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Apprentissage et formation

7 questions pour comprendre l’adaptive learning : technologie passagère ou vraie révolution ?

Un parcours de formation intégralement personnalisé en fonction des besoins de chacun de vos collaborateurs, et ce, de manière automatisée : vous en rêvez ? C’est bien ce que promet l’adaptive learning, une nouvelle technologie qui bruisse sur toutes les lèvres dans le monde de la formation actuellement. 

Alors, cette nouvelle tendance est-elle simplement de passage, ou constitue-t-elle l’avenir de la formation en entreprise ? 

C’est ce que va vous dévoiler cet article, en vous présentant l’état de l’art de l’adaptive learning, ses avantages, et la manière dont vous pouvez d’ores et déjà envisager de l’utiliser dans vos programmes pédagogiques.

Qu'est-ce que l'adaptive learning ? 

L’adaptive learning, ou “apprentissage adaptatif” en français, est une technologie pédagogique qui se propose de mettre en place un apprentissage personnalisé pour vos collaborateurs.

L’idée est simple : l’adaptive learning se base sur l’intelligence artificielle, qui vient sélectionner les éléments pédagogiques nécessaires pour que l’apprenant, en fonction de son profil particulier, puisse monter en compétences. 

Ainsi, des algorithmes viennent proposer des parcours de formation, des contenus et des modalités pédagogiques très personnalisés aux collaborateurs. Ils adaptent ces éléments en fonction des besoins de chaque apprenant, tant en termes de montée en compétences qu’en termes d’évolution de carrière. 

Généralement, un logiciel d’adaptive learning peut adapter… 

  • Le format de l’apprentissage (soit la modalité utilisée pour apprendre au collaborateur)
  • L’ordre d’apprentissage (soit le moment où un module intervient dans le parcours par rapport à un autre)
  • Le niveau de difficulté de l’apprentissage

Par exemple, si un collaborateur présente un mauvais score à une évaluation de mi-parcours (comme un QCM ou un quiz), la plateforme de formation en adaptive learning est capable de lui proposer un module qui l’aidera à réviser la notion en question. 

Autre exemple : si un grand nombre d’apprenants échoue à un test, l’IA va automatiquement revoir le niveau de difficulté de cette évaluation. 

Par exemple, si un collaborateur présente un mauvais score à une évaluation de mi-parcours (comme un QCM ou un quiz), la plateforme de formation en adaptive learning est capable de lui proposer un module qui l’aidera à réviser la notion en question. 

Comment fonctionne concrètement l’adaptive learning ?

Alors concrètement, comment fonctionnent ces nouveaux outils de formation basés sur l’adaptive learning ? 

Ceux-ci naissent à la croisée de trois éléments-clés : 

  • Les neurosciences : la pédagogie de formation professionnelle s’y intéresse plus que jamais, et l’adaptive learning se base sur la manière dont le cerveau fonctionne face à un apprentissage.
  • Le machine learning : il s’agit d’algorithmes d’intelligence artificielle qui analysent et utilisent les données sur les apprenants et leurs besoins, pour prédire le type de formation qu’il faut leur proposer. 
  • La data apprenant : la machine vient se nourrir de toutes les données que vous avez sur les apprenants. Il peut s’agir de données sur leur métier, sur les formations qu’ils ont suivies au préalable, sur leur comportement au cours même de la formation qu’ils suivent, ou encore sur leurs besoins et attentes en termes de formation. 

C’est grâce à ces trois notions que le logiciel d’adaptive learning peut ajuster en temps réel, de manière automatisée, les parcours et modules de formation proposés aux collaborateurs. 

Quelle différence entre adaptive learning et machine learning? 

Ces deux termes peuvent sembler très proches ; d’autant qu’on parle souvent d’adaptive machine learning. 

Le machine learning est la technique d’intelligence artificielle utilisée pour créer l’adaptive learning. Pour le dire simplement, il s’agit d’une technologie qui permet à l’algorithme d’apprendre sans avoir été programmée à cet effet

Ainsi, dans le cas de l’adaptive learning, la machine se “nourrit” des données sur l’apprenant, et apprend ce dont celui-ci a besoin au fur et à mesure, pour lui délivrer les supports de montée en compétences appropriés, au bon moment.

Le machine learning est la technique d’intelligence artificielle utilisée pour créer l’adaptive learning.

Quelles différences entre micro et macro adaptive learning ?

On distingue généralement deux types d’adaptive learning, qui mènent à une conception pédagogique différente. 

  • D’une part, le macro adaptive learning consiste à utiliser la technologie pour personnaliser le parcours de formation. En somme, chaque module du parcours est proposé à l’apprenant au moment exact où il en a besoin, en fonction des données analysées par le logiciel. Ainsi, le contenu du parcours est le même pour tous les apprenants, mais l’ordre dans lequel les modules sont suivis et la rapidité avec laquelle ils apparaissent sur le parcours peuvent différer.
  • D’autre part, le micro adaptive learning est utilisé pour personnaliser le contenu même de la formation. Les modules et les supports pédagogiques peuvent alors varier d’un collaborateur à un autre, pour une personnalisation encore plus fine des apprentissages.

Quels sont les avantages et inconvénients de l'adaptive learning ? 

Si l’adaptive learning attire autant les entreprises qui proposent de la formation à distance, c’est bien parce que cette technologie présente des avantages forts. 

Les promesses de l’adaptive learning sont intéressantes : 

  • Une personnalisation et évolutivité de la formation, qui permet d’atteindre les objectifs pédagogiques de manière efficace
  • Un développement des compétences plus rapide (ou tout du moins, à la rapidité optimale), puisque les apprenants ne sont formés que sur les points dont ils ont réellement besoin
  • Un développement de l’engagement apprenant, grâce à cette individualisation de la formation, qui propose une expérience d'apprentissage optimale 
  • Une meilleure rétention des apprentissages : la machine délivre régulièrement, lorsque c’est nécessaire, des révisions des savoirs précédemment appris 
  • Un gain de temps pour l’administrateur de la formation digitale : c’est la machine qui décide quels programmes de formation et quels modules chaque apprenant doit suivre

Cependant, l’adaptive learning présente également des points d’attention majeurs. 

D’une part, cette technologie suppose, si elle est utilisée dans un cadre purement digital, que plus aucun humain n’intervient dans le parcours de formation de l’apprenant. Tendrait-on alors vers une déshumanisation de la formation ? Vous verrez par la suite de l’article que ce point d’attention peut être dépassé, grâce à la notion de formation mixte (dite en blended learning). 

D’autre part, pour l’heure, les plateformes d’adaptive learning restent une tendance nouvelle, qui ne fait qu’émerger. C’est pourquoi la qualité des propositions algorithmiques peut être variable d’une plateforme à l’autre, et que leur prise en main peut parfois être complexe

Quoi qu’il en soit, l’adaptive learning ne permet en rien de mettre fin au travail de l’équipe pédagogique en charge de la formation ! En effet, vous devrez toujours être en charge de la récolte et de l’analyse des données que vous fournissez à l’IA… ce qui peut s’avérer être un véritable challenge.

D’une part, cette technologie suppose, si elle est utilisée dans un cadre purement digital, que plus aucun humain n’intervient dans le parcours de formation de l’apprenant.

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Comment l'adaptive learning s’intègre-t-il dans un LMS ? 

Vous disposez sans doute déjà d’une plateforme LMS (Learning Management System) qui vous permet de mettre à disposition de vos collaborateurs votre offre de formation. Alors comment l’adaptive learning vient-il s’imbriquer dans ce type d’outil ?

Tout d’abord, les apprenants disposent généralement d’un coach virtuel qui, sous forme de chat, vient échanger avec eux. C’est de ces échanges de données que sont proposées les différentes thématiques que l’apprenant à besoin d’apprendre, ou bien les formats pédagogiques sous lesquels il devra les consulter. C’est également ce coach qui vient envoyer des rappels aux collaborateurs, pour s’assurer de leur engagement dans leur formation. 

De plus, une plateforme d’adaptive learning demande à l’équipe Formation d’y inclure un référentiel métiers (ou référentiel de compétences). Celui-ci catégorise toutes les compétences nécessaires à l’entreprise, et les lie aux parcours et modules de formation appropriés, pour que l’IA puisse comprendre quels éléments proposer aux apprenants. 

Enfin, le responsable formation doit également créer une banque de questions associées à chaque compétence intégrée à la plateforme. L’IA vient ensuite poser les questions appropriées à l’apprenant lors des évaluations de mi-parcours, selon son niveau et son avancée dans le parcours, pour vérifier où il en est de sa montée en compétences.

Comment intégrer l’apprentissage adaptatif dans une stratégie digital learning ? 

L’apprentissage adaptatif est une tendance encore récente, qui demande à être encore développée pour pouvoir être déployée simplement dans une entreprise ou un organisme de formation. Cependant, il peut être intéressant de d’ores et déjà tester cette technologie ! 

Pour ce faire, il vous faut vous assurer que l’adaptive learning sera bien mis au service de la montée en compétences de vos collaborateurs, et qu’il ne s’agira pas d’un “gadget pédagogique” en plus. 

C’est pourquoi, à l’heure actuelle, vous pouvez dans un premier temps tester l’apprentissage adaptatif sur la partie digitale de vos parcours de formation. Observez comment l’algorithme choisit les modules digitaux à suivre (e-learning, video learning, micro-learning, QCM, quiz…) et organise les évaluations de mi-parcours, pour vous faire une idée de son intérêt pour vos apprenants. 

Mais, en parallèle, veillez à toujours intégrer dans vos parcours des modalités pédagogiques plus humaines, en blended learning. L’idée est d’éviter de totalement déshumaniser vos parcours. Vous pouvez ainsi opter pour l’intégration dans un programme de formation hybride une classe virtuelle, un MOOC, un SPOC, voire même du présentiel. Rappelez-vous que vos apprenants ont besoin de diversité pour que leur parcours soit dynamique, et que leur engagement soit maximal !

Dernier point : il peut également être intéressant d’associer à un parcours conçu en adaptive learning du coaching individuel, du tutorat ou du mentorat. L’idée de ces modalités pédagogiques collaboratives est de vous assurer que les apprenants peuvent appliquer ces nouveaux savoirs, savoir-faire et savoir-être dans leur contexte professionnel quotidien. 

Cet aspect collaboratif est absolument nécessaire pour acquérir des soft skills, l’adaptive learning étant plus approprié pour les hard skills. 

Alors, l’apprentissage adaptatif va-t-il révolutionner la formation professionnelle ? Peut-être, dans les années à venir, la technologie va-t-elle se démocratiser, pour proposer plus de finesse dans la personnalisation des formations. 

Cependant, le plus important pour l’heure reste de baser votre choix de modalité de formation, avec ou sans IA, pour aider vos collaborateurs à atteindre leurs objectifs pédagogiques. 

Et même si à l’avenir la technologie prend le relai sur certains de vos choix stratégiques, rassurez-vous : vous, responsable Formation, devrez toujours arbitrer cette stratégie, et être garant de l’efficacité de vos parcours pédagogique ! En somme, même si la formation se digitalise de plus en plus, votre rôle de responsable Formation reste crucial : la machine aura toujours besoin d’humains.

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