il y a moins d'humains. Et donc, ils vont s'en désengager, ce sera plus difficile de les faire adhérer. un programme de formation. Il y a le risque sur la qualité des réponses, même si c'est qu'un risque perçu. Ce que tout le monde sait aujourd'hui, c'est que les IA génératives, elles sont assez peu fiables. Quand on cherche une actualité, jusqu'à fin 2025, 45% des résultats contiennent une erreur importante. C'est ça. Dans les solutions de formation, normalement, on n'est pas censé avoir ce taux d'erreur puisqu'on a des IA qui sont privatisés, personnalisés, entraînés pour un cas d'usage spécifique. Donc, la marge d'erreur est extrêmement faible, Peu importe la réalité, si les personnes n'ont pas confiance dans l'IA parce que dans leurs autres usages, ils ont des réponses un peu bizarres, ils vont, paradoxalement, c'est un peu comme en médecine d'ailleurs, même si on prouve que l'IA dans la formation fait moins d'erreurs qu'un formateur humain, la volonté de faire confiance à un humain, elle primera quand même sur tout. Et ça, c'est un peu difficile à anticiper quand on déploie des projets de formation. On pourra aussi avoir la perception que l'IA ne nous fait pas assez réfléchir, vu qu'on sait maintenant qu'à trop utiliser l'IA, on perd un esprit critique, alors même qu'on a besoin de plus d'esprit critique. pour ne pas se faire avoir par l'IA. Et quelques autres exemples pour aider à choisir ces projets de formation. Si dans la formation, on met de l'IA et qu'il y a un doute côté apprenant sur le fait que la solution de formation, elle peut faire remonter au RH et au manager des lacunes d'apprenant ou certains verbatims ou certains comportements, ils n'oseront pas exploiter à fond les fonctionnalités d'IA dans la formation. Et donc, ça ne va pas marcher. Mais ce n'est pas parce que ce n'est pas bien, c'est parce qu'il y aura des doutes. qui sont légitimes, parce qu'à mon avis, on va avoir plein de scandales sur des files de données, même dans des solutions comme on en a déjà au RH aux Etats-Unis. Et puis, je ne parle même pas des travers de l'IA, qui font que beaucoup disent « mais en fait, moi, je n'ai pas envie d'utiliser l'IA » , avec l'utilisation qui en est faite pour la désinformation, pour remplacer les humains dans leur travail, et avec tout ce qu'on sait depuis septembre 2025 sur l'impact environnemental catastrophique de l'IA. S'il n'y a pas de transparence là-dessus, voire même s'il y a de la transparence, il y en a qui vont dire « non, non, moi, je veux » . je ne vois pas suffisamment de valeur ajoutée à utiliser des fonctionnalités d'IA dans une formation par rapport aux conséquences négatives que ça a sur des sujets qui touchent à mes valeurs, notamment l'impact sur l'environnement.
Gérard Peccoux
Merci Pierre. Dernière question. Concrètement, si tu devais donner à une direction RH et à une direction de la formation trois critères très simples pour trier les bons et les mauvais usages de l'intelligence artificielle en formation d'ici 2030, ce seraient lesquels ? alors tu l'as un tout petit peu abordé mais est-ce que tu peux nous creuser un peu ça ?
Pierre Monclos
Premier critère c'est facile à dire, c'est plus difficile à faire ne pas se faire aveugler par l'effet waouh dont je parlais tout à l'heure donc le fait qu'il y ait des choses qui marchent très bien aujourd'hui, essayer de se poser pour se dire est-ce que c'est pas juste le côté nouveauté et impressionnant de l'IA qui fait que ça engage en formation et l'une des meilleures manières d'essayer d'être objectif là-dessus, parce qu'il y a plein de choses qui sont contre-intuitives sinon, c'est de se dire bon bah Ciao ! On revient aux fondamentaux. Est-ce que dans la formation, on surprend les apprenants, on fait pratiquer, et est-ce qu'il y a un vrai lien entre le contenu de la formation et le besoin réel des apprenants ? Donc là, je dis quelque chose qu'on sait depuis toujours, mais s'il y a bien un moment où il faudra se le rappeler, je pense que c'est ça. Ça, ça va aider à trier les bons et les mauvais usages de l'IA en formation. Deuxième critère, je pense que les directions formation, sur des sujets où l'IA, elle saura presque aussi bien faire ou aussi bien faire que les salariés, il faut qu'elle assume la direction formation. qu'on va devoir quand même développer des compétences là-dessus. Parce que c'est un fait, je pense que ça va être très difficile d'engager des participants à se former sur quelque chose que l'IA peut déjà faire à leur place. Pour autant, les entreprises, elles ont un enjeu à ne pas être dépendantes de l'IA, surtout que l'IA n'est pas fiable, et donc à continuer de former sur des compétences, alors même que les apprenants, ils savent en parallèle que l'IA, elle sait déjà faire quasiment la même chose. Donc il va falloir trouver comment le dire et assumer. Et de dire, bah oui, l'IA sait le faire, mais en fait, vous avez besoin de savoir bien le faire, parce que des fois, vous allez continuer de le faire. et des fois c'est comme ça que vous contrôlerez que l'IA le fait bien, sinon en fait vous allez devenir juste des presse-boutons et en plus vous ne contrôlerez peut-être même pas bien la qualité de ce qu'a fait l'IA dans le cadre de votre travail et le troisième critère ce sera d'être très clair, même si je ne suis pas sûr que ça suffira dans tous les cas mais sur tout le volet éthique que j'ai un peu abordé, qu'est-ce qu'il est fait des données de moi quand je discute avec un tuteur IA où est-ce qu'elles vont ces informations, est-ce qu'elles entraînent un modèle, est-ce que les RH ou les managers ils ont accès donc les données, la confidentialité, l'impact environnemental, tous les sujets qui gravitent autour de ça. Et d'ailleurs, je parie qu'il y aura des solutions de formation, si c'est pas déjà le cas, qui d'ici peu ou à moyen terme, se vanteront d'être 100% sans IA, parce que c'est ce que chercheront certains apprenants.
Gérard Peccoux
Oui, probablement. Merci beaucoup, Pierre, pour ce regard lucide et précieux.
Pierre Monclos
Merci, Gérard.
Gérard Peccoux
Pierre met le doigt sur des sujets décisifs. La confiance, le risque de déshumanisation, les données, l'éthique. et même la possibilité que certains cherchent des solutions sans intelligence artificielle. Et là, on va prendre de la hauteur. Quand on met bout à bout dispositifs, techno, cerveau, compétences humaines et arbitrages d'entreprise, à quoi ressemble en 2035 une organisation qui apprend vraiment au quotidien ? C'est la question que je pose maintenant à Denis Christol. Bonjour Denis.
Denis Cristol
Bonjour.
Gérard Peccoux
Alors, avec tout ce que l'on vient d'entendre sur les dispositifs, les technologies, les soft skills, les choix ressources humaines, quand tu te projettes en 2035, à quoi ressemble une organisation qui est vraiment devenue apprenante au quotidien ? Qu'est-ce qu'on voit dans les équipes, dans les réunions, dans la manière de travailler ?
Denis Cristol
Pour y répondre, je vais m'employer un petit exercice de prospective stratégique, un petit peu comme l'auraient fait Berger ou Godet, qui sont deux grands prospectivistes. Il y a l'idée de combiner dans cette approche les tendances lourdes, les signaux faibles et puis les incertitudes critiques. Et en fait, pour faire la prospective de l'organisation apprenante, en combinant ces trois dimensions, on doit pouvoir dégager des choses. Dans les tendances lourdes, la première chose qu'on peut imaginer, c'est une automatisation potentielle des tâches. Le World Economic Forum. de l'Organisation de coopération et de développement économique, identifie que près de 44% des tâches peuvent être automatisées. Actuellement, on serait de l'ordre de 15 à 25% selon les métiers. Ça touche beaucoup de métiers de col blanc.
Gérard Peccoux
D'accord.
Denis Cristol
Une deuxième tendance lourde, c'est l'hybridation du travail. Hybridation du travail qui touche déjà beaucoup les salariés européens, notamment. Il y a quelque chose qui est aussi une autre tendance lourde, C'est des... perturbations majeures qui peuvent exister dans les chaînes d'approvisionnement. On en compte de 6 à 10 perturbations majeures par décennie. Je prends l'exemple des crises énergétiques, des crises financières du Covid. Aujourd'hui, des risques géopolitiques importants. Je pense à des velléités d'État sur d'autres États. Donc, il peut y avoir des perturbations majeures. Une autre tendance lourde, c'est des obligations réglementaires. qui s'intensifient notamment dans les domaines de l'IA, de l'environnement et du reporting extra-financier. Donc, tu vois, on part d'assez loin pour parler d'organisation apprenante, mais c'est déjà les contextes dans lesquels vivent ces organisations. Beaucoup d'IA, beaucoup de géopolitique, beaucoup d'hybridation du travail, présentiel, distanciel, et puis ces perturbations de chaînes d'approvisionnement. Deuxième élément, les signaux faibles. Dans les signaux faibles, ce qu'on peut voir apparaître, c'est une continuité dans l'apparition de communautés internes d'apprentissage. formelles, mais le plus souvent informelles. C'est aussi les premiers usages réflexifs de l'IA, pas simplement comme assistant de production, mais comme challenger, partenaire, expert avec lequel on dialogue. Et puis, dans les signaux faibles, on voit aussi apparaître la sobriété numérique et énergétique, la remise en question du pacte énergétique, du coût énergétique. On le voit, je reprends la géopolitique et la tension clé. sur l'uranium, le pétrole, la relance de centrales nucléaires. On voit que là, il y a quelque chose qui se met en place sur cette sobriété numérique et énergétique. Enfin, dans certaines organisations, il y a la reconnaissance ou la discussion autour de la valeur de la diversité cognitive, c'est-à-dire le fait d'avoir des personnes très diverses dans la manière de résoudre des problèmes complexes. Troisième dimension, les incertitudes structurantes. Là, on ne sait pas vraiment comment les scénarios vont opérer, mais on voit bien que la vitesse d'adoption des technologies, l'intensité des régulations, l'amplitude des crises, notamment énergétiques, écologiques, ou l'évolution du rapport au travail, sont des incertitudes dans les scénarios. À partir de la combinaison des incertitudes, des signaux faibles et des tendances lourdes, je dessinerai trois scénarios. Le premier scénario, c'est un scénario qui va impacter l'organisation, j'appelle ce scénario linéaire augmenté. Autrement dit, on maintient l'organisation et son mode de fonctionnement, ses modes d'apprentissage actuels, beaucoup basés sur une combinatoire de stages, de formations, de formations à distance et un petit peu de formations en situation de travail, mais qui va s'enrichir d'une intelligence artificielle que je qualifierais d'assistive, donc une adoption progressive pour des tâches analytiques. de plus en plus importante. On sait qu'après-guerre, un salarié devait avoir 80% de la matière de son travail dans la tête pour réaliser une tâche. De plus en plus, cet expertise, ce savoir, est déporté sur des bases de données. C'est moins de 10 à 15% maintenant du savoir à mobiliser en mémoire procédurale pour pouvoir réaliser sa tâche. Dans ce scénario, il y a une transformation profonde. des modes de coordination, mais une augmentation du travail hybride, une intégration progressive de l'intelligence artificielle, demeurent probablement des fractures dans l'accès à l'apprentissage, des moins qualifiés, une progression des communautés internes avec des dispositifs de feedback, mais pas de transformation majeure des logiques de pouvoir, de routine décisionnelle. Donc finalement, on apprend un peu comme aujourd'hui, l'IA venant en plus compléter, renforcer des zones peu traitées. La prononce dans ce scénario progresse, mais elle reste instrumentale. C'est quelque chose au service de la performance économique. Deuxième scénario, je l'ai nommé contrainte apprenante. Dans ce scénario, il y a une dynamique qui est beaucoup plus sensible aux pressions externes qui deviennent structurantes. Alors, ces pressions externes, elles sont notamment liées à l'AI Act, la CSRD, qui va se conjuguer avec les perturbations récurrentes des chaînes d'approvisionnement. On parle des matières rares, des composants, de la circulation des savoir-faire internationaux. On voit que là, il y a quand même tension. De la même façon, dans les contraintes, tu as cette tension énergétique qui monte en puissance. Je rappelle qu'il y a ces 10% de l'énergie mondiale consommée et donc ça devient un enjeu géopolitique extrêmement fort avec un positionnement des pays et des organisations qui ne cessent de monter en puissance. Il y a une nécessité dans ces logiques de contraintes apprenantes de traçabilité algorithmique, voire d'audit éthique ou de sobriété énergétique qui va monter en puissance. Les populations ne sont pas sans réagir entre des tensions écologiques. Est-ce qu'on utilise l'eau pour l'agriculture ou est-ce qu'on va l'utiliser pour refroidir des data centers ? Ce sont des questions qui sont très concrètes. On le voit avec une pression sur l'agriculture. Il y a enfin dans ce scénario une exigence qui oblige à sécuriser les processus, donc processus de production, tout en soutenant la créativité des équipes. Donc des organisations mises de plus en plus sur l'innovation pour développer une réflexivité institutionnelle, pour ne pas rester dans de la bureaucratie, et donc réinventer. Donc là, il y a beaucoup de formats d'organisations apprenantes qui vont être plutôt dans de l'expérientiel, dans de l'enquête interne. On va probablement revenir à des vieilles pratiques, je pense aux travaux de John Dewey des années 30, où on va apprendre en situation à faire face aux incertitudes. Donc là, l'IA, elle augmente, elle fait face aux risques systémiques, elle produit aussi des risques systémiques. Et puis en même temps, tu as une diversification des fournisseurs, une nécessité d'apprendre avec eux, et puis probablement un essor, un renforcement des discours sur la sobriété numérique. Là, l'organisation n'apprend plus seulement par volontarisme, mais par nécessité. La contrainte externe devient la matrice de l'évolution. Le troisième scénario que j'aimerais présenter, c'est un scénario peut-être plus optimiste, c'est un scénario que j'appelle « écosystème vivant » . Dans le même temps qu'il y a une adoption massive de l'IA, on peut l'estimer à 50% de tâches analytiques et modélisatrices, on voit déjà des gains de temps considérables. de liens sur le traitement de données de réunion, sur des synthèses, sur énormément de tâches qui font gagner du temps, y compris à tout l'écosystème d'apprentissage. Fabriquer des cours, créer des situations pédagogiques, on a beaucoup de créativité actuellement avec les plateformes, avec les postures de formateurs qui deviennent de plus en plus des facilitateurs. Là, on a un travail qui devient beaucoup plus hybride encore, 50 à 60 % en partie chez soi, en partie au travail, en partie en collectif. mais également des appartenances poreuses internes à l'organisation, externes à l'organisation. Dans ce scénario, les organisations adoptent aussi des ambitions écologiques qui visent à diminuer leur empreinte carbone. Donc c'est à la fois une demande des États, mais surtout, je dirais, des collaborateurs qui ont besoin d'avoir du sens. Et donc, les organisations sont invitées, sont poussées dans ce scénario, à adopter un modèle régénératif inspiré du vivant. Je qualifie ça de signal faible actuellement. Il y a eu tous les travaux d'Olivier Hamann qui met en tension la performance et la robustesse. On va chercher dans les organisations beaucoup plus de robustesse. Dans ce scénario, les organisations doivent devenir des milieux en co-évolution, pas simplement être dépendantes de marchés internationaux avec ces tensions sur les chaînes d'approvisionnement dont je parlais. Il y a probablement là des dimensions de diversification, de sobriété, de coopération qui vont se renforcer. Ce qui impose des modèles pédagogiques qui, là aussi, vont amener de la variété pédagogique, beaucoup plus d'intelligence collective, beaucoup plus d'initiatives, probablement une horizontalisation et des redondances dans les formes d'apprendre. Donc moins de stages catalogues, probablement moins de dimensions prescrites de la formation et beaucoup plus exploratoires, où on construit à partir de sa situation et de son contexte. En synthèse, ce que je dirais, c'est que ces trois scénarios ont un point stratégique central, c'est que l'avenir des organisations apprenantes n'est pas uniquement lié aux technologies disponibles ou aux régulations, mais surtout au contexte dans lequel les organisations se situent et vont choisir. d'articuler des contraintes, des opportunités et surtout les cultures internes disponibles. Donc la question, ce n'est pas de savoir si les organisations apprendront, mais comment elles vont apprendre à composer avec la complexité dont je viens de parler, la rareté énergétique, l'incertitude algorithmique, les biais et les contrôles qui se mettent en place. On voit tout l'enjeu du positionnement des data centers et puis aussi cette pression sur les exigences écologiques. Donc les questions qui se posent, c'est la profondeur du changement. Est-ce qu'on va simplement faire des ajustements, comme dans mon premier scénario, des adaptations forcées, comme dans le deuxième, ou une transformation avec une coévolution, qui là, pour moi, passera par le territoire, c'est-à-dire on va associer organisation apprenante et territoire apprenant. Voilà un petit peu la lecture des trois scénarios que je ferai sur l'organisation apprenante en 2035.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage super intéressant, Denis. J'ai une deuxième question. Parmi les dispositifs collectifs que tu connais bien, de type communauté de pratique, co-développement, club de pair, lesquels te paraissent les plus structurants pour faire grandir les managers et les collaborateurs à horizon toujours 2030-2035 ?
Denis Cristol
Tous ces dispositifs sont extrêmement intéressants. Ils vont permettre de créer du lien entre des acteurs internes. et construire de la résilience. Donc, tu en as cité plusieurs, les communautés d'apprentissage, les clubs, les réseaux. Je dirais qu'il y a trois dimensions du collectif. Une dimension sociétaire, une dimension communautaire et une dimension réticulaire. La dimension communautaire, c'est ta communauté d'appartenance, c'est tes pairs en proximité. La dimension sociétaire, c'est des choix électifs. Je vais choisir de rejoindre telle communauté. tel club ou tel collectif auquel je m'identifie. Une dimension d'appartenance et d'identification. Et puis la troisième dimension, c'est la dimension réticulaire. Des liens faibles ou des liens forts entre individus qui peuvent d'ailleurs traverser les frontières de l'organisation. Ces trois dimensions vont permettre de lire toutes les formes communautaires qui vont se développer, toutes les formes de collectifs qui vont se développer. Donc les meilleures, c'est celles qui vont permettre de créer de l'adaptation part de la porosité avec le milieu dans lequel les organisations apprennent. Donc le réticulaire qui est finalement à la fois la carte de la carrière individuelle, mon réseau, mais c'est également un réseau avec des fournisseurs, avec des prestataires, avec des experts, qui vient enrichir l'organisation. Donc si l'organisation est trop rigide et bloque tout système, tout contact avec l'extérieur, elle risque de s'appauvrir. mais si elle est trop ouverte, elle risque de se faire piller. Donc là, il y a une première limite au réticulaire. Le communautaire, on voit que les communautés d'apprentissage fonctionnent plutôt bien quand elles sont décidées par les utilisateurs eux-mêmes, par les usagers eux-mêmes de la communauté. C'est très difficile pour une organisation de décréter « je crée une communauté d'apprentissage » parce que ça passe par du sentiment d'appartenance et on ne décide pas pour une personne qu'elle se sent appartenir à une communauté. Donc les communautés... elles mériteront d'être soutenues, celles qui existent, et pas uniquement initiées. Sinon, après, ça coûte très cher, il faut payer des animateurs, former beaucoup de monde. Donc, c'est possible, mais c'est assez lourd. Et quant aux sociétaires, à la construction des liens, ça nous ramène à un management qui dépasse la simple relation contractuelle, mais qui crée de la perspective, de la vision d'un temps plus long. On sait, dans les organisations, que les individus rejoignent l'organisation parce qu'il y a un bon salaire, une bonne réputation. mais qui la quittent quand ils n'apprennent plus rien ou qu'ils ne s'entendent plus beaucoup avec leur manager. Donc créer ces collectifs d'apprenance, susciter et développer du désir d'apprendre ensemble, vont être des moyens de développer de la motivation, du désir de faire ensemble le projet dans l'organisation. Donc les différentes formes vont se combiner et doivent contribuer, peuvent contribuer à la motivation collective.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Denis. Dernière question Denis. On a beaucoup parlé d'intelligence artificielle avec les différents experts dans cet épisode. Comment toi tu imagines l'articulation entre intelligence artificielle et intelligence collective en 2035 ? Qu'est-ce qu'on laisse absolument aux humains ? Et où est-ce que l'intelligence artificielle peut vraiment soutenir ces dynamiques sans abîmer le lien humain ?
Denis Cristol
Déjà, lorsqu'on parle d'intelligence artificielle, il faudrait plutôt parler d'artifice d'intelligence. si je reprends les critiques qui sont adoptées. En plus, il faudrait parler d'intelligence artificielle au pluriel. Se rappeler que le mot « intelligence » , qui a une traduction de l'anglais pour le coup, si on reprend le film de James Bond, « intelligence service » , c'est un service de renseignement. Donc, on voit bien que nous, lorsqu'on utilise ce terme en France, on va le doter de caractéristiques anthropologiques, comme s'il s'agissait d'une personne. Ce ne sont que des algorithmes, des forces de calcul. Pour qu'il y ait intelligence, nous dit Francisco Varela, il faut qu'il y ait incarnation corporelle, qu'il y ait du vécu, du contexte. Pour moi, il y a vraiment deux réalités tout à fait différentes. La dimension humaine, c'est celle de l'intuition, de l'affectif, du rêve, de l'émotion, des sentiments, des fragilités, des désirs. Toutes choses qui échappent à l'intelligence artificielle, ce qu'on appelle l'intelligence artificielle. qui ne sont que des calculs, des probabilités, des possibilités de rapprocher des faits entre eux par des calculs statistiques. Il y a deux éléments. L'intelligence artificielle, c'est comme si on prend cette image d'un avion supersonique qui irait très vite, très loin, très fort. L'intelligence humaine, c'est plutôt l'aigle, une capacité de vision, de décision rapide, de revirement à la dernière seconde. Donc, on a là... deux façons d'appréhender le réel qui peuvent tout à fait se combiner. Cette intelligence humaine, elle a la capacité de s'agréger, de rebondir, de bifurquer, de contextualiser, ce que fait très mal l'algorithme. L'algorithme résonne dans un cadre défini. Il ne crée pas de concept. Il n'est pas capable de produire de retours réflexifs ou de s'autosaisir lui-même. Il n'a pas de pensée éthique. donc... Il y a pour l'individu la capacité d'utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter son mode d'intervention. On parle là d'une capacité de s'augmenter qui est ce que j'appellerais une orthèse. La prothèse, c'est la béquille sur laquelle on s'appuie, c'est-à-dire finalement on pourrait confier à nos algorithmes nos décisions, nos choix. C'est ce que font certains décideurs. On a même un ministre en Albanie qui a été désigné à l'intelligence artificielle. on dit bah tiens nous n'aurons moins de corruption puisque ça sera décidé de façon objective. Et puis la question de l'orpèze, c'est un petit peu comme dans le film Avatar. Dans ce film, tu vois des exosquelettes dans lesquelles un personnage rentre qui vient augmenter sa forme musculaire. Et bien l'intelligence artificielle, c'est comme une augmentation de son expérience intellectuelle, un petit peu à l'instar de cette exosquelette, mais ça serait un exosquelette de notre cerveau qui vient prolonger nos gestes, nos mouvements. Donc ça peut être la meilleure des choses possibles. dans la mesure où l'intelligence artificielle peut nous éviter des calculs fastidieux, des développements, des synthèses, des raccourcis, des résumés. Mais cela va nécessiter d'apprendre à l'utiliser, à conserver du sens critique, à repenser des nouvelles formes d'évaluation. Je pense qu'en pédagogie, il va y avoir une nécessité de réinventer ce que ça veut dire évaluer. On voit même certains enseignants qui disent « Eh bien, on va revenir aux compositions. » écrites manuellement pour se protéger d'idées qui ne seraient pas comptées par les étudiants ou par les apprenants, mais par des intelligences artificielles. Donc il y a une combinatoire qui est tout à fait possible entre intelligence artificielle et intelligence humaine. J'y rajouterai, moi, d'autres formes d'intelligence, l'intelligence collective, l'intelligence du geste et l'intelligence des lieux. Et le futur va composer avec ces formes d'intelligence. L'intelligence collective, on en a parlé juste avant, avec les communautés, les collectifs. L'intelligence des lieux, si on reprend toujours ce que nous dit Francisco Varela, ce qui est important, ce n'est pas forcément ce qu'il y a dans le cerveau, mais c'est où est le cerveau. C'est une rupture de manière de penser qui nous renvoie à des approches phénoménologiques plutôt que comportementalistes. Ne pas oublier que depuis les années 50 au moins, on est rentré dans des pédagogies comportementaliste. Un objectif, un contenu, une méthode pédagogique, une évaluation. Donc ça fait plus de 70 ans qu'on est sur ces approches-là. Les approches phénoménologiques nous amènent à reconsidérer la capacité humaine de ressentir le monde. Et là, on s'en aperçoit d'autant plus avec l'intelligence artificielle qui vient nous défier sur nos capacités de calcul et d'analyse. Donc cette dimension du ressenti va pénétrer les organisations, les organisations apprenantes et les équipes. C'est ce qu'on appelle aussi une part des soft skills. Et puis, l'intelligence du vivant, cette intelligence du vivant, c'est de se ressentir en harmonie avec le monde. Pour ma part, je travaille cette harmonie avec le monde en organisant des itinérances, notamment avec des ânes. Donc, ça concerne aussi le lien avec le vivant non humain et réapprendre cette connexion avec le vivant en permanence. Voilà comment je vois les formes d'intelligence. qui vont être amenés à se combiner et non pas se concurrencer.
Gérard Peccoux
Merci très sincèrement, Denis, pour ton apport sur cet épisode. On arrive au terme de ce centième épisode de Never Stop Learning. Et je voudrais d'abord remercier chaleureusement tous nos invités du jour. Philippe Lacroix, Morgane Naud, Aurélie Vendique, Ausha Kerbouche, Jérémy Lamry, Pierre Monclos et Denis Christol. On leur a posé une question simple en apparence. À quoi ressemble concrètement la formation des adultes en entreprise à horizon 2030 à 2035 ? On arrive à la fin de cet épisode 100. Et si je devais faire une synthèse simple, je dirais qu'on a entendu cette voix. mais qu'elle converge sur quelques messages très forts. Premier message, la formation devient beaucoup plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel, avec des apports au bon moment. Deuxième message, l'expérience va se simplifier côté utilisateur, probablement plus conversationnelle, mais l'exigence va exploser côté coulisses, structuration, interopérabilité, qualité de la donnée et gouvernance. Troisième message, le cerveau n'a pas de problème. pas été mise à jour. Si on délègue tout, on perd l'engagement cognitif. Donc la vraie question, ce n'est pas est-ce qu'on peut utiliser l'intelligence artificielle, c'est comment on l'utilise pour apprendre mieux sans s'affaiblir. Quatrième message, les compétences humaines deviennent encore plus centrales. La créativité, l'esprit critique, la communication, la collaboration et surtout cette capacité à apprendre et à se réadapter en continu. Et puis, il y a le cadre, le contexte. Denis nous rappelle qu'en 2035, les organisations devront apprendre dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain, avec des communautés d'apprentissage plus présentes, souvent informelles. Bref, apprendre ne sera plus un plus. Ça deviendra une condition de survie et de performance. Si cet épisode vous a été utile, le meilleur moyen de le soutenir, c'est simple. Partagez-le autour de vous, laissez une note 5 étoiles. et un commentaire. Et abonnez-vous pour ne pas rater la suite. Merci d'avoir écouté cet épisode anniversaire de Never Stop Learning. Et surtout, ne vous contentez pas de suivre le mouvement. Prenez le leadership sur vos usages quant à l'intelligence artificielle et faites-en un levier d'apprentissage, pas un pilote automatique. Merci pour votre écoute, chères auditrices et auditeurs, et à très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning. Merci de nous avoir accompagnés pour cet épisode de Never Stop Learning. Si cet échange vous a apporté de la valeur, n'hésitez pas à le partager autour de vous et à laisser une note 5 étoiles accompagnée d'un commentaire. Vos retours sont essentiels pour continuer à vous offrir des contenus de qualité. Je suis Gérard Pécou et si vous recherchez des solutions innovantes pour transformer vos projets de formation, rendez-vous sur calimedia.fr ou bilink.com. Nos équipes se feront un plaisir de vous accompagner dans vos projets. On se retrouve très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning, votre rendez-vous pour explorer, innover et ne jamais cesser d'apprendre. A très vite !

Chapters

Introduction
0sec
Philippe Lacroix
3min
Morgan Naud
9min
Aurélie Van Dijk
21min
Rochane Kherbouche
35min
Jérémy Lamri
43min
Pierre Monclos
47min
Denis Cristol
58min
Conclusion
1h19

About Never Stop Learning

Notre podcast "Never Stop Learning" parle d’éducation, de formation, de pédagogie, des neurosciences et de technologie pour les entreprises. Gérard Peccoux, fondateur de Callimedia, reçoit des personnalités influentes et précurseurs de la formation digitale, des auteurs ou des professeurs d’université.

Never Stop Learning est sponsorisé par Callimedia by Bealink, une société innovante dans le domaine de l'Edtech.

Avec ce podcast, nous souhaitons nous rapprocher des acteurs de la formation digitale d’aujourd’hui et de demain.

Toujours en quête d’apprentissage et d’amélioration, nous faisons de "Never Stop Learning" notre adage pour vous proposer des contenus toujours plus variés.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Description

Ce que vous allez découvrir dans cet épisode :

Comment la formation devient plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel.
Pourquoi l’expérience apprenant va se simplifier (probablement plus conversationnelle), alors que les exigences vont exploser côté coulisses : structuration, interopérabilité, qualité de la donnée, gouvernance.
Comment intégrer l’IA sans affaiblir l’apprentissage : le cerveau ne change pas, l’engagement cognitif reste la clé.
Une feuille de route très concrète à 3-5 ans : garde-fous, règles, montée en compétences, refonte de l’évaluation.
Les compétences humaines qui prennent encore plus de valeur : créativité, esprit critique, communication, collaboration, capacité à apprendre et à se réadapter en continu.
Les arbitrages à faire avec lucidité : confiance, éthique, données, place de l’humain, et risques de “fausses bonnes idées”.
Et, en toile de fond, la question décisive : à quoi ressemble une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain ?

Bonne écoute, et surtout… Never Stop Learning.

Gerard Peccoux

Hôte du podcast Never Stop Learning

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Transcription

Gérard Peccoux
Générique Bonjour à toutes et à tous, je suis Gérard Peccoux, cofondateur de Callimedia, une entreprise pionnière dans le digital learning qui fait désormais partie de Bealink, un acteur majeur de l'innovation en formation professionnelle. Je vous souhaite la bienvenue sur Never Stop Learning, le podcast qui vous emmène au cœur des révolutions de l'apprentissage. Chaque épisode explore les contributions des spécialistes en andragogie, psychologie cognitive, neurosciences et technologies de pointe qui façonnent l'avenir de la formation. Never Stop Learning, c'est votre rendez-vous avec les leaders et les idées qui transforment l'apprentissage de demain. Bonjour et bienvenue dans Never Stop Learning. Il y a 4 ans, je réalisais le premier épisode de Never Stop Learning. Aujourd'hui, je vous en présente le centième numéro. J'en profite pour vous dire à vous, auditrices et auditeurs, toute ma gratitude pour vos écoutes et vos commentaires. Pour marquer le coup... J'ai eu envie de faire quelque chose de différent. Pas un entretien classique, mais un épisode choral avec plusieurs voix, plusieurs angles et une seule grande question. Cette question, c'est la suivante. Si l'on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement la formation en entreprise ? Qu'est-ce qui a vraiment changé pour les apprenants, pour les équipes L&D et pour les organisations avec l'intelligence artificielle et le digital ? Pour y répondre, j'ai invité 7 experts. Sept regards complémentaires. Philippe Lacroix ouvre le bal. Côté apprenant, il décrit une formation beaucoup plus au fil de l'eau, plus proche du besoin, avec des micro-apports au bon moment. Et surtout, une manière de mesurer la formation qui évolue fortement. Morgane Naud nous emmène ensuite dans les coulisses. L'architecture, l'expérience conversationnelle et le fameux « learning in the flow of work » . Avec Aurélie Vendique, on revient à l'essentiel, le cerveau. Comment concevoir des dispositifs qui renforcent vraiment l'apprentissage, la mémorisation, et qui évitent de basculer dans une délégation cognitive qui nous affaiblit ? Ausha Kerbouch, lui, nous donne une feuille de route très concrète sur 3 à 5 ans. Gouvernance, intelligence artificielle, culture du doute, sobriété et refonte de l'évaluation. Jérémy Lamry met le focus sur les compétences humaines, qui vont compter encore plus. La capacité d'agir, d'apprendre. d'interrogir et de développer les 4 C. Pierre Monclos apporte un regard très lucide sur les choix à faire, les risques perçus, la confiance, l'éthique, la place de l'humain et les arbitrages érafes. Et pour terminer, Denis Christol prend de la hauteur. À quoi ressemble au quotidien une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde sous tension, plus hybride, plus régulé et plus incertain ? Allez, c'est parti ! Un premier avis avec Philippe Lacroix. Bonjour Philippe.
Philippe Lacroix
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors si on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement un dispositif de formation dans une grande entreprise, du point de vue de l'apprenant ? Qu'est-ce qui a vraiment changé par rapport à aujourd'hui grâce à l'IA et au digital ?
Philippe Lacroix
2030, c'est dans quelques années, donc on ne va pas être trop éloigné de ce qu'on connaît aujourd'hui, mais on sait que les choses bougent très vite. Par contre, 2035, c'est dans un paquet d'années. et là on risque d'avoir des transformations assez profondes. Moi, je pense qu'on va doucement aller vers la disparition du dispositif tel qu'on le connaît aujourd'hui, un peu monolithique, pour lequel on consacre un moment plus ou moins important à se former, pour aller vers de la formation diffuse, un peu perlée, au fur et à mesure des besoins. Un peu comme aujourd'hui, quand on découvre une solution logicielle et que les premières interactions qu'on a avec, Donc, c'est des... propositions et des suggestions, d'en faire rapidement le tour et de découvrir les grandes fonctionnalités. Et puis au fur et à mesure qu'on creuse ou qu'il y a des nouveautés ou des mises à jour, eh bien cette sollicitation à découvrir et à se microformer à cette nouvelle solution vient spontanément. Donc moi ce que je pense, c'est que pour tout autre sujet, comme on va avoir de plus en plus, comme on a déjà un bidule connecté à côté de nous, à proximité, branché dans l'oreille ou sous les yeux, et qui va, un peu comme aujourd'hui, mais de plus en plus, nous observer, nous écouter. On va avoir en permanence un outil, un système qui va nous permettre de nous former et de découvrir ce dont on a besoin pour faire des tâches nouvelles dans un nouvel environnement ou mettre en œuvre de nouvelles compétences. Donc je pense qu'assez vite, on va avoir, quoi qu'on fasse, des suggestions qui vont arriver spontanément, qui vont nous proposer des micro-morsos de formation pour acquérir au bon moment la compétence dont on a besoin. Je pense que c'est vers là qu'on se dirige, c'est donc pas la disparition de dispositifs de formation, mais au contraire, sa présence quasi permanente à proximité en fonction de nos besoins.
Gérard Peccoux
Et de ton point de vue, comment les métiers de la formation auront évolué d'ici 2035 ? Est-ce qu'il y a des nouveaux rôles qui vont apparaître ? Quelles compétences les équipes L&D devront absolument maîtriser pour rester utiles ?
Philippe Lacroix
Alors je pense que, justement, comme on l'a constaté dans les dernières années, avec l'arrivée du digital et de l'IA dont on va reparler, une accélération assez forte du besoin de monter en compétences avec des savoir-faire très nouveaux. Je pense que ça a été un peu brutal, on a tous été confrontés. à une sorte d'obsolescence de nos compétences face aux nouvelles qu'il fallait acquérir. Mais je pense qu'on n'a pas atteint un palier où on peut se permettre de dire « bon, là maintenant, on est bon pour quelques années » . Non, je pense qu'au contraire, ce besoin d'acquérir de nouvelles compétences va perdurer. Ce qui veut dire que les équipes LND, si elles fonctionnent comme elles fonctionnent aujourd'hui, ne vont jamais pouvoir faire face aux besoins d'accompagnement des utilisateurs et des apprenants dans l'acquisition de toutes ces nouvelles compétences et connaissances. Ce qui veut dire qu'il va falloir qu'elle délègue. Et donc, les travaux des équipes LND ne vont plus être de constituer des contenus, des parcours, des ressources, mais au contraire d'accompagner les sachants, les experts de leur petit domaine dans la formalisation et la transmission de leur savoir. Qu'ils contribuent à fournir la matière première, les éléments nécessaires à la constitution d'une base de connaissances pour alimenter des systèmes de formation comme ceux qu'on a décrits lors de la pandémie. de ta première question un peu perlée au quotidien. Puis le deuxième volet des activités des équipes L&D, ça va être le pendant, accompagner les apprenants dans leur autonomie à acquérir par eux-mêmes les nouvelles compétences. Pour moi, les équipes L&D vont devoir s'intéresser encore plus à accompagner les experts et les sachants dans la transmission de leurs savoirs et les apprenants dans l'autonomisation de leurs compétences. capacités à apprendre régulièrement, quotidiennement.
Gérard Peccoux
De beaux challenges en perspective. Quand tu regardes ce futur, Philippe, qu'est-ce que les directions de la formation devraient commencer à changer dès maintenant dans leur façon de concevoir les dispositifs pour éviter de faire juste la même chose avec plus de techno ?
Philippe Lacroix
Je pense qu'il y a deux choses à changer. La place de la technologie, ce n'est pas une volonté, elle va apparaître naturellement et spontanément dans les outils et les systèmes qu'on va avoir à utiliser pour former. Donc je ne pense pas qu'on cherche à en mettre plus. Elle va juste être plus présente. Mais ce que je changerais vraiment, c'est deux choses. Le premier, c'est la façon de mesurer la formation. C'est-à-dire, aujourd'hui, grosso modo, c'est du temps qu'on a passé à se former. Et pour moi, il va falloir passer de la notion de temps à la notion d'effort, qui n'est pas du tout la même métrique. C'est-à-dire qu'en fonction de mon niveau initial, du niveau final, et de ma capacité à apprendre, comme on l'a dit précédemment, qui risque d'être... un peu entretenu ou développé, on va mesurer l'effort que j'ai fait à me former. Et puis finalement, la deuxième chose à faire, c'est transformer les moyens d'évaluation. Non pas mesurer le potentiel, mais mesurer le résultat. Le potentiel, c'est ce qu'on fait aujourd'hui. Est-ce que j'ai bien compris ? Est-ce que je sais restituer le résultat ? Est-ce que je sais faire quelque chose ? Donc ça veut dire qu'on va beaucoup plus se concentrer sur ce que l'apprenant a fait plutôt que de le mesurer sur une quantité. Et puis regarder le résultat que ça produit. Et une fois qu'on a changé ces deux façons de faire, qui aujourd'hui sont très difficiles parce qu'elles sont liées aux deux métriques de mesure et de financement de la formation, on se dira, est-ce que Philippe a fait des efforts suffisants pour maintenir et développer ses compétences ? Oui. Est-ce que Philippe a atteint un niveau qui est satisfaisant et qu'on peut mesurer dans l'entreprise ? Oui. Et à ce moment-là, on ne se pose plus la question de savoir s'il faut que je forme plus sur une durée plus longue ou avec plus de contenu, ça sera... est-ce que ma formation est efficace et est-ce que tout le monde contribue à ce qu'elle soit efficace ? Oui, c'est vers ça qu'il faut se tourner et abandonner l'idée de maîtriser la formation en volume.
Gérard Peccoux
D'accord, très clair. Ce que Philippe décrit, c'est un vrai basculement. Une formation moins en bloc, plus continue, plus proche de l'action. Et une logique d'impact qui remplace progressivement la logique de volume. Mais pour que cette promesse tienne, il faut des fondations solides. Des outils, oui, bien sûr. mais surtout une architecture de la donnée et une expérience utilisateur qui ne ressemble plus à une plateforme classique. Justement, on passe dans les coulisses avec Morgane Nau. Philippe vient de nous décrire ce que vit l'apprenant. Si on passe côté coulisses en 2030-2035, à quoi ressemble Morgane l'architecture digitale de la formation d'une entreprise ? Est-ce qu'on parlera encore de LMS, de LXEP ou d'un tout autre paysage ?
Morgan Naud
Eh bien, moi je dirais qu'aujourd'hui, même si je n'ai pas une boule de cristal, je pense qu'effectivement déjà tous ces acronymes vont disparaître. C'est quasiment une certitude. Parce que finalement aujourd'hui, la frontière entre les différents produits, elle est devenue très floue et les éditeurs jouent un peu dessus. Et finalement, ce que recherchent les clients, c'est plutôt des solutions intégrées qui permettent de gérer finalement à la fois la partie diffusion et la partie création. Je pense que tout ça, ça va disparaître et ça va être intégré. Et finalement, si je rapproche un peu ça de l'intelligence artificielle et des enseignements que moi je tire. de ce qu'on vit actuellement. Je dirais que le principal enseignement, pour moi, il n'est pas tant sur la capacité à prédire le prochain mot, finalement, à recracher de la data qu'on a donnée à un LLM. C'est plus autour de l'expérience utilisateur.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Finalement, ce qu'aiment les utilisateurs finaux, c'est ce mode conversationnel, ce mode de chat, où, en fait, je pose des questions, j'ai des réponses, voire j'ai du visuel. J'ai des choses qui sont contextualisées. Et finalement, l'enseignement, et je dirais presque le devenir de la plateforme pour moi, et on militait beaucoup pour ça chez Beelink dès le début de l'entreprise, ce fameux Learning in the Flow of Work, je pense qu'il n'y aura plus de plateforme en fait.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Aujourd'hui, toutes les plateformes, elles sont construites, tu sais, sur un modèle un peu SaaS, en mode site web, où tu organises ton catalogue, tu as un moteur de recherche, etc. Et là, finalement, c'est la centralisation. et l'intégralité du learning qui va passer à travers cette interface conversationnelle. Je ne vois plus de plateforme en tant que telle d'un point de vue utilisateur final. Et je dis ça alors qu'on est nous-mêmes éditeurs de plateforme. Mais on commence déjà à anticiper sur les investissements R&D que finalement, ça ne sert à rien de déployer beaucoup d'argent, de temps et de ressources sur faire des jolies pages d'accueil. Si demain, en fait, ton expérience de learning, elle se joue dans une IA. Néanmoins, je pense qu'il faut conserver une partie un petit peu back-office, qu'on appelle, qui permet quand même d'organiser la data, de la structurer, structurer un catalogue, structurer des processus. Et ça, je pense que c'est utile de continuer un petit peu comme un archiviste ou un bibliothécaire, à continuer d'organiser les choses.
Gérard Peccoux
Super clair. Alors Morgane, tu travailles beaucoup sur la data et l'interopérabilité. Quels sont selon toi les trois éléments techniques ou data absolument indispensables pour piloter les compétences et les parcours à horizon 2030-2035 ?
Morgan Naud
Je dirais déjà, effectivement, c'est vraiment le prolongement de la question précédente. C'est qu'effectivement, il faut structurer sa donnée. Il faut que la donnée, elle soit qualitative, qu'elle soit propre, qu'elle soit taguée, qu'il n'y ait pas de redondance d'entrée dans les catalogues, etc. Donc je pense que, ce que je disais, on va dire un back-office de gestion est toujours nécessaire. Et que du coup, il faut effectivement tout de suite penser à l'interopérabilité. Moi, je pense aussi aux API. Aujourd'hui, effectivement, ne pas se tourner vers un produit qui a été conçu en mode un peu API first.
Gérard Peccoux
Tout à fait.
Morgan Naud
Parce que finalement, sur... tes API, tu vas construire ce qu'on appelle les MCP, donc les nouveaux protocoles d'interopérabilité de l'IA, mais ce n'est qu'une surcouche transactionnelle qui met en forme la donnée d'un système SaaS pour un LLM, et en fait, la plupart du temps, ça se base sur des API. En fait, tu fais ton MCP qui est lui-même une sorte d'API au-dessus d'API de plateforme. Donc ça, je pense qu'effectivement, d'avoir fait ce pari-là et de continuer à miser sur la partie Merci. API, que ça soit pour brancher d'autres SaaS, que ça soit pour brancher un LLM, que ça soit pour brancher d'autres systèmes métiers, etc. Ça, c'est le bon pari. Et il faut savoir que même un client, rien ne l'empêche de développer sa propre API sur l'API de son éditeur. Nous, c'est le cas. On a pas mal de clients qui font ça, par exemple à Deo, Decathlon. Ils viennent appeler finalement les API de Beelink et construisent leur propre soc d'API dessus. Donc ça, je dirais que c'est quand même la bonne pratique. Et la deuxième, effectivement, c'est vraiment de veiller... à la qualité des données. Je vois beaucoup de clients où les années de collaboration se prolongent, etc. Et vient un petit peu, toujours pareil, la question de est-ce qu'on nettoie la plateforme ? Qu'est-ce qu'on archive ? Tout ça. Et je trouve qu'aujourd'hui, finalement, il y a beaucoup de travaux de production et de diffusion. Il y a peu de travaux de data cleaning, de mise en cohérence de la data, d'être sûr que, par exemple, quand tu tags du contenu ou même que tu mets des compétences, Finalement, les compétences, la plupart du temps, c'est une sorte de système un peu de tag sur des ressources. D'être sûr que tu n'as pas une majuscule d'un côté, une minuscule de l'autre et que ça ne fait pas bien la jointure dans tes systèmes. Donc, je dirais de continuer à garder ce focus sur la qualité de la donnée parce que quand tu as une donnée propre, derrière, tu peux la consommer à plein d'endroits différents. Tu peux la consommer dans de la BI, tu peux la consommer dans ton LLM. tu es à peu près sûr d'avoir quelque chose de qualitatif en sortie. Donc ça, je dirais vraiment investissez du temps et capitalisez sur ce que vous avez déjà. On n'est pas à se dire, il faut demain repartir de la page blanche, il faut tout reconstruire de zéro. Nos architectures learning, on a dépensé des millions d'euros à les concevoir. Non, non, elles sont là et je pense qu'elles sont inscrites dans le temps, même si elles vont évoluer. Donc ça. Et finalement, je ne parle pas beaucoup des normes. Tu sais, dans notre métier, il y a plusieurs normes.
Gérard Peccoux
Oui, tout à fait.
Morgan Naud
Les XAPI ou autres. Je crois que dans ton podcast précédent, on avait déjà parlé d'XAPI. Oui,
Gérard Peccoux
absolument, tout à fait.
Morgan Naud
Je t'avais dit que malheureusement aussi, c'est pareil. En fait, ce standard, il peine à s'imposer parce qu'il y a des enjeux économiques des éditeurs qui font qu'ils ont tout intérêt à ce que ce standard-là ne s'impose pas. Et ça, je pense que ça va évoluer.
Gérard Peccoux
Oui, ça va tomber.
Morgan Naud
Grosso modo, tu avais deux mondes d'éditeurs. Tu avais les éditeurs très intégrés, les Workday, Oracle, SAP, Cornerstone, tous ces gens-là. Le but du jeu, c'est de faire venir l'utilisateur dans la plateforme et qu'il n'en sorte pas, en fait.
Gérard Peccoux
Oui.
Morgan Naud
Et de sceller des modules. Et on voit que ça a quand même bougé d'un point de vue mindset. Ces gens-là se sont dit, Si on ne s'ouvre pas sur l'extérieur, si on ne s'ouvre pas sur l'interopérabilité, si on ne s'ouvre pas aux IA, si on ne s'ouvre pas aux systèmes clients, aux LLM, ça va être compliqué pour nous finalement, on risque de se faire disrupter. Et donc on va vers des modèles de plus en plus ouverts, qui redonnent quelque part le pouvoir aux clients d'organiser ces systèmes comme ils le souhaitent. Et ça c'est plutôt pas mal, c'est plutôt pas mal. À un moment aussi, on parle beaucoup de souveraineté de la donnée, de choses comme ça.
Gérard Peccoux
J'ai une dernière question pour toi, qui est finalement la continuité également de la deuxième. Si un DRH ou un directeur de formation veut préparer dès aujourd'hui son écosystème learning pour 2030, quelles sont les premières décisions structurantes qu'il devrait prendre et à l'inverse, quelles sont les erreurs qu'il devrait arrêter de commettre ?
Morgan Naud
Déjà d'une, il faut penser à l'obsolescence de tout ce qu'on fait. On parlait même, et toi tu l'as vu chez Calimedia, l'obsolescence du contenu que tu crées.
Gérard Peccoux
Tout à fait. De dire,
Morgan Naud
en fait je le crée, mais demain je vais peut-être le mettre à la poubelle. Et donc finalement, je dirais que c'est plutôt un mindset et une approche. D'ailleurs je vous conseille le livre Test and Learn d'Adilson
Gérard Peccoux
Porche. Je mettrai le lien en commentaire.
Morgan Naud
Qui est l'ancien CLO de Carrefour. Et voilà, de continuer à être dans un mindset d'autoriser l'erreur. et d'être dans un mindset de prototypage de choses. Là, on est encore dans une période où on se cherche. Je pense qu'il y a plein de choses qu'on a mises en place avec l'IA hier qui vont être obsolètes demain. Même la manière dont on a conçu les agents, etc., ça évolue tellement vite qu'en fait, il ne faut pas investir énormément d'argent dans une période de frugalité, de resserrage. Finalement, des budgets, ce n'est pas plus mal. de conserver cette approche de prototypage parce que tout ce qu'on fait aujourd'hui peut être mis à la poubelle demain et de s'autoriser de tester des choses. Donc ça, c'est le premier point. Et le deuxième point, je dirais, tout ce qui est investi sur la qualité de la donnée, ça, ça va perdurer. Aujourd'hui, même sur les données, les sets de données qui entraînent les modèles, quand tu veux faire des modèles spécialisés, il y a beaucoup de bruit. beaucoup de données non qualitatives et finalement tu travailles sur des corpus de données tellement énormes qu'en fait on essaye de faire disparaître l'incertitude sur des gros volumes de données. Aujourd'hui les entreprises elles n'ont pas ces data sets là sur leur catalogue ou autre donc de ne pas se lancer dans des choses qui sont trop grande. Le sujet du moment, depuis quelques temps, c'est la skill-based organization. C'est toujours pareil. J'ai monté mon référentiel de compétences, etc. Combien de fois je dis, le temps que vous le montiez, il va être obsolète et ça ne sert à rien. Même les métiers pour lesquels la jointure entre le métier et les compétences, elle va être obsolète. Donc, il faut se concentrer sur les 80-20. Je veux dire, quand je fais quelque chose, c'est quoi la représentativité de 80% de mes métiers dans mon organisation ? Je vais me concentrer là-dessus. Je ne vais pas vouloir faire la copie parfaite dès le premier jet. Je vais vouloir faire des choses jetables. Et finalement, le peu d'effort que je vais investir, je vais l'investir dans la qualité de la donnée. Ce n'est pas une réponse en mode « il faut faire ça » , mais c'est une réponse en mode « comme on ne sait pas ce qu'il faut faire, on va essayer de tout de suite gommer une partie de l'incertitude » .
Gérard Peccoux
Avec Morgane, on voit bien où ça va. Une expérience beaucoup plus conversationnelle, plus intégrée au travail, et moins dépendante des acronymes qu'on adore empiler. Maintenant, je veux qu'on se pose une question simple. Même si la techno est parfaite, est-ce que l'apprentissage suit vraiment ? Et pour ça, on a besoin d'un regard scientifique côté cerveau, côté mémorisation, côté attention. On enchaîne avec Aurélie Van Dyck. Bonjour Aurélie.
Aurélie Van Djick
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On parle beaucoup de technologie, mais le cerveau, lui, ne change pas. Si tu devais décrire un parcours de formation en 2035, vraiment aligné avec ce que l'on sait de la consolidation de la mémoire, ça donnerait quoi en termes de rythme, de format et de lien avec le travail, Aurélie ?
Aurélie Van Djick
Déjà, je me suis dit, repartons du processus de consolidation, de mémorisation. Et finalement, quels sont les éléments clés qui ressortent ? C'est vraiment le fait que... pour que ce processus de mémorisation soit optimal, il faut partir de l'encodage, de ce premier temps. Donc c'est le moment où on va capter vraiment les informations et donc l'encodage est essentiel à l'apprentissage. Et l'attention joue un rôle clé dans cet encodage. Et donc selon nos pratiques, notre cerveau va être plus ou moins entraîné à vraiment se concentrer, à être vraiment mobilisé. Et donc c'est important d'en tenir compte dans nos propositions pédagogiques. Parce que finalement, si on est habitué à plutôt aller dans le contenu à un autre, donc plutôt à shifter, plus que d'avoir des activités de concentration profonde, notre cerveau va être plutôt entraîné vers cela, plutôt que vers des concentrations profondes. Donc ça veut dire que nous, dans nos formats pédagogiques par exemple, il faut en tenir compte et peut-être aller vers des formats plus courts, comme le micro-learning, comme des vidéos plus courtes, comme des quiz, du coup peut-être un peu plus court, des podcasts par exemple. Donc ça montre vraiment l'intérêt des formats courts. court et l'importance bien sûr dépose pour laisser moins de place aux distracteurs et se dire que pendant ce temps court je vais être 100% concentrée et comme ça au moins mon encodage et donc mon apprentissage sera meilleur. Ensuite, on parle dans le processus de mémorisation, il y a donc l'encodage, le stockage et la récupération. C'est comment je vais aller récupérer en mémoire les informations. Et en fait cette récupération va être optimisée si j'ai plusieurs indices de récupération et si je réactive Merci. plusieurs fois le même contenu d'apprentissage, mais de différentes façons. D'où l'importance. On le sent beaucoup déjà dans les tendances, dans les baromètres. On parle beaucoup de multimodalité. C'est exactement au cœur. C'est vraiment se dire, je vais utiliser plusieurs modalités pédagogiques pour faire passer des messages clés proches, ou divers messages clés, bien sûr. Et le fait d'avoir cette diversité de modalités va favoriser cette récupération et cette réactivation aussi, et donc l'ancrage. en mémoire. Quand je parle de multimodalité, je parle par exemple d'aborder le même contenu avec une infographie, une vidéo, un podcast, un workshop. Utiliser diverses modalités et comme ça, ça permet d'ancrer vraiment les apprentissages dans la durée et que peut-être je vais me rappeler un peu plus de ce que j'ai entendu dans le podcast ou peut-être plus de ce que j'ai vu dans l'infographie, ça me parlait plus. Peu importe finalement, vu que tout tournait autour d'un ou plusieurs messages clés. et donc en fait je vais avoir comme ça plusieurs sources de récupération. Également, par rapport à cette activité de récupération en mémoire, ce processus, on s'est rendu compte que plus il est coûteux cognitivement et meilleure sera ma mémorisation. Et donc par exemple, si je propose un QCM où j'ai une question et plusieurs possibilités, et bien finalement ça va être moins coûteux que si on me pose une question et que je dois aller chercher seule l'information, donc une question plus ouverte ou un cas pratique. on se rend compte que le rappel indicé, donc un QCM, avec donc des indices, finalement c'est moins coûteux, mais c'est quand même bien. Mais du coup, si j'utilise en plus une façon de récupérer en mémoire plus coûteuse, comme une question ouverte, comme un cas pratique, comme une reformulation, et bien finalement ça va me demander plus d'efforts cognitifs, ça va encore plus renforcer la mémorisation, donc c'est encore mieux. Donc voilà des pistes. Et également, une autre chose, pour être également vraiment dans cette veine 2030-2035, donc naturellement en tout cas en parlant d'IA, pour optimiser également le processus de mémorisation, le processus d'apprentissage, c'est important d'étaler l'apprentissage et de réactiver donc de plus en plus espacé, pour qu'à chaque fois je sois mobilisée, que je sois attentif, et que mon attention ne baisse pas au fur et à mesure. Par exemple là, je peux très bien utiliser l'IA pour lui demander de me planifier des tâches, me planifier des mails, en tout cas, m'aider dans cette réactivation. Un dernier volet sur l'IA et donc dans le parcours d'apprentissage, l'adaptive learning. L'adaptive learning, c'est ce qui va permettre d'adapter le contenu d'apprentissage en fonction de mon niveau d'apprentissage, en fonction de mon niveau initial. Et donc, finalement, l'IA joue un rôle clé là-dedans. Elle va nous permettre de proposer des quiz adaptés qui vont me permettre de tester et également des ressources adaptées qui vont me permettre progressivement d'augmenter la complexité de ce que je vais avoir à apprendre et donc comme ça avoir une progression pédagogique qui va me permettre de monter en compétence progressivement. Du coup cet adaptive learning sera vraiment présent à mon sens et cette multimodalité et plutôt donc des formats courts seront plutôt présents en 2030 alors 35 c'est un peu loin mais voilà en tout cas je verrai vraiment ces éléments clés et donc le rappel libre donc plutôt des éléments de questions. ouvertes pour optimiser l'apprentissage, la mémorisation.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour cette réponse qui était très claire. Comment tu vois l'articulation idéale entre présentiel, distanciel, synchrone, asynchrone et formation en situation de travail pour optimiser la mémorisation dont on vient de parler et le transfert dans ce futur proche ?
Aurélie Van Djick
Pour moi, vraiment, chacune de ces modalités aura encore leur place demain, parce que finalement, chaque modalité a son importance, mais à différents niveaux. Et l'idée, c'est que chacune de ces modalités ne soit pas choisie juste pour des raisons logistiques, c'est plus facile, mais du coup, que ce soit vraiment se dire, mais en fait, quelle est la raison cognitive, en tout cas, que cette modalité va remplir, va servir dans le processus d'apprentissage, et au regard de cette fonction cognitive, du coup, comment je vais choisir la bonne modalité qui va bien. Le présentiel aura, à mon sens, encore tout son sens, parce qu'on voit bien que les nouvelles générations ne délaissent pas du tout cette modalité. On sent bien qu'il y a quand même une tendance à un retour vers du présentiel, parce qu'on voit bien qu'il y a un rôle clé dans l'apprentissage collaboratif, par exemple. Il y a une dimension sociale qui est clé dans la motivation et dans le processus d'apprentissage, notamment par ses pairs. Le présentiel joue quand même un rôle clé et également, c'est vraiment un moment propice. aux mises en pratique, par exemple aussi pour l'acquisition de compétences comportementales complexes qui peuvent décister vraiment d'être guidées et de recevoir des feedbacks. Donc vraiment, dans ces cas-là, par exemple, le présentiel joue un rôle clé et donc peut être utilisé en se disant « Ok, là j'ai vraiment besoin d'avoir un temps collaboratif, un temps d'échange, miser vraiment sur cette motivation sociale et également parce que j'ai besoin de monter en compétence sur un élément pratique, clé, complexe. » Là, le présentiel a tout son rôle à jouer. On cite... le distanciel. Donc le distanciel synchrone a également tout son sens. Il a tout son sens parce qu'il permet de proposer des formats courts pour cibler une compétence, comme au travers d'un workshop. Également, des modules distanciels synchrones peuvent être utiles pour faire des recs après des mises en pratique en situation de travail ou par exemple aussi pour revenir sur une notion et l'aborder d'une nouvelle façon. Aussi, une masterclass qui peut être proposée en classe virtuelle et donc pendant laquelle un expert reconnu intervient et va vraiment partager sa pratique. Donc ça peut être vraiment pleinement complémentaire. D'un formateur qui est intervenu pendant deux jours, je vais faire intervenir un expert qui va apporter des éléments, des éclairages complémentaires. L'asynchrone également joue un rôle central dans la consolidation parce qu'on peut l'utiliser en amont, avant, pour commencer à sensibiliser les participants, les apprenants à une notion et également ensuite permettre Merci. dans la durée, on parlait tout à l'heure du fait de maximiser la mémorisation, l'apprentissage, parce que je vais réactiver dans la durée et espacer progressivement, la synchrone permet ça facilement en proposant des quiz, des questions ouvertes, des simulations courtes, des mini-cas pratiques, et donc qui permettent comme ça de maximiser la mémorisation et qui vont être plus efficaces qu'une simple relecture. Donc vraiment, c'est vraiment super important. Et chacun de ces temps va être essentiel pour préparer au transfert et inviter l'apprenant à se projeter parce qu'il va se placer dans des contextes concrets. Je vais l'inviter à se mettre en pratique, à réfléchir à comment il va appliquer ça demain. Donc voilà, également, chacune de ces modalités, la façon dont on va l'animer va également jouer un rôle clé dans le transfert qui est clé pour l'apprentissage.
Gérard Peccoux
Super Aurélie, merci pour encore une fois ces explications très complètes. Dernière question que j'ai à te poser, on voit aussi arriver de nouvelles études sur l'impact de l'intelligence artificielle sur le cerveau. Je pense par exemple à cette étude non encore validée par les pairs du MIT, Your Brain on ChatGPT, qui parle de dettes cognitives chez des étudiants qui réalisent des essais avec un assistant IA comme ChatGPT, où on observe une d'une activité cérébrale plus faible, une moins bonne mémorisation et une moindre appropriation de leurs textes, alors même qu'ils ont l'impression que tout est plus facile. L'étude est encore en préprint, donc à prendre avec prudence, mais elle fait beaucoup parler. En tant que spécialiste des neurosciences, comment tu lis ce type de résultats ? Et surtout, qu'est-ce que cela doit changer très concrètement dans la façon dont on intégrera l'intelligence artificielle dans les dispositifs de formation d'ici 2030-2035, pour éviter justement cette dette cognitive ?
Aurélie Van Djick
Gérard, cette étude est vraiment passionnante, et comme le disent les auteurs, c'est vraiment une étude préliminaire, avec donc peu de participants, 54, et vraiment sur une tâche spécifique, l'écriture d'un essai. Donc voilà, ça pose déjà des réflexions, parce qu'en plus, il y a vraiment une utilisation grandissante de l'IA. Mais c'est vraiment un début. Et donc l'idée, c'est vraiment de poursuivre les recherches qui sont initiées par cette étude. Maintenant, comme tu l'y disais très justement, en effet, donc il y avait plusieurs groupes de participants. et on voit qu'en externalisant comme ça régulièrement des efforts cognitifs, là en l'occurrence donc rédiger un essai, finalement notre cerveau va moins s'activer et du coup va être moins engagé cognitivement. Et en plus, ça va être associé à un traitement plus superficiel qui ne permettra pas une appropriation des contenus. Donc ça nous alerte par exemple sur des impacts potentiels à long terme qui peuvent affecter nos capacités de mémorisation, de réflexion, comme cela a été le cas par exemple pour le calcul mental et la calculatrice. Voilà, maintenant, si on nous demande de faire du calcul mental, on peut être un peu moins entraîné parce que, naturellement, on va utiliser la calculatrice. Ou quand on nous demande des éléments de l'histoire, on peut être moins entraîné parce qu'on sait que tout est disponible sur Internet. Donc là, c'est typiquement ça. Comme mon cerveau, il a plutôt tendance à fonctionner à l'économie, si je l'entraîne à lui déléguer, finalement, toutes mes tâches un peu de réflexion, de créativité, de traitement cognitif profond, si je les délègue à l'IA, finalement, je vais moins développer ses capacités. et non... En effet, sur le long terme, ça peut être un peu embêtant. Et ce qui est intéressant, c'est que ces auteurs, ils ont proposé une quatrième session au groupe, donc par exemple au groupe qui avait dû réaliser l'essai uniquement avec leur capacité cérébrale propre pendant les trois sessions précédentes. Et à la quatrième, donc ils ont ajouté, ils leur ont proposé d'utiliser donc l'IA. Et là, les performances sont vraiment meilleures et elles montrent quand même une très bonne connectivité neuronale. en comparaison au groupe qui a utilisé l'IA les trois précédentes sessions. Et à la fin, on lui demande de rédiger par ses propres capacités cognitives, donc par ses propres capacités, de rédiger un essai. Et là, vraiment, les performances étaient moindres. Donc, ça montre une des bonnes pratiques, par exemple, que l'on peut en déduire de ces résultats complémentaires. C'est par exemple de se dire, tiens, avant de questionner l'IA, je vais moi-même brainstormer, réfléchir. Je vais poser les éléments déjà sous la forme d'une carte mentale ou je ne sais mais... je vais déjà amorcer un travail de réflexion et du coup lancer mes capacités cognitives de réflexion avant de naturellement déléguer à l'IA. Ça me paraît vraiment important pour ne pas perdre et ne pas affaiblir ces capacités cognitives de réflexion. Également, ça va permettre aussi de développer encore plus notre esprit critique parce que finalement, si moi-même j'y ai réfléchi, j'ai pensé à ça, j'ai pensé à ça... Et quand l'IA me propose une réponse, je vais me dire, ah ben en fait, je n'avais pas pensé à ça. Donc déjà, ça peut m'ouvrir des perspectives. Donc en ça, moi, je suis convaincue que l'IA peut aussi développer notre créativité, nous donner des idées complémentaires. Donc je suis convaincue que ça peut avoir une plus-value. Mais ce qui est important, c'est déjà nous de réfléchir en amont et en plus d'avoir un esprit critique lorsque je vais recevoir les réponses de l'IA. Donc ça, ça me paraît vraiment important. Également, quelque chose qui me paraît très intéressant, c'est d'utiliser l'IA pour challenger nos idées, nos réponses, nos propositions, nos productions. Parce que finalement, je peux très bien dire, ben voilà, j'ai produit ça, qu'est-ce que tu en penses ? Peux-tu me donner ton avis ? Qu'est-ce que tu vois comme autre volet que je n'ai pas exploré ? Et finalement, challenger nos productions et l'enrichir avec un autre regard. Bien sûr, ça n'enlève pas la possibilité, lorsqu'on l'a, de demander un avis de nos pairs. demander un avis extérieur, donc d'un humain, pas juste d'une IA. Bien sûr, c'est également très précieux et donc c'est complémentaire aussi.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour toutes ces explications.
Aurélie Van Djick
Merci beaucoup Gérard de tes questions super intéressantes.
Gérard Peccoux
Ce que j'aime beaucoup dans l'approche d'Aurélie, c'est que ça remet les pendules à l'heure. Apprendre, ce n'est pas juste accéder à une réponse, c'est s'engager cognitivement, pratiquer, réactiver et garder la main. Reste une question, comment on équipe concrètement les formateurs et les ingénieurs pédagogiques pour qu'ils puissent utiliser l'intelligence artificielle et les outils digitaux sans tomber dans ces pièges, et au contraire en renforçant l'apprentissage ? Pour en parler, j'accueille Rochane Kerbouch qui accompagne au quotidien ses professionnels sur le terrain. Bonjour Rochane
Rochane Kherbouche
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors Rochane, si on se place en 2030, j'aimerais que tu nous racontes la journée d'un formateur ou d'un ingénieur pédagogique qui travaille avec son environnement intelligence artificielle personnel. À quoi ça va ressembler très concrètement du matin au soir ?
Rochane Kherbouche
J'aime bien les métaphores. L'IA, c'est un exosquelette pour l'esprit. Concrètement, elle démultiplie la capacité à traiter des tâches complexes. Mais si on la laisse faire, elle fabrique surtout... de la paresse bien présentée. Si on imagine la journée en 2030, le matin, allez, on va découper ça en trois phases, le matin, l'IA accélère la conception à travers des plans, des variantes, des quiz, des études de cas, des adaptations pour, par exemple, tout ce qui est français langue étrangère, et puis l'accessibilité. Elle fait sauter, finalement, la page blanche, puis elle ouvre un autre problème, ce qu'on appelle aussi, dans les métaphores, le contenu beige. C'est quoi le contenu belge ? C'est-à-dire qu'en fait, finalement, il y a quelque chose d'écrit, mais il faut l'améliorer. Donc, le rôle de la formatrice ou du formateur, c'est d'empêcher cette standardisation, d'injecter du réel, de l'exigence, de la nuance, de l'émotion, et surtout des pédagogies actives qui obligent à penser, pas à recopier. Donc, voilà, pendant la séance, Lya joue un rôle de stagiaire. J'aime bien aussi cette métaphore, stagiaire brillant, mais mythomane. Ça veut dire quoi ? Ça veut dire qu'elle répond vite, souvent bien, mais parfois faux, parfois très faux, avec aplomb. La formatrice, elle va garder la main sur ce que la machine ne sait pas faire proprement, en l'occurrence cadrer le sens, gérer la dynamique humaine, faire produire des raisonnements, provoquer aussi l'argumentation et puis organiser ce qu'on appelle le conflit cognitif qui soit utile. Après, l'après-midi, l'IA va automatiser le suivi. La synthèse, les signaux faibles, comme par exemple les décrochages, les incompréhensions, les besoins de remédiation. Et puis l'évaluation se renverse, moins de culte du rendu final, plus de preuves de démarche. Ce qu'on dit, on ne fait plus attention aux produits, mais plutôt au processus. On regarde comment l'apprenant ou l'apprenante a piloté l'IA, ce qui a été vérifié, corrigé, peut-être même justifié. Et donc la compétence devient le jugement. et pas le contenu ou le PDF. Voilà.
Gérard Peccoux
D'accord, super réponse. Alors, beaucoup d'organisations se posent la question des garde-fous. S'il ne fallait mettre en place qu'une seule règle ou un seul dispositif éthique prioritaire pour encadrer l'usage de l'intelligence artificielle en formation, lequel recommanderais-tu ? Je sais que tu es la bonne personne, puisque tu animes un fil WhatsApp super intéressant dans lequel ces questions sont beaucoup abordées.
Rochane Kherbouche
C'est vrai qu'on a beaucoup de pédagogues et de... technopédagogue au sein de cette communauté. Et en fait, moi je dirais que le dispositif prioritaire, c'est vraiment un contrat pédagogique. Il faut qu'il soit explicite, il faut que la responsabilité, la transparence soient vraiment intégrées, parce que comme je disais tout à l'heure, le stagiaire mythomane, faire confiance, c'est vraiment un hobby dangereux. Et donc en fait, ce contrat fixe par activité, ce qui est autorisé, ce qui est conditionnel, ce qui est interdit, il impose la documentation du processus. au niveau de l'évaluation, les traces de requêtes, les décisions, les vérifications, les sources, les corrections, les raisons des choix. Pas pour fliquer, mais vraiment pour déplacer l'attention vers la pensée. Et donc l'objectif, c'est empêcher l'IA de devenir, comme on dit, une béquille cognitive et forcer la compétence centrale, doutée, contrôlée, arbitrée. Et puis pour finir, je dirais... aussi un bonus stratégique. Ce contrat réduit la nouvelle fracture culturelle. On parle de fracture numérique, mais avec l'IA, je pense que c'est plus une fracture culturelle qui va s'opérer et donc ça évite un monde où l'élite, les privilégiés qui vont monter en compétence, qui vont commander à l'IA pendant que la masse, malheureusement, risque, alors ça c'est vraiment un risque pour moi, risque d'obéir sans comprendre. d'utiliser l'IA de façon un peu machinale.
Gérard Peccoux
Dernière question, Rochane . Si une direction de la formation veut organiser sur 3 à 5 ans la montée en compétence de ses équipes sur l'intelligence artificielle, Par quoi elle doit commencer et quelles sont pour toi les grandes étapes à surtout ne pas rater ?
Rochane Kherbouche
Alors, 3 à 5 ans. On va essayer de découper tout ça peut-être en 3 phases. Tout d'abord, le principe de pilotage, il y a un principe hyper important. Il ne faut pas utiliser un 38 tonnes pour livrer une pizza. Quand je parle de ça, je parle de sobriété numérique, un bon outil, une bonne tâche pour un bon niveau de risque. Ça, c'est vraiment important. Alors, l'année 1 et 2, pour moi, il y a les fondations. la gouvernance, les règles de données. tout ce qui est sécurité, chartes d'usage. Par exemple, là où je travaille, on a commencé par une charte d'intelligence artificielle. Ensuite, la littératie IA pour tout le monde, vraiment pour ne pas éliminer, mettre sur le carreau des gens. Et puis, voir un peu parler des limites, des biais, des vérifications, le prompt engineering, la pratique des promptes, et surtout, surtout, la culture du doute. L'IA, c'est cadré comme un exosquelette, pas comme un cerveau de remplacement, comme je le disais tout à l'heure. Ce que je voulais dire également, c'est que l'enjeu... de la formation, de l'éducation à l'ère de l'IA, n'est vraiment pas technologique, c'est plutôt humain, fondamentalement humain. Alors ça, c'était l'année 1 et 2. L'année 2 et 3, je dirais qu'il faudrait passer à l'intégration par métier. Ça veut dire prendre des cas d'usage concrets, du co-design sur le terrain, de la capitalisation des retours d'expérience. Puis côté pédagogique, il faut déployer des scénarios avec des pédagogies actives et une refonte progressive des évaluations, qui est un thème hyper important. Des consignes qui vont exiger la justification, la traçabilité, la critique, et pas juste une production propre. Ça, c'est pour l'année 2-3. L'année 4-5, je dirais que la transformation va devenir normalement maîtrisée. L'industrialisation des usages validés. L'intégration technique, elle peut être sécurisée, si nécessaire, bien sûr. Et puis, peut-être la mesure d'impact sur les trois axes qualité d'apprentissage. L'équité, comme je disais tout à l'heure, l'équité par rapport à la fracture culturelle, et puis l'efficacité opérationnelle. Voilà, ces trois axes me paraissent fondamentaux. Et peut-être, pour la direction, il faudrait qu'ils prennent en compte, je terminerai encore par cette métaphore, que le diplôme est obsolète. Le diplôme, il va devenir plutôt un visa touristique. Il expire vite, il se renouvelle en continu. Et la vraie valeur, c'est justement cette capacité à apprendre, à désapprendre. et puis à juger correctement avec des outils qui changent. On le voit tous les six mois.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup, Rochane. On voit bien avec toi qu'en 2030, un formateur qui n'a pas apprivoisé son environnement intelligence artificielle sera un peu comme un formateur resté au rétro-projecteur et qu'il faudra aussi des garde-fous solides. Merci vraiment pour avoir participé à cet épisode spécial.
Rochane Kherbouche
Merci à toi, Gérard.
Gérard Peccoux
Je t'en prie. À très bientôt, Ausha. Merci. Rochane nous a donné une méthode, presque une trajectoire, fondation, inration par métier, puis industrialisation maîtrisée, et un message clé, l'enjeu est humain autant que technologique. J'aimerais maintenant que l'on fasse un pas de côté et que l'on parle non plus des outils mais des humains qui vont vivre tout cela. Quelles compétences faudra-t-il avoir développées pour naviguer dans ces futurs possibles ? Pour répondre à cette question, je suis ravi de retrouver Jérémy Lamry. Bonjour Jérémy.
Jérémy Lamri
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors, tu travailles depuis longtemps sur les compétences du 21e siècle, les soft skills. Pour un DRH ou un responsable formation qui nous écoute, comment tu définirais ces compétences-là en te projetant en 2030-2035 ? En quoi ce sont des capacités d'adaptation indispensables et pas seulement des qualités sympas ?
Jérémy Lamri
Merci pour la question et c'est vrai qu'on la retrouve de plus en plus. Et si on doit faire simple, je dirais que les personnes doivent développer Toutes les capacités qui leur permettent d'agir par eux-mêmes et pour eux-mêmes. Ce concept, c'est ce qu'on appelle la gentilité. Et ça veut dire qu'on est capable d'apprendre, de réfléchir, d'interagir par soi-même. Ça, c'est très important, ça veut dire en termes de compétences, si on le traduit, créativité, esprit critique, communication, collaboration. C'est par exemple ce qu'on appelle les 4 C, les fameuses compétences du XXIe siècle. Mais là où ça devient plus intéressant, c'est se dire, OK, on sait quelles compétences il faut, mais comment on les développe ?
Gérard Peccoux
Tout à fait. Dans ton livre 2040, tu proposes plusieurs futurs possibles, plus ou moins technologiques, plus ou moins centrés sur les communs. Si l'on applique ces scénarios au monde de la formation en entreprise, qu'est-ce que cela change dans la manière de penser le développement des compétences des collaborateurs ?
Jérémy Lamri
Alors déjà, on a tendance depuis plus de 50 ans à penser la formation comme un pas de côté par rapport au travail. De manière générale, quand on se forme, on sort du travail pour se former, puis on revient dans le travail. De plus en plus, on se rend compte que déjà, on n'a plus le temps de faire ça. Et surtout que c'est de moins en moins pertinent. Parce que... Ce qu'on apprend dans une classe, c'est plutôt théorique, ce sont plutôt des connaissances, alors qu'on a besoin de raisonner en situation. Donc ce qui est en train de changer, c'est vraiment cet apprentissage qui doit être fait de plus en plus en situation de travail. Il y a de plus en plus de méthodes qui se développent dans ce sens-là, et c'est de plus en plus important parce qu'on peut de moins en moins théoriser finalement les compétences, parce que celles dont on a besoin, elles ne sont pas tant techniques que situationnelles. Et donc ce sont des compétences pour lesquelles on doit être capable d'analyser son environnement, on doit être capable de réfléchir en temps réel. Et donc, comme je l'ai dit tout à l'heure, on doit être capable d'apprendre, de réfléchir et d'interagir, tout ça dans une situation de travail donnée. Donc, il faut s'entraîner dans des situations de travail. Et c'est un petit peu à ça que ressemblera beaucoup le monde du travail demain et globalement notre société aussi, des apprentissages beaucoup plus constants. Quand on parle de société apprenante ou d'entreprise apprenante, c'est notamment ça que ça veut dire. Ça veut dire que quand on travaille, il y a également une phase de réflexivité où on va réfléchir sur ce qu'on a bien fait, mal fait et puis amélioré au fur et à mesure. beaucoup plus de choses peut-être en binôme ou même avec de l'IA qui est capable de nous aider, de commenter ce qu'on fait. Donc tous ces sujets-là vont profondément transformer ce que veut dire se développer parce que ça touchera aussi bien nos compétences à proprement parler que des retours sur qui on est, comment on se comporte et nos postures. Et donc ils vont aller chercher des choses beaucoup plus profondes sur nous-mêmes. Et ça, je pense que ça va être la grande révolution des 20 prochaines années.
Gérard Peccoux
D'accord Jérémy, c'est très très clair. Et je partage vraiment ce que tu viens de dire. Pour les équipes formation et les DRH qui doivent arbitrer entre des investissements dans l'intelligence artificielle, dans des plateformes, dans des contenus ou le développement des soft skills, par où tu leur conseilles de commencer dès maintenant pour que leur collaboratoire soit vraiment armé à l'horizon 2030-2035 ?
Jérémy Lamri
Quel que soit le sujet, toujours commencer par les bonnes pratiques. Commencer par l'outil, ce n'est pas une solution. Parce qu'en fait, l'outil, la technologie de manière générale, Ça sert à augmenter des pratiques. Et donc, si ce n'est pas des bonnes pratiques qu'on augmente, on n'a aucune idée de ce qu'on va avoir à la fin. Donc, il faut déjà commencer par redéfinir les pratiques. Ça veut dire quoi travailler ? Ça veut dire quoi former ? Ça veut dire quoi développer ? Comment on le ferait à la main ? Qu'est-ce qu'on peut faire de mieux ? Et après, on se pose la question de comment la technologie vient augmenter ou modifier ça. Mais il y a tout un travail qu'on peut faire avant même d'avoir accès à tous ces outils, cette intelligence artificielle et tout ça. C'est se poser vraiment sur ce qu'on est censé faire. que ce soit sur des référentiels métiers, que ce soit sur des manières de recruter, que ce soit sur des manières de former.
Gérard Peccoux
Un très grand merci Jérémy. Tu nous rappelles que la priorité, c'est de muscler notre capacité à agir par nous-mêmes, tu as parlé d'agentivité, et de la développer au plus près du réel en situation de travail, avec des temps de recul et de feedback. Et que l'IA ne doit jamais être le point de départ, elle doit venir augmenter des pratiques déjà solides. Mais dans une entreprise, il y a une réalité qui arrive très vite. Comment on choisit les bons projets ? Comment on crée la confiance ? Et comment on évite les fausses bonnes idées ? Pierre Monclos, qui est mon prochain invité, va poser un regard lucide côté ressources humaines et stratégie. Bonjour Pierre.
Pierre Monclos
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On a beaucoup parlé des promesses de l'intelligence artificielle. Tu observes aussi la réalité des projets dans les entreprises. Quand tu te projettes en 2030-2035, qu'est-ce qui restera vraiment de la vague IA ? appliqué à la formation ? Et qu'est-ce qui aura disparu, à ton avis, parce que finalement, cela n'aura pas tenu ses promesses ?
Pierre Monclos
Pour moi, déjà, il y a quand même une chose qui est certaine, qu'on peut déjà constater. En ce moment, on a un sursis. Il y a plein de choses qui marchent en formation quand on amène de l'IA, grâce à l'effet « waouh » . Un peu comme au début des MOOC, où on se disait « j'ai accès gratuitement à un cours de Harvard » . Et même si le cours n'était pas très qualitatif, l'enthousiasme et les émotions que générait le fait d'accéder à quelque chose de... totalement nouveau et qu'on pensait inaccessible générer de l'engagement. Je pense qu'on a un peu la même chose, typiquement quand on discute avec un tuteur IA qui nous aide à mettre en pratique 24h sur 24, quand on veut, qui corrige nos activités, qui synthétise ce qu'on a compris, qui nous dit « Tiens, d'ailleurs, toi, tu devrais continuer à te former là-dessus. » Ça, ça crée de l'enthousiasme et un engagement qui ont du mérite. Ça ramène les gens et l'engagement en formation et qui ont un inconvénient, c'est que ça nous aveugle sur ce qui va rester à horizon 2030, 2035, voire même un petit peu plus tôt. Moi, je pense que Quand les apprenants se seront habitués, c'est là qu'il va y avoir un tri assez sévère dans les usages. Et je pense que ce qui va rester ou pas rester, ça pourrait être assez contre-intuitif. Je te donne deux exemples. Il y a beaucoup de débats sur les avatars IA. On sait que dans l'e-learning, les avatars, ça a déshumanisé la formation, c'était la cata, très très très faible taux d'engagement. Là aujourd'hui, on peut avoir des avatars IA incroyables, qui ressemblent à une personne qui existe ou non. qui peuvent nous faire des cours sur n'importe quoi dans toutes les langues, de manière très personnalisée. Moi, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation professionnelle, parce que ça déshumanise et qu'on a besoin d'humains en formation, comme on le dit depuis la nuit des temps. Mais je ne vais pas te parier un resto, parce que je pense que pour certains publics ou sur certains thèmes, c'est peut-être ce qui va marcher le mieux. Alors, certains publics, ce n'est pas forcément... Souvent, on peut se dire « Tiens, peut-être les jeunes générations seront plus enclines à ça. » Si ça se trouve, ça va être le contraire. Ce sera plutôt les... les plus vieilles générations qui seront un peu plus impatientes parce qu'elles disent c'est bon moi j'ai déjà suivi beaucoup de formations maintenant je veux aller droit au but et je veux que l'avatar réponde exactement à mes questions à moi en tenant compte de tout mon parcours donc je pense qu'il va se passer des choses comme ça et donc les avatars y a Si je devais parier, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation, parce qu'en plus ça coûte cher, ça nécessite de l'entraînement, mais je pense que c'est assez facile de se tromper là-dessus. A l'inverse, je trouve à date très prometteur les chatbots IA et tutors IA qui te font faire de la mise en pratique dans ta situation réelle de travail, qui tiennent compte de tous les éléments que tu leur donnes et de documentations très précises sur le sujet technique, sur ton niveau, sur ton expérience, sur ton secteur d'activité, sur la réglementation. Ça, à court terme, c'est en train de générer beaucoup d'engagement. mais si ça se trouve les apprenants en fait ça va être un peu comme pour les MOOC il n'y a que les 5% les plus motivés qui utiliseront vraiment ça et les autres en fait ils voudront qu'on leur prémache le travail et ou qu'il y ait un humain derrière et il n'y a que ça qui font qu'ils seront vraiment engagés et donc ce sera ça la clé qu'il faudra garder dans un parcours de formation même si en théorie l'IA permet de mieux faire et de proposer quelque chose de plus pertinent, c'est peut-être pas ce qui sera retenu dans les usages et ça en plus on est en formation, c'est l'éternel débat entre ce qui en théorie a l'air bien et ce qui en réalité crée vraiment de l'engagement et de l'impact en formation.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage, Pierre. J'ai une deuxième question. Plusieurs études montrent que beaucoup de projets sur l'intelligence artificielle n'apportent pas beaucoup de ROI, clair en tous les cas, et que l'on découvre aussi des risques sur la qualité de l'information, l'esprit critique ou le travail au quotidien. Comment un DRH peut-il intégrer cette lucidité pour choisir ses projets de formation plutôt que de suivre les effets de mode ?
Pierre Monclos
Alors, il y a effectivement des études qui vont dans ce sens. Alors, pour moi, la plus marquante, c'est une étude du MIT qui avait été réalisée sur le premier semestre 2025, qui, dans plein d'entreprises de pays différents, a constaté que 95% des entreprises qui ont intégré l'IA n'observent aucun retour sur investissement. Alors, parfois, il y en a, c'est juste qu'elles n'arrivent pas à le mesurer parce qu'elles ne savent pas où il est tellement on est sur des sujets complexes. Ça, c'est le contexte global, avant même de l'appliquer au RH ou à la formation. Et moi, de ce que j'observe, il y a... Plein de raisons à ça. L'une des principales qui nous intéresse en RH, c'est qu'il y a beaucoup de projets qui échouent parce qu'il y a un décalage entre la promesse qui est faite quand on lance le projet d'IA et le résultat qui est constaté par les salariés et les apprenants qui se retrouvent embarqués dans ce projet. Dans le monde du travail, par exemple, on a vendu des gains énormes de productivité en disant « vous allez avoir plus de temps pour faire des choses plus intéressantes » . Sauf que ça commence à faire presque trois ans qu'on vend ces gains de productivité et il y a plein d'endroits où on ne les voit pas du tout. On ne les voit pas parce que... déjà il faut s'approprier l'IA, ça amène de nouvelles choses, de nouvelles choses à contrôler. Et donc ça ne veut pas dire qu'il n'y en aura pas, mais vu qu'on ne les voit pas, si on se met à la place d'un salarié, il se dit « moi je fais beaucoup d'efforts pour intégrer l'IA alors que je ne suis pas forcément un pro-IA » et en plus, ça ne me fait pas gagner du temps au final sur les tâches sur lesquelles c'était censé m'en faire gagner. Et en plus, ça pourrait m'enlever des tâches que j'aime bien dans mon travail, voire j'ai des doutes sur la pérennité de mon emploi à 3-4 ans. Donc quand on a ces réflexions-là côté salarié, c'est très légitime. non seulement... Ça n'amène pas les projets IA jusqu'au bout, voire ça crée de la résistance. Et si on zoome sur le secteur de la formation, en fait, cette déception, ou ce décalage entre la promesse et les résultats, il peut venir de pas mal de choses qu'on commence à voir. Sans surprise, on en a parlé juste avant, la déshumanisation de la formation. Dès qu'on met un peu trop d'IA à la place de l'humain parce que c'est pratique, personnalisable, moins cher, il y a des personnes qui vont dire au final, la formation, je la trouve moins bien, juste parce qu'il y a moins d'humains. Et donc, ils vont s'en désengager, ce sera plus difficile de les faire adhérer. un programme de formation. Il y a le risque sur la qualité des réponses, même si c'est qu'un risque perçu. Ce que tout le monde sait aujourd'hui, c'est que les IA génératives, elles sont assez peu fiables. Quand on cherche une actualité, jusqu'à fin 2025, 45% des résultats contiennent une erreur importante. C'est ça. Dans les solutions de formation, normalement, on n'est pas censé avoir ce taux d'erreur puisqu'on a des IA qui sont privatisés, personnalisés, entraînés pour un cas d'usage spécifique. Donc, la marge d'erreur est extrêmement faible, Peu importe la réalité, si les personnes n'ont pas confiance dans l'IA parce que dans leurs autres usages, ils ont des réponses un peu bizarres, ils vont, paradoxalement, c'est un peu comme en médecine d'ailleurs, même si on prouve que l'IA dans la formation fait moins d'erreurs qu'un formateur humain, la volonté de faire confiance à un humain, elle primera quand même sur tout. Et ça, c'est un peu difficile à anticiper quand on déploie des projets de formation. On pourra aussi avoir la perception que l'IA ne nous fait pas assez réfléchir, vu qu'on sait maintenant qu'à trop utiliser l'IA, on perd un esprit critique, alors même qu'on a besoin de plus d'esprit critique. pour ne pas se faire avoir par l'IA. Et quelques autres exemples pour aider à choisir ces projets de formation. Si dans la formation, on met de l'IA et qu'il y a un doute côté apprenant sur le fait que la solution de formation, elle peut faire remonter au RH et au manager des lacunes d'apprenant ou certains verbatims ou certains comportements, ils n'oseront pas exploiter à fond les fonctionnalités d'IA dans la formation. Et donc, ça ne va pas marcher. Mais ce n'est pas parce que ce n'est pas bien, c'est parce qu'il y aura des doutes. qui sont légitimes, parce qu'à mon avis, on va avoir plein de scandales sur des files de données, même dans des solutions comme on en a déjà au RH aux Etats-Unis. Et puis, je ne parle même pas des travers de l'IA, qui font que beaucoup disent « mais en fait, moi, je n'ai pas envie d'utiliser l'IA » , avec l'utilisation qui en est faite pour la désinformation, pour remplacer les humains dans leur travail, et avec tout ce qu'on sait depuis septembre 2025 sur l'impact environnemental catastrophique de l'IA. S'il n'y a pas de transparence là-dessus, voire même s'il y a de la transparence, il y en a qui vont dire « non, non, moi, je veux » . je ne vois pas suffisamment de valeur ajoutée à utiliser des fonctionnalités d'IA dans une formation par rapport aux conséquences négatives que ça a sur des sujets qui touchent à mes valeurs, notamment l'impact sur l'environnement.
Gérard Peccoux
Merci Pierre. Dernière question. Concrètement, si tu devais donner à une direction RH et à une direction de la formation trois critères très simples pour trier les bons et les mauvais usages de l'intelligence artificielle en formation d'ici 2030, ce seraient lesquels ? alors tu l'as un tout petit peu abordé mais est-ce que tu peux nous creuser un peu ça ?
Pierre Monclos
Premier critère c'est facile à dire, c'est plus difficile à faire ne pas se faire aveugler par l'effet waouh dont je parlais tout à l'heure donc le fait qu'il y ait des choses qui marchent très bien aujourd'hui, essayer de se poser pour se dire est-ce que c'est pas juste le côté nouveauté et impressionnant de l'IA qui fait que ça engage en formation et l'une des meilleures manières d'essayer d'être objectif là-dessus, parce qu'il y a plein de choses qui sont contre-intuitives sinon, c'est de se dire bon bah Ciao ! On revient aux fondamentaux. Est-ce que dans la formation, on surprend les apprenants, on fait pratiquer, et est-ce qu'il y a un vrai lien entre le contenu de la formation et le besoin réel des apprenants ? Donc là, je dis quelque chose qu'on sait depuis toujours, mais s'il y a bien un moment où il faudra se le rappeler, je pense que c'est ça. Ça, ça va aider à trier les bons et les mauvais usages de l'IA en formation. Deuxième critère, je pense que les directions formation, sur des sujets où l'IA, elle saura presque aussi bien faire ou aussi bien faire que les salariés, il faut qu'elle assume la direction formation. qu'on va devoir quand même développer des compétences là-dessus. Parce que c'est un fait, je pense que ça va être très difficile d'engager des participants à se former sur quelque chose que l'IA peut déjà faire à leur place. Pour autant, les entreprises, elles ont un enjeu à ne pas être dépendantes de l'IA, surtout que l'IA n'est pas fiable, et donc à continuer de former sur des compétences, alors même que les apprenants, ils savent en parallèle que l'IA, elle sait déjà faire quasiment la même chose. Donc il va falloir trouver comment le dire et assumer. Et de dire, bah oui, l'IA sait le faire, mais en fait, vous avez besoin de savoir bien le faire, parce que des fois, vous allez continuer de le faire. et des fois c'est comme ça que vous contrôlerez que l'IA le fait bien, sinon en fait vous allez devenir juste des presse-boutons et en plus vous ne contrôlerez peut-être même pas bien la qualité de ce qu'a fait l'IA dans le cadre de votre travail et le troisième critère ce sera d'être très clair, même si je ne suis pas sûr que ça suffira dans tous les cas mais sur tout le volet éthique que j'ai un peu abordé, qu'est-ce qu'il est fait des données de moi quand je discute avec un tuteur IA où est-ce qu'elles vont ces informations, est-ce qu'elles entraînent un modèle, est-ce que les RH ou les managers ils ont accès donc les données, la confidentialité, l'impact environnemental, tous les sujets qui gravitent autour de ça. Et d'ailleurs, je parie qu'il y aura des solutions de formation, si c'est pas déjà le cas, qui d'ici peu ou à moyen terme, se vanteront d'être 100% sans IA, parce que c'est ce que chercheront certains apprenants.
Gérard Peccoux
Oui, probablement. Merci beaucoup, Pierre, pour ce regard lucide et précieux.
Pierre Monclos
Merci, Gérard.
Gérard Peccoux
Pierre met le doigt sur des sujets décisifs. La confiance, le risque de déshumanisation, les données, l'éthique. et même la possibilité que certains cherchent des solutions sans intelligence artificielle. Et là, on va prendre de la hauteur. Quand on met bout à bout dispositifs, techno, cerveau, compétences humaines et arbitrages d'entreprise, à quoi ressemble en 2035 une organisation qui apprend vraiment au quotidien ? C'est la question que je pose maintenant à Denis Christol. Bonjour Denis.
Denis Cristol
Bonjour.
Gérard Peccoux
Alors, avec tout ce que l'on vient d'entendre sur les dispositifs, les technologies, les soft skills, les choix ressources humaines, quand tu te projettes en 2035, à quoi ressemble une organisation qui est vraiment devenue apprenante au quotidien ? Qu'est-ce qu'on voit dans les équipes, dans les réunions, dans la manière de travailler ?
Denis Cristol
Pour y répondre, je vais m'employer un petit exercice de prospective stratégique, un petit peu comme l'auraient fait Berger ou Godet, qui sont deux grands prospectivistes. Il y a l'idée de combiner dans cette approche les tendances lourdes, les signaux faibles et puis les incertitudes critiques. Et en fait, pour faire la prospective de l'organisation apprenante, en combinant ces trois dimensions, on doit pouvoir dégager des choses. Dans les tendances lourdes, la première chose qu'on peut imaginer, c'est une automatisation potentielle des tâches. Le World Economic Forum. de l'Organisation de coopération et de développement économique, identifie que près de 44% des tâches peuvent être automatisées. Actuellement, on serait de l'ordre de 15 à 25% selon les métiers. Ça touche beaucoup de métiers de col blanc.
Gérard Peccoux
D'accord.
Denis Cristol
Une deuxième tendance lourde, c'est l'hybridation du travail. Hybridation du travail qui touche déjà beaucoup les salariés européens, notamment. Il y a quelque chose qui est aussi une autre tendance lourde, C'est des... perturbations majeures qui peuvent exister dans les chaînes d'approvisionnement. On en compte de 6 à 10 perturbations majeures par décennie. Je prends l'exemple des crises énergétiques, des crises financières du Covid. Aujourd'hui, des risques géopolitiques importants. Je pense à des velléités d'État sur d'autres États. Donc, il peut y avoir des perturbations majeures. Une autre tendance lourde, c'est des obligations réglementaires. qui s'intensifient notamment dans les domaines de l'IA, de l'environnement et du reporting extra-financier. Donc, tu vois, on part d'assez loin pour parler d'organisation apprenante, mais c'est déjà les contextes dans lesquels vivent ces organisations. Beaucoup d'IA, beaucoup de géopolitique, beaucoup d'hybridation du travail, présentiel, distanciel, et puis ces perturbations de chaînes d'approvisionnement. Deuxième élément, les signaux faibles. Dans les signaux faibles, ce qu'on peut voir apparaître, c'est une continuité dans l'apparition de communautés internes d'apprentissage. formelles, mais le plus souvent informelles. C'est aussi les premiers usages réflexifs de l'IA, pas simplement comme assistant de production, mais comme challenger, partenaire, expert avec lequel on dialogue. Et puis, dans les signaux faibles, on voit aussi apparaître la sobriété numérique et énergétique, la remise en question du pacte énergétique, du coût énergétique. On le voit, je reprends la géopolitique et la tension clé. sur l'uranium, le pétrole, la relance de centrales nucléaires. On voit que là, il y a quelque chose qui se met en place sur cette sobriété numérique et énergétique. Enfin, dans certaines organisations, il y a la reconnaissance ou la discussion autour de la valeur de la diversité cognitive, c'est-à-dire le fait d'avoir des personnes très diverses dans la manière de résoudre des problèmes complexes. Troisième dimension, les incertitudes structurantes. Là, on ne sait pas vraiment comment les scénarios vont opérer, mais on voit bien que la vitesse d'adoption des technologies, l'intensité des régulations, l'amplitude des crises, notamment énergétiques, écologiques, ou l'évolution du rapport au travail, sont des incertitudes dans les scénarios. À partir de la combinaison des incertitudes, des signaux faibles et des tendances lourdes, je dessinerai trois scénarios. Le premier scénario, c'est un scénario qui va impacter l'organisation, j'appelle ce scénario linéaire augmenté. Autrement dit, on maintient l'organisation et son mode de fonctionnement, ses modes d'apprentissage actuels, beaucoup basés sur une combinatoire de stages, de formations, de formations à distance et un petit peu de formations en situation de travail, mais qui va s'enrichir d'une intelligence artificielle que je qualifierais d'assistive, donc une adoption progressive pour des tâches analytiques. de plus en plus importante. On sait qu'après-guerre, un salarié devait avoir 80% de la matière de son travail dans la tête pour réaliser une tâche. De plus en plus, cet expertise, ce savoir, est déporté sur des bases de données. C'est moins de 10 à 15% maintenant du savoir à mobiliser en mémoire procédurale pour pouvoir réaliser sa tâche. Dans ce scénario, il y a une transformation profonde. des modes de coordination, mais une augmentation du travail hybride, une intégration progressive de l'intelligence artificielle, demeurent probablement des fractures dans l'accès à l'apprentissage, des moins qualifiés, une progression des communautés internes avec des dispositifs de feedback, mais pas de transformation majeure des logiques de pouvoir, de routine décisionnelle. Donc finalement, on apprend un peu comme aujourd'hui, l'IA venant en plus compléter, renforcer des zones peu traitées. La prononce dans ce scénario progresse, mais elle reste instrumentale. C'est quelque chose au service de la performance économique. Deuxième scénario, je l'ai nommé contrainte apprenante. Dans ce scénario, il y a une dynamique qui est beaucoup plus sensible aux pressions externes qui deviennent structurantes. Alors, ces pressions externes, elles sont notamment liées à l'AI Act, la CSRD, qui va se conjuguer avec les perturbations récurrentes des chaînes d'approvisionnement. On parle des matières rares, des composants, de la circulation des savoir-faire internationaux. On voit que là, il y a quand même tension. De la même façon, dans les contraintes, tu as cette tension énergétique qui monte en puissance. Je rappelle qu'il y a ces 10% de l'énergie mondiale consommée et donc ça devient un enjeu géopolitique extrêmement fort avec un positionnement des pays et des organisations qui ne cessent de monter en puissance. Il y a une nécessité dans ces logiques de contraintes apprenantes de traçabilité algorithmique, voire d'audit éthique ou de sobriété énergétique qui va monter en puissance. Les populations ne sont pas sans réagir entre des tensions écologiques. Est-ce qu'on utilise l'eau pour l'agriculture ou est-ce qu'on va l'utiliser pour refroidir des data centers ? Ce sont des questions qui sont très concrètes. On le voit avec une pression sur l'agriculture. Il y a enfin dans ce scénario une exigence qui oblige à sécuriser les processus, donc processus de production, tout en soutenant la créativité des équipes. Donc des organisations mises de plus en plus sur l'innovation pour développer une réflexivité institutionnelle, pour ne pas rester dans de la bureaucratie, et donc réinventer. Donc là, il y a beaucoup de formats d'organisations apprenantes qui vont être plutôt dans de l'expérientiel, dans de l'enquête interne. On va probablement revenir à des vieilles pratiques, je pense aux travaux de John Dewey des années 30, où on va apprendre en situation à faire face aux incertitudes. Donc là, l'IA, elle augmente, elle fait face aux risques systémiques, elle produit aussi des risques systémiques. Et puis en même temps, tu as une diversification des fournisseurs, une nécessité d'apprendre avec eux, et puis probablement un essor, un renforcement des discours sur la sobriété numérique. Là, l'organisation n'apprend plus seulement par volontarisme, mais par nécessité. La contrainte externe devient la matrice de l'évolution. Le troisième scénario que j'aimerais présenter, c'est un scénario peut-être plus optimiste, c'est un scénario que j'appelle « écosystème vivant » . Dans le même temps qu'il y a une adoption massive de l'IA, on peut l'estimer à 50% de tâches analytiques et modélisatrices, on voit déjà des gains de temps considérables. de liens sur le traitement de données de réunion, sur des synthèses, sur énormément de tâches qui font gagner du temps, y compris à tout l'écosystème d'apprentissage. Fabriquer des cours, créer des situations pédagogiques, on a beaucoup de créativité actuellement avec les plateformes, avec les postures de formateurs qui deviennent de plus en plus des facilitateurs. Là, on a un travail qui devient beaucoup plus hybride encore, 50 à 60 % en partie chez soi, en partie au travail, en partie en collectif. mais également des appartenances poreuses internes à l'organisation, externes à l'organisation. Dans ce scénario, les organisations adoptent aussi des ambitions écologiques qui visent à diminuer leur empreinte carbone. Donc c'est à la fois une demande des États, mais surtout, je dirais, des collaborateurs qui ont besoin d'avoir du sens. Et donc, les organisations sont invitées, sont poussées dans ce scénario, à adopter un modèle régénératif inspiré du vivant. Je qualifie ça de signal faible actuellement. Il y a eu tous les travaux d'Olivier Hamann qui met en tension la performance et la robustesse. On va chercher dans les organisations beaucoup plus de robustesse. Dans ce scénario, les organisations doivent devenir des milieux en co-évolution, pas simplement être dépendantes de marchés internationaux avec ces tensions sur les chaînes d'approvisionnement dont je parlais. Il y a probablement là des dimensions de diversification, de sobriété, de coopération qui vont se renforcer. Ce qui impose des modèles pédagogiques qui, là aussi, vont amener de la variété pédagogique, beaucoup plus d'intelligence collective, beaucoup plus d'initiatives, probablement une horizontalisation et des redondances dans les formes d'apprendre. Donc moins de stages catalogues, probablement moins de dimensions prescrites de la formation et beaucoup plus exploratoires, où on construit à partir de sa situation et de son contexte. En synthèse, ce que je dirais, c'est que ces trois scénarios ont un point stratégique central, c'est que l'avenir des organisations apprenantes n'est pas uniquement lié aux technologies disponibles ou aux régulations, mais surtout au contexte dans lequel les organisations se situent et vont choisir. d'articuler des contraintes, des opportunités et surtout les cultures internes disponibles. Donc la question, ce n'est pas de savoir si les organisations apprendront, mais comment elles vont apprendre à composer avec la complexité dont je viens de parler, la rareté énergétique, l'incertitude algorithmique, les biais et les contrôles qui se mettent en place. On voit tout l'enjeu du positionnement des data centers et puis aussi cette pression sur les exigences écologiques. Donc les questions qui se posent, c'est la profondeur du changement. Est-ce qu'on va simplement faire des ajustements, comme dans mon premier scénario, des adaptations forcées, comme dans le deuxième, ou une transformation avec une coévolution, qui là, pour moi, passera par le territoire, c'est-à-dire on va associer organisation apprenante et territoire apprenant. Voilà un petit peu la lecture des trois scénarios que je ferai sur l'organisation apprenante en 2035.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage super intéressant, Denis. J'ai une deuxième question. Parmi les dispositifs collectifs que tu connais bien, de type communauté de pratique, co-développement, club de pair, lesquels te paraissent les plus structurants pour faire grandir les managers et les collaborateurs à horizon toujours 2030-2035 ?
Denis Cristol
Tous ces dispositifs sont extrêmement intéressants. Ils vont permettre de créer du lien entre des acteurs internes. et construire de la résilience. Donc, tu en as cité plusieurs, les communautés d'apprentissage, les clubs, les réseaux. Je dirais qu'il y a trois dimensions du collectif. Une dimension sociétaire, une dimension communautaire et une dimension réticulaire. La dimension communautaire, c'est ta communauté d'appartenance, c'est tes pairs en proximité. La dimension sociétaire, c'est des choix électifs. Je vais choisir de rejoindre telle communauté. tel club ou tel collectif auquel je m'identifie. Une dimension d'appartenance et d'identification. Et puis la troisième dimension, c'est la dimension réticulaire. Des liens faibles ou des liens forts entre individus qui peuvent d'ailleurs traverser les frontières de l'organisation. Ces trois dimensions vont permettre de lire toutes les formes communautaires qui vont se développer, toutes les formes de collectifs qui vont se développer. Donc les meilleures, c'est celles qui vont permettre de créer de l'adaptation part de la porosité avec le milieu dans lequel les organisations apprennent. Donc le réticulaire qui est finalement à la fois la carte de la carrière individuelle, mon réseau, mais c'est également un réseau avec des fournisseurs, avec des prestataires, avec des experts, qui vient enrichir l'organisation. Donc si l'organisation est trop rigide et bloque tout système, tout contact avec l'extérieur, elle risque de s'appauvrir. mais si elle est trop ouverte, elle risque de se faire piller. Donc là, il y a une première limite au réticulaire. Le communautaire, on voit que les communautés d'apprentissage fonctionnent plutôt bien quand elles sont décidées par les utilisateurs eux-mêmes, par les usagers eux-mêmes de la communauté. C'est très difficile pour une organisation de décréter « je crée une communauté d'apprentissage » parce que ça passe par du sentiment d'appartenance et on ne décide pas pour une personne qu'elle se sent appartenir à une communauté. Donc les communautés... elles mériteront d'être soutenues, celles qui existent, et pas uniquement initiées. Sinon, après, ça coûte très cher, il faut payer des animateurs, former beaucoup de monde. Donc, c'est possible, mais c'est assez lourd. Et quant aux sociétaires, à la construction des liens, ça nous ramène à un management qui dépasse la simple relation contractuelle, mais qui crée de la perspective, de la vision d'un temps plus long. On sait, dans les organisations, que les individus rejoignent l'organisation parce qu'il y a un bon salaire, une bonne réputation. mais qui la quittent quand ils n'apprennent plus rien ou qu'ils ne s'entendent plus beaucoup avec leur manager. Donc créer ces collectifs d'apprenance, susciter et développer du désir d'apprendre ensemble, vont être des moyens de développer de la motivation, du désir de faire ensemble le projet dans l'organisation. Donc les différentes formes vont se combiner et doivent contribuer, peuvent contribuer à la motivation collective.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Denis. Dernière question Denis. On a beaucoup parlé d'intelligence artificielle avec les différents experts dans cet épisode. Comment toi tu imagines l'articulation entre intelligence artificielle et intelligence collective en 2035 ? Qu'est-ce qu'on laisse absolument aux humains ? Et où est-ce que l'intelligence artificielle peut vraiment soutenir ces dynamiques sans abîmer le lien humain ?
Denis Cristol
Déjà, lorsqu'on parle d'intelligence artificielle, il faudrait plutôt parler d'artifice d'intelligence. si je reprends les critiques qui sont adoptées. En plus, il faudrait parler d'intelligence artificielle au pluriel. Se rappeler que le mot « intelligence » , qui a une traduction de l'anglais pour le coup, si on reprend le film de James Bond, « intelligence service » , c'est un service de renseignement. Donc, on voit bien que nous, lorsqu'on utilise ce terme en France, on va le doter de caractéristiques anthropologiques, comme s'il s'agissait d'une personne. Ce ne sont que des algorithmes, des forces de calcul. Pour qu'il y ait intelligence, nous dit Francisco Varela, il faut qu'il y ait incarnation corporelle, qu'il y ait du vécu, du contexte. Pour moi, il y a vraiment deux réalités tout à fait différentes. La dimension humaine, c'est celle de l'intuition, de l'affectif, du rêve, de l'émotion, des sentiments, des fragilités, des désirs. Toutes choses qui échappent à l'intelligence artificielle, ce qu'on appelle l'intelligence artificielle. qui ne sont que des calculs, des probabilités, des possibilités de rapprocher des faits entre eux par des calculs statistiques. Il y a deux éléments. L'intelligence artificielle, c'est comme si on prend cette image d'un avion supersonique qui irait très vite, très loin, très fort. L'intelligence humaine, c'est plutôt l'aigle, une capacité de vision, de décision rapide, de revirement à la dernière seconde. Donc, on a là... deux façons d'appréhender le réel qui peuvent tout à fait se combiner. Cette intelligence humaine, elle a la capacité de s'agréger, de rebondir, de bifurquer, de contextualiser, ce que fait très mal l'algorithme. L'algorithme résonne dans un cadre défini. Il ne crée pas de concept. Il n'est pas capable de produire de retours réflexifs ou de s'autosaisir lui-même. Il n'a pas de pensée éthique. donc... Il y a pour l'individu la capacité d'utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter son mode d'intervention. On parle là d'une capacité de s'augmenter qui est ce que j'appellerais une orthèse. La prothèse, c'est la béquille sur laquelle on s'appuie, c'est-à-dire finalement on pourrait confier à nos algorithmes nos décisions, nos choix. C'est ce que font certains décideurs. On a même un ministre en Albanie qui a été désigné à l'intelligence artificielle. on dit bah tiens nous n'aurons moins de corruption puisque ça sera décidé de façon objective. Et puis la question de l'orpèze, c'est un petit peu comme dans le film Avatar. Dans ce film, tu vois des exosquelettes dans lesquelles un personnage rentre qui vient augmenter sa forme musculaire. Et bien l'intelligence artificielle, c'est comme une augmentation de son expérience intellectuelle, un petit peu à l'instar de cette exosquelette, mais ça serait un exosquelette de notre cerveau qui vient prolonger nos gestes, nos mouvements. Donc ça peut être la meilleure des choses possibles. dans la mesure où l'intelligence artificielle peut nous éviter des calculs fastidieux, des développements, des synthèses, des raccourcis, des résumés. Mais cela va nécessiter d'apprendre à l'utiliser, à conserver du sens critique, à repenser des nouvelles formes d'évaluation. Je pense qu'en pédagogie, il va y avoir une nécessité de réinventer ce que ça veut dire évaluer. On voit même certains enseignants qui disent « Eh bien, on va revenir aux compositions. » écrites manuellement pour se protéger d'idées qui ne seraient pas comptées par les étudiants ou par les apprenants, mais par des intelligences artificielles. Donc il y a une combinatoire qui est tout à fait possible entre intelligence artificielle et intelligence humaine. J'y rajouterai, moi, d'autres formes d'intelligence, l'intelligence collective, l'intelligence du geste et l'intelligence des lieux. Et le futur va composer avec ces formes d'intelligence. L'intelligence collective, on en a parlé juste avant, avec les communautés, les collectifs. L'intelligence des lieux, si on reprend toujours ce que nous dit Francisco Varela, ce qui est important, ce n'est pas forcément ce qu'il y a dans le cerveau, mais c'est où est le cerveau. C'est une rupture de manière de penser qui nous renvoie à des approches phénoménologiques plutôt que comportementalistes. Ne pas oublier que depuis les années 50 au moins, on est rentré dans des pédagogies comportementaliste. Un objectif, un contenu, une méthode pédagogique, une évaluation. Donc ça fait plus de 70 ans qu'on est sur ces approches-là. Les approches phénoménologiques nous amènent à reconsidérer la capacité humaine de ressentir le monde. Et là, on s'en aperçoit d'autant plus avec l'intelligence artificielle qui vient nous défier sur nos capacités de calcul et d'analyse. Donc cette dimension du ressenti va pénétrer les organisations, les organisations apprenantes et les équipes. C'est ce qu'on appelle aussi une part des soft skills. Et puis, l'intelligence du vivant, cette intelligence du vivant, c'est de se ressentir en harmonie avec le monde. Pour ma part, je travaille cette harmonie avec le monde en organisant des itinérances, notamment avec des ânes. Donc, ça concerne aussi le lien avec le vivant non humain et réapprendre cette connexion avec le vivant en permanence. Voilà comment je vois les formes d'intelligence. qui vont être amenés à se combiner et non pas se concurrencer.
Gérard Peccoux
Merci très sincèrement, Denis, pour ton apport sur cet épisode. On arrive au terme de ce centième épisode de Never Stop Learning. Et je voudrais d'abord remercier chaleureusement tous nos invités du jour. Philippe Lacroix, Morgane Naud, Aurélie Vendique, Ausha Kerbouche, Jérémy Lamry, Pierre Monclos et Denis Christol. On leur a posé une question simple en apparence. À quoi ressemble concrètement la formation des adultes en entreprise à horizon 2030 à 2035 ? On arrive à la fin de cet épisode 100. Et si je devais faire une synthèse simple, je dirais qu'on a entendu cette voix. mais qu'elle converge sur quelques messages très forts. Premier message, la formation devient beaucoup plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel, avec des apports au bon moment. Deuxième message, l'expérience va se simplifier côté utilisateur, probablement plus conversationnelle, mais l'exigence va exploser côté coulisses, structuration, interopérabilité, qualité de la donnée et gouvernance. Troisième message, le cerveau n'a pas de problème. pas été mise à jour. Si on délègue tout, on perd l'engagement cognitif. Donc la vraie question, ce n'est pas est-ce qu'on peut utiliser l'intelligence artificielle, c'est comment on l'utilise pour apprendre mieux sans s'affaiblir. Quatrième message, les compétences humaines deviennent encore plus centrales. La créativité, l'esprit critique, la communication, la collaboration et surtout cette capacité à apprendre et à se réadapter en continu. Et puis, il y a le cadre, le contexte. Denis nous rappelle qu'en 2035, les organisations devront apprendre dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain, avec des communautés d'apprentissage plus présentes, souvent informelles. Bref, apprendre ne sera plus un plus. Ça deviendra une condition de survie et de performance. Si cet épisode vous a été utile, le meilleur moyen de le soutenir, c'est simple. Partagez-le autour de vous, laissez une note 5 étoiles. et un commentaire. Et abonnez-vous pour ne pas rater la suite. Merci d'avoir écouté cet épisode anniversaire de Never Stop Learning. Et surtout, ne vous contentez pas de suivre le mouvement. Prenez le leadership sur vos usages quant à l'intelligence artificielle et faites-en un levier d'apprentissage, pas un pilote automatique. Merci pour votre écoute, chères auditrices et auditeurs, et à très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning. Merci de nous avoir accompagnés pour cet épisode de Never Stop Learning. Si cet échange vous a apporté de la valeur, n'hésitez pas à le partager autour de vous et à laisser une note 5 étoiles accompagnée d'un commentaire. Vos retours sont essentiels pour continuer à vous offrir des contenus de qualité. Je suis Gérard Pécou et si vous recherchez des solutions innovantes pour transformer vos projets de formation, rendez-vous sur calimedia.fr ou bilink.com. Nos équipes se feront un plaisir de vous accompagner dans vos projets. On se retrouve très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning, votre rendez-vous pour explorer, innover et ne jamais cesser d'apprendre. A très vite !

Chapters

Introduction
0sec
Philippe Lacroix
3min
Morgan Naud
9min
Aurélie Van Dijk
21min
Rochane Kherbouche
35min
Jérémy Lamri
43min
Pierre Monclos
47min
Denis Cristol
58min
Conclusion
1h19

About Never Stop Learning

Never Stop Learning est sponsorisé par Callimedia by Bealink, une société innovante dans le domaine de l'Edtech.

Avec ce podcast, nous souhaitons nous rapprocher des acteurs de la formation digitale d’aujourd’hui et de demain.

Toujours en quête d’apprentissage et d’amélioration, nous faisons de "Never Stop Learning" notre adage pour vous proposer des contenus toujours plus variés.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Description

Ce que vous allez découvrir dans cet épisode :

Comment la formation devient plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel.
Pourquoi l’expérience apprenant va se simplifier (probablement plus conversationnelle), alors que les exigences vont exploser côté coulisses : structuration, interopérabilité, qualité de la donnée, gouvernance.
Comment intégrer l’IA sans affaiblir l’apprentissage : le cerveau ne change pas, l’engagement cognitif reste la clé.
Une feuille de route très concrète à 3-5 ans : garde-fous, règles, montée en compétences, refonte de l’évaluation.
Les compétences humaines qui prennent encore plus de valeur : créativité, esprit critique, communication, collaboration, capacité à apprendre et à se réadapter en continu.
Les arbitrages à faire avec lucidité : confiance, éthique, données, place de l’humain, et risques de “fausses bonnes idées”.
Et, en toile de fond, la question décisive : à quoi ressemble une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain ?

Bonne écoute, et surtout… Never Stop Learning.

Gerard Peccoux

Hôte du podcast Never Stop Learning

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Gérard Peccoux
Générique Bonjour à toutes et à tous, je suis Gérard Peccoux, cofondateur de Callimedia, une entreprise pionnière dans le digital learning qui fait désormais partie de Bealink, un acteur majeur de l'innovation en formation professionnelle. Je vous souhaite la bienvenue sur Never Stop Learning, le podcast qui vous emmène au cœur des révolutions de l'apprentissage. Chaque épisode explore les contributions des spécialistes en andragogie, psychologie cognitive, neurosciences et technologies de pointe qui façonnent l'avenir de la formation. Never Stop Learning, c'est votre rendez-vous avec les leaders et les idées qui transforment l'apprentissage de demain. Bonjour et bienvenue dans Never Stop Learning. Il y a 4 ans, je réalisais le premier épisode de Never Stop Learning. Aujourd'hui, je vous en présente le centième numéro. J'en profite pour vous dire à vous, auditrices et auditeurs, toute ma gratitude pour vos écoutes et vos commentaires. Pour marquer le coup... J'ai eu envie de faire quelque chose de différent. Pas un entretien classique, mais un épisode choral avec plusieurs voix, plusieurs angles et une seule grande question. Cette question, c'est la suivante. Si l'on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement la formation en entreprise ? Qu'est-ce qui a vraiment changé pour les apprenants, pour les équipes L&D et pour les organisations avec l'intelligence artificielle et le digital ? Pour y répondre, j'ai invité 7 experts. Sept regards complémentaires. Philippe Lacroix ouvre le bal. Côté apprenant, il décrit une formation beaucoup plus au fil de l'eau, plus proche du besoin, avec des micro-apports au bon moment. Et surtout, une manière de mesurer la formation qui évolue fortement. Morgane Naud nous emmène ensuite dans les coulisses. L'architecture, l'expérience conversationnelle et le fameux « learning in the flow of work » . Avec Aurélie Vendique, on revient à l'essentiel, le cerveau. Comment concevoir des dispositifs qui renforcent vraiment l'apprentissage, la mémorisation, et qui évitent de basculer dans une délégation cognitive qui nous affaiblit ? Ausha Kerbouch, lui, nous donne une feuille de route très concrète sur 3 à 5 ans. Gouvernance, intelligence artificielle, culture du doute, sobriété et refonte de l'évaluation. Jérémy Lamry met le focus sur les compétences humaines, qui vont compter encore plus. La capacité d'agir, d'apprendre. d'interrogir et de développer les 4 C. Pierre Monclos apporte un regard très lucide sur les choix à faire, les risques perçus, la confiance, l'éthique, la place de l'humain et les arbitrages érafes. Et pour terminer, Denis Christol prend de la hauteur. À quoi ressemble au quotidien une organisation réellement apprenante en 2035, dans un monde sous tension, plus hybride, plus régulé et plus incertain ? Allez, c'est parti ! Un premier avis avec Philippe Lacroix. Bonjour Philippe.
Philippe Lacroix
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors si on se projette en 2030-2035, à quoi ressemble concrètement un dispositif de formation dans une grande entreprise, du point de vue de l'apprenant ? Qu'est-ce qui a vraiment changé par rapport à aujourd'hui grâce à l'IA et au digital ?
Philippe Lacroix
2030, c'est dans quelques années, donc on ne va pas être trop éloigné de ce qu'on connaît aujourd'hui, mais on sait que les choses bougent très vite. Par contre, 2035, c'est dans un paquet d'années. et là on risque d'avoir des transformations assez profondes. Moi, je pense qu'on va doucement aller vers la disparition du dispositif tel qu'on le connaît aujourd'hui, un peu monolithique, pour lequel on consacre un moment plus ou moins important à se former, pour aller vers de la formation diffuse, un peu perlée, au fur et à mesure des besoins. Un peu comme aujourd'hui, quand on découvre une solution logicielle et que les premières interactions qu'on a avec, Donc, c'est des... propositions et des suggestions, d'en faire rapidement le tour et de découvrir les grandes fonctionnalités. Et puis au fur et à mesure qu'on creuse ou qu'il y a des nouveautés ou des mises à jour, eh bien cette sollicitation à découvrir et à se microformer à cette nouvelle solution vient spontanément. Donc moi ce que je pense, c'est que pour tout autre sujet, comme on va avoir de plus en plus, comme on a déjà un bidule connecté à côté de nous, à proximité, branché dans l'oreille ou sous les yeux, et qui va, un peu comme aujourd'hui, mais de plus en plus, nous observer, nous écouter. On va avoir en permanence un outil, un système qui va nous permettre de nous former et de découvrir ce dont on a besoin pour faire des tâches nouvelles dans un nouvel environnement ou mettre en œuvre de nouvelles compétences. Donc je pense qu'assez vite, on va avoir, quoi qu'on fasse, des suggestions qui vont arriver spontanément, qui vont nous proposer des micro-morsos de formation pour acquérir au bon moment la compétence dont on a besoin. Je pense que c'est vers là qu'on se dirige, c'est donc pas la disparition de dispositifs de formation, mais au contraire, sa présence quasi permanente à proximité en fonction de nos besoins.
Gérard Peccoux
Et de ton point de vue, comment les métiers de la formation auront évolué d'ici 2035 ? Est-ce qu'il y a des nouveaux rôles qui vont apparaître ? Quelles compétences les équipes L&D devront absolument maîtriser pour rester utiles ?
Philippe Lacroix
Alors je pense que, justement, comme on l'a constaté dans les dernières années, avec l'arrivée du digital et de l'IA dont on va reparler, une accélération assez forte du besoin de monter en compétences avec des savoir-faire très nouveaux. Je pense que ça a été un peu brutal, on a tous été confrontés. à une sorte d'obsolescence de nos compétences face aux nouvelles qu'il fallait acquérir. Mais je pense qu'on n'a pas atteint un palier où on peut se permettre de dire « bon, là maintenant, on est bon pour quelques années » . Non, je pense qu'au contraire, ce besoin d'acquérir de nouvelles compétences va perdurer. Ce qui veut dire que les équipes LND, si elles fonctionnent comme elles fonctionnent aujourd'hui, ne vont jamais pouvoir faire face aux besoins d'accompagnement des utilisateurs et des apprenants dans l'acquisition de toutes ces nouvelles compétences et connaissances. Ce qui veut dire qu'il va falloir qu'elle délègue. Et donc, les travaux des équipes LND ne vont plus être de constituer des contenus, des parcours, des ressources, mais au contraire d'accompagner les sachants, les experts de leur petit domaine dans la formalisation et la transmission de leur savoir. Qu'ils contribuent à fournir la matière première, les éléments nécessaires à la constitution d'une base de connaissances pour alimenter des systèmes de formation comme ceux qu'on a décrits lors de la pandémie. de ta première question un peu perlée au quotidien. Puis le deuxième volet des activités des équipes L&D, ça va être le pendant, accompagner les apprenants dans leur autonomie à acquérir par eux-mêmes les nouvelles compétences. Pour moi, les équipes L&D vont devoir s'intéresser encore plus à accompagner les experts et les sachants dans la transmission de leurs savoirs et les apprenants dans l'autonomisation de leurs compétences. capacités à apprendre régulièrement, quotidiennement.
Gérard Peccoux
De beaux challenges en perspective. Quand tu regardes ce futur, Philippe, qu'est-ce que les directions de la formation devraient commencer à changer dès maintenant dans leur façon de concevoir les dispositifs pour éviter de faire juste la même chose avec plus de techno ?
Philippe Lacroix
Je pense qu'il y a deux choses à changer. La place de la technologie, ce n'est pas une volonté, elle va apparaître naturellement et spontanément dans les outils et les systèmes qu'on va avoir à utiliser pour former. Donc je ne pense pas qu'on cherche à en mettre plus. Elle va juste être plus présente. Mais ce que je changerais vraiment, c'est deux choses. Le premier, c'est la façon de mesurer la formation. C'est-à-dire, aujourd'hui, grosso modo, c'est du temps qu'on a passé à se former. Et pour moi, il va falloir passer de la notion de temps à la notion d'effort, qui n'est pas du tout la même métrique. C'est-à-dire qu'en fonction de mon niveau initial, du niveau final, et de ma capacité à apprendre, comme on l'a dit précédemment, qui risque d'être... un peu entretenu ou développé, on va mesurer l'effort que j'ai fait à me former. Et puis finalement, la deuxième chose à faire, c'est transformer les moyens d'évaluation. Non pas mesurer le potentiel, mais mesurer le résultat. Le potentiel, c'est ce qu'on fait aujourd'hui. Est-ce que j'ai bien compris ? Est-ce que je sais restituer le résultat ? Est-ce que je sais faire quelque chose ? Donc ça veut dire qu'on va beaucoup plus se concentrer sur ce que l'apprenant a fait plutôt que de le mesurer sur une quantité. Et puis regarder le résultat que ça produit. Et une fois qu'on a changé ces deux façons de faire, qui aujourd'hui sont très difficiles parce qu'elles sont liées aux deux métriques de mesure et de financement de la formation, on se dira, est-ce que Philippe a fait des efforts suffisants pour maintenir et développer ses compétences ? Oui. Est-ce que Philippe a atteint un niveau qui est satisfaisant et qu'on peut mesurer dans l'entreprise ? Oui. Et à ce moment-là, on ne se pose plus la question de savoir s'il faut que je forme plus sur une durée plus longue ou avec plus de contenu, ça sera... est-ce que ma formation est efficace et est-ce que tout le monde contribue à ce qu'elle soit efficace ? Oui, c'est vers ça qu'il faut se tourner et abandonner l'idée de maîtriser la formation en volume.
Gérard Peccoux
D'accord, très clair. Ce que Philippe décrit, c'est un vrai basculement. Une formation moins en bloc, plus continue, plus proche de l'action. Et une logique d'impact qui remplace progressivement la logique de volume. Mais pour que cette promesse tienne, il faut des fondations solides. Des outils, oui, bien sûr. mais surtout une architecture de la donnée et une expérience utilisateur qui ne ressemble plus à une plateforme classique. Justement, on passe dans les coulisses avec Morgane Nau. Philippe vient de nous décrire ce que vit l'apprenant. Si on passe côté coulisses en 2030-2035, à quoi ressemble Morgane l'architecture digitale de la formation d'une entreprise ? Est-ce qu'on parlera encore de LMS, de LXEP ou d'un tout autre paysage ?
Morgan Naud
Eh bien, moi je dirais qu'aujourd'hui, même si je n'ai pas une boule de cristal, je pense qu'effectivement déjà tous ces acronymes vont disparaître. C'est quasiment une certitude. Parce que finalement aujourd'hui, la frontière entre les différents produits, elle est devenue très floue et les éditeurs jouent un peu dessus. Et finalement, ce que recherchent les clients, c'est plutôt des solutions intégrées qui permettent de gérer finalement à la fois la partie diffusion et la partie création. Je pense que tout ça, ça va disparaître et ça va être intégré. Et finalement, si je rapproche un peu ça de l'intelligence artificielle et des enseignements que moi je tire. de ce qu'on vit actuellement. Je dirais que le principal enseignement, pour moi, il n'est pas tant sur la capacité à prédire le prochain mot, finalement, à recracher de la data qu'on a donnée à un LLM. C'est plus autour de l'expérience utilisateur.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Finalement, ce qu'aiment les utilisateurs finaux, c'est ce mode conversationnel, ce mode de chat, où, en fait, je pose des questions, j'ai des réponses, voire j'ai du visuel. J'ai des choses qui sont contextualisées. Et finalement, l'enseignement, et je dirais presque le devenir de la plateforme pour moi, et on militait beaucoup pour ça chez Beelink dès le début de l'entreprise, ce fameux Learning in the Flow of Work, je pense qu'il n'y aura plus de plateforme en fait.
Gérard Peccoux
D'accord.
Morgan Naud
Aujourd'hui, toutes les plateformes, elles sont construites, tu sais, sur un modèle un peu SaaS, en mode site web, où tu organises ton catalogue, tu as un moteur de recherche, etc. Et là, finalement, c'est la centralisation. et l'intégralité du learning qui va passer à travers cette interface conversationnelle. Je ne vois plus de plateforme en tant que telle d'un point de vue utilisateur final. Et je dis ça alors qu'on est nous-mêmes éditeurs de plateforme. Mais on commence déjà à anticiper sur les investissements R&D que finalement, ça ne sert à rien de déployer beaucoup d'argent, de temps et de ressources sur faire des jolies pages d'accueil. Si demain, en fait, ton expérience de learning, elle se joue dans une IA. Néanmoins, je pense qu'il faut conserver une partie un petit peu back-office, qu'on appelle, qui permet quand même d'organiser la data, de la structurer, structurer un catalogue, structurer des processus. Et ça, je pense que c'est utile de continuer un petit peu comme un archiviste ou un bibliothécaire, à continuer d'organiser les choses.
Gérard Peccoux
Super clair. Alors Morgane, tu travailles beaucoup sur la data et l'interopérabilité. Quels sont selon toi les trois éléments techniques ou data absolument indispensables pour piloter les compétences et les parcours à horizon 2030-2035 ?
Morgan Naud
Je dirais déjà, effectivement, c'est vraiment le prolongement de la question précédente. C'est qu'effectivement, il faut structurer sa donnée. Il faut que la donnée, elle soit qualitative, qu'elle soit propre, qu'elle soit taguée, qu'il n'y ait pas de redondance d'entrée dans les catalogues, etc. Donc je pense que, ce que je disais, on va dire un back-office de gestion est toujours nécessaire. Et que du coup, il faut effectivement tout de suite penser à l'interopérabilité. Moi, je pense aussi aux API. Aujourd'hui, effectivement, ne pas se tourner vers un produit qui a été conçu en mode un peu API first.
Gérard Peccoux
Tout à fait.
Morgan Naud
Parce que finalement, sur... tes API, tu vas construire ce qu'on appelle les MCP, donc les nouveaux protocoles d'interopérabilité de l'IA, mais ce n'est qu'une surcouche transactionnelle qui met en forme la donnée d'un système SaaS pour un LLM, et en fait, la plupart du temps, ça se base sur des API. En fait, tu fais ton MCP qui est lui-même une sorte d'API au-dessus d'API de plateforme. Donc ça, je pense qu'effectivement, d'avoir fait ce pari-là et de continuer à miser sur la partie Merci. API, que ça soit pour brancher d'autres SaaS, que ça soit pour brancher un LLM, que ça soit pour brancher d'autres systèmes métiers, etc. Ça, c'est le bon pari. Et il faut savoir que même un client, rien ne l'empêche de développer sa propre API sur l'API de son éditeur. Nous, c'est le cas. On a pas mal de clients qui font ça, par exemple à Deo, Decathlon. Ils viennent appeler finalement les API de Beelink et construisent leur propre soc d'API dessus. Donc ça, je dirais que c'est quand même la bonne pratique. Et la deuxième, effectivement, c'est vraiment de veiller... à la qualité des données. Je vois beaucoup de clients où les années de collaboration se prolongent, etc. Et vient un petit peu, toujours pareil, la question de est-ce qu'on nettoie la plateforme ? Qu'est-ce qu'on archive ? Tout ça. Et je trouve qu'aujourd'hui, finalement, il y a beaucoup de travaux de production et de diffusion. Il y a peu de travaux de data cleaning, de mise en cohérence de la data, d'être sûr que, par exemple, quand tu tags du contenu ou même que tu mets des compétences, Finalement, les compétences, la plupart du temps, c'est une sorte de système un peu de tag sur des ressources. D'être sûr que tu n'as pas une majuscule d'un côté, une minuscule de l'autre et que ça ne fait pas bien la jointure dans tes systèmes. Donc, je dirais de continuer à garder ce focus sur la qualité de la donnée parce que quand tu as une donnée propre, derrière, tu peux la consommer à plein d'endroits différents. Tu peux la consommer dans de la BI, tu peux la consommer dans ton LLM. tu es à peu près sûr d'avoir quelque chose de qualitatif en sortie. Donc ça, je dirais vraiment investissez du temps et capitalisez sur ce que vous avez déjà. On n'est pas à se dire, il faut demain repartir de la page blanche, il faut tout reconstruire de zéro. Nos architectures learning, on a dépensé des millions d'euros à les concevoir. Non, non, elles sont là et je pense qu'elles sont inscrites dans le temps, même si elles vont évoluer. Donc ça. Et finalement, je ne parle pas beaucoup des normes. Tu sais, dans notre métier, il y a plusieurs normes.
Gérard Peccoux
Oui, tout à fait.
Morgan Naud
Les XAPI ou autres. Je crois que dans ton podcast précédent, on avait déjà parlé d'XAPI. Oui,
Gérard Peccoux
absolument, tout à fait.
Morgan Naud
Je t'avais dit que malheureusement aussi, c'est pareil. En fait, ce standard, il peine à s'imposer parce qu'il y a des enjeux économiques des éditeurs qui font qu'ils ont tout intérêt à ce que ce standard-là ne s'impose pas. Et ça, je pense que ça va évoluer.
Gérard Peccoux
Oui, ça va tomber.
Morgan Naud
Grosso modo, tu avais deux mondes d'éditeurs. Tu avais les éditeurs très intégrés, les Workday, Oracle, SAP, Cornerstone, tous ces gens-là. Le but du jeu, c'est de faire venir l'utilisateur dans la plateforme et qu'il n'en sorte pas, en fait.
Gérard Peccoux
Oui.
Morgan Naud
Et de sceller des modules. Et on voit que ça a quand même bougé d'un point de vue mindset. Ces gens-là se sont dit, Si on ne s'ouvre pas sur l'extérieur, si on ne s'ouvre pas sur l'interopérabilité, si on ne s'ouvre pas aux IA, si on ne s'ouvre pas aux systèmes clients, aux LLM, ça va être compliqué pour nous finalement, on risque de se faire disrupter. Et donc on va vers des modèles de plus en plus ouverts, qui redonnent quelque part le pouvoir aux clients d'organiser ces systèmes comme ils le souhaitent. Et ça c'est plutôt pas mal, c'est plutôt pas mal. À un moment aussi, on parle beaucoup de souveraineté de la donnée, de choses comme ça.
Gérard Peccoux
J'ai une dernière question pour toi, qui est finalement la continuité également de la deuxième. Si un DRH ou un directeur de formation veut préparer dès aujourd'hui son écosystème learning pour 2030, quelles sont les premières décisions structurantes qu'il devrait prendre et à l'inverse, quelles sont les erreurs qu'il devrait arrêter de commettre ?
Morgan Naud
Déjà d'une, il faut penser à l'obsolescence de tout ce qu'on fait. On parlait même, et toi tu l'as vu chez Calimedia, l'obsolescence du contenu que tu crées.
Gérard Peccoux
Tout à fait. De dire,
Morgan Naud
en fait je le crée, mais demain je vais peut-être le mettre à la poubelle. Et donc finalement, je dirais que c'est plutôt un mindset et une approche. D'ailleurs je vous conseille le livre Test and Learn d'Adilson
Gérard Peccoux
Porche. Je mettrai le lien en commentaire.
Morgan Naud
Qui est l'ancien CLO de Carrefour. Et voilà, de continuer à être dans un mindset d'autoriser l'erreur. et d'être dans un mindset de prototypage de choses. Là, on est encore dans une période où on se cherche. Je pense qu'il y a plein de choses qu'on a mises en place avec l'IA hier qui vont être obsolètes demain. Même la manière dont on a conçu les agents, etc., ça évolue tellement vite qu'en fait, il ne faut pas investir énormément d'argent dans une période de frugalité, de resserrage. Finalement, des budgets, ce n'est pas plus mal. de conserver cette approche de prototypage parce que tout ce qu'on fait aujourd'hui peut être mis à la poubelle demain et de s'autoriser de tester des choses. Donc ça, c'est le premier point. Et le deuxième point, je dirais, tout ce qui est investi sur la qualité de la donnée, ça, ça va perdurer. Aujourd'hui, même sur les données, les sets de données qui entraînent les modèles, quand tu veux faire des modèles spécialisés, il y a beaucoup de bruit. beaucoup de données non qualitatives et finalement tu travailles sur des corpus de données tellement énormes qu'en fait on essaye de faire disparaître l'incertitude sur des gros volumes de données. Aujourd'hui les entreprises elles n'ont pas ces data sets là sur leur catalogue ou autre donc de ne pas se lancer dans des choses qui sont trop grande. Le sujet du moment, depuis quelques temps, c'est la skill-based organization. C'est toujours pareil. J'ai monté mon référentiel de compétences, etc. Combien de fois je dis, le temps que vous le montiez, il va être obsolète et ça ne sert à rien. Même les métiers pour lesquels la jointure entre le métier et les compétences, elle va être obsolète. Donc, il faut se concentrer sur les 80-20. Je veux dire, quand je fais quelque chose, c'est quoi la représentativité de 80% de mes métiers dans mon organisation ? Je vais me concentrer là-dessus. Je ne vais pas vouloir faire la copie parfaite dès le premier jet. Je vais vouloir faire des choses jetables. Et finalement, le peu d'effort que je vais investir, je vais l'investir dans la qualité de la donnée. Ce n'est pas une réponse en mode « il faut faire ça » , mais c'est une réponse en mode « comme on ne sait pas ce qu'il faut faire, on va essayer de tout de suite gommer une partie de l'incertitude » .
Gérard Peccoux
Avec Morgane, on voit bien où ça va. Une expérience beaucoup plus conversationnelle, plus intégrée au travail, et moins dépendante des acronymes qu'on adore empiler. Maintenant, je veux qu'on se pose une question simple. Même si la techno est parfaite, est-ce que l'apprentissage suit vraiment ? Et pour ça, on a besoin d'un regard scientifique côté cerveau, côté mémorisation, côté attention. On enchaîne avec Aurélie Van Dyck. Bonjour Aurélie.
Aurélie Van Djick
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On parle beaucoup de technologie, mais le cerveau, lui, ne change pas. Si tu devais décrire un parcours de formation en 2035, vraiment aligné avec ce que l'on sait de la consolidation de la mémoire, ça donnerait quoi en termes de rythme, de format et de lien avec le travail, Aurélie ?
Aurélie Van Djick
Déjà, je me suis dit, repartons du processus de consolidation, de mémorisation. Et finalement, quels sont les éléments clés qui ressortent ? C'est vraiment le fait que... pour que ce processus de mémorisation soit optimal, il faut partir de l'encodage, de ce premier temps. Donc c'est le moment où on va capter vraiment les informations et donc l'encodage est essentiel à l'apprentissage. Et l'attention joue un rôle clé dans cet encodage. Et donc selon nos pratiques, notre cerveau va être plus ou moins entraîné à vraiment se concentrer, à être vraiment mobilisé. Et donc c'est important d'en tenir compte dans nos propositions pédagogiques. Parce que finalement, si on est habitué à plutôt aller dans le contenu à un autre, donc plutôt à shifter, plus que d'avoir des activités de concentration profonde, notre cerveau va être plutôt entraîné vers cela, plutôt que vers des concentrations profondes. Donc ça veut dire que nous, dans nos formats pédagogiques par exemple, il faut en tenir compte et peut-être aller vers des formats plus courts, comme le micro-learning, comme des vidéos plus courtes, comme des quiz, du coup peut-être un peu plus court, des podcasts par exemple. Donc ça montre vraiment l'intérêt des formats courts. court et l'importance bien sûr dépose pour laisser moins de place aux distracteurs et se dire que pendant ce temps court je vais être 100% concentrée et comme ça au moins mon encodage et donc mon apprentissage sera meilleur. Ensuite, on parle dans le processus de mémorisation, il y a donc l'encodage, le stockage et la récupération. C'est comment je vais aller récupérer en mémoire les informations. Et en fait cette récupération va être optimisée si j'ai plusieurs indices de récupération et si je réactive Merci. plusieurs fois le même contenu d'apprentissage, mais de différentes façons. D'où l'importance. On le sent beaucoup déjà dans les tendances, dans les baromètres. On parle beaucoup de multimodalité. C'est exactement au cœur. C'est vraiment se dire, je vais utiliser plusieurs modalités pédagogiques pour faire passer des messages clés proches, ou divers messages clés, bien sûr. Et le fait d'avoir cette diversité de modalités va favoriser cette récupération et cette réactivation aussi, et donc l'ancrage. en mémoire. Quand je parle de multimodalité, je parle par exemple d'aborder le même contenu avec une infographie, une vidéo, un podcast, un workshop. Utiliser diverses modalités et comme ça, ça permet d'ancrer vraiment les apprentissages dans la durée et que peut-être je vais me rappeler un peu plus de ce que j'ai entendu dans le podcast ou peut-être plus de ce que j'ai vu dans l'infographie, ça me parlait plus. Peu importe finalement, vu que tout tournait autour d'un ou plusieurs messages clés. et donc en fait je vais avoir comme ça plusieurs sources de récupération. Également, par rapport à cette activité de récupération en mémoire, ce processus, on s'est rendu compte que plus il est coûteux cognitivement et meilleure sera ma mémorisation. Et donc par exemple, si je propose un QCM où j'ai une question et plusieurs possibilités, et bien finalement ça va être moins coûteux que si on me pose une question et que je dois aller chercher seule l'information, donc une question plus ouverte ou un cas pratique. on se rend compte que le rappel indicé, donc un QCM, avec donc des indices, finalement c'est moins coûteux, mais c'est quand même bien. Mais du coup, si j'utilise en plus une façon de récupérer en mémoire plus coûteuse, comme une question ouverte, comme un cas pratique, comme une reformulation, et bien finalement ça va me demander plus d'efforts cognitifs, ça va encore plus renforcer la mémorisation, donc c'est encore mieux. Donc voilà des pistes. Et également, une autre chose, pour être également vraiment dans cette veine 2030-2035, donc naturellement en tout cas en parlant d'IA, pour optimiser également le processus de mémorisation, le processus d'apprentissage, c'est important d'étaler l'apprentissage et de réactiver donc de plus en plus espacé, pour qu'à chaque fois je sois mobilisée, que je sois attentif, et que mon attention ne baisse pas au fur et à mesure. Par exemple là, je peux très bien utiliser l'IA pour lui demander de me planifier des tâches, me planifier des mails, en tout cas, m'aider dans cette réactivation. Un dernier volet sur l'IA et donc dans le parcours d'apprentissage, l'adaptive learning. L'adaptive learning, c'est ce qui va permettre d'adapter le contenu d'apprentissage en fonction de mon niveau d'apprentissage, en fonction de mon niveau initial. Et donc, finalement, l'IA joue un rôle clé là-dedans. Elle va nous permettre de proposer des quiz adaptés qui vont me permettre de tester et également des ressources adaptées qui vont me permettre progressivement d'augmenter la complexité de ce que je vais avoir à apprendre et donc comme ça avoir une progression pédagogique qui va me permettre de monter en compétence progressivement. Du coup cet adaptive learning sera vraiment présent à mon sens et cette multimodalité et plutôt donc des formats courts seront plutôt présents en 2030 alors 35 c'est un peu loin mais voilà en tout cas je verrai vraiment ces éléments clés et donc le rappel libre donc plutôt des éléments de questions. ouvertes pour optimiser l'apprentissage, la mémorisation.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour cette réponse qui était très claire. Comment tu vois l'articulation idéale entre présentiel, distanciel, synchrone, asynchrone et formation en situation de travail pour optimiser la mémorisation dont on vient de parler et le transfert dans ce futur proche ?
Aurélie Van Djick
Pour moi, vraiment, chacune de ces modalités aura encore leur place demain, parce que finalement, chaque modalité a son importance, mais à différents niveaux. Et l'idée, c'est que chacune de ces modalités ne soit pas choisie juste pour des raisons logistiques, c'est plus facile, mais du coup, que ce soit vraiment se dire, mais en fait, quelle est la raison cognitive, en tout cas, que cette modalité va remplir, va servir dans le processus d'apprentissage, et au regard de cette fonction cognitive, du coup, comment je vais choisir la bonne modalité qui va bien. Le présentiel aura, à mon sens, encore tout son sens, parce qu'on voit bien que les nouvelles générations ne délaissent pas du tout cette modalité. On sent bien qu'il y a quand même une tendance à un retour vers du présentiel, parce qu'on voit bien qu'il y a un rôle clé dans l'apprentissage collaboratif, par exemple. Il y a une dimension sociale qui est clé dans la motivation et dans le processus d'apprentissage, notamment par ses pairs. Le présentiel joue quand même un rôle clé et également, c'est vraiment un moment propice. aux mises en pratique, par exemple aussi pour l'acquisition de compétences comportementales complexes qui peuvent décister vraiment d'être guidées et de recevoir des feedbacks. Donc vraiment, dans ces cas-là, par exemple, le présentiel joue un rôle clé et donc peut être utilisé en se disant « Ok, là j'ai vraiment besoin d'avoir un temps collaboratif, un temps d'échange, miser vraiment sur cette motivation sociale et également parce que j'ai besoin de monter en compétence sur un élément pratique, clé, complexe. » Là, le présentiel a tout son rôle à jouer. On cite... le distanciel. Donc le distanciel synchrone a également tout son sens. Il a tout son sens parce qu'il permet de proposer des formats courts pour cibler une compétence, comme au travers d'un workshop. Également, des modules distanciels synchrones peuvent être utiles pour faire des recs après des mises en pratique en situation de travail ou par exemple aussi pour revenir sur une notion et l'aborder d'une nouvelle façon. Aussi, une masterclass qui peut être proposée en classe virtuelle et donc pendant laquelle un expert reconnu intervient et va vraiment partager sa pratique. Donc ça peut être vraiment pleinement complémentaire. D'un formateur qui est intervenu pendant deux jours, je vais faire intervenir un expert qui va apporter des éléments, des éclairages complémentaires. L'asynchrone également joue un rôle central dans la consolidation parce qu'on peut l'utiliser en amont, avant, pour commencer à sensibiliser les participants, les apprenants à une notion et également ensuite permettre Merci. dans la durée, on parlait tout à l'heure du fait de maximiser la mémorisation, l'apprentissage, parce que je vais réactiver dans la durée et espacer progressivement, la synchrone permet ça facilement en proposant des quiz, des questions ouvertes, des simulations courtes, des mini-cas pratiques, et donc qui permettent comme ça de maximiser la mémorisation et qui vont être plus efficaces qu'une simple relecture. Donc vraiment, c'est vraiment super important. Et chacun de ces temps va être essentiel pour préparer au transfert et inviter l'apprenant à se projeter parce qu'il va se placer dans des contextes concrets. Je vais l'inviter à se mettre en pratique, à réfléchir à comment il va appliquer ça demain. Donc voilà, également, chacune de ces modalités, la façon dont on va l'animer va également jouer un rôle clé dans le transfert qui est clé pour l'apprentissage.
Gérard Peccoux
Super Aurélie, merci pour encore une fois ces explications très complètes. Dernière question que j'ai à te poser, on voit aussi arriver de nouvelles études sur l'impact de l'intelligence artificielle sur le cerveau. Je pense par exemple à cette étude non encore validée par les pairs du MIT, Your Brain on ChatGPT, qui parle de dettes cognitives chez des étudiants qui réalisent des essais avec un assistant IA comme ChatGPT, où on observe une d'une activité cérébrale plus faible, une moins bonne mémorisation et une moindre appropriation de leurs textes, alors même qu'ils ont l'impression que tout est plus facile. L'étude est encore en préprint, donc à prendre avec prudence, mais elle fait beaucoup parler. En tant que spécialiste des neurosciences, comment tu lis ce type de résultats ? Et surtout, qu'est-ce que cela doit changer très concrètement dans la façon dont on intégrera l'intelligence artificielle dans les dispositifs de formation d'ici 2030-2035, pour éviter justement cette dette cognitive ?
Aurélie Van Djick
Gérard, cette étude est vraiment passionnante, et comme le disent les auteurs, c'est vraiment une étude préliminaire, avec donc peu de participants, 54, et vraiment sur une tâche spécifique, l'écriture d'un essai. Donc voilà, ça pose déjà des réflexions, parce qu'en plus, il y a vraiment une utilisation grandissante de l'IA. Mais c'est vraiment un début. Et donc l'idée, c'est vraiment de poursuivre les recherches qui sont initiées par cette étude. Maintenant, comme tu l'y disais très justement, en effet, donc il y avait plusieurs groupes de participants. et on voit qu'en externalisant comme ça régulièrement des efforts cognitifs, là en l'occurrence donc rédiger un essai, finalement notre cerveau va moins s'activer et du coup va être moins engagé cognitivement. Et en plus, ça va être associé à un traitement plus superficiel qui ne permettra pas une appropriation des contenus. Donc ça nous alerte par exemple sur des impacts potentiels à long terme qui peuvent affecter nos capacités de mémorisation, de réflexion, comme cela a été le cas par exemple pour le calcul mental et la calculatrice. Voilà, maintenant, si on nous demande de faire du calcul mental, on peut être un peu moins entraîné parce que, naturellement, on va utiliser la calculatrice. Ou quand on nous demande des éléments de l'histoire, on peut être moins entraîné parce qu'on sait que tout est disponible sur Internet. Donc là, c'est typiquement ça. Comme mon cerveau, il a plutôt tendance à fonctionner à l'économie, si je l'entraîne à lui déléguer, finalement, toutes mes tâches un peu de réflexion, de créativité, de traitement cognitif profond, si je les délègue à l'IA, finalement, je vais moins développer ses capacités. et non... En effet, sur le long terme, ça peut être un peu embêtant. Et ce qui est intéressant, c'est que ces auteurs, ils ont proposé une quatrième session au groupe, donc par exemple au groupe qui avait dû réaliser l'essai uniquement avec leur capacité cérébrale propre pendant les trois sessions précédentes. Et à la quatrième, donc ils ont ajouté, ils leur ont proposé d'utiliser donc l'IA. Et là, les performances sont vraiment meilleures et elles montrent quand même une très bonne connectivité neuronale. en comparaison au groupe qui a utilisé l'IA les trois précédentes sessions. Et à la fin, on lui demande de rédiger par ses propres capacités cognitives, donc par ses propres capacités, de rédiger un essai. Et là, vraiment, les performances étaient moindres. Donc, ça montre une des bonnes pratiques, par exemple, que l'on peut en déduire de ces résultats complémentaires. C'est par exemple de se dire, tiens, avant de questionner l'IA, je vais moi-même brainstormer, réfléchir. Je vais poser les éléments déjà sous la forme d'une carte mentale ou je ne sais mais... je vais déjà amorcer un travail de réflexion et du coup lancer mes capacités cognitives de réflexion avant de naturellement déléguer à l'IA. Ça me paraît vraiment important pour ne pas perdre et ne pas affaiblir ces capacités cognitives de réflexion. Également, ça va permettre aussi de développer encore plus notre esprit critique parce que finalement, si moi-même j'y ai réfléchi, j'ai pensé à ça, j'ai pensé à ça... Et quand l'IA me propose une réponse, je vais me dire, ah ben en fait, je n'avais pas pensé à ça. Donc déjà, ça peut m'ouvrir des perspectives. Donc en ça, moi, je suis convaincue que l'IA peut aussi développer notre créativité, nous donner des idées complémentaires. Donc je suis convaincue que ça peut avoir une plus-value. Mais ce qui est important, c'est déjà nous de réfléchir en amont et en plus d'avoir un esprit critique lorsque je vais recevoir les réponses de l'IA. Donc ça, ça me paraît vraiment important. Également, quelque chose qui me paraît très intéressant, c'est d'utiliser l'IA pour challenger nos idées, nos réponses, nos propositions, nos productions. Parce que finalement, je peux très bien dire, ben voilà, j'ai produit ça, qu'est-ce que tu en penses ? Peux-tu me donner ton avis ? Qu'est-ce que tu vois comme autre volet que je n'ai pas exploré ? Et finalement, challenger nos productions et l'enrichir avec un autre regard. Bien sûr, ça n'enlève pas la possibilité, lorsqu'on l'a, de demander un avis de nos pairs. demander un avis extérieur, donc d'un humain, pas juste d'une IA. Bien sûr, c'est également très précieux et donc c'est complémentaire aussi.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Aurélie pour toutes ces explications.
Aurélie Van Djick
Merci beaucoup Gérard de tes questions super intéressantes.
Gérard Peccoux
Ce que j'aime beaucoup dans l'approche d'Aurélie, c'est que ça remet les pendules à l'heure. Apprendre, ce n'est pas juste accéder à une réponse, c'est s'engager cognitivement, pratiquer, réactiver et garder la main. Reste une question, comment on équipe concrètement les formateurs et les ingénieurs pédagogiques pour qu'ils puissent utiliser l'intelligence artificielle et les outils digitaux sans tomber dans ces pièges, et au contraire en renforçant l'apprentissage ? Pour en parler, j'accueille Rochane Kerbouch qui accompagne au quotidien ses professionnels sur le terrain. Bonjour Rochane
Rochane Kherbouche
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors Rochane, si on se place en 2030, j'aimerais que tu nous racontes la journée d'un formateur ou d'un ingénieur pédagogique qui travaille avec son environnement intelligence artificielle personnel. À quoi ça va ressembler très concrètement du matin au soir ?
Rochane Kherbouche
J'aime bien les métaphores. L'IA, c'est un exosquelette pour l'esprit. Concrètement, elle démultiplie la capacité à traiter des tâches complexes. Mais si on la laisse faire, elle fabrique surtout... de la paresse bien présentée. Si on imagine la journée en 2030, le matin, allez, on va découper ça en trois phases, le matin, l'IA accélère la conception à travers des plans, des variantes, des quiz, des études de cas, des adaptations pour, par exemple, tout ce qui est français langue étrangère, et puis l'accessibilité. Elle fait sauter, finalement, la page blanche, puis elle ouvre un autre problème, ce qu'on appelle aussi, dans les métaphores, le contenu beige. C'est quoi le contenu belge ? C'est-à-dire qu'en fait, finalement, il y a quelque chose d'écrit, mais il faut l'améliorer. Donc, le rôle de la formatrice ou du formateur, c'est d'empêcher cette standardisation, d'injecter du réel, de l'exigence, de la nuance, de l'émotion, et surtout des pédagogies actives qui obligent à penser, pas à recopier. Donc, voilà, pendant la séance, Lya joue un rôle de stagiaire. J'aime bien aussi cette métaphore, stagiaire brillant, mais mythomane. Ça veut dire quoi ? Ça veut dire qu'elle répond vite, souvent bien, mais parfois faux, parfois très faux, avec aplomb. La formatrice, elle va garder la main sur ce que la machine ne sait pas faire proprement, en l'occurrence cadrer le sens, gérer la dynamique humaine, faire produire des raisonnements, provoquer aussi l'argumentation et puis organiser ce qu'on appelle le conflit cognitif qui soit utile. Après, l'après-midi, l'IA va automatiser le suivi. La synthèse, les signaux faibles, comme par exemple les décrochages, les incompréhensions, les besoins de remédiation. Et puis l'évaluation se renverse, moins de culte du rendu final, plus de preuves de démarche. Ce qu'on dit, on ne fait plus attention aux produits, mais plutôt au processus. On regarde comment l'apprenant ou l'apprenante a piloté l'IA, ce qui a été vérifié, corrigé, peut-être même justifié. Et donc la compétence devient le jugement. et pas le contenu ou le PDF. Voilà.
Gérard Peccoux
D'accord, super réponse. Alors, beaucoup d'organisations se posent la question des garde-fous. S'il ne fallait mettre en place qu'une seule règle ou un seul dispositif éthique prioritaire pour encadrer l'usage de l'intelligence artificielle en formation, lequel recommanderais-tu ? Je sais que tu es la bonne personne, puisque tu animes un fil WhatsApp super intéressant dans lequel ces questions sont beaucoup abordées.
Rochane Kherbouche
C'est vrai qu'on a beaucoup de pédagogues et de... technopédagogue au sein de cette communauté. Et en fait, moi je dirais que le dispositif prioritaire, c'est vraiment un contrat pédagogique. Il faut qu'il soit explicite, il faut que la responsabilité, la transparence soient vraiment intégrées, parce que comme je disais tout à l'heure, le stagiaire mythomane, faire confiance, c'est vraiment un hobby dangereux. Et donc en fait, ce contrat fixe par activité, ce qui est autorisé, ce qui est conditionnel, ce qui est interdit, il impose la documentation du processus. au niveau de l'évaluation, les traces de requêtes, les décisions, les vérifications, les sources, les corrections, les raisons des choix. Pas pour fliquer, mais vraiment pour déplacer l'attention vers la pensée. Et donc l'objectif, c'est empêcher l'IA de devenir, comme on dit, une béquille cognitive et forcer la compétence centrale, doutée, contrôlée, arbitrée. Et puis pour finir, je dirais... aussi un bonus stratégique. Ce contrat réduit la nouvelle fracture culturelle. On parle de fracture numérique, mais avec l'IA, je pense que c'est plus une fracture culturelle qui va s'opérer et donc ça évite un monde où l'élite, les privilégiés qui vont monter en compétence, qui vont commander à l'IA pendant que la masse, malheureusement, risque, alors ça c'est vraiment un risque pour moi, risque d'obéir sans comprendre. d'utiliser l'IA de façon un peu machinale.
Gérard Peccoux
Dernière question, Rochane . Si une direction de la formation veut organiser sur 3 à 5 ans la montée en compétence de ses équipes sur l'intelligence artificielle, Par quoi elle doit commencer et quelles sont pour toi les grandes étapes à surtout ne pas rater ?
Rochane Kherbouche
Alors, 3 à 5 ans. On va essayer de découper tout ça peut-être en 3 phases. Tout d'abord, le principe de pilotage, il y a un principe hyper important. Il ne faut pas utiliser un 38 tonnes pour livrer une pizza. Quand je parle de ça, je parle de sobriété numérique, un bon outil, une bonne tâche pour un bon niveau de risque. Ça, c'est vraiment important. Alors, l'année 1 et 2, pour moi, il y a les fondations. la gouvernance, les règles de données. tout ce qui est sécurité, chartes d'usage. Par exemple, là où je travaille, on a commencé par une charte d'intelligence artificielle. Ensuite, la littératie IA pour tout le monde, vraiment pour ne pas éliminer, mettre sur le carreau des gens. Et puis, voir un peu parler des limites, des biais, des vérifications, le prompt engineering, la pratique des promptes, et surtout, surtout, la culture du doute. L'IA, c'est cadré comme un exosquelette, pas comme un cerveau de remplacement, comme je le disais tout à l'heure. Ce que je voulais dire également, c'est que l'enjeu... de la formation, de l'éducation à l'ère de l'IA, n'est vraiment pas technologique, c'est plutôt humain, fondamentalement humain. Alors ça, c'était l'année 1 et 2. L'année 2 et 3, je dirais qu'il faudrait passer à l'intégration par métier. Ça veut dire prendre des cas d'usage concrets, du co-design sur le terrain, de la capitalisation des retours d'expérience. Puis côté pédagogique, il faut déployer des scénarios avec des pédagogies actives et une refonte progressive des évaluations, qui est un thème hyper important. Des consignes qui vont exiger la justification, la traçabilité, la critique, et pas juste une production propre. Ça, c'est pour l'année 2-3. L'année 4-5, je dirais que la transformation va devenir normalement maîtrisée. L'industrialisation des usages validés. L'intégration technique, elle peut être sécurisée, si nécessaire, bien sûr. Et puis, peut-être la mesure d'impact sur les trois axes qualité d'apprentissage. L'équité, comme je disais tout à l'heure, l'équité par rapport à la fracture culturelle, et puis l'efficacité opérationnelle. Voilà, ces trois axes me paraissent fondamentaux. Et peut-être, pour la direction, il faudrait qu'ils prennent en compte, je terminerai encore par cette métaphore, que le diplôme est obsolète. Le diplôme, il va devenir plutôt un visa touristique. Il expire vite, il se renouvelle en continu. Et la vraie valeur, c'est justement cette capacité à apprendre, à désapprendre. et puis à juger correctement avec des outils qui changent. On le voit tous les six mois.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup, Rochane. On voit bien avec toi qu'en 2030, un formateur qui n'a pas apprivoisé son environnement intelligence artificielle sera un peu comme un formateur resté au rétro-projecteur et qu'il faudra aussi des garde-fous solides. Merci vraiment pour avoir participé à cet épisode spécial.
Rochane Kherbouche
Merci à toi, Gérard.
Gérard Peccoux
Je t'en prie. À très bientôt, Ausha. Merci. Rochane nous a donné une méthode, presque une trajectoire, fondation, inration par métier, puis industrialisation maîtrisée, et un message clé, l'enjeu est humain autant que technologique. J'aimerais maintenant que l'on fasse un pas de côté et que l'on parle non plus des outils mais des humains qui vont vivre tout cela. Quelles compétences faudra-t-il avoir développées pour naviguer dans ces futurs possibles ? Pour répondre à cette question, je suis ravi de retrouver Jérémy Lamry. Bonjour Jérémy.
Jérémy Lamri
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
Alors, tu travailles depuis longtemps sur les compétences du 21e siècle, les soft skills. Pour un DRH ou un responsable formation qui nous écoute, comment tu définirais ces compétences-là en te projetant en 2030-2035 ? En quoi ce sont des capacités d'adaptation indispensables et pas seulement des qualités sympas ?
Jérémy Lamri
Merci pour la question et c'est vrai qu'on la retrouve de plus en plus. Et si on doit faire simple, je dirais que les personnes doivent développer Toutes les capacités qui leur permettent d'agir par eux-mêmes et pour eux-mêmes. Ce concept, c'est ce qu'on appelle la gentilité. Et ça veut dire qu'on est capable d'apprendre, de réfléchir, d'interagir par soi-même. Ça, c'est très important, ça veut dire en termes de compétences, si on le traduit, créativité, esprit critique, communication, collaboration. C'est par exemple ce qu'on appelle les 4 C, les fameuses compétences du XXIe siècle. Mais là où ça devient plus intéressant, c'est se dire, OK, on sait quelles compétences il faut, mais comment on les développe ?
Gérard Peccoux
Tout à fait. Dans ton livre 2040, tu proposes plusieurs futurs possibles, plus ou moins technologiques, plus ou moins centrés sur les communs. Si l'on applique ces scénarios au monde de la formation en entreprise, qu'est-ce que cela change dans la manière de penser le développement des compétences des collaborateurs ?
Jérémy Lamri
Alors déjà, on a tendance depuis plus de 50 ans à penser la formation comme un pas de côté par rapport au travail. De manière générale, quand on se forme, on sort du travail pour se former, puis on revient dans le travail. De plus en plus, on se rend compte que déjà, on n'a plus le temps de faire ça. Et surtout que c'est de moins en moins pertinent. Parce que... Ce qu'on apprend dans une classe, c'est plutôt théorique, ce sont plutôt des connaissances, alors qu'on a besoin de raisonner en situation. Donc ce qui est en train de changer, c'est vraiment cet apprentissage qui doit être fait de plus en plus en situation de travail. Il y a de plus en plus de méthodes qui se développent dans ce sens-là, et c'est de plus en plus important parce qu'on peut de moins en moins théoriser finalement les compétences, parce que celles dont on a besoin, elles ne sont pas tant techniques que situationnelles. Et donc ce sont des compétences pour lesquelles on doit être capable d'analyser son environnement, on doit être capable de réfléchir en temps réel. Et donc, comme je l'ai dit tout à l'heure, on doit être capable d'apprendre, de réfléchir et d'interagir, tout ça dans une situation de travail donnée. Donc, il faut s'entraîner dans des situations de travail. Et c'est un petit peu à ça que ressemblera beaucoup le monde du travail demain et globalement notre société aussi, des apprentissages beaucoup plus constants. Quand on parle de société apprenante ou d'entreprise apprenante, c'est notamment ça que ça veut dire. Ça veut dire que quand on travaille, il y a également une phase de réflexivité où on va réfléchir sur ce qu'on a bien fait, mal fait et puis amélioré au fur et à mesure. beaucoup plus de choses peut-être en binôme ou même avec de l'IA qui est capable de nous aider, de commenter ce qu'on fait. Donc tous ces sujets-là vont profondément transformer ce que veut dire se développer parce que ça touchera aussi bien nos compétences à proprement parler que des retours sur qui on est, comment on se comporte et nos postures. Et donc ils vont aller chercher des choses beaucoup plus profondes sur nous-mêmes. Et ça, je pense que ça va être la grande révolution des 20 prochaines années.
Gérard Peccoux
D'accord Jérémy, c'est très très clair. Et je partage vraiment ce que tu viens de dire. Pour les équipes formation et les DRH qui doivent arbitrer entre des investissements dans l'intelligence artificielle, dans des plateformes, dans des contenus ou le développement des soft skills, par où tu leur conseilles de commencer dès maintenant pour que leur collaboratoire soit vraiment armé à l'horizon 2030-2035 ?
Jérémy Lamri
Quel que soit le sujet, toujours commencer par les bonnes pratiques. Commencer par l'outil, ce n'est pas une solution. Parce qu'en fait, l'outil, la technologie de manière générale, Ça sert à augmenter des pratiques. Et donc, si ce n'est pas des bonnes pratiques qu'on augmente, on n'a aucune idée de ce qu'on va avoir à la fin. Donc, il faut déjà commencer par redéfinir les pratiques. Ça veut dire quoi travailler ? Ça veut dire quoi former ? Ça veut dire quoi développer ? Comment on le ferait à la main ? Qu'est-ce qu'on peut faire de mieux ? Et après, on se pose la question de comment la technologie vient augmenter ou modifier ça. Mais il y a tout un travail qu'on peut faire avant même d'avoir accès à tous ces outils, cette intelligence artificielle et tout ça. C'est se poser vraiment sur ce qu'on est censé faire. que ce soit sur des référentiels métiers, que ce soit sur des manières de recruter, que ce soit sur des manières de former.
Gérard Peccoux
Un très grand merci Jérémy. Tu nous rappelles que la priorité, c'est de muscler notre capacité à agir par nous-mêmes, tu as parlé d'agentivité, et de la développer au plus près du réel en situation de travail, avec des temps de recul et de feedback. Et que l'IA ne doit jamais être le point de départ, elle doit venir augmenter des pratiques déjà solides. Mais dans une entreprise, il y a une réalité qui arrive très vite. Comment on choisit les bons projets ? Comment on crée la confiance ? Et comment on évite les fausses bonnes idées ? Pierre Monclos, qui est mon prochain invité, va poser un regard lucide côté ressources humaines et stratégie. Bonjour Pierre.
Pierre Monclos
Bonjour Gérard.
Gérard Peccoux
On a beaucoup parlé des promesses de l'intelligence artificielle. Tu observes aussi la réalité des projets dans les entreprises. Quand tu te projettes en 2030-2035, qu'est-ce qui restera vraiment de la vague IA ? appliqué à la formation ? Et qu'est-ce qui aura disparu, à ton avis, parce que finalement, cela n'aura pas tenu ses promesses ?
Pierre Monclos
Pour moi, déjà, il y a quand même une chose qui est certaine, qu'on peut déjà constater. En ce moment, on a un sursis. Il y a plein de choses qui marchent en formation quand on amène de l'IA, grâce à l'effet « waouh » . Un peu comme au début des MOOC, où on se disait « j'ai accès gratuitement à un cours de Harvard » . Et même si le cours n'était pas très qualitatif, l'enthousiasme et les émotions que générait le fait d'accéder à quelque chose de... totalement nouveau et qu'on pensait inaccessible générer de l'engagement. Je pense qu'on a un peu la même chose, typiquement quand on discute avec un tuteur IA qui nous aide à mettre en pratique 24h sur 24, quand on veut, qui corrige nos activités, qui synthétise ce qu'on a compris, qui nous dit « Tiens, d'ailleurs, toi, tu devrais continuer à te former là-dessus. » Ça, ça crée de l'enthousiasme et un engagement qui ont du mérite. Ça ramène les gens et l'engagement en formation et qui ont un inconvénient, c'est que ça nous aveugle sur ce qui va rester à horizon 2030, 2035, voire même un petit peu plus tôt. Moi, je pense que Quand les apprenants se seront habitués, c'est là qu'il va y avoir un tri assez sévère dans les usages. Et je pense que ce qui va rester ou pas rester, ça pourrait être assez contre-intuitif. Je te donne deux exemples. Il y a beaucoup de débats sur les avatars IA. On sait que dans l'e-learning, les avatars, ça a déshumanisé la formation, c'était la cata, très très très faible taux d'engagement. Là aujourd'hui, on peut avoir des avatars IA incroyables, qui ressemblent à une personne qui existe ou non. qui peuvent nous faire des cours sur n'importe quoi dans toutes les langues, de manière très personnalisée. Moi, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation professionnelle, parce que ça déshumanise et qu'on a besoin d'humains en formation, comme on le dit depuis la nuit des temps. Mais je ne vais pas te parier un resto, parce que je pense que pour certains publics ou sur certains thèmes, c'est peut-être ce qui va marcher le mieux. Alors, certains publics, ce n'est pas forcément... Souvent, on peut se dire « Tiens, peut-être les jeunes générations seront plus enclines à ça. » Si ça se trouve, ça va être le contraire. Ce sera plutôt les... les plus vieilles générations qui seront un peu plus impatientes parce qu'elles disent c'est bon moi j'ai déjà suivi beaucoup de formations maintenant je veux aller droit au but et je veux que l'avatar réponde exactement à mes questions à moi en tenant compte de tout mon parcours donc je pense qu'il va se passer des choses comme ça et donc les avatars y a Si je devais parier, je pense qu'ils ont peu d'avenir dans la formation, parce qu'en plus ça coûte cher, ça nécessite de l'entraînement, mais je pense que c'est assez facile de se tromper là-dessus. A l'inverse, je trouve à date très prometteur les chatbots IA et tutors IA qui te font faire de la mise en pratique dans ta situation réelle de travail, qui tiennent compte de tous les éléments que tu leur donnes et de documentations très précises sur le sujet technique, sur ton niveau, sur ton expérience, sur ton secteur d'activité, sur la réglementation. Ça, à court terme, c'est en train de générer beaucoup d'engagement. mais si ça se trouve les apprenants en fait ça va être un peu comme pour les MOOC il n'y a que les 5% les plus motivés qui utiliseront vraiment ça et les autres en fait ils voudront qu'on leur prémache le travail et ou qu'il y ait un humain derrière et il n'y a que ça qui font qu'ils seront vraiment engagés et donc ce sera ça la clé qu'il faudra garder dans un parcours de formation même si en théorie l'IA permet de mieux faire et de proposer quelque chose de plus pertinent, c'est peut-être pas ce qui sera retenu dans les usages et ça en plus on est en formation, c'est l'éternel débat entre ce qui en théorie a l'air bien et ce qui en réalité crée vraiment de l'engagement et de l'impact en formation.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage, Pierre. J'ai une deuxième question. Plusieurs études montrent que beaucoup de projets sur l'intelligence artificielle n'apportent pas beaucoup de ROI, clair en tous les cas, et que l'on découvre aussi des risques sur la qualité de l'information, l'esprit critique ou le travail au quotidien. Comment un DRH peut-il intégrer cette lucidité pour choisir ses projets de formation plutôt que de suivre les effets de mode ?
Pierre Monclos
Alors, il y a effectivement des études qui vont dans ce sens. Alors, pour moi, la plus marquante, c'est une étude du MIT qui avait été réalisée sur le premier semestre 2025, qui, dans plein d'entreprises de pays différents, a constaté que 95% des entreprises qui ont intégré l'IA n'observent aucun retour sur investissement. Alors, parfois, il y en a, c'est juste qu'elles n'arrivent pas à le mesurer parce qu'elles ne savent pas où il est tellement on est sur des sujets complexes. Ça, c'est le contexte global, avant même de l'appliquer au RH ou à la formation. Et moi, de ce que j'observe, il y a... Plein de raisons à ça. L'une des principales qui nous intéresse en RH, c'est qu'il y a beaucoup de projets qui échouent parce qu'il y a un décalage entre la promesse qui est faite quand on lance le projet d'IA et le résultat qui est constaté par les salariés et les apprenants qui se retrouvent embarqués dans ce projet. Dans le monde du travail, par exemple, on a vendu des gains énormes de productivité en disant « vous allez avoir plus de temps pour faire des choses plus intéressantes » . Sauf que ça commence à faire presque trois ans qu'on vend ces gains de productivité et il y a plein d'endroits où on ne les voit pas du tout. On ne les voit pas parce que... déjà il faut s'approprier l'IA, ça amène de nouvelles choses, de nouvelles choses à contrôler. Et donc ça ne veut pas dire qu'il n'y en aura pas, mais vu qu'on ne les voit pas, si on se met à la place d'un salarié, il se dit « moi je fais beaucoup d'efforts pour intégrer l'IA alors que je ne suis pas forcément un pro-IA » et en plus, ça ne me fait pas gagner du temps au final sur les tâches sur lesquelles c'était censé m'en faire gagner. Et en plus, ça pourrait m'enlever des tâches que j'aime bien dans mon travail, voire j'ai des doutes sur la pérennité de mon emploi à 3-4 ans. Donc quand on a ces réflexions-là côté salarié, c'est très légitime. non seulement... Ça n'amène pas les projets IA jusqu'au bout, voire ça crée de la résistance. Et si on zoome sur le secteur de la formation, en fait, cette déception, ou ce décalage entre la promesse et les résultats, il peut venir de pas mal de choses qu'on commence à voir. Sans surprise, on en a parlé juste avant, la déshumanisation de la formation. Dès qu'on met un peu trop d'IA à la place de l'humain parce que c'est pratique, personnalisable, moins cher, il y a des personnes qui vont dire au final, la formation, je la trouve moins bien, juste parce qu'il y a moins d'humains. Et donc, ils vont s'en désengager, ce sera plus difficile de les faire adhérer. un programme de formation. Il y a le risque sur la qualité des réponses, même si c'est qu'un risque perçu. Ce que tout le monde sait aujourd'hui, c'est que les IA génératives, elles sont assez peu fiables. Quand on cherche une actualité, jusqu'à fin 2025, 45% des résultats contiennent une erreur importante. C'est ça. Dans les solutions de formation, normalement, on n'est pas censé avoir ce taux d'erreur puisqu'on a des IA qui sont privatisés, personnalisés, entraînés pour un cas d'usage spécifique. Donc, la marge d'erreur est extrêmement faible, Peu importe la réalité, si les personnes n'ont pas confiance dans l'IA parce que dans leurs autres usages, ils ont des réponses un peu bizarres, ils vont, paradoxalement, c'est un peu comme en médecine d'ailleurs, même si on prouve que l'IA dans la formation fait moins d'erreurs qu'un formateur humain, la volonté de faire confiance à un humain, elle primera quand même sur tout. Et ça, c'est un peu difficile à anticiper quand on déploie des projets de formation. On pourra aussi avoir la perception que l'IA ne nous fait pas assez réfléchir, vu qu'on sait maintenant qu'à trop utiliser l'IA, on perd un esprit critique, alors même qu'on a besoin de plus d'esprit critique. pour ne pas se faire avoir par l'IA. Et quelques autres exemples pour aider à choisir ces projets de formation. Si dans la formation, on met de l'IA et qu'il y a un doute côté apprenant sur le fait que la solution de formation, elle peut faire remonter au RH et au manager des lacunes d'apprenant ou certains verbatims ou certains comportements, ils n'oseront pas exploiter à fond les fonctionnalités d'IA dans la formation. Et donc, ça ne va pas marcher. Mais ce n'est pas parce que ce n'est pas bien, c'est parce qu'il y aura des doutes. qui sont légitimes, parce qu'à mon avis, on va avoir plein de scandales sur des files de données, même dans des solutions comme on en a déjà au RH aux Etats-Unis. Et puis, je ne parle même pas des travers de l'IA, qui font que beaucoup disent « mais en fait, moi, je n'ai pas envie d'utiliser l'IA » , avec l'utilisation qui en est faite pour la désinformation, pour remplacer les humains dans leur travail, et avec tout ce qu'on sait depuis septembre 2025 sur l'impact environnemental catastrophique de l'IA. S'il n'y a pas de transparence là-dessus, voire même s'il y a de la transparence, il y en a qui vont dire « non, non, moi, je veux » . je ne vois pas suffisamment de valeur ajoutée à utiliser des fonctionnalités d'IA dans une formation par rapport aux conséquences négatives que ça a sur des sujets qui touchent à mes valeurs, notamment l'impact sur l'environnement.
Gérard Peccoux
Merci Pierre. Dernière question. Concrètement, si tu devais donner à une direction RH et à une direction de la formation trois critères très simples pour trier les bons et les mauvais usages de l'intelligence artificielle en formation d'ici 2030, ce seraient lesquels ? alors tu l'as un tout petit peu abordé mais est-ce que tu peux nous creuser un peu ça ?
Pierre Monclos
Premier critère c'est facile à dire, c'est plus difficile à faire ne pas se faire aveugler par l'effet waouh dont je parlais tout à l'heure donc le fait qu'il y ait des choses qui marchent très bien aujourd'hui, essayer de se poser pour se dire est-ce que c'est pas juste le côté nouveauté et impressionnant de l'IA qui fait que ça engage en formation et l'une des meilleures manières d'essayer d'être objectif là-dessus, parce qu'il y a plein de choses qui sont contre-intuitives sinon, c'est de se dire bon bah Ciao ! On revient aux fondamentaux. Est-ce que dans la formation, on surprend les apprenants, on fait pratiquer, et est-ce qu'il y a un vrai lien entre le contenu de la formation et le besoin réel des apprenants ? Donc là, je dis quelque chose qu'on sait depuis toujours, mais s'il y a bien un moment où il faudra se le rappeler, je pense que c'est ça. Ça, ça va aider à trier les bons et les mauvais usages de l'IA en formation. Deuxième critère, je pense que les directions formation, sur des sujets où l'IA, elle saura presque aussi bien faire ou aussi bien faire que les salariés, il faut qu'elle assume la direction formation. qu'on va devoir quand même développer des compétences là-dessus. Parce que c'est un fait, je pense que ça va être très difficile d'engager des participants à se former sur quelque chose que l'IA peut déjà faire à leur place. Pour autant, les entreprises, elles ont un enjeu à ne pas être dépendantes de l'IA, surtout que l'IA n'est pas fiable, et donc à continuer de former sur des compétences, alors même que les apprenants, ils savent en parallèle que l'IA, elle sait déjà faire quasiment la même chose. Donc il va falloir trouver comment le dire et assumer. Et de dire, bah oui, l'IA sait le faire, mais en fait, vous avez besoin de savoir bien le faire, parce que des fois, vous allez continuer de le faire. et des fois c'est comme ça que vous contrôlerez que l'IA le fait bien, sinon en fait vous allez devenir juste des presse-boutons et en plus vous ne contrôlerez peut-être même pas bien la qualité de ce qu'a fait l'IA dans le cadre de votre travail et le troisième critère ce sera d'être très clair, même si je ne suis pas sûr que ça suffira dans tous les cas mais sur tout le volet éthique que j'ai un peu abordé, qu'est-ce qu'il est fait des données de moi quand je discute avec un tuteur IA où est-ce qu'elles vont ces informations, est-ce qu'elles entraînent un modèle, est-ce que les RH ou les managers ils ont accès donc les données, la confidentialité, l'impact environnemental, tous les sujets qui gravitent autour de ça. Et d'ailleurs, je parie qu'il y aura des solutions de formation, si c'est pas déjà le cas, qui d'ici peu ou à moyen terme, se vanteront d'être 100% sans IA, parce que c'est ce que chercheront certains apprenants.
Gérard Peccoux
Oui, probablement. Merci beaucoup, Pierre, pour ce regard lucide et précieux.
Pierre Monclos
Merci, Gérard.
Gérard Peccoux
Pierre met le doigt sur des sujets décisifs. La confiance, le risque de déshumanisation, les données, l'éthique. et même la possibilité que certains cherchent des solutions sans intelligence artificielle. Et là, on va prendre de la hauteur. Quand on met bout à bout dispositifs, techno, cerveau, compétences humaines et arbitrages d'entreprise, à quoi ressemble en 2035 une organisation qui apprend vraiment au quotidien ? C'est la question que je pose maintenant à Denis Christol. Bonjour Denis.
Denis Cristol
Bonjour.
Gérard Peccoux
Alors, avec tout ce que l'on vient d'entendre sur les dispositifs, les technologies, les soft skills, les choix ressources humaines, quand tu te projettes en 2035, à quoi ressemble une organisation qui est vraiment devenue apprenante au quotidien ? Qu'est-ce qu'on voit dans les équipes, dans les réunions, dans la manière de travailler ?
Denis Cristol
Pour y répondre, je vais m'employer un petit exercice de prospective stratégique, un petit peu comme l'auraient fait Berger ou Godet, qui sont deux grands prospectivistes. Il y a l'idée de combiner dans cette approche les tendances lourdes, les signaux faibles et puis les incertitudes critiques. Et en fait, pour faire la prospective de l'organisation apprenante, en combinant ces trois dimensions, on doit pouvoir dégager des choses. Dans les tendances lourdes, la première chose qu'on peut imaginer, c'est une automatisation potentielle des tâches. Le World Economic Forum. de l'Organisation de coopération et de développement économique, identifie que près de 44% des tâches peuvent être automatisées. Actuellement, on serait de l'ordre de 15 à 25% selon les métiers. Ça touche beaucoup de métiers de col blanc.
Gérard Peccoux
D'accord.
Denis Cristol
Une deuxième tendance lourde, c'est l'hybridation du travail. Hybridation du travail qui touche déjà beaucoup les salariés européens, notamment. Il y a quelque chose qui est aussi une autre tendance lourde, C'est des... perturbations majeures qui peuvent exister dans les chaînes d'approvisionnement. On en compte de 6 à 10 perturbations majeures par décennie. Je prends l'exemple des crises énergétiques, des crises financières du Covid. Aujourd'hui, des risques géopolitiques importants. Je pense à des velléités d'État sur d'autres États. Donc, il peut y avoir des perturbations majeures. Une autre tendance lourde, c'est des obligations réglementaires. qui s'intensifient notamment dans les domaines de l'IA, de l'environnement et du reporting extra-financier. Donc, tu vois, on part d'assez loin pour parler d'organisation apprenante, mais c'est déjà les contextes dans lesquels vivent ces organisations. Beaucoup d'IA, beaucoup de géopolitique, beaucoup d'hybridation du travail, présentiel, distanciel, et puis ces perturbations de chaînes d'approvisionnement. Deuxième élément, les signaux faibles. Dans les signaux faibles, ce qu'on peut voir apparaître, c'est une continuité dans l'apparition de communautés internes d'apprentissage. formelles, mais le plus souvent informelles. C'est aussi les premiers usages réflexifs de l'IA, pas simplement comme assistant de production, mais comme challenger, partenaire, expert avec lequel on dialogue. Et puis, dans les signaux faibles, on voit aussi apparaître la sobriété numérique et énergétique, la remise en question du pacte énergétique, du coût énergétique. On le voit, je reprends la géopolitique et la tension clé. sur l'uranium, le pétrole, la relance de centrales nucléaires. On voit que là, il y a quelque chose qui se met en place sur cette sobriété numérique et énergétique. Enfin, dans certaines organisations, il y a la reconnaissance ou la discussion autour de la valeur de la diversité cognitive, c'est-à-dire le fait d'avoir des personnes très diverses dans la manière de résoudre des problèmes complexes. Troisième dimension, les incertitudes structurantes. Là, on ne sait pas vraiment comment les scénarios vont opérer, mais on voit bien que la vitesse d'adoption des technologies, l'intensité des régulations, l'amplitude des crises, notamment énergétiques, écologiques, ou l'évolution du rapport au travail, sont des incertitudes dans les scénarios. À partir de la combinaison des incertitudes, des signaux faibles et des tendances lourdes, je dessinerai trois scénarios. Le premier scénario, c'est un scénario qui va impacter l'organisation, j'appelle ce scénario linéaire augmenté. Autrement dit, on maintient l'organisation et son mode de fonctionnement, ses modes d'apprentissage actuels, beaucoup basés sur une combinatoire de stages, de formations, de formations à distance et un petit peu de formations en situation de travail, mais qui va s'enrichir d'une intelligence artificielle que je qualifierais d'assistive, donc une adoption progressive pour des tâches analytiques. de plus en plus importante. On sait qu'après-guerre, un salarié devait avoir 80% de la matière de son travail dans la tête pour réaliser une tâche. De plus en plus, cet expertise, ce savoir, est déporté sur des bases de données. C'est moins de 10 à 15% maintenant du savoir à mobiliser en mémoire procédurale pour pouvoir réaliser sa tâche. Dans ce scénario, il y a une transformation profonde. des modes de coordination, mais une augmentation du travail hybride, une intégration progressive de l'intelligence artificielle, demeurent probablement des fractures dans l'accès à l'apprentissage, des moins qualifiés, une progression des communautés internes avec des dispositifs de feedback, mais pas de transformation majeure des logiques de pouvoir, de routine décisionnelle. Donc finalement, on apprend un peu comme aujourd'hui, l'IA venant en plus compléter, renforcer des zones peu traitées. La prononce dans ce scénario progresse, mais elle reste instrumentale. C'est quelque chose au service de la performance économique. Deuxième scénario, je l'ai nommé contrainte apprenante. Dans ce scénario, il y a une dynamique qui est beaucoup plus sensible aux pressions externes qui deviennent structurantes. Alors, ces pressions externes, elles sont notamment liées à l'AI Act, la CSRD, qui va se conjuguer avec les perturbations récurrentes des chaînes d'approvisionnement. On parle des matières rares, des composants, de la circulation des savoir-faire internationaux. On voit que là, il y a quand même tension. De la même façon, dans les contraintes, tu as cette tension énergétique qui monte en puissance. Je rappelle qu'il y a ces 10% de l'énergie mondiale consommée et donc ça devient un enjeu géopolitique extrêmement fort avec un positionnement des pays et des organisations qui ne cessent de monter en puissance. Il y a une nécessité dans ces logiques de contraintes apprenantes de traçabilité algorithmique, voire d'audit éthique ou de sobriété énergétique qui va monter en puissance. Les populations ne sont pas sans réagir entre des tensions écologiques. Est-ce qu'on utilise l'eau pour l'agriculture ou est-ce qu'on va l'utiliser pour refroidir des data centers ? Ce sont des questions qui sont très concrètes. On le voit avec une pression sur l'agriculture. Il y a enfin dans ce scénario une exigence qui oblige à sécuriser les processus, donc processus de production, tout en soutenant la créativité des équipes. Donc des organisations mises de plus en plus sur l'innovation pour développer une réflexivité institutionnelle, pour ne pas rester dans de la bureaucratie, et donc réinventer. Donc là, il y a beaucoup de formats d'organisations apprenantes qui vont être plutôt dans de l'expérientiel, dans de l'enquête interne. On va probablement revenir à des vieilles pratiques, je pense aux travaux de John Dewey des années 30, où on va apprendre en situation à faire face aux incertitudes. Donc là, l'IA, elle augmente, elle fait face aux risques systémiques, elle produit aussi des risques systémiques. Et puis en même temps, tu as une diversification des fournisseurs, une nécessité d'apprendre avec eux, et puis probablement un essor, un renforcement des discours sur la sobriété numérique. Là, l'organisation n'apprend plus seulement par volontarisme, mais par nécessité. La contrainte externe devient la matrice de l'évolution. Le troisième scénario que j'aimerais présenter, c'est un scénario peut-être plus optimiste, c'est un scénario que j'appelle « écosystème vivant » . Dans le même temps qu'il y a une adoption massive de l'IA, on peut l'estimer à 50% de tâches analytiques et modélisatrices, on voit déjà des gains de temps considérables. de liens sur le traitement de données de réunion, sur des synthèses, sur énormément de tâches qui font gagner du temps, y compris à tout l'écosystème d'apprentissage. Fabriquer des cours, créer des situations pédagogiques, on a beaucoup de créativité actuellement avec les plateformes, avec les postures de formateurs qui deviennent de plus en plus des facilitateurs. Là, on a un travail qui devient beaucoup plus hybride encore, 50 à 60 % en partie chez soi, en partie au travail, en partie en collectif. mais également des appartenances poreuses internes à l'organisation, externes à l'organisation. Dans ce scénario, les organisations adoptent aussi des ambitions écologiques qui visent à diminuer leur empreinte carbone. Donc c'est à la fois une demande des États, mais surtout, je dirais, des collaborateurs qui ont besoin d'avoir du sens. Et donc, les organisations sont invitées, sont poussées dans ce scénario, à adopter un modèle régénératif inspiré du vivant. Je qualifie ça de signal faible actuellement. Il y a eu tous les travaux d'Olivier Hamann qui met en tension la performance et la robustesse. On va chercher dans les organisations beaucoup plus de robustesse. Dans ce scénario, les organisations doivent devenir des milieux en co-évolution, pas simplement être dépendantes de marchés internationaux avec ces tensions sur les chaînes d'approvisionnement dont je parlais. Il y a probablement là des dimensions de diversification, de sobriété, de coopération qui vont se renforcer. Ce qui impose des modèles pédagogiques qui, là aussi, vont amener de la variété pédagogique, beaucoup plus d'intelligence collective, beaucoup plus d'initiatives, probablement une horizontalisation et des redondances dans les formes d'apprendre. Donc moins de stages catalogues, probablement moins de dimensions prescrites de la formation et beaucoup plus exploratoires, où on construit à partir de sa situation et de son contexte. En synthèse, ce que je dirais, c'est que ces trois scénarios ont un point stratégique central, c'est que l'avenir des organisations apprenantes n'est pas uniquement lié aux technologies disponibles ou aux régulations, mais surtout au contexte dans lequel les organisations se situent et vont choisir. d'articuler des contraintes, des opportunités et surtout les cultures internes disponibles. Donc la question, ce n'est pas de savoir si les organisations apprendront, mais comment elles vont apprendre à composer avec la complexité dont je viens de parler, la rareté énergétique, l'incertitude algorithmique, les biais et les contrôles qui se mettent en place. On voit tout l'enjeu du positionnement des data centers et puis aussi cette pression sur les exigences écologiques. Donc les questions qui se posent, c'est la profondeur du changement. Est-ce qu'on va simplement faire des ajustements, comme dans mon premier scénario, des adaptations forcées, comme dans le deuxième, ou une transformation avec une coévolution, qui là, pour moi, passera par le territoire, c'est-à-dire on va associer organisation apprenante et territoire apprenant. Voilà un petit peu la lecture des trois scénarios que je ferai sur l'organisation apprenante en 2035.
Gérard Peccoux
Merci pour cet éclairage super intéressant, Denis. J'ai une deuxième question. Parmi les dispositifs collectifs que tu connais bien, de type communauté de pratique, co-développement, club de pair, lesquels te paraissent les plus structurants pour faire grandir les managers et les collaborateurs à horizon toujours 2030-2035 ?
Denis Cristol
Tous ces dispositifs sont extrêmement intéressants. Ils vont permettre de créer du lien entre des acteurs internes. et construire de la résilience. Donc, tu en as cité plusieurs, les communautés d'apprentissage, les clubs, les réseaux. Je dirais qu'il y a trois dimensions du collectif. Une dimension sociétaire, une dimension communautaire et une dimension réticulaire. La dimension communautaire, c'est ta communauté d'appartenance, c'est tes pairs en proximité. La dimension sociétaire, c'est des choix électifs. Je vais choisir de rejoindre telle communauté. tel club ou tel collectif auquel je m'identifie. Une dimension d'appartenance et d'identification. Et puis la troisième dimension, c'est la dimension réticulaire. Des liens faibles ou des liens forts entre individus qui peuvent d'ailleurs traverser les frontières de l'organisation. Ces trois dimensions vont permettre de lire toutes les formes communautaires qui vont se développer, toutes les formes de collectifs qui vont se développer. Donc les meilleures, c'est celles qui vont permettre de créer de l'adaptation part de la porosité avec le milieu dans lequel les organisations apprennent. Donc le réticulaire qui est finalement à la fois la carte de la carrière individuelle, mon réseau, mais c'est également un réseau avec des fournisseurs, avec des prestataires, avec des experts, qui vient enrichir l'organisation. Donc si l'organisation est trop rigide et bloque tout système, tout contact avec l'extérieur, elle risque de s'appauvrir. mais si elle est trop ouverte, elle risque de se faire piller. Donc là, il y a une première limite au réticulaire. Le communautaire, on voit que les communautés d'apprentissage fonctionnent plutôt bien quand elles sont décidées par les utilisateurs eux-mêmes, par les usagers eux-mêmes de la communauté. C'est très difficile pour une organisation de décréter « je crée une communauté d'apprentissage » parce que ça passe par du sentiment d'appartenance et on ne décide pas pour une personne qu'elle se sent appartenir à une communauté. Donc les communautés... elles mériteront d'être soutenues, celles qui existent, et pas uniquement initiées. Sinon, après, ça coûte très cher, il faut payer des animateurs, former beaucoup de monde. Donc, c'est possible, mais c'est assez lourd. Et quant aux sociétaires, à la construction des liens, ça nous ramène à un management qui dépasse la simple relation contractuelle, mais qui crée de la perspective, de la vision d'un temps plus long. On sait, dans les organisations, que les individus rejoignent l'organisation parce qu'il y a un bon salaire, une bonne réputation. mais qui la quittent quand ils n'apprennent plus rien ou qu'ils ne s'entendent plus beaucoup avec leur manager. Donc créer ces collectifs d'apprenance, susciter et développer du désir d'apprendre ensemble, vont être des moyens de développer de la motivation, du désir de faire ensemble le projet dans l'organisation. Donc les différentes formes vont se combiner et doivent contribuer, peuvent contribuer à la motivation collective.
Gérard Peccoux
Merci beaucoup Denis. Dernière question Denis. On a beaucoup parlé d'intelligence artificielle avec les différents experts dans cet épisode. Comment toi tu imagines l'articulation entre intelligence artificielle et intelligence collective en 2035 ? Qu'est-ce qu'on laisse absolument aux humains ? Et où est-ce que l'intelligence artificielle peut vraiment soutenir ces dynamiques sans abîmer le lien humain ?
Denis Cristol
Déjà, lorsqu'on parle d'intelligence artificielle, il faudrait plutôt parler d'artifice d'intelligence. si je reprends les critiques qui sont adoptées. En plus, il faudrait parler d'intelligence artificielle au pluriel. Se rappeler que le mot « intelligence » , qui a une traduction de l'anglais pour le coup, si on reprend le film de James Bond, « intelligence service » , c'est un service de renseignement. Donc, on voit bien que nous, lorsqu'on utilise ce terme en France, on va le doter de caractéristiques anthropologiques, comme s'il s'agissait d'une personne. Ce ne sont que des algorithmes, des forces de calcul. Pour qu'il y ait intelligence, nous dit Francisco Varela, il faut qu'il y ait incarnation corporelle, qu'il y ait du vécu, du contexte. Pour moi, il y a vraiment deux réalités tout à fait différentes. La dimension humaine, c'est celle de l'intuition, de l'affectif, du rêve, de l'émotion, des sentiments, des fragilités, des désirs. Toutes choses qui échappent à l'intelligence artificielle, ce qu'on appelle l'intelligence artificielle. qui ne sont que des calculs, des probabilités, des possibilités de rapprocher des faits entre eux par des calculs statistiques. Il y a deux éléments. L'intelligence artificielle, c'est comme si on prend cette image d'un avion supersonique qui irait très vite, très loin, très fort. L'intelligence humaine, c'est plutôt l'aigle, une capacité de vision, de décision rapide, de revirement à la dernière seconde. Donc, on a là... deux façons d'appréhender le réel qui peuvent tout à fait se combiner. Cette intelligence humaine, elle a la capacité de s'agréger, de rebondir, de bifurquer, de contextualiser, ce que fait très mal l'algorithme. L'algorithme résonne dans un cadre défini. Il ne crée pas de concept. Il n'est pas capable de produire de retours réflexifs ou de s'autosaisir lui-même. Il n'a pas de pensée éthique. donc... Il y a pour l'individu la capacité d'utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter son mode d'intervention. On parle là d'une capacité de s'augmenter qui est ce que j'appellerais une orthèse. La prothèse, c'est la béquille sur laquelle on s'appuie, c'est-à-dire finalement on pourrait confier à nos algorithmes nos décisions, nos choix. C'est ce que font certains décideurs. On a même un ministre en Albanie qui a été désigné à l'intelligence artificielle. on dit bah tiens nous n'aurons moins de corruption puisque ça sera décidé de façon objective. Et puis la question de l'orpèze, c'est un petit peu comme dans le film Avatar. Dans ce film, tu vois des exosquelettes dans lesquelles un personnage rentre qui vient augmenter sa forme musculaire. Et bien l'intelligence artificielle, c'est comme une augmentation de son expérience intellectuelle, un petit peu à l'instar de cette exosquelette, mais ça serait un exosquelette de notre cerveau qui vient prolonger nos gestes, nos mouvements. Donc ça peut être la meilleure des choses possibles. dans la mesure où l'intelligence artificielle peut nous éviter des calculs fastidieux, des développements, des synthèses, des raccourcis, des résumés. Mais cela va nécessiter d'apprendre à l'utiliser, à conserver du sens critique, à repenser des nouvelles formes d'évaluation. Je pense qu'en pédagogie, il va y avoir une nécessité de réinventer ce que ça veut dire évaluer. On voit même certains enseignants qui disent « Eh bien, on va revenir aux compositions. » écrites manuellement pour se protéger d'idées qui ne seraient pas comptées par les étudiants ou par les apprenants, mais par des intelligences artificielles. Donc il y a une combinatoire qui est tout à fait possible entre intelligence artificielle et intelligence humaine. J'y rajouterai, moi, d'autres formes d'intelligence, l'intelligence collective, l'intelligence du geste et l'intelligence des lieux. Et le futur va composer avec ces formes d'intelligence. L'intelligence collective, on en a parlé juste avant, avec les communautés, les collectifs. L'intelligence des lieux, si on reprend toujours ce que nous dit Francisco Varela, ce qui est important, ce n'est pas forcément ce qu'il y a dans le cerveau, mais c'est où est le cerveau. C'est une rupture de manière de penser qui nous renvoie à des approches phénoménologiques plutôt que comportementalistes. Ne pas oublier que depuis les années 50 au moins, on est rentré dans des pédagogies comportementaliste. Un objectif, un contenu, une méthode pédagogique, une évaluation. Donc ça fait plus de 70 ans qu'on est sur ces approches-là. Les approches phénoménologiques nous amènent à reconsidérer la capacité humaine de ressentir le monde. Et là, on s'en aperçoit d'autant plus avec l'intelligence artificielle qui vient nous défier sur nos capacités de calcul et d'analyse. Donc cette dimension du ressenti va pénétrer les organisations, les organisations apprenantes et les équipes. C'est ce qu'on appelle aussi une part des soft skills. Et puis, l'intelligence du vivant, cette intelligence du vivant, c'est de se ressentir en harmonie avec le monde. Pour ma part, je travaille cette harmonie avec le monde en organisant des itinérances, notamment avec des ânes. Donc, ça concerne aussi le lien avec le vivant non humain et réapprendre cette connexion avec le vivant en permanence. Voilà comment je vois les formes d'intelligence. qui vont être amenés à se combiner et non pas se concurrencer.
Gérard Peccoux
Merci très sincèrement, Denis, pour ton apport sur cet épisode. On arrive au terme de ce centième épisode de Never Stop Learning. Et je voudrais d'abord remercier chaleureusement tous nos invités du jour. Philippe Lacroix, Morgane Naud, Aurélie Vendique, Ausha Kerbouche, Jérémy Lamry, Pierre Monclos et Denis Christol. On leur a posé une question simple en apparence. À quoi ressemble concrètement la formation des adultes en entreprise à horizon 2030 à 2035 ? On arrive à la fin de cet épisode 100. Et si je devais faire une synthèse simple, je dirais qu'on a entendu cette voix. mais qu'elle converge sur quelques messages très forts. Premier message, la formation devient beaucoup plus continue, plus intégrée au quotidien, plus proche du travail réel, avec des apports au bon moment. Deuxième message, l'expérience va se simplifier côté utilisateur, probablement plus conversationnelle, mais l'exigence va exploser côté coulisses, structuration, interopérabilité, qualité de la donnée et gouvernance. Troisième message, le cerveau n'a pas de problème. pas été mise à jour. Si on délègue tout, on perd l'engagement cognitif. Donc la vraie question, ce n'est pas est-ce qu'on peut utiliser l'intelligence artificielle, c'est comment on l'utilise pour apprendre mieux sans s'affaiblir. Quatrième message, les compétences humaines deviennent encore plus centrales. La créativité, l'esprit critique, la communication, la collaboration et surtout cette capacité à apprendre et à se réadapter en continu. Et puis, il y a le cadre, le contexte. Denis nous rappelle qu'en 2035, les organisations devront apprendre dans un monde plus hybride, plus régulé, plus incertain, avec des communautés d'apprentissage plus présentes, souvent informelles. Bref, apprendre ne sera plus un plus. Ça deviendra une condition de survie et de performance. Si cet épisode vous a été utile, le meilleur moyen de le soutenir, c'est simple. Partagez-le autour de vous, laissez une note 5 étoiles. et un commentaire. Et abonnez-vous pour ne pas rater la suite. Merci d'avoir écouté cet épisode anniversaire de Never Stop Learning. Et surtout, ne vous contentez pas de suivre le mouvement. Prenez le leadership sur vos usages quant à l'intelligence artificielle et faites-en un levier d'apprentissage, pas un pilote automatique. Merci pour votre écoute, chères auditrices et auditeurs, et à très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning. Merci de nous avoir accompagnés pour cet épisode de Never Stop Learning. Si cet échange vous a apporté de la valeur, n'hésitez pas à le partager autour de vous et à laisser une note 5 étoiles accompagnée d'un commentaire. Vos retours sont essentiels pour continuer à vous offrir des contenus de qualité. Je suis Gérard Pécou et si vous recherchez des solutions innovantes pour transformer vos projets de formation, rendez-vous sur calimedia.fr ou bilink.com. Nos équipes se feront un plaisir de vous accompagner dans vos projets. On se retrouve très bientôt pour un nouvel épisode de Never Stop Learning, votre rendez-vous pour explorer, innover et ne jamais cesser d'apprendre. A très vite !

Chapters

Introduction
0sec
Philippe Lacroix
3min
Morgan Naud
9min
Aurélie Van Dijk
21min
Rochane Kherbouche
35min
Jérémy Lamri
43min
Pierre Monclos
47min
Denis Cristol
58min
Conclusion
1h19

About Never Stop Learning

Never Stop Learning est sponsorisé par Callimedia by Bealink, une société innovante dans le domaine de l'Edtech.

Avec ce podcast, nous souhaitons nous rapprocher des acteurs de la formation digitale d’aujourd’hui et de demain.

Toujours en quête d’apprentissage et d’amélioration, nous faisons de "Never Stop Learning" notre adage pour vous proposer des contenus toujours plus variés.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Introduction

Philippe Lacroix

Morgan Naud

Aurélie Van Dijk

Rochane Kherbouche

Jérémy Lamri

Pierre Monclos

Denis Cristol

Conclusion

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