L'impact profond de l'IA sur le Learning Design - et comment s'y adapter
Partager l’article
L’intelligence artificielle... à moins d’avoir vécu dans une grotte ces dernières années, vous en avez forcément déjà entendu parler ! Votre entreprise fait peut-être même partie des 72 % d’entreprises qui déclarent (selon une enquête de McKinsey) avoir adopté l’IA en 2024…
Quel que soit votre niveau de familiarité avec les nouvelles technologies, vous serez certainement d’accord avec le constat que ces derniers temps, l’IA est partout - et infuse dans tous les domaines d’activité. Il n’est donc pas étonnant de la voir infuser dans le secteur éducatif en général, et dans le learning design (ou ingénierie pédagogique) en particulier. L’intelligence artificielle transforme en effet profondément la manière dont les formations sont aujourd’hui conçues, déployées et personnalisées pour chaque apprenant.
Comme tout nouvel outil, la question est désormais de savoir comment s’approprier cette nouvelle réalité dans laquelle les expériences d’apprentissages sont sous stéroïdes, tout en conservant un esprit critique et éthique vis-à-vis du potentiel transformatif immense qu’offrent les nouvelles technologies.
Voici donc quelques éléments de réponse, pour vous aider à bien vous positionner et canaliser la puissance de l’IA dans votre stratégie d’ingénierie pédagogique ! C’est parti.
IA : comment impacte-t-elle le learning design ?
Le dernier rapport State of Instructional Design montre que les outils d'IA sont parmi les plus populaires chez les concepteurs pédagogiques. Les données sur l'adoption de la technologie racontent en effet très clairement l'histoire d'un secteur en transition : 84 % des experts du learning design déclarent ainsi avoir déjà testé ChatGPT, tandis que 57 % des répondants le considèrent même comme leur principal outil de conception. Une véritable ruée vers l’or !
Il semblerait bien que le secteur du learning design se trouve à un point d’inflexion technologique. Pour bien en saisir les enjeux, nous vous proposons une plongée dans le futur pédagogique… Un futur qui s’écrit, en grande partie, avec l’IA. Nous pourrons faire le tour des grands changements qui s’annoncent pour le learning design, sous l’impulsion des nouvelles technologies intelligentes.
#1. Une personnalisation accrue de l'apprentissage
L’IA permet avant tout de créer des parcours de formation et expériences d’apprentissage ultra personnalisés. Tout l’intérêt de cette dernière est ainsi de mieux adapter les cursus et les ressources aux besoins des apprenants, ainsi qu’à leur niveau et leurs préférences d’apprentissage !
Un système adaptatif pourra ainsi suggérer des exercices à chaque apprenant pour renforcer ses lacunes, sur la base de ses résultats individuels. C’est le cas par exemple de la plateforme d'e-learning Knewton Alta, principalement utilisée dans le domaine de l’enseignement supérieur. Cette dernière réalise un diagnostic en temps réel, évaluant les connaissances de l’apprenant de manière dynamique grâce à des questions de diagnostic. Puis en fonction des résultats, la plateforme identifie les lacunes de l’apprenant et lui propose des exercices ciblés pour renforcer ses compétences.
#2. Automatiser et accélérer la conception des contenus
Grâce à l'IA, les concepteurs pédagogiques peuvent désormais bien plus aisément accélérer la réalisation de tâches chronophages comme la création de quiz, la synthèse de certaines ressources ou même la génération de scénarios pédagogiques interactifs.
Des outils comme ChatGPT peuvent notamment aider les concepteurs à partir d’un format pédagogique initial et l’adapter à une cohorte d’apprenants particulière, le traduire dans une autre langue ou le modifier pour le faire correspondre à un autre niveau. Ou encore, le décliner sous d’autres formats afin de créer une expérience apprenante ludique et originale !
Par ailleurs, l’IA permet également de transformer plus rapidement un contenu SME (d’expert métier) en contenu pédagogique, et d’imaginer des mises en situation pédagogiques adaptées aux profils des apprenants !
#3. Optimiser les feedbacks et les évaluations
L’intelligence artificielle promet également d’impacter le learning design en facilitant l'analyse des résultats des apprenants. Imaginez un monde dans lequel la plateforme d’apprentissage fournit des retours non seulement immédiats mais aussi ultra précis, après chaque tâche réalisée par l’apprenant… Tentant ? C’est déjà une réalité !
L’IA est en effet utilisée pour identifier de manière beaucoup plus efficace les lacunes d’un apprenant ou d’une cohorte, pour améliorer en temps réel le parcours de formation ainsi que les contenus. Ainsi, chez OpenClassrooms, les apprenants apprennent à échanger avec ChatGPT pour réviser leurs apprentissages, notamment en vérifiant leurs acquis grâce à l’IA et en créant leurs propres exercices et corrigés d’exercices personnalisés.
#4. Concevoir des parcours interactifs et engageants basés sur la gamification
Qui a dit que les machines n’étaient pas drôles ? Dans le cadre de la formation et du learning design, l’IA peut également être utilisée pour intégrer des éléments de gamification dans les parcours apprenants.
On le sait, le jeu rend les formations plus engageantes. Selon une récente étude, l'utilisation de techniques de gamification dans l'apprentissage permettrait d’augmenter de 60 % l’engagement des apprenants ! Associé à l’intelligence artificielle, il est possible d’intégrer plus facilement des formats ludiques, ou d’analyser les préférences des utilisateurs, afin de leur proposer des défis ou récompenses qui boostent leur motivation en temps réel.
Un exemple concret de l'utilisation de l'IA pour créer des parcours de formation gamifiés est celui de Duolingo. La célèbre application d'apprentissage de langues, exploite l'IA pour offrir une expérience ludique et personnalisée à ses utilisateurs (via un système de points, des niveaux, des défis quotidiens et des badges pour motiver les apprenants).
#5. Analyse et exploitation des données d’apprentissage (learning analytics)
Pour finir, les spécialistes du learning design peuvent s’appuyer sur l’IA pour analyser les données des apprenants (ou learning analytics), afin de mieux comprendre les comportements de ces derniers, identifier des tendances d’apprentissage, ou encore déterminer les contenus à améliorer.
Les plateformes de LMS (Learning Management System) utilisent aujourd’hui l'IA pour identifier les modules moins performants ou les moments où les apprenants décrochent. Et - bien entendu - suggérer des améliorations que peuvent mettre en place les ingénieurs pédagogiques !
#6. BONUS :
On ne vous a pas convaincu(e) de l’aspect révolutionnaire de l’intelligence artificielle sur le futur de l’ingénierie pédagogique ? Vous avez envie de creuser d’autres cas d’usage que l’IA permet d’introduire dans l’architecture de vos formations ? Voici quelques autres use cases concrets pour vous donner des idées !
L’intelligence artificielle permet dores et déjà à de nombreuses organisations de :
décortiquer en profondeur un sujet technique, pour faciliter les échanges avec les experts et préparer le travail de création du séquençage nécessaire au préalable de la conception d’un module de formation ;
accompagner les ingénieurs pédagogiques dans la création du séquençage des parcours et cours, en aidant à définir des compétences et des tâches métier ;
illustrer/associer des notions théoriques à des cas d’usage métiers concrets ;
localiser des contenus plus facilement dans d'autres langues ;
favoriser l'accessibilité des contenus visuels (notamment pour un public d’apprenants en situation de handicap) ;
créer des scripts vidéo à partir de contenus pédagogiques plus complexes ;
faire de la relecture technique pour corriger et/ou éviter l'obsolescence de leurs contenus pédagogiques.
Vous l’avez compris : le champ des opportunités est extrêmement vaste avec l’usage de l’IA ! On espère que ces quelques cas concrets vous auront donné des idées…
L’impact de l’IA sur les modèles pédagogiques traditionnels : la taxonomie de Bloom
Vous commencez à mieux cerner la manière dont l’IA impacte le learning design ? Prenons donc un exemple concret. Car l’intelligence artificielle ne bouscule pas seulement les pratiques des learning designers.
Elle promet aussi de transformer les grands modèles pédagogiques traditionnels. À commencer par la taxonomie de Bloom, à laquelle elle offre de nouvelles approches dans la conception, la personnalisation et l’évaluation des apprentissages.
Petite piqûre de rappel : la taxonomie de Bloom est une structure hiérarchique des compétences cognitives (Connaître, Comprendre, Appliquer, Analyser, Évaluer, Créer) utilisée principalement pour concevoir des objectifs pédagogiques.
L'IA n'efface pas ces modèles, mais elle promet de les compléter, afin de les rendre plus pertinents face aux besoins modernes. Dans le cas de Bloom, l’usage de l’intelligence artificielle offre ainsi la possibilité de :
Rendre ses niveaux adaptatifs, en permettant aux apprenants de ne pas forcément progresser de manière linéaire mais selon leurs propres besoins. Par exemple, si un apprenant est déjà compétent dans les niveaux inférieurs, l’IA peut directement lui proposer des activités relevant des niveaux supérieurs (Analyser, Créer), rendant le parcours pédagogique plus efficace ;
Automatiser la conception des objectifs pédagogiques. Au lieu de les définir manuellement, les concepteurs pédagogique font appel à l’IA pour générer automatiquement des objectifs basés sur une analyse du contenu et des compétences visées ;
Cibler et optimiser l’évaluation. Les évaluations dans la taxonomie de Bloom nécessitent souvent une correction manuelle, notamment pour les niveaux supérieurs pour lesquels les apprenants donnent des réponses ouvertes et complexes. L’IA permet une évaluation instantanée et nuancée, même pour des tâches complexes. Elle identifie les erreurs, donne des feedbacks personnalisés et mesure la progression cognitive.
L’intelligence artificielle ne vient donc pas remplacer la taxonomie de Bloom, mais elle la réinvente complètement, en la rendant plus personnalisée et engageante.
Dans les années à venir, elle offre la promesse d’aller au-delà des approches figées, offrant des ressources d’apprentissage plus contextualisées, des évaluations précises et des parcours dont le contenu et le rythme s'adaptent à chaque apprenant.
Tout l’enjeu pour les ingénieurs pédagogiques est donc d’intégrer ce “nouveau normal pédagogique” pour maximiser le potentiel de leurs programmes. Le tout, en maintenant une approche centrée sur l’humain !
Les facettes du learning design peu touchées par l’IA
Ne vous y trompez pas : l’IA va, certes, optimiser de nombreux aspects du learning design mais certains aspects resteront profondément humaines, et plus imperméables aux avancées permises par l’intelligence artificielle et le machine learning.
C’est le cas notamment du design d’expérience apprenante, qui reste une discipline très créative et expérimentale. Cette étape comprend généralement un processus de recherche approfondie, d’expérimentation de différents parcours pédagogiques, mais aussi d’idéation, de prototypage, d’itération et de test en conditions réelles qui laissent peu de place à l’IA.
Idem pour la facilitation, un autre levier d’intelligence mais aussi d’implication humaine. L’apprentissage reste une expérience qui nécessite (ou en tout cas est fortement améliorée), par l’accompagnement et le soutien d’un référent, qui encadre les apprenants et fluidifie leurs interactions avec le matériel pédagogique.
Pas de panique, donc : les machines et les humains auront chacun leur pré carré dans le futur de la pédagogie !
Comment s’adapter aux bouleversements provoqués par l’IA ?
Maintenant que l’on a posé le constat des profonds bouleversements provoqués par l’IA dans le monde du learning design, comment s’adapter à cette nouvelle réalité ?
Cela passe avant tout par une réelle démarche de formation en continu. Les technologies évoluent rapidement et il devient important pour tout professionnel de se former à l’usage de cette dernière, notamment en développant sa propre méthodologie de travail.
Outre ce travail d’adaptation, il reste quand même important de garder une approche centrée sur l’humain, en comprenant et renforçant les tâches et rôles à forte valeur ajoutée.
Pensez également à vous entourer d’experts en IA et pédagogie et à expérimenter en mode agile pour assurer une approche non seulement plus efficace… Mais aussi et surtout éthique et responsable. L’utilisation de l’IA pose de sérieuses questions éthiques (notamment en ce qui concerne les biais algorithmiques) -
Alors on ne joue pas les savants fous et on se met des gardes-fous, pour que l’apprentissage reste une expérience enrichissante et inclusive. Et pour cela, vous pourriez même faire appel à un Ingénieur Pédagogique qui se forme en alternance sur ce sujet ! Vous êtes à la recherche de la perle rare ? Faites un tour sur OpenClassrooms : nous vous proposons un vivier de talents spécialisés sur les métiers du numérique, dont le learning design - éthique et responsable, cela va sans dire !
