Qu’est-ce que l’Adaptive Learning ?

L’adaptive learning (apprentissage adaptatif) a le vent en poupe au sein des entreprises et des organismes de formation. La raison ? Sa technologie basée sur l’IA permet de proposer des formations personnalisées. Les organisations cherchent donc de plus en plus à créer de l’adaptive learning pour optimiser leurs dispositifs de formation et combler plus rapidement leurs besoins en termes de compétences internes.

L’adaptive learning en entreprise semble avoir de beaux jours devant lui. Peut-il toutefois répondre pleinement aux enjeux de demain ? Rise Up vous répond…

L’apprentissage adaptatif, au croisement des neurosciences, de la data et de l’intelligence artificielle

La définition de l’adaptative learning tient en deux mots : apprentissage personnalisé. Plus précisément, ce que l’on appelle également adaptive learning ou, en français, apprentissage adaptatif, constitue une approche pédagogique destinée à offrir une expérience d’apprentissage à la fois individuelle et évolutive.

Le principe de l’adaptive learning en entreprise ? Proposer aux collaborateurs uniquement ce qui leur est directement utile. Cela est possible à plusieurs niveaux, en fonction du degré de personnalisation :

• parcours de formation (choix des modules et ordre dans lesquels ils sont présentés) ;
• contenus (savoirs et savoir-faire enseignés dans chacun des modules) ;
• modalités pédagogiques.

Créer de l’adaptive learning, c’est faire en sorte que ces trois composantes de la formation s’ajustent automatiquement aux profils de chaque apprenant, à ses capacités, ses besoins, ses attentes.

Mieux encore : un logiciel d’adaptative learning est capable d’ajuster ses propositions en temps réel. La formation devient donc évolutive puisqu’elle “colle” en continu aux nécessités de chaque collaborateur.

Comment fonctionne l’adaptive learning ? Pour atteindre le niveau de personnalisation le plus fin possible, la combinaison des trois éléments suivants est indispensable :

• les neurosciences, ou sciences cognitives, qui permettent de comprendre comment le cerveau fonctionne en situation d'apprentissage ;
• la data, c'est-à-dire l’ensemble des données des apprenants collectées et stockées préalablement puis au tout au long de leur avancée dans la formation ;
• le machine learning, qui est une technologie d’intelligence artificielle. Plus précisément, il s’agit d’adaptive machine learning. Celui-ci fonctionne avec des algorithmes qui sont en mesure de comprendre les données recueillies et, surtout, de les traiter et d’effectuer des analyses prédictives. Et cela de manière totalement automatisée.

Résultat : le système fait ressortir des propositions individualisées de modules de formation. Ces propositions sont effectuées en temps réel. Celles-ci évoluent donc en fonction de chaque nouvelle donnée laissée par le collaborateur à chacune de ses connexions. Par exemple, si à un moment donné le salarié obtient un mauvais score à un quiz, le logiciel d’adaptative learning va automatiquement lui proposer un module lui permettant de réapprendre les points non acquis.

 

Faire la différence entre micro et macro adaptive learning

Il existe différents stades de personnalisation de la formation. Dans ce cadre, on distingue principalement macro et micro adaptive learning.

Le macro adaptive learning :

Le macro adaptive learning correspond à la personnalisation du parcours de formation. Le parcours en adaptive learning s’ajustera alors au fil de la progression de l’utilisateur, à la différence d’un dispositif traditionnel où chaque étape est définie préalablement. Chaque “brique”, ou module, apparaît au moment où l’apprenant en a besoin, en fonction de ses résultats et de sa vitesse d’assimilation. De plus, le système peut lui proposer un même module à différents stades du parcours s’il détecte que l’apprenant a oublié une notion vue précédemment.

Deuxième élément à comprendre : avec le macro learning, le contenu du parcours est le même pour tous les collaborateurs. En revanche, comme on l’a vu, l’agencement des modules et la rapidité avec laquelle ils sont rendus disponibles sont propres à chacun d’eux. Ainsi, chaque utilisateur apprend à son rythme.

L’approche “macro” est pertinente pour des programmes de formations longs et denses. Un bon exemple : les formations en langues, qui durent plusieurs mois. Tous les collaborateurs doivent atteindre un même niveau, suivent les mêmes enseignements, mais pas dans le même ordre ni à la même cadence.

Le micro adaptive learning :

Ici, il s’agit de personnaliser le contenu de la formation. Avec le micro adaptive learning, on passe de l’individualisation d’un parcours à l’individualisation du contenu des différents modules. Les notions à étudier, les quiz, etc. s’adaptent à chaque apprenant. Tous les collaborateurs n’apprennent donc pas la même chose. Les enseignements dépendent de la progression, de la réceptivité et des préférences de chacun d’entre eux en termes de méthodes pédagogiques. La personnalisation est donc plus fine qu’avec le macro adaptive learning.

Cette approche permet aux apprenants d’ajuster leur savoir rapidement (aucune perte de temps lors de l’apprentissage puisque le contenu est personnalisé), donc de gagner en agilité. Le micro adaptive learning est parfaitement adapté à l’acquisition de notions et compétences ciblées que le collaborateur doit acquérir très vite.

 

Les avantages et inconvénients de l’adaptive learning en entreprise

Les bénéfices de l’adaptative learning

Les avantages de l’adaptive learning semblent évidents. Une formation personnalisée et évolutive est forcément plus efficace qu’un enseignement uniformisé, diffusé à tout un groupe de collaborateurs dont les niveaux et les attentes divergent. Avec l’adaptative learning, les salariés n’apprennent que ce qui leur est nécessaire et de la manière la plus appropriée pour eux. En conséquence, la formation gagne en rapidité puisqu’il n’y a aucun “déchet”, c’est-à-dire aucun contenu inutile. L’apprentissage devient dès lors plus qualitatif.

Les dernières avancées de l’adaptive learning offrent une individualisation poussée de la formation. L’expérience d’apprentissage est donc bien meilleure. Le collaborateur sera beaucoup plus motivé à suivre ses modules ! L’adaptative learning booste ainsi l’engagement apprenant. Les entreprises y voient bien sûr un intérêt majeur : les salariés montent en compétences rapidement et s’adaptent plus facilement aux objectifs de l’organisation.

De plus, ces savoirs sont acquis sur le long terme car l’apprentissage adaptatif favorise la rétention des informations. En effet, le système permet de paramétrer des rappels de connaissance, par exemple sous forme de quiz déployés à différents moments après la formation : le lendemain, une semaine après, six mois plus tard…

En outre, comme on le verra en détail un peu plus loin, l’apprenant bénéficie d’un accompagnement via un système de tutorat intelligent, ou coach virtuel. Ce dernier oriente et aide le collaborateur lorsque celui-ci en a besoin.

Enfin, l’automatisation poussée de la formation fait aussi gagner du temps aux administrateurs !

 

Les inconvénients de l’adaptive learning

Le principal reproche fait à l’adaptative learning est qu’il met l’humain de côté. L’automatisation de ce mode d’apprentissage implique une certaine “déshumanisation” de la formation puisque le formateur s’efface. Or, les émotions jouent un rôle non négligeable dans la formation. L’empathie, l’écoute, quelques traits d’humour permettront à l’apprenant de se sentir à l’aise et épaulé. Pour être pleinement efficace, l’adaptive learning doit donc s’intégrer dans une approche plus large, intégrant d’autres formats pédagogiques. On le verra plus loin…

Un logiciel d’adaptative learning fonctionne grâce à des technologies de pointe, ce qui le rend parfois difficile à prendre en main. De plus, les différentes parties prenantes doivent être capables d’analyser les résultats des parcours de formation sur la base des données recueillies par le système. Or ces données sont très nombreuses et pas toujours simples à interpréter.

Enfin, sur un marché du digital learning en pleine expansion, les plateformes d’adaptive learning n’offrent pas toutes le même degré de qualité. Les organisations souhaitant s’équiper d’un tel système doivent se montrer prudentes à l’heure de faire leur choix. Il convient d’étudier en détail les différentes solutions proposées par les éditeurs de plateformes.

 

Comment fonctionne l’adaptive learning sur une plateforme LMS ?

Certains LMS, comme Rise Up par exemple, proposent des fonctionnalités qui viennent optimiser l’efficacité de l’adaptive learning.

 

L’accompagnement des collaborateurs

Un bon dispositif en adaptative learning intègre l’encadrement de chaque collaborateur. La plateforme LMS dispose alors de chats, de forums et, surtout, d’un coach virtuel. Ce dernier accompagne l’apprenant au fil de leurs échanges, et ce de multiples manières :

• suggestions de formations ;
• recommandations de contenus ;
• envoi de rappels et de notifications depuis le LMS mais aussi via les outils utilisés au quotidien par le salarié (Microsoft Teams, intranet, Slack, etc.).
   

Le référentiel de compétences

Pour recommander une formation pertinente à chacun des salariés, il convient pour l’entreprise de se doter d’un référentiel de compétences (ce que l’on appelle également référentiel métiers). Il s’agit d’une sorte de catalogue qui répertorie, d’une part, l’ensemble des compétences internes à l’organisation et, d’autre part, les compétences nécessaires non couvertes pour le moment (et que les collaborateurs devront donc acquérir).

Ce référentiel, préparé par les administrateurs et formateurs, constitue une base de travail idéale pour la mise en œuvre d’un parcours en adaptive learning. Il sera en effet aisé d’organiser ces compétences directement sur le LMS. Comment ? En créant plusieurs catégories de compétences puis en venant alimenter chacune d’elles avec une liste de formations.

À partir de là, le salarié peut suivre très facilement une ou des formations adaptées à son métier. Par exemple, un nouveau collaborateur au sein du département marketing se verra directement attribuer les formations de la compétence “marketing” ou “communication”.

 

La banque de questions

Prolongement du référentiel métiers, la banque de questions facilite le déploiement de l’adaptative learning. Le formateur crée une série de questions puis les associe à chaque compétence préalablement définie et enregistrée sur le LMS. Ensuite, lorsque le formateur souhaite préparer un test, sous forme de quiz par exemple, il n’a plus qu’à sélectionner la ou les compétences visées et le nombre de questions. La plateforme ira chercher ces dernières automatiquement, de manière aléatoire, dans la banque de questions.

Cet outil est ainsi utilisé en cours de formation pour vérifier l’acquisition des connaissances liées à la compétence cible. Autre intérêt : connaître le niveau et l’étendue des savoirs de chaque collaborateur lors de l’évaluation initiale, c’est-à-dire au tout début d’une formation. En cas d’échec à ce test, le formateur aura alors la possibilité d’orienter l’apprenant vers une formation plus adaptée à son niveau.

 

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

On l’a vu, l’adaptive learning seul présente quelques limites ; il écarte en particulier l’humain du processus d’apprentissage. Par ailleurs, les apprenants ont besoin de variété pour mieux retenir : variété des formats d’apprentissage comme des modalités pédagogiques. C’est donc le digital learning qui apparaît le mieux à même de répondre aux attentes des apprenants et de potentialiser les bénéfices de l’adaptative learning.

Dans un parcours mixte en effet, le présentiel côtoie le distanciel, les classes virtuelles complètent l’e-learning, alors que se déploient également le social learning, le mobile learning et… l’adaptive learning.

Autre élément important : l’adaptive learning en entreprise se montre plus approprié pour l’acquisition de savoirs et savoir-faire (hard skills) comme la comptabilité, les langues ou la maîtrise d’un programme informatique. Les formations ciblant le savoir-être restent plutôt marginales et c’est une autre raison pour laquelle le blended learning est tout à fait pertinent. Le présentiel viendra en effet combler les attentes des collaborateurs en termes de compétences douces (gestion du stress, confiance en soi, intelligence émotionnelle…).  

Dernier point, l’adaptative learning peut intervenir à plusieurs niveaux dans un dispositif en blended learning :

• évaluation initiale ;
• élaboration d’un parcours de formation et/ou proposition de contenus personnalisés ;
• évaluation finale.

Comme évoqué précédemment, l’adaptive learning permet également de lutter contre l’oubli en proposant des répétitions afin de rafraîchir régulièrement les connaissances des apprenants.

 

Les enjeux de l’adaptive learning

Les entreprises ont compris que leur compétitivité et leurs performances reposent sur les compétences dont elles disposent en interne, d’où l’importance cruciale de la formation professionnelle.

Une nouvelle approche de la formation se révèle nécessaire : l’apprenant est désormais placé au centre du dispositif, afin de favoriser sa montée en compétences mais aussi son bien-être. L’adaptive learning prend tout son sens dans cette perspective, en proposant des formations personnalisées, en améliorant l’expérience d’apprentissage et en renforçant l’efficacité des parcours en blended learning.

Cette formule hybride mêlant distanciel et présentiel apparaît comme la solution la plus pertinente pour former les collaborateurs, car elle se calque sur une nouvelle habitude des salariés : associer télétravail et présence au bureau. De plus, varier les formats pédagogiques est une des clés pour maintenir un niveau de motivation et d’engagement optimal des apprenants.

Par ailleurs, afin de répondre aux besoins de formation des salariés, il convient plus que jamais d’adopter une approche par compétences. La solution concrète repose dans le référentiel métiers, détaillé précédemment.

Ce catalogue de compétences constitue une ressource indispensable car il fait apparaître les manques actuels de l’organisation en termes de compétences internes et permettra donc de mieux cibler et prioriser les actions de formation. Ces dernières, grâce à l’adaptive learning, pourront être déployées “à la carte” en fonction des besoins de chaque salarié.

 

L’adaptive learning est-il l’avenir de la formation professionnelle ?

Les dernières avancées de l’adaptive learning laissent penser que le graal de toute entreprise - posséder des compétences internes parfaitement adaptées à ses objectifs stratégiques - n’est plus si loin… L’apprentissage adaptatif offre en plus une réponse pertinente aux attentes des collaborateurs, aussi bien pour leurs missions concrètes que pour leur épanouissement professionnel. Enfin, l’adaptative learning accélère l’apprentissage et favorise la motivation des apprenants.

En ce sens, l’adaptive learning semble effectivement représenter l’avenir de la formation professionnelle.

Reste qu’actuellement, la technologie n’est pas déployée partout avec la même efficacité. Toutes les entreprises ne placent par le curseur entre formation généraliste et formation 100 % personnalisée au même endroit. En outre, une multitude de logiciels d’adaptive learning, aux qualités inégales, envahit le marché.

Enfin, une formation ne peut faire l’impasse sur l’humain, ce que ne propose pas l’adaptive learning pris isolément !

Alors, l’adaptive learning est-il l’avenir de la formation ? Il faudra compter avec lui, c’est certain, tout en l’intégrant à une formule blended learning !

 

Personnalisation de la formation par l'adaptive learning : acquisition de Domoscio par Rise Up

Dans un mouvement stratégique marquant, Rise Up a récemment annoncé l'acquisition de Domoscio, une entreprise pionnière dans le domaine de l'Adaptive Learning basée en France. Cette acquisition positionne Rise Up comme un leader incontesté de la formation personnalisée à grande échelle, avec une présence étendue dans 73 pays et plus de 5 millions d’apprenants actifs à travers le monde.

La fusion de Rise Up et Domoscio crée une synergie prometteuse entre les technologies d'apprentissage adaptatif de Domoscio et le système intégré LMS (Learning Management System), LXP (Learning Experience Platform) et outil auteur de Rise Up. Cette intégration permettra de générer des parcours de formation entièrement personnalisés en quelques minutes, une prouesse qui révolutionnera le secteur de l'HR Tech et de l'apprentissage professionnel.

Les innovations introduites par Domoscio, notamment dans la mesure des déficits de compétences et l'automatisation des parcours d'apprentissage adaptés, seront des atouts clés pour Rise Up. Ces fonctionnalités permettent de cartographier précisément les écarts entre les compétences actuelles des employés et celles requises par leur poste, facilitant ainsi une adaptation rapide et ciblée aux besoins organisationnels.

L'approche Adaptive Learning, renforcée par l'intelligence artificielle, offre un double avantage. D'une part, elle répond aux exigences des entreprises en matière de réduction des coûts et de temps de formation, tout en assurant une adaptation continue au rythme et aux besoins individuels des apprenants. D'autre part, elle enrichit l'expérience d'apprentissage en intégrant des sessions de microlearning qui renforcent l'assimilation des compétences de manière dynamique et en temps réel.

En conclusion, l'acquisition de Domoscio par Rise Up symbolise une évolution majeure dans la manière dont la formation professionnelle peut être conçue et délivrée. En plaçant l'adaptabilité et la personnalisation au cœur de leurs opérations, ces deux entités sont bien parties pour redéfinir les normes de l'industrie et offrir des solutions de formation révolutionnaires à l'échelle mondiale.