L’intelligence artificielle générative bouleverse les codes de la création de contenus pédagogiques. Mais son efficacité dépend entièrement de la qualité des instructions qu’on lui donne. Le « prompting » émerge comme une compétence critique pour les professionnels de la formation. Voici pourquoi et comment le structurer intelligemment.

L’équation magique : bon prompt = contenu exploitable

Depuis l’explosion de ChatGPT fin 2022, les organismes de formation expérimentent massivement l’IA générative. Résultat ? Un constat partagé : la différence entre un contenu générique et un module vraiment exploitable tient souvent à la qualité du prompt. Mal conçu, un prompt produit des réponses vagues. Structuré intelligemment, il transforme l’IA en copilote pédagogique. Un prompt pensé pédagogiquement génère des ressources directement utilisables.

Quand la technique devient pédagogie

« Donne-moi un cours sur la communication »

VS

« Agis comme formateur expert en soft skills et conçois un atelier interactif de 2 heures sur la communication non-verbale pour des étudiants en BTS commerce. »

Le premier produit du contenu générique. Le second, bien formulé, génère un module exploitable.

L’IA ne remplace pas l’expertise pédagogique : elle la reflète.

Pour obtenir de bons résultats avec l’IA, il faut d’abord être un bon pédagogue.

Les 10 leviers d’un prompt pédagogique efficace (et pourquoi ils fonctionnent)

Une méthodologie émerge, issue de centaines de prompts testés sur le terrain. Voici les dix leviers, avec leur impact explicite sur la qualité des réponses IA :

1. Rôle : « Agis comme formateur expert en… »
   Pourquoi ? L’IA adapte son style, sa posture, son registre lexical.
   Effet : crée un cadre de réponse professionnel et contextualisé.
2. Mission : « Ta mission est de… »
   Pourquoi ? Un objectif clair oriente la réponse vers un résultat actionnable.
   Effet : évite les généralités, favorise les réponses ciblées.
3. Effort cognitif : « Fournis une réponse argumentée… »
   Pourquoi ? Sans indication, l’IA peut se contenter d’un résumé plat.
   Effet : encourage l’IA à raisonner, structurer, justifier.
4. Planification : « Commence par un plan en trois étapes… »
   Pourquoi ? Structure logique = pensée claire.
   Effet : favorise un déroulé pédagogique cohérent.
5. Initiative : « Si ambiguïté, propose la solution la plus logique… »
   Pourquoi ? L’IA n’ose pas toujours proposer.
   Effet : rend l’IA proactive et adaptative.
6. Format Markdown : « Utilise titres, listes, tableaux… »
   Pourquoi ? Le Markdown structure la réponse et en facilite l’intégration.
   Effet : évite les sorties en vrac, favorise la réutilisation directe dans Notion, LMS, WordPress…
7. Exemples : « Illustre chaque partie avec un cas concret… »
   Pourquoi ? L’abstraction nuit à l’ancrage.
   Effet : améliore la compréhension et la mémorisation.
8. Niveau : « Explique comme à un étudiant de première année… »
   Pourquoi ? L’IA s’ajuste mal au niveau sans indication.
   Effet : aligne le contenu sur le public cible.
9. Analyse critique : « Analyse ma demande avant de répondre… »
   Pourquoi ? Introduit une phase méta.
   Effet : active la fonction de relecteur intelligent.
10. Métaprompt : « Propose une version améliorée de ce prompt… »
    Pourquoi ? Encourage l’itération.
    Effet : favorise l’amélioration continue des consignes.

Astuce bonus : demandez à l’IA d’évaluer votre prompt sur une échelle de 1 à 100, avec des suggestions d’amélioration. Cela vous permet de vérifier sa clarté, sa faisabilité et son impact potentiel.

Astuce méthodo : testez vos prompts sur plusieurs IA (ChatGPT, Claude, Mistral…) pour comparer les qualités de réponse. Chaque modèle réagit différemment selon la formulation.

Markdown : une grammaire de clarté pour les IA

Pourquoi utiliser le format Markdown dans vos prompts ?

Le Markdown est une syntaxe textuelle simple, mais puissante, qui structure vos instructions de manière lisible et hiérarchique. Avec Markdown, on garde une hiérarchie claire grâce aux titres et sous-titres, on met en valeur les informations clés avec des listes, on guide l’IA pour qu’elle identifie les priorités et les parties importantes.

Concrètement, cela permet :

• Une lisibilité immédiate pour humains et IA
• Une meilleure prise en compte des structures par l’IA
• Une réduction des erreurs de mise en forme
• Une réutilisation directe dans vos outils pédagogiques

Le Markdown agit comme un plan de cours pour l’IA.

La pédagogie avant la technologie : c’est la structure du prompt qui donne tout son sens à la réponse IA.

Des outils pour maîtriser l’art du prompt

• Prompt Builder GPT : pour construire vos prompts comme un pro
• Convertisseur Markdown : pour formater proprement les réponses IA

Ce que l’IA ne fait pas (encore)

L’IA ne comprend pas : elle extrapole. Elle peut halluciner, manquer de nuances ou reproduire des biais. Le prompt n’est pas un substitut à l’esprit critique.

Le formateur reste indispensable pour :

• Valider la cohérence pédagogique
• Adapter au contexte éducatif
• Garantir l’éthique et la pertinence
• Sélectionner les sources pertinentes
• Repérer les hallucination de l’IA

Une révolution silencieuse ?

L’IA libère du temps pour l’accompagnement humain. Elle permet de prototyper rapidement des contenus multimodaux (texte, quiz, simulations, vidéos).

La création de contenu se semi-automatise, mais cela valorise encore plus notre expertise humaine.
La compétence de prompting devient aussi essentielle que la pédagogie active.

Conclusion

L’IA ne remplacera pas les formateurs. Mais ceux qui savent lui parler remplaceront peut-être ceux qui ne savent pas.

« Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover, il faut transformer. Et cette transformation commence par un bon prompt. »
— Rony Germon, Fondateur de Futur Possible
La pédagogie avant la technologie.

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Le prompt au format Markdonw

## Rôle de l’IA  

Agis comme **formateur expert en soft skills**.

—

## Mission  

Ta mission est de **concevoir un atelier interactif** de 2h sur la **communication non-verbale**, à destination d’étudiants de **BTS Commerce**.

—

## Objectifs pédagogiques  

– Fournir une **réponse argumentée** (pas de résumé générique)  

– Structurer la réponse en **plusieurs étapes claires**  

– Adapter le contenu au **niveau post-bac**  

– Illustrer chaque étape par un **exemple concret**  

– Proposer **une amélioration du prompt** en fin de réponse

—

## Plan attendu  

Commence par proposer un **plan structuré** en trois grandes parties :  

1. Introduction de l’atelier  
2. Déroulé pédagogique  
3. Évaluation finale

—

## Format de réponse attendu : Markdown  

– Utilise des **titres H2** (`##`) pour chaque section  

– Utilise des **listes à puces** pour les idées ou étapes  

– Insère **un tableau récapitulatif** si pertinent (ex : compétences, durée, méthode)  

– Utilise une **mise en page claire**, adaptée à un copier-coller vers Notion, WordPress, LMS…

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## Niveau attendu  

Explique chaque concept **comme à un étudiant de première année**, avec un vocabulaire clair et accessible.

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## Exemples attendus  

Dans chaque section, insère **au moins un exemple concret ou une situation professionnelle** (jeu de rôle, cas réel…).

—

## Initiative autorisée  

Si une partie de la demande te semble ambiguë, **formule une hypothèse logique** et explique ton choix.

—

## Métaprompt  

À la fin de ta réponse, **propose une version améliorée de ce prompt** pour un autre public (ex. : adultes en reconversion, formation hybride…).

—

## Analyse critique préalable  

Avant de commencer ta réponse, rédige une **analyse rapide du prompt** :  

– Est-il clair ? complet ?  

– Quelles améliorations suggères-tu ?  

– Y a-t-il des ambiguïtés à lever ?

—

## Évaluation du prompt  

À la toute fin, **évalue ce prompt sur une échelle de 1 à 100**, selon :  

– Clarté de l’intention  

– Structuration logique  

– Potentiel pédagogique  

– Faisabilité pour une IA

> Donne également **une recommandation d’amélioration** du prompt, même minime.

L’article L’art du prompt : quand les formateurs deviennent des « chuchoteurs d’IA » est apparu en premier sur Digiformag.

Il suffit d’ouvrir LinkedIn pour observer la déferlante : webinaires sur ChatGPT, formations sur « l’IA pour les formateurs », promesses d’automatisation pédagogique… L’intelligence artificielle semble être devenue la solution miracle à tous les défis du secteur. Mais derrière cette effervescence technologique se cache une réalité plus nuancée que les professionnels de la formation doivent appréhender avec lucidité.

Déconstruire le mythe de l’IA salvatrice

Commençons par une vérité qui dérange : selon un récent rapport du département américain de l’Éducation, « les preuves empiriques d’un impact positif de l’IA générative sur les résultats d’apprentissage restent rares. » L’UNESCO va plus loin en pointant l’absence de « preuves concluantes » quant à l’amélioration des acquis par l’IA.

Ces constats tranchent avec le discours ambiant. Comme le formulent judicieusement Rudolph et ses collègues dans le Journal of Applied Learning & Teaching (2025), 8 mythes persistent autour de l’IA en éducation, notamment celui d’une technologie qui rendrait automatiquement la formation « plus démocratique, plus égalitaire, plus respectueuse de l’environnement. »

Pour les organismes de formation et les CFA, la leçon est claire : l’IA n’est pas un remède universel, mais un outil dont l’efficacité dépend de son intégration réfléchie dans des dispositifs pédagogiques solides.

Les questions que tout formateur devrait se poser

Face aux solutions d’IA qui fleurissent sur le marché, 3 interrogations fondamentales s’imposent :

1. Qui conçoit ces systèmes et avec quels présupposés pédagogiques ? De nombreux outils d’IA sont développés par des ingénieurs sans expertise en sciences de l’éducation, reproduisant des normes académiques traditionnelles qui peuvent affaiblir la diversité des parcours d’apprentissage.
2. Sur quelles données ces systèmes sont-ils entraînés ? Une IA entraînée principalement sur des contenus universitaires américains sera-t-elle pertinente pour former des apprentis français aux métiers manuels ?
3. Comment garantir que l’outil ne renforce pas les inégalités ? Une étude publiée en 2024 a démontré que certains outils d’analyse prédictive sous-estiment systématiquement la réussite des étudiants issus de minorités, amplifiant les inégalités qu’ils prétendent combattre.

5 principes pour une IA au service de la formation

Au-delà des critiques, comment construire une approche vraiment profitable de l’IA en formation ? Voici 5 principes concrets que tout organisme de formation peut mettre en œuvre.

1. Transparence : le droit de savoir

Les apprenants doivent savoir explicitement quand et comment l’IA intervient dans leur parcours. C’est une exigence éthique.

Application concrète : créez une section « Usage de l’IA » dans vos supports de formation et expliquez clairement comment elle est utilisée.

2. Supervision humaine : l’algorithme ne décide jamais seul

Comme le rappelle la philosophe Shannon Vallor (2024), l’IA « emploie des constructions mathématiques pour simuler le raisonnement humain » mais ne pense pas réellement. Dans la formation, cela signifie qu’aucune décision importante concernant l’évaluation ou l’orientation d’un apprenant ne devrait être prise par une IA sans validation humaine.

Application concrète : utilisez l’IA pour générer des feedback préliminaires, mais faites toujours relire et ajuster par un formateur qui apportera nuance et contexte.

3. La data : moins pour mieux

Les données des apprenants sont sensibles et précieuses. Leur collecte doit être limitée au strict nécessaire, avec un consentement explicite et une finalité claire.

Application concrète : auditez vos outils d’IA pour identifier quelles données ils collectent et pourquoi. Supprimez les collectes non essentielles.

4. Inclusion réelle : penser la diversité

Les biais algorithmiques ne sont pas des accidents mais des conséquences de nos propres biais sociaux. Une IA inclusive nécessite une conception diversifiée et des tests auprès de publics variés.

Application concrète : testez vos outils d’IA avec des publics diversifiés (âge, genre, origine sociale, niveau initial) pour détecter d’éventuels biais dans les résultats.

5. Évaluation critique : regarder au-delà des moyennes

L’impact d’un outil d’IA ne doit pas être jugé uniquement sur les performances moyennes, mais sur son effet sur les apprenants les plus fragiles.

Application concrète : analysez les résultats de vos dispositifs intégrant l’IA en segmentant les données par profil d’apprenant pour détecter d’éventuelles discriminations.

Former à l’esprit critique algorithmique

Au-delà de l’utilisation de l’IA, les organismes de formation ont une responsabilité: former les apprenants à comprendre ces outils, à les utiliser avec discernement et à en percevoir les limites.

Plusieurs initiatives émergent dans cette direction. L’université d’Orléans, par exemple, a adopté en mars 2024 une charte pédagogique sur l’usage de l’IA, visant à « former la communauté universitaire à des usages éclairés, critiques et éthiques. »

Pour les organismes de formation professionnelle, cela pourrait se traduire par :

• des modules transversaux sur les usages professionnels de l’IA ;
• des ateliers pratiques d’évaluation critique des réponses générées par IA ;
• des exercices de comparaison entre production humaine et production algorithmique.

Vers une gouvernance éthique de l’IA en formation

La simple rédaction d’une charte ne suffit pas. Les organismes de formation doivent mettre en place des mécanismes concrets de gouvernance :

• création d’un comité d’éthique incluant formateurs et apprenants ;
• audits réguliers des outils d’IA utilisés dans les parcours ;
• clauses éthiques dans les contrats avec les fournisseurs de solutions IA ;
• mécanismes de signalement pour les apprenants face à des décisions algorithmiques contestables.

Certaines entreprises commencent à structurer de telles politiques internes. Les organismes de formation peuvent s’en inspirer pour développer une gouvernance adaptée à leurs besoins spécifiques.

Au-delà de la technique : repenser la pédagogie

L’arrivée de l’IA dans la formation n’est pas qu’une question d’outils. Elle nous invite à interroger fondamentalement notre approche pédagogique : qu’est-ce qu’apprendre à l’ère des machines qui simulent l’intelligence ? Quelles compétences deviennent fondamentales quand l’information est accessible en quelques clics ?

L’IA peut soit renforcer une vision standardisée et industrielle de la formation, soit catalyser une approche plus personnalisée et humaine. C’est aux professionnels de la formation de faire ce choix stratégique.

L’enjeu n’est pas de former des utilisateurs efficaces d’outils automatisés, mais des professionnels capables de penser par eux-mêmes, de porter un regard critique sur les informations générées algorithmiquement, et d’utiliser ces technologies comme de véritables leviers d’émancipation.

La technique n’émancipe pas en elle-même. C’est l’usage que nous en faisons, les cadres que nous lui imposons, les valeurs que nous défendons qui peuvent en faire un levier de progrès.

Au-delà de la fascination technologique

Dans un secteur de la formation déjà confronté à de multiples défis – réglementaires, économiques, pédagogiques – l’IA ne doit pas devenir un écran de fumée masquant les questions fondamentales. Elle peut cependant constituer un révélateur puissant de nos choix pédagogiques implicites.

Pour les organismes de formation et les professionnels du secteur, l’heure n’est ni au rejet technophobe, ni à l’adoption aveugle, mais à l’élaboration d’une troisième voie : celle d’une intégration réfléchie, éthique et centrée sur l’humain.

Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover, il faut transformer. C’est dans cette transformation raisonnée que réside l’avenir du secteur.

Références

• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623).
• Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.
• Gándara, D., Anahideh, H., Ison, M., & Picchiarini, L. (2024). Inside the black box: Detecting and mitigating algorithmic bias across racialized groups in college student-success prediction. AERA Open, 10(1), 1–15.
• Lindgren, S. (2023). Critical Studies of AI: Power, Politics, and Ethics. Oxford University Press.
• Popenici, S. (2023). Artificial Intelligence and Learning Futures: Critical Narratives of Technology and Imagination in Higher Education. Routledge.
• Rudolph, J., Ismail, F., Tan, S., & Seah, P. (2025). AI snake oil: How generative AI myths distort reality. Journal of Applied Learning & Teaching, 8(1), 1–46.
• Said, E. (1994). Representations of the Intellectual. The 1993 Reith Lectures. Vintage Books.
• U.S. Department of Education. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations.
• Vallor, S. (2024). The AI Mirror: How to Reclaim Our Humanity in an Age of Machine Thinking. Oxford University Press.
• Université de Lille. (2025). Charte des bonnes pratiques sur l’usage de l’IA générative dans les travaux pédagogiques. AEF Info
• Université d’Orléans. (2024). Charte pédagogique et informative sur l’IA. AEF Info
• Gouvernement français. (2025). Charte nationale sur l’IA à l’école annoncée par Élisabeth Borne. Le Figaro
• Éditions Législatives. (2024). L’université de l’ANDRH : Les entreprises se dotent de chartes éthiques sur l’IA. Éditions Législatives

L’article L’IA en formation : au-delà de la fascination, les véritables enjeux pour les formateurs est apparu en premier sur Digiformag.

Des acteurs EdTech ne cessent d’émerger en proposant des solutions de plus en plus innovantes. Mais derrière l’effet d’annonce, se cache souvent un manque criant de stratégie. Alors que l’IA promet des gains d’efficacité, elle peut aussi accélérer l’échec si elle est mal utilisée. Décryptage.

La course à l’IA : entre innovation et illusion

Depuis quelques mois, une nouvelle tendance agite les directions des organismes de formation : intégrer de l’intelligence artificielle de partout. Il n’existe pas un comité de direction sans son idée d’automatisation miracle, pas une présentation sans mention de ChatGPT, pas une réunion stratégique sans promesse de chatbot ou de parcours adaptatif. La frénésie est telle que l’IA semble devenue une fin en soi, plus qu’un moyen.

On observe parfois cette tendance dans certains discours de dirigeants d’OF, où l’IA est évoquée comme une solution universelle, davantage pour son image innovante ou ses économies potentielles que pour sa contribution réelle à la pédagogie. Ce glissement peut être problématique : lorsque l’innovation devient une posture plutôt qu’une stratégie, le risque est d’utiliser l’IA comme un simple vernis technologique qui ne résout pas les véritables enjeux pédagogiques.

L’IA n’est pas une baguette magique

En formation, l’intelligence artificielle n’opère pas de miracles. Elle ne résout pas les problèmes structurels, elle les amplifie. Un processus pédagogique cohérent sera renforcé. Mais un parcours mal pensé, mal conçu, deviendra plus rapidement inefficace — voire contre-productif.

Les cas ne manquent pas : des directeurs d’organismes qui souhaitent automatiser le recrutement, la formation, le suivi et la relation avec les apprenants… sans jamais évoquer l’éthique, l’impact humain ou les usages concrets. Uniquement dans l’optique de paraître innovants.

Cette logique court-circuite toute démarche pédagogique sérieuse. L’IA n’est pas un cache-misère. Elle demande d’abord une remise à plat : quels sont les besoins réels des apprenants ? Quelles tâches peuvent être automatisées sans dégrader l’expérience ? Quelles compétences humaines restent indispensables ? Sans ces questions, on court droit dans le mur.

Transformation du rôle et non un remplacement

Une analogie simple résume bien la situation : la visseuse n’a jamais tué le tournevis. Elle a simplement permis de gagner du temps. L’IA, c’est pareil. Elle ne remplace pas le formateur. Elle transforme son rôle. Mais elle ne transforme pas par miracle, un dispositif mal pensé en chef-d’œuvre pédagogique.

À vouloir tout automatiser sans pilotage stratégique, on finit par remplacer la pédagogie par de la technocratie. Et cela, aucun algorithme ne peut le corriger.

La question fondamentale : quel problème résout-on ?

Dans une ère où la transformation digitale est un impératif, l’IA ne doit pas être un gadget. Elle doit s’inscrire dans un projet clair, fondé sur une vision à long terme. Elle doit être pensée pour résoudre de vrais problèmes humains et organisationnels. Sinon, elle ne fera qu’ajouter de la complexité à un système déjà bancal.

C’est d’ailleurs le bon réflexe à avoir avant tout déploiement : quel problème suis-je réellement en train de résoudre ?

Si cette question reste sans réponse, c’est que l’IA n’est pas encore la solution.

Comment intégrer l’IA intelligemment

Pour les acteurs de la formation, la priorité est claire : revenir à l’intention pédagogique. Avant d’investir dans des outils, il faut investir dans une réflexion collective : que voulons-nous faire apprendre ? À qui ? Avec quelles modalités ? Et seulement ensuite, explorer comment l’IA peut venir soutenir — et non remplacer — cette stratégie.

Quelques bonnes pratiques

• Cartographier les processus existants pour identifier ceux réellement automatisables.
• Associer les équipes pédagogiques dès la phase de conception.
• Intégrer une réflexion éthique sur les impacts de l’automatisation.
• Prévoir des phases de test et de feedback utilisateur.
• Former les équipes à comprendre les limites et pas seulement les promesses de l’IA.

Une vision avant la technologie

Loin d’être une menace, l’IA peut devenir un formidable levier de transformation pédagogique. Mais pour cela, elle doit être pilotée, questionnée et encadrée. Car l’IA ne sauvera pas un organisme en perte de repères. Ce qui sauve un organisme, c’est une vision claire, des valeurs fortes et une stratégie durable.

Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover. Il faut transformer. Et cette transformation commence toujours par un retour aux fondamentaux : l’apprenant, ses besoins et la valeur ajoutée humaine qui fait la différence. L’IA n’est qu’un outil dans cette équation, pas la solution miracle.

Le point de vue expert

En tant qu’expert en pédagogie digitale, je constate que les projets IA les plus efficaces ne sont pas les plus ambitieux au niveau technologique, mais les plus lucides stratégiquement. Ce sont ceux qui partent des irritants terrain, pas des tendances LinkedIn. Ceux qui associent formateurs, apprenants, responsables pédagogiques dans la réflexion. Ceux qui prennent le temps de tester, d’itérer et de s’adapter.

L’IA peut faire gagner du temps, améliorer le suivi et enrichir les contenus. Mais elle ne remplacera jamais une vision pédagogique bien construite, ni la relation humaine. Elle ne transformera pas un formateur désengagé en coach inspirant. Elle ne sauvera pas un business model en fin de course.

Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover, il faut transformer.

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Comment les formateurs et organismes peuvent-ils exploiter cette technologie tout en garantissant l’exactitude de leurs formations ?

Dans le domaine de la formation, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour générer du contenu pédagogique présente un risque : les hallucinations. Ce phénomène se produit lorsque l’IA génère des informations incorrectes en les présentant comme des faits avérés.

Par exemple, un générateur de contenu IA pourrait créer un module e-learning sur l’histoire de l’intelligence artificielle et affirmer à tort que le premier chatbot date de 1985, alors qu’ELIZA existait dès les années 1901. Une telle erreur, si elle n’est pas détectée, peut induire en erreur des apprenants.

Les risques des hallucinations en formation

Dans le contexte de la formation, les hallucinations de l’IA peuvent entraîner :

• La diffusion de concepts erronés aux apprenants.
• Une perte de crédibilité pour l’organisme de formation.
• Une mauvaise assimilation des connaissances.

Comprendre l’origine des hallucinations

Les modèles d’IA génératifs comme ChatGPT, Claude.ai, Mistral ou Perplexity ne comprennent pas le monde comme un humain. Ils fonctionnent sur une logique probabiliste, prédisant la suite la plus plausible d’un texte en fonction des données avec lesquelles ils ont été entraînés.

Plusieurs facteurs peuvent provoquer ces hallucinations :

• Données biaisées ou incomplètes : si l’IA est entraînée sur des sources erronées, elle reproduira ces biais. Il n’aura fallu qu’une journée à Tay, l’IA lancée par Microsoft, pour tenir des propos allant du racisme à la misogynie en passant par des remises en question historiques.
• Sur-ajustement : elle peut réutiliser des données trop spécifiques sans vérifier leur exactitude. Par exemple, si le corpus d’analyse est beaucoup trop réduit.
• Absence de vérification des faits : l’IA n’a pas de capacité intrinsèque à vérifier l’information. Par exemple, l’IA reprendra dans certaines questions des neuromythes très présents dans le secteur de l’éducation, juste parce qu’ils sont repris souvent et non vérifiés.
• Compréhension contextuelle limitée : certaines questions complexes ou ambiguës peuvent mener à des extrapolations erronées. L’IA préférera parfois inventer pour « faire plaisir » et donc créera des sources ou des informations erronées.

Stratégies pour se prémunir des hallucinations

Face à ces risques, les concepteurs de formation doivent adopter des méthodes rigoureuses pour garantir la qualité de leurs contenus.

1. Croiser les sources d’informations

L’IA peut fournir une base de travail, mais chaque information critique doit être vérifiée à l’aide de sources académiques, institutionnelles ou expertes reconnues. Des outils comme Google Scholar, Crossref ou les bases de données professionnelles sont utiles pour vérifier la validité des informations.

2. Intégrer une validation humaine

L’IA ne doit pas être considérée comme une source unique et infaillible. Une relecture par un expert ou un formateur qualifié est indispensable avant la diffusion d’un contenu créé par l’IA.

3. Utiliser des outils d’IA spécialisés

Certains modèles d’IA sont conçus pour vérifier les faits ou pour éviter la désinformation, comme les systèmes de fact-checking automatisés intégrés à certains outils éducatifs comme par exemple Vera.AI3, mais ils ne sont pas dépourvus d’erreurs.

4. Privilégier une approche hybride

Plutôt que de s’appuyer uniquement sur une IA générative pour produire l’intégralité du contenu, il est préférable d’adopter une méthode hybride où l’IA assiste la création sans la remplacer complètement.

Concrètement, cela peut prendre la forme suivante :

• Utiliser l’IA pour générer des ébauches ou premières versions de contenu.
• Compléter ces ébauches avec du contenu rédigé par des experts humains.
• Intégrer des sources pédagogiques vérifiées et des références bibliographiques fiables.
• Combiner différents outils d’IA (générateurs de texte, analyseurs de données, outils de synthèse) plutôt que de se fier à un seul système.

Cette approche permet de bénéficier de l’efficacité de l’IA tout en maintenant un contrôle humain sur l’exactitude et la qualité pédagogique du contenu final.

5. Tester et recueillir des feedbacks

Avant de déployer une formation générée par IA, il est important de la tester avec un panel d’apprenants et de formateurs afin de détecter les incohérences ou erreurs potentielles.

L’équilibre entre innovation et fiabilité

L’intelligence artificielle offre des opportunités significatives pour transformer la création de contenu de formation, mais elle doit être utilisée avec discernement. Se prémunir des hallucinations de l’IA est un enjeu clé pour garantir des formations de qualité.

En adoptant une approche critique et rigoureuse, les formateurs et concepteurs pédagogiques peuvent tirer le meilleur de l’IA tout en évitant ses pièges. L’IA reste un assistant, pas un substitut au savoir humain.

Dans le domaine de la formation comme ailleurs, la prudence et l’esprit critique demeurent les meilleurs alliés d’une pédagogie efficace et fiable. L’avenir appartient probablement à une collaboration intelligente entre humains et IA, où chacun apporte ses forces complémentaires.

Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover, il faut transformer avec discernement.

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L’ironie est savoureuse : alors que l’IA s’empare progressivement des tâches techniques et répétitives, elle nous pousse à développer ce qui nous rend irremplaçables – nos soft skills. Cette évolution n’est pas anodine pour les professionnels de la formation qui doivent désormais repenser leurs approches pédagogiques.

Un changement de paradigme dans la formation

Selon une étude publiée par Dell et l’Institut du Futur, 85% des emplois qui existeront en 2030 n’ont pas encore été créés. Dans ce contexte de transformation rapide, les soft skills comme l’adaptabilité, la pensée critique ou l’intelligence émotionnelle deviennent des compétences stratégiques.

L’un des défis des organismes de formation aujourd’hui est de s’adapter à cette nouvelle réalité. Les apprenants ont besoin de développer des compétences comportementales qui leur permettront de s’adapter continuellement.

Cette mutation s’accompagne d’innovations pédagogiques significatives. L’IA peut apporter quatre dimensions clés à la formation aux soft skills :

1. Personnalisation poussée à l’extrême : contrairement aux formations traditionnelles, les algorithmes d’IA analysent en temps réel les comportements et ajustent les parcours d’apprentissage.
2. Simulation sans risque : les environnements virtuels permettent de s’entraîner à des situations complexes sans les conséquences réelles d’un échec.
3. Feedback objectif et data-driven : l’IA offre une analyse détaillée des comportements, dépassant la simple auto-évaluation subjective.
4. Complémentarité avec l’humain : loin de remplacer les formateurs, l’IA permet d’optimiser leur intervention en prenant en charge les aspects répétitifs de l’apprentissage.

Des applications concrètes qui transforment l’apprentissage des soft skills

L’analyse des tendances actuelles révèle plusieurs applications concrètes qui transforment l’apprentissage des compétences comportementales. De nombreuses plateformes innovantes intègrent désormais l’IA pour créer des environnements d’apprentissage immersifs et personnalisés. Ces outils ciblent des compétences spécifiques essentielles dans le monde professionnel actuel : communication efficace, leadership situationnel, gestion émotionnelle ou prise de décision complexe.

Cependant, il convient de rester vigilant face à l’effervescence du marché. Dans le domaine de l’innovation pédagogique, la frontière est parfois mince entre les solutions qui apportent une réelle valeur ajoutée et celles qui surfent simplement sur la vague de l’IA. De nombreuses plateformes se contentent d’intégrer superficiellement des algorithmes sans repenser en profondeur l’expérience d’apprentissage. La véritable innovation réside dans l’alignement entre technologie avancée et principes pédagogiques solides, une combinaison encore trop rare sur le marché actuel de la formation.

Pour être efficace, une formation aux soft skills assistée par IA doit répondre à trois critères fondamentaux :

• Elle doit proposer des mises en situation authentiques et complexes.
• Elle doit fournir un feedback personnalisé et actionnable.
• Elle doit s’inscrire dans une démarche d’apprentissage continue et progressive.

Une transformation qui interroge les modèles pédagogiques traditionnels

Cette évolution soulève des questions fondamentales pour les organismes de formation. Comment intégrer ces nouveaux outils dans des parcours cohérents ? Comment former les formateurs à ces nouvelles approches ? Comment mesurer efficacement l’acquisition de compétences comportementales ?

Malgré son potentiel, l’intégration de l’IA dans la formation aux soft skills présente plusieurs défis :

1. L’accessibilité technologique : tous les organismes de formation n’ont pas les ressources nécessaires pour développer ou acquérir ces technologies.
2. La fracture numérique : certains apprenants peuvent se retrouver exclus de ces nouvelles approches faute de compétences numériques suffisantes.
3. L’éthique et la protection des données : l’analyse comportementale soulève des questions de confidentialité et de consentement.
4. L’évaluation des résultats : comment mesurer objectivement l’acquisition de compétences essentiellement subjectives ?

Pour les organismes de formation et les CFA, la question n’est plus de savoir si l’IA va transformer leur activité, mais comment s’adapter à cette transformation déjà en cours.

IA et soft skills : vers une complémentarité formateur/technologie

L’introduction de l’IA dans la formation aux soft skills ne représente pas une menace pour les formateurs, mais plutôt une opportunité de repenser leur rôle. Les technologies d’intelligence artificielle excellent dans l’analyse de données, la personnalisation et la création d’environnements simulés, mais elles ne peuvent remplacer la finesse d’analyse, l’intelligence émotionnelle et la capacité d’adaptation contextuelle d’un professionnel expérimenté.

Cette complémentarité se manifeste particulièrement dans le développement des compétences comportementales complexes. L’IA peut fournir des exercices personnalisés pour travailler l’empathie ou la communication, proposer des simulations de situations professionnelles délicates, et même analyser des micro-expressions faciales pour évaluer la progression. Mais seul le formateur peut contextualiser ces apprentissages, aider à transférer ces compétences dans des situations réelles, et accompagner l’apprenant dans sa réflexion sur ses propres comportements.

Le rôle du formateur évolue ainsi vers un facilitateur qui guide l’apprenant à travers un écosystème d’outils d’IA, interprète les données générées, et aide à identifier les connexions entre différentes compétences comportementales. Cette évolution exige une double expertise : une maîtrise approfondie des soft skills enseignées et une compréhension des possibilités et limites des outils d’IA utilisés dans la formation.

Conclusion : une transformation inévitable mais progressive

L’IA représente indéniablement un levier puissant pour développer les soft skills, ces compétences devenues essentielles dans un monde professionnel en constante mutation. Cependant, son intégration dans les dispositifs de formation nécessite une approche réfléchie et progressive.

Pour les organismes de formation et les formateurs, l’enjeu n’est pas tant d’adopter les dernières technologies que de repenser fondamentalement leur approche pédagogique. Comment créer des expériences d’apprentissage qui tirent le meilleur parti de l’IA tout en préservant la dimension humaine essentielle au développement des soft skills ?

Dans la formation digitale, il ne suffit pas d’innover, il faut transformer. Et cette transformation commence par un questionnement sur la valeur ajoutée réelle de la technologie dans notre mission fondamentale : développer le potentiel humain.

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L’intelligence artificielle transforme de nombreux secteurs, et celui de la formation n’y échappe pas. Pourquoi ne pas essayer de comprendre comment utiliser cette technologie pour améliorer aussi bien l’efficacité que la personnalisation de vos programmes ? 

Dans un contexte où la formation est perçue sous l’approche des compétences (et non plus des métiers), l’IA se révèle précieuse. Ne serait-ce qu’auprès des décideurs qui estiment, pour 61% d’entre eux, que l’IA et l’automatisation seront les porte-drapeaux d’une plus grande envie de se former. 

Quels sont les moyens à votre disposition ? Comment exploiter au mieux les capacités de l’intelligence artificielle ? Découvrez nos suggestions. 

La personnalisation des parcours de formation

L’IA permet de personnaliser les parcours d’apprentissage, répondant ainsi aux besoins individuels de chaque apprenant. Tout ceci dans le but d’améliorer non seulement l’engagement, mais aussi les résultats de l’apprentissage.

Quelques outils à tester

• Les plateformes d’apprentissage adaptatif : ces plateformes utilisent des algorithmes pour ajuster le contenu en fonction des réponses et des progrès de l’apprenant. On pense par exemple à Coursera et Edmentum.
• Les algorithmes de recommandation de contenu : similaires aux recommandations de Netflix, ces algorithmes suggèrent des ressources pédagogiques pertinentes en fonction des intérêts et des performances de l’apprenant.

Vous l’aurez compris, le premier cas oriente l’apprenant sans lui laisser voir qu’il existe d’autres options, tandis que le second suggère. 

En plus des deux premières citées, NovoEd et Degreed sont deux plateformes qui s’appuient sur l’IA pour offrir des parcours d’apprentissage personnalisés. Chacune d’elles analyse les lacunes et les compétences des apprenants pour proposer des modules spécifiques. Ainsi, elles optimisent le temps et l’effort nécessaires à la complétion d’une formation.

En 2025, certaines plateformes vont encore plus loin, en s’appuyant sur des IA génératives capables de produire automatiquement des exercices, des vidéos explicatives, ou des supports d’évaluation, adaptés à chaque apprenant. L’expérience est non seulement personnalisée, mais aussi enrichie de contenus créés à la volée en fonction du profil et des besoins.

À lire également : Quel est l’impact de l’IA sur la façon dont nous formerons ?

L’automatisation des tâches administratives et pédagogiques

L’IA réduit considérablement la charge administrative des formateurs en automatisant des tâches les plus répétitives et les plus chronophages.

Quelques outils à tester

• Les logiciels d’évaluation automatique : des outils comme Gradescope et Turnitin réalisent une correction rapide et précise des quizz et des évaluations, vous libérant ainsi un temps considérable.

Il existe désormais des assistants pédagogiques virtuels qui génèrent automatiquement des bilans de progression personnalisés pour chaque apprenant et proposent des ressources de remédiation ciblées, en quelques secondes.

L’analyse des données pour améliorer l’apprentissage

L’IA analyse les données des apprenants pour fournir des insights précieux qui permettent d’améliorer les programmes de formation.

Quelques outils à tester

• Les plateformes d’analyse des performances des apprenants : Intellum et Valamis incluent des outils pour suivre les progrès, identifier les difficultés et adapter les contenus en conséquence.

En 2025, l’analyse prédictive est devenue un atout majeur pour les organismes de formation. Les IA anticipent les risques de décrochage, évaluent les compétences acquises en continu et recommandent des ajustements en temps réel pour optimiser la réussite de chaque parcours.

Intellum utilise l’analyse des données pour proposer des parcours d’apprentissage personnalisés, tout en suivant l’engagement et les performances des apprenants. De son côté, Valamis offre des tableaux de bord détaillés pour aider les formateurs à ajuster leurs stratégies pédagogiques en temps réel.

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L’utilisation de chatbots et d’assistants virtuels

Ces deux solutions soutiennent le travail à la fois des apprenants et des formateurs en répondant aux questions et en fournissant un support en continu.

Quelques outils à tester

• Les chatbots éducatifs : Cognitivescale et Docebo proposent des chatbots capables de répondre aux questions des apprenants, facilitant ainsi un apprentissage autonome.
• Les assistants virtuels pour formateurs : ces outils aident à préparer les cours, à trouver des ressources pédagogiques et à organiser des activités.

Docebo utilise des chatbots pour répondre aux questions courantes des apprenants, les guide à travers les modules de formation et leur fournit un feedback immédiat. Cognitivescale, quant à lui, aide les formateurs en automatisant les tâches de préparation des cours.

Autre exemple, autre format, découvrez le pitch inspirant du fondateur de Khan Academy qui s’outille aussi d’un chatbot : 

Une formation immersive avec la réalité virtuelle et augmentée

La réalité virtuelle (VR) et augmentée (AR) offrent des expériences immersives, rendant l’apprentissage plus engageant et efficace. Ce n’est pas pour rien qu’elles sont utilisées par les médecins ou les militaires ! 

À lire également : L’e-learning pour apprendre les gestes techniques

Quelques outils à tester

• Les simulateurs de formation en VR : Meta Quest (le nouvel Oculus) et HTC Vive proposent des environnements immersifs pour des formations pratiques, comme les simulations médicales ou techniques.
• Les applications de réalité augmentée : Google ARCore et Apple ARKit permettent de superposer des informations virtuelles sur le monde réel, facilitant ainsi des exercices interactifs.

Les simulateurs VR de Meta sont utilisés pour des formations pratiques en médecine, permettant aux étudiants de s’exercer dans des environnements sécurisés et réalistes. De l’autre côté du spectre, les applications AR comme celles développées avec Google ARCore sont utilisées pour des formations interactives, typiquement en sciences et en ingénierie.

L’IA apporte des bénéfices non négligeables à la fois pour les formateurs et pour les apprenants. Toute la question étant de bien doser le rapport humain/machine. Si vous voulez tester, profitez de son action pour lui confier et des tâches et, pendant ce temps, penchez-vous sur des missions dont vous seuls avez la réponse. De quoi débloquer tous ces sujets en cours et voir un nouveau visage de l’apprentissage !

Les nouveaux usages de l’IA en 2025

Au-delà des fonctionnalités classiques, de nouveaux usages se développent fortement en 2025 :

• Les chatbots éducatifs offrent un accompagnement 24h/24, répondant aux questions des apprenants et les orientant dans leur parcours.
• Les environnements d’apprentissage immersifs, créés avec l’aide de l’IA, permettent de simuler des situations professionnelles complexes.
• Les générateurs de contenus adaptent les supports de cours à différents niveaux (débutant, intermédiaire, avancé) en temps réel.

Former les formateurs à l’IA

Face à la montée en puissance de l’IA, il devient indispensable de former les formateurs à ces outils.
Des formations spécifiques émergent pour apprendre à intégrer l’IA dans la conception pédagogique, dans la relation apprenant, mais aussi dans la gestion des formations.

L’exemple du cabinet Forvis Mazars, qui forme tous ses collaborateurs à l’usage stratégique de l’IA, démontre que cette transition concerne tous les acteurs, pas seulement les apprenants.

Les limites à avoir en tête

Toute technologie doit être utilisée avec discernement. L’IA n’est pas infaillible et comporte des risques si elle est utilisée sans contrôle humain.

Parmi les limites courantes :

• Une dépendance trop forte aux algorithmes : si tout est automatisé, on peut passer à côté de signaux faibles importants (perte de motivation, fatigue…).
• L’opacité de certaines décisions prises par les IA : on parle ici de “boîtes noires” algorithmiques qui empêchent parfois de comprendre pourquoi tel contenu est proposé plutôt qu’un autre.

À cela s’ajoutent les enjeux éthiques croissants en 2025 : transparence des modèles d’IA, protection des données personnelles, biais discriminants, et nécessité d’un cadre réglementaire clair. L’UE et la France travaillent d’ailleurs sur des normes encadrant leur utilisation dans les secteurs sensibles comme l’éducation.

Conclusion

Utiliser l’IA en formation, c’est ouvrir la porte à des expériences plus riches, plus personnalisées et plus efficaces. Mais c’est aussi une responsabilité. Pour tirer le meilleur de ces technologies, il est essentiel de bien les comprendre, de se former, et de garder l’humain au centre de l’apprentissage.

En 2025, l’IA ne remplace pas les formateurs. Elle les assiste, les complète, les libère de certaines tâches. Elle devient leur copilote pédagogique.

Crédit photo : This Is Engineering

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Lorsqu’on évoque l’innovation en formation professionnelle, on pense spontanément aux technologies de pointe : réalité virtuelle, intelligence artificielle, plateformes immersives… Pourtant, ces avancées creusent parfois le fossé numérique au lieu de le combler. Selon l’INSEE, 15,4% des Français souffrent encore d’illectronisme en 2021 – une difficulté majeure à utiliser les outils numériques qui constitue un frein considérable à l’apprentissage.

C’est dans ce contexte qu’une approche étonnamment simple retrouve ses lettres de noblesse : le SMS Learning. Cette méthode consiste à diffuser du contenu pédagogique via de simples messages texte, sans nécessiter d’équipement sophistiqué ni de connexion internet permanente.

Une technologie universelle à l’ère de la fracture numérique

Le principal atout du SMS Learning réside dans son accessibilité quasi-universelle. Avec 95 % de la population possède un téléphone mobile et 77 % détient plus particulièrement un smartphone cette technologie offre un accès sans friction à la connaissance. Contrairement aux applications qui nécessitent des mises à jour régulières, un smartphone récent ou une connexion Wi-Fi stable, les SMS fonctionnent sur tous les modèles de téléphones, même les plus basiques.

Les études démontrent que pour les personnes en situation d’illectronisme, les interfaces simples comme les SMS génèrent moins d’anxiété technique que les plateformes d’apprentissage complexes qui demandent de multiples manipulations.

Cette simplicité d’utilisation fait du SMS Learning un levier d’inclusion particulièrement pertinent pour plusieurs populations :

• Les seniors peu à l’aise avec les interfaces numériques.
• Les travailleurs en mobilité sans accès régulier à internet.
• Les personnes en insertion sociale ou professionnelle.
• Les habitants des zones rurales où la couverture internet reste fragile.

Une pédagogie adaptée aux contraintes cognitives modernes

Le SMS Learning ne se contente pas d’être techniquement accessible – il s’appuie également sur les principes du micro-learning, particulièrement adaptés au rythme de vie contemporain et aux contraintes d’attention.

Un SMS contient au maximum 160 caractères, ce qui impose naturellement une communication concise. Cette contrainte devient un avantage pédagogique : chaque message délivre une information essentielle, actionnable et facilement mémorisable.

Des études récentes en neurosciences confirment l’efficacité de cette approche fragmentée. En Israël, une recherche menée auprès d’étudiants universitaires a démontré que la réception régulière de contenus éducatifs par SMS améliorait significativement leur créativité, leur flexibilité cognitive et leur image de soi.

Des applications concrètes dans des secteurs variés

Le SMS Learning trouve des applications particulièrement pertinentes dans plusieurs domaines :

En insertion professionnelle : des organismes d’accompagnement expérimentent l’envoi de conseils pratiques quotidiens aux demandeurs d’emploi. Ces messages peuvent concerner la préparation d’un entretien, les techniques de recherche ou la valorisation des compétences.

Dans le secteur sanitaire et social : les programmes de sensibilisation aux démarches administratives ou de prévention sanitaire utilisent les SMS pour toucher des publics précaires.

En formation continue : des entreprises déploient des programmes de rappel post-formation par SMS pour consolider les acquis de leurs collaborateurs, notamment dans des secteurs comme la sécurité ou la maintenance.

Dans les zones isolées : des agriculteurs reçoivent des conseils techniques ou financiers directement sur leur téléphone, sans besoin de se déplacer ni de consulter un ordinateur.

4 bonnes pratiques pour un SMS Learning efficace

Pour optimiser l’impact pédagogique de cette approche, quatre principes clés se dégagent des expériences réussies :

1. La simplicité avant tout : les messages doivent éviter tout jargon technique et se concentrer sur une seule idée à la fois. Comparez ces deux approches :

• Complexe : “L’intelligence artificielle repose sur des algorithmes et modèles statistiques pour analyser des données”.
• Simple : “Une IA, c’est un programme qui apprend à répondre comme un humain. Exemples : Siri ou Google Assistant”.

2. Une fréquence maîtrisée : la régularité est essentielle, mais la saturation contre-productive. Deux à trois messages par semaine, envoyés à des moments stratégiques (début de matinée, fin de journée), semblent constituer un rythme optimal selon les retours d’expérience.
3. L’interactivité comme moteur d’engagement : les SMS les plus efficaces sont ceux qui sollicitent une réponse, aussi simple soit-elle. Par exemple : “Défi du jour : Quel est le dernier mot que vous avez appris cette semaine ? Répondez-nous par SMS !”.
4. La progression pédagogique : chaque message s’inscrit dans une séquence d’apprentissage cohérente, avec une progression visible pour l’apprenant.

Des limites à reconnaître

Si le SMS Learning présente de nombreux avantages, il convient de reconnaître ses limites. Cette approche ne remplace pas des formations approfondies nécessitant des interactions complexes ou des manipulations pratiques. De plus, la contrainte des 160 caractères peut sembler réductrice pour certains sujets complexes.

Le SMS Learning fonctionne mieux en complément d’autres modalités ou pour des apprentissages spécifiques. Son principal intérêt est de toucher des publics qui, autrement, resteraient à l’écart de toute formation en raison de difficultés d’accès au numérique.

Une innovation dans la simplicité

À l’heure où la course à l’innovation technologique s’accélère, le SMS Learning nous rappelle que l’efficacité pédagogique ne réside pas nécessairement dans la sophistication technique.

Cette approche low-tech mais hautement inclusive pourrait bien représenter une solution pertinente face aux défis de l’illectronisme et de l’accès universel à la formation – une révolution pédagogique qui tient dans la poche et s’adresse à tous, sans distinction.

Dans la formation digitale, parfois, l’innovation la plus puissante est celle qui revient à l’essentiel. Et si le futur de l’apprentissage passait aussi par un message de 160 caractères ?

Bibliographie

Katz, Yaacov. (2013). SMS-based learning in tertiary education: Achievement and attitudinal outcomes. Proceedings of the International Conference e-Learning 2013.

Adelina Moura, Ana Amélia Carvalho. Mobile Learning: Using SMS in Educational Contexts. IFIP

TC 3 International Conference on Key Competencies in the Knowledge Society (KCKS) / Held as

Part of World Computer Congress (WCC), Sep 2010, Brisbane, Australia. pp.281-291, 10.1007/978-

3-642-15378-5_27. hal-01054693

Gasaymeh, Al-Mothana & Aldalalah, Osamah. (2024). The Impact of Using SMS as Learning Support Tool on Students’ Learning. International Education Studies. 6. 112-112. 10.5539/ies.v6n10p112.

Moura, Adelina & Carvalho, Ana. (2010). Mobile Learning: Using SMS in Educational Contexts. 10.1007/978-3-642-15378-5_27.

So, Simon. (2009). The Development of a SMS-based Teaching and Learning System. Journal of Educational Technology Development and Exchange. 2. 10.18785/jetde.0201.08.

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L’entrée en vigueur de l’AI Act européen en août 2024 marque un tournant décisif dans l’adoption de l’IA au sein des dispositifs de formation. Avec ses obligations progressives s’étendant jusqu’en 2025, ce règlement établit un cadre précis pour l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur de la formation professionnelle.

La personnalisation et l’automatisation au service de la formation

L’IA ouvre de nouvelles perspectives pour les organismes de formation et les entreprises. L’adaptive learning, l’analyse prédictive et la réalité augmentée permettent d’optimiser l’expérience pédagogique en ajustant les contenus et le rythme d’apprentissage aux besoins de chaque apprenant.

Concrètement, un module de formation piloté par IA peut identifier les difficultés d’un apprenant et lui proposer automatiquement des exercices adaptés, accélérant ainsi la montée en compétence.

L’intégration de l’IA dans la gestion administrative offre également un gain de temps considérable. La planification des sessions, le suivi des inscriptions et la correction automatisée des évaluations peuvent être pris en charge par des algorithmes, permettant aux formateurs de se concentrer sur l’accompagnement humain.

Les exigences précises de l’AI Act pour le secteur de la formation

Le AI Act impose des obligations de transparence sur les outils d’IA utilisés en formation, notamment sur les systèmes à risque limité qui doivent informer l’utilisateur de leur nature artificielle.

Le règlement établit plusieurs niveaux de régulation :

• Interdiction des systèmes d’IA à risque inacceptable dès février 2025 (exploitation des vulnérabilités, manipulation comportementale cachée, évaluation sociale des individus).
• Encadrement des systèmes à haut risque (comme l’évaluation des compétences via IA), avec une mise en conformité complète exigée d’ici août 2025.

Un organisme de formation utilisant un chatbot pédagogique ou un moteur d’IA adaptatif devra garantir que ces systèmes respectent les principes de transparence et de non-manipulation des comportements.

La formation à l’IA : une obligation légale

L’article 4 de l’AI Act impose aux entreprises utilisant l’IA de former leurs employés à son fonctionnement et à ses risques. Cette disposition signifie que les formateurs et ingénieurs pédagogiques doivent désormais monter en compétence sur ces technologies.

Pour rester compétitives, les entreprises doivent non seulement intégrer l’IA dans leurs processus mais aussi former leurs collaborateurs à son usage. Des programmes spécifiques doivent aborder :

• Les fondamentaux de l’IA et ses cas d’usage
• L’éthique et la conformité réglementaire
• L’impact sur les métiers et les compétences à acquérir

Un défi majeur demeure : la pénurie de formateurs experts en IA. Sans une montée en compétence des formateurs eux-mêmes, le développement des formations sur l’IA risque d’être freiné, limitant son adoption dans le monde du travail.

Vers une formation augmentée mais encadrée

L’IA représente un levier de transformation pour la formation professionnelle, mais son déploiement doit désormais se faire dans un cadre légal structuré. Les organismes de formation et les entreprises doivent anticiper ces évolutions en intégrant les obligations du AI Act dans leurs stratégies pédagogiques.

L’enjeu est clair : exploiter les opportunités de l’IA tout en garantissant une utilisation responsable et conforme aux nouvelles régulations.

Dans la formation digitale, il ne suffit pas simplement d’innover, il faut transformer en respectant un cadre éthique et légal de plus en plus précis. C’est à ce prix que l’IA pourra véritablement devenir un levier d’efficacité pédagogique.

Calendrier d’application de l’AI Act

Le Règlement européen sur l’intelligence artificielle déploie ses exigences selon un calendrier progressif. Bien que la date principale d’application complète soit fixée au 2 août 2026, plusieurs dispositions entrent en vigueur à des échéances différentes, certaines avant cette date pivot, d’autres après. Le tableau suivant détaille ces étapes clés de mise en conformité pour les acteurs de la formation.

Sources :

• https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=OJ:L_202401689#ntc40-L_202401689FR.000101-E0040

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Une stratégie ambitieuse

Depuis 2018, la France a déployé une stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, avec un accent particulier sur la formation et la recherche. Cet effort s’est traduit par la création de neuf pôles d’excellence IA Clusters répartis sur tout le territoire et financés à hauteur de 360 millions d’euros. Ces clusters visent à renforcer les liens entre la recherche publique et privée, tout en multipliant les opportunités pour les talents en IA.

L’objectif est clair : former 100 000 personnes d’ici 2030, dont 20 000 en formation continue, et positionner la France parmi les leaders mondiaux de la recherche en IA.

L’IA, un enjeu pour le monde du travail

Le déploiement massif de l’IA transforme les modes de travail et exige une adaptation des compétences. Le Sommet aborde notamment l’avenir du travail, un sujet qui mobilise de nombreux acteurs, des gouvernements aux entreprises. L’un des objectifs est de promouvoir une IA socialement responsable, qui améliore la productivité tout en préservant le bien-être des travailleurs.

Un des points clés est la mise en place d’observatoires internationaux sur l’impact de l’IA dans le travail, permettant de mieux comprendre et anticiper les changements. Des outils de formation adaptés seront encouragés pour faciliter la transition des travailleurs vers de nouveaux métiers intégrant l’IA.

Encourager une IA au service de l’intérêt général

L’IA peut être un formidable levier pour des secteurs comme l’éducation et la recherche scientifique. Le Sommet mettra en avant des initiatives d’intelligence artificielle au service du bien commun, notamment à travers la création d’un incubateur international pour l’IA d’intérêt général. L’objectif est de développer des modèles ouverts et accessibles à tous, tout en garantissant une formation adaptée aux besoins des citoyens.

Un événement clé pour la gouvernance et l’innovation

Le Sommet pour l’Action sur l’IA ne se limitera pas à des discussions théoriques, mais visera à produire des engagements concrets. Plus de 800 acteurs internationaux, allant des gouvernements aux chercheurs, en passant par les entreprises et les ONG, participeront aux travaux pour structurer un cadre d’action global.

L’Europe joue un rôle central dans cette dynamique, en défendant une vision réglementée et éthique de l’IA, tout en investissant massivement dans la formation et l’innovation. Avec la France classée 5e au Global AI Index en 2024, ce Sommet est une opportunité majeure pour confirmer son leadership et favoriser l’émergence de talents IA.

Conclusion

Le Sommet pour l’Action sur l’IA s’annonce comme un moment décisif pour l’avenir de la formation et de l’IA en France et à l’international. En misant sur le développement des compétences, la recherche et une gouvernance inclusive, il permettra d’inscrire l’IA dans une trajectoire durable et bénéfique pour tous. L’éducation et la formation seront les piliers d’une intelligence artificielle responsable et accessible, essentielle pour répondre aux défis de demain.

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Cet article s’inscrit dans le cadre des chroniques d’un Directeur pédagogique. Il s’agit ici d’un point de vue personnel concernant l’innovation pédagogique de manière générale, et non d’une liste à la Prévert de toutes les nouveautés dans le champ pédagogico-technologique. Subjectivité assumée.

Innover. C’est l’injonction du moment pour les entreprises. Il ne s’agit plus simplement d’être bon, de délivrer ou d’être efficace. Non, il faut se différencier. Se distinguer de la masse de ses concurrents. Être disruptif (même si, entre nous, ce mot me fait toujours un peu sourire).
Bien entendu, la formation n’échappe pas à la règle.

Car l’idée même d’innovation en formation éveille à la fois l’enthousiasme et le fantasme. Ces dernières années, les avancées technologiques ont fait naître de grands discours (parfois idéalistes, mais également souvent intéressés) évoquant une rupture dans la manière même dont nous envisageons l’apprentissage. Pourtant, si l’on prend du recul, force est de constater que l’essentiel des pratiques dites « innovantes » repose sur des principes déjà anciens.

L’illusion de l’innovation pédagogique

De nombreuses pratiques, popularisées ces dernières années, prétendent révolutionner notre rapport à la pédagogie : classes inversées, apprentissage adaptatif, intelligence artificielle appliquée à l’enseignement, ou encore réalité virtuelle. Ces approches semblent modernes sur le papier. Pourtant, leurs principes sous-jacents s’inscrivent dans une tradition pédagogique qui ne date pas d’hier.

L’exemple de la classe inversée est significatif. L’idée de départ se veut sortir du cadre  : déplacer l’acquisition des connaissances hors du temps de classe pour consacrer ce dernier à des activités interactives. Or, dès le XVIIIe siècle, Johann Heinrich Pestalozzi insistaient déjà sur l’importance de l’activité pratique et de la responsabilisation des apprenants.

De même, les outils numériques qui promettent de personnaliser les parcours d’apprentissage ne sont qu’une extension des travaux de Maria Montessori ou Célestin Freinet, qui valorisaient déjà une pédagogie individualisée et active. L’apport des nouvelles technologies réside surtout dans la facilité avec laquelle elles permettent de changer d’échelle et modifient notre rapport au temps.

Rien de nouveau depuis des siècles

Les principes fondamentaux de la pédagogie ont traversé les époques : l’importance de l’interactivité, l’apprentissage par l’erreur, la répétition ou encore la mise en pratique. Certaines idées étaient déjà présentes chez Socrate, qui utilisait la maïeutique pour guider ses disciples dans une réflexion critique. Plus tard, Comenius (XVIIe siècle) soulignait l’importance de rendre l’enseignement attractif et adapté à l’âge des apprenants.

Bien sûr, des nouveaux mediums ont émergé : du livre qui a progressivement démocratisé l’accès au savoir à la tablette tactile qui s’est émancipée des limites physiques du support. Mais les fondamentaux n’ont pas changé d’un pouce. Ce qui évolue, ce sont davantage les moyens techniques et les conditions sociales de l’apprentissage. On est par exemple passé d’une éducation réservée à une élite et personnalisée à une massification de l’enseignement au cours du XIXe siècle en France. Difficile d’ignorer le changement d’approche qui en a découlé.

Des évolutions avant tout technologiques

Au cours des dernières années, la notion d’innovation a été portée par toute une grappe de technologies qui arrivent petit à petit à maturité : outils de visio-conférences augmentés, blockchain, réalité virtuelle, réalité augmentée, et bien sûr l’incontournable IA. Si elles ne créent pas des miracles, certaines applications sont assez stupéfiantes et ont un impact réel :

• Un futur chirurgien peut s’entraîner à opérer à partir d’un casque de réalité virtuelle et d’un écosystème reconstitué
• Un formateur peut animer une classe virtuelle, créer plusieurs groupes de travail, capitaliser les rendus sur des outils collaboratifs…
• L’adaptive learning piloté par l’IA permet une personnalisation en temps réel du parcours (même si nous n’en sommes qu’aux prémices)

En résumé, la véritable innovation ne réside pas dans la création de nouveaux principes pédagogiques, mais dans sa mise en œuvre efficace grâce aux avancées technologiques et aux découvertes en sciences cognitives. Pour le dire plus clairement : pas de réelle innovation pédagogique, mais une innovation technologique au service de la pédagogie.

L’innovation, un certain état d’esprit

Au-delà de ces précisions sémantiques, à l’échelle d’une organisation, l’innovation est un concept relatif. Cela peut simplement signifier être en rupture avec ce qu’on a toujours fait. Digitaliser son offre de formation est, pour certains OF, une révolution en tant que telle, alors qu’à l’échelle du marché cela fait déjà un peu daté.

L’innovation peut aussi être liée à un contexte, un secteur ou un public particulier. Réinventer toutes ses modalités pédagogiques et créer un parcours hybride pour des personnes en situation de handicap par exemple.

Enfin, soulignons que l’innovation n’est pas nécessairement coûteuse en ressources ou en moyens financiers. L’innovation frugale consiste par exemple à répondre à un besoin de la manière la plus efficace possible à l’aide de solutions simples en utilisant un minimum de moyens. Imaginons que nous cherchions à nous développer sur le marché B2B. Au lieu de proposer aux RH un parcours de chef de projet monolithique, on peut concevoir notre formation comme un ensemble de briques qui vont permettre de faire des parcours sur mesure en fonction du niveau d’expertise des collaborateurs.

En clair, innover reste un concept à géométrie variable. On pourrait débattre des heures sur ce sujet. D’autres le ferait bien mieux que moi. L’important reste à mon sens de respecter ces fondamentaux : écouter son public cible, être capable de remettre en question ses pratiques et expérimenter, car sans mise en action, pas d’innovation ! 

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