Que peut apporter l'intelligence artificielle à la formation ?

Aller plus loin dans l'adaptative learning

Quels pourraient être en formation professionnelle les usages de l'intelligence artificielle ? Il serait
possible, en allant plus loin dans l'analyse de la donnée, de mieux personnaliser les parcours de
formation. “Actuellement, en matière d'adaptive learning, nous sommes sur une IA « faible », consistant,
notamment, en une automatisation de processus qui pourraient être accomplis par les humains mais qui seraient fastidieux", observe François Debois. Par ailleurs, l'adaptive learning ne fonctionne que dans le champ des connaissances, notamment, celui des langues, et non dans celui des compétences. L'IA permet de savoir où en est la personne dans ses apprentissages mais une marge de progrès est possible dans la personnalisation des apprentissages.

Favoriser l'alliance homme-machine

Le chaînage d'activités pourrait être renforcé par l'IA. Ainsi, après une expérience d'apprentissage, une autre pourrait
être proposée au stagiaire qui viendrait compléter ou enrichir la précédente. “L'IA peut fonctionner comme un tuteur et stimuler l'apprenant. Le tuteur humain pourrait alors se concentrer sur la dimension de conseil et de recherche. Une alliance homme-machine dans l'apprentissage est ainsi envisageable. La machine assure la dimension fastidieuse de la formation, l'humain, lui, apporte la valeur ajoutée", indique François Debois.

La difficulté pour y parvenir n'est pas tant la maturité des machines que la disponibilité des données. “Elles sont souvent éparpillées et de qualité moyenne. Lorsqu'un apprenant a terminé un module de formation, on ne sait finalement pas vraiment ce qu'il en a retenu, et on ignore quasiment tout des processus d'apprentissage qu'il a mis en œuvre. Le défi, c'est donc la donnée. Or, affiner la donnée pose un problème éthique. Des informations ne risquent-elles pas d'être divulguées dans l'entreprise où travaille la personne ? Le RGPD^{[ 1 ]}Règlement général de protection des données. exige d'ailleurs le consentement des personnes quant au partage de certaines données", rappelle François Debois.

Préserver la capacité de décision de l'apprenant

Les algorithmes permettent à l'apprenant de savoir précisément où il en est. “La machine pourra émettre des recommandations. Mais l'idée, c'est tout de même de demander à l'apprenant par quoi il souhaite poursuivre sur la base de ce qu'il a appris. Les décisions d'aiguillage doivent être portées par les humains", rappelle François Debois. En revanche, des compagnons d'apprentissage pourraient prendre en charge une quantité de tâches adjacentes et souvent rébarbatives : poster l'obtention d'une certification sur les réseaux sociaux, réaliser des tâches administratives avant et après une formation, etc. “Il existe déjà des briques de solutions mais pas une solution complète", indique François Debois. Un autre champ d'application.