L'IA dans le L&D: ce n'est pas parce que vous pouvez automatiser que vous devriez le faire
Mon fil LinkedIn est devenu un défilé de publications présentant des solutions d'apprentissage propulsées par l'I.A. qui promettent de révolutionner tout, de la création de contenu au support des apprenants. Les webinaires vantent l'automatisation complète des fonctions L&D comme l'avantage concurrentiel ultime. Les prompts ChatGPT pour le design pédagogique inondent ma boîte de réception quotidiennement.
L'enthousiasme est indéniable—mais le décalage avec la réalité l'est tout autant.
Le problème: l'enthousiasme sans préparation
Il y a actuellement plus d'engouement autour de l'adoption de l'I.A. dans le Learning & Development qu'il n'y a de véritable préparation. Après avoir audité des dizaines de fonctions L&D à travers différents secteurs, j'ai observé des lacunes opérationnelles récurrentes qui pourraient considérablement nuire à une mise en œuvre efficace de l'I.A.:
Lors d'un récent projet avec une entreprise multinationale désireuse d'implémenter un workflow de création de contenu alimenté par l'I.A., nous avons découvert que leur processus de conception pédagogique existant comportait sept variations différentes selon le département. Leur bibliothèque de contenu contenait des milliers de documents avec des métadonnées incohérentes. Tenter d'automatiser ce chaos n'aurait fait qu'amplifier les inefficacités plutôt que de les réduire.
Petre Bica
Senior Digital Learning Consultant
"L'automatisation sans standardisation n'est qu'un chaos plus rapide."
Automatisation intentionnelle et responsable dans le L&D
Lorsqu'on envisage l'automatisation, il est essentiel de s'assurer qu'un objectif spécifique et pratique est servi—et que cet objectif bénéficie à toutes les parties prenantes clés de l'organisation.
Un client du secteur des services financiers était déterminé à automatiser son programme d'onboarding grâce à un chatbot alimenté par l'I.A. Pourtant, dans leur enthousiasme à gagner en efficacité, ils ont négligé des points de contact humains cruciaux que les nouveaux employés appréciaient. Le résultat aurait semblé générique et robotique, compromettant l'intégration culturelle qui était au cœur de leur stratégie de rétention.
La recherche d'efficience ne peut pas se faire au détriment de l'efficacité.
L'apprentissage repose fondamentalement sur la connexion humaine et la transformation—des éléments qui nécessitent une réflexion approfondie lors de l'introduction de l'automatisation.
Où et quand automatiser dans le L&D
Tous les processus L&D ne se prêtent pas également à l'automatisation. Les candidats les plus prometteurs comprennent généralement:
Une organisation de santé a implémenté avec succès l'I.A. pour surveiller les taux de complétion et signaler automatiquement les risques de conformité, mais a intentionnellement préservé la facilitation humaine pour les conversations de développement du leadership où la nuance et l'intelligence émotionnelle étaient essentielles.
Étapes à suivre dans la réalité
- 1Commencez par les problèmes, pas les solutions. Identifiez les défis L&D spécifiques à résoudre avant d'envisager les applications d'IA.
- 2Assurez une standardisation de base. Documentez et standardisez vos processus fondamentaux en utilisant les techniques de "The Basics of Process Mapping" de Robert Damelio avant d'essayer de les automatiser.
- 3Posez-vous la question "pourquoi automatiser ceci?" en utilisant des critères comme la répétitivité, l'intensité des données et les besoins d'évolutivité.
- 4Commencez par des approches hybrides. Implémentez l'I.A. comme assistant aux professionnels L&D humains plutôt que de les remplacer entièrement.
- 5Mesurez ce qui compte vraiment. Définissez des métriques de succès qui équilibrent les gains d'efficience avec l'efficacité de l'apprentissage et la qualité de l'expérience.
Conclusion essentielle
Avant d'adopter des solutions L&D alimentées par l'I.A., assurez-vous d'avoir cartographié vos processus, structuré vos données et identifié les éléments humains qui méritent d'être préservés. Les stratégies d'automatisation les plus réussies ne sont pas exhaustives—elles sont intentionnelles, visant à augmenter les capacités humaines plutôt qu'à les remplacer entièrement.
Petre Bica
Consultant senior en formation digitale
"Implémenter l'I.A. dans le L&D ne consiste pas à remplacer l'expertise humaine—il s'agit de la rediriger là où elle crée le plus de valeur. Mais vous ne pouvez pas rediriger ce que vous n'avez pas d'abord compris."
Quels aspects de votre fonction L&D envisagez-vous d'automatiser? Avez-vous d'abord établi les fondations nécessaires en termes de processus? Partagez vos expériences dans les commentaires ci-dessous.