L'IA, un tuteur XXL pour révolutionner la formation professionnelle ?

L'intelligence artificielle aurait-elle pour objectif de devenir un assistant « XXL » -voire un tuteur- dans le champ de la formation ? « Un apprenant moyen, s'il dispose d'un tuteur personnalisé, obtient d'aussi bons résultats en termes d'apprentissage qu'un apprenant plus doué qui ne bénéficierait pas de cette aide. Mais ce type de tuteur représente un coût important en ressources », rappelle Philip Moore, co-fondateur de Didask, une solution d'e-learning dont l'IA repose sur les sciences cognitives.

Motivation intrinsèque

« Le recours aux sciences cognitives permet d'augmenter de manière significative la rétention des connaissances en favorisant la motivation intrinsèque, en déconstruisant les présupposés, en construisant des « traces mentales » qui serviront à retrouver l'information ultérieurement », poursuit Philip Moore. Pour que ces solutions fonctionnent il existe un certain nombre de présupposés : s'assurer du niveau de connaissance de l'apprenant et bien définir les objectifs de formation ainsi que les contextes de travail, qui sont différents d'un métier à l'autre. « L'assistant peut conseiller un apprenant en amont sur les contenus de formation appropriées selon ses besoins et le niveau de difficulté́ des contenus », note Philipp Moore. A la clé, un parcours adapté à chacun et un meilleur engagement des apprenants !

Reformulation avec des exemples personnalisés

« Tel un coach ou prof particulier, l'assistant répond aux questions des apprenants sur un contenu de formation donné. Il peut par exemple ré-expliquer des notions ou les reformuler avec des exemples personnalisés en fonction des objectifs », poursuit-il.

En termes d'apprentissage, la doxa des experts de la formation professionnelle postule que 70% de l'apprentissage est réalisé à travers les « défis professionnels », 20% grâce à l'interaction avec des collègues et 10% via la formation continue classique. « Cela n'a jamais été prouvé scientifiquement », relève Philip Moore qui se propose de jauger ces propositions et ces modalités d'apprentisage. L'apprentissage « sur le tas » ? « En termes de motivation intrinsèque les résultants sont corrects mais ce dispositif est peu adapté en termes de pédagogie », tranche-t-il.

L'apprentissage par les pairs, coûteux en temps

L'apprentissage par les pairs ?  « Attention car les experts métiers, ne sont pas des pédagogues. En outre, les managers sont aussi ceux qui évaluent. Et puis cela est couteux en temps » estime l'expert. Si les atouts de l'IA « simple » sont indéniables (disponibilité́ permanente, interactions privées...) le fait répondre aux questions ne garantit pas une montée en compétences. « Pour qu'un assistant IA révolutionne l'apprentissage au travail il doit être pédagogue et s'adapter au besoin », assure Philip Moore. Des exemples ?  Faire retenir des connaissances par des efforts de récupération en mémoire, apprendre à transférer un savoir dans des situations variées en faisant s'exercer l'apprenant sur des cas différents. Quoiqu'il en soit, l'IA doit s'adapter à l'apprenant. Il doit trouver les exemples qui lui parlent, déceler quelles représentations erronées possède-t-il au préalable sur le sujet. « L'assistant IA doit s'appuyer non seulement sur les contenus de formation, mais aussi sur une base de connaissance via ingestion de documents (exemple : Drive, Sharepoint) tout en prenant en compte la dimension éthique en évitant par exemple la traçabilité individuelle des échanges », conclut Philip Moore