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Former ou Déformer ?

Des différentes utilisations de l’IA dans la formation

Des différentes utilisations de l’IA dans la formation

Au-delà d’une expérience utilisateur personnalisée, un véritable pilotage de vos formations.

On entend de plus en plus parler de l’Intelligence Artificielle et des bénéfices qu’elle apporte aux professionnels que nous sommes. Mais il peut-être difficile parfois de savoir ce qui est faisable aujourd’hui, dans quelle direction on doit tendre pour ne pas rater le coche. Nous distinguons aujourd’hui trois niveaux auxquels l’intelligence artificielle peut être utilisée : micro, macro et stratégique. Pour une réelle efficacité, il faut toutefois essayer de tendre dès le début vers l’intégration de solutions alliant et synchronisant ces trois niveaux.

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Le co-apprentissage n’a pas encore vraiment profité de la transformation digitale

Le co-apprentissage n’a pas encore vraiment profité de la transformation digitale

L’apprentissage entre pairs (peer-to-peer learning, social learning) est une pédagogie beaucoup plus efficace que la formation traditionnelle pour deux raisons principales : 

  1. La formation est souvent vécue comme un processus vertical, avec un professionnel extérieur détenteur d’un savoir. Les adultes plus que les jeunes vivent mal cette position d’apprenant en face d’un sachant.
  2. Nous savons que dans un environnement VUCA, les solutions aux défis que doivent relever les entreprises viennent plus de la créativité et de l’intelligence collective que des procédures ou des règles bien apprises.

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Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les applications de l’intelligence artificielle dans l’éducation

Les définitions de l’intelligence artificielle sont très nombreuses. Ce sont des techniques qui visent à imiter ou simuler l’intelligence humaine dans des machines. Dans la pratique, des fonctions très isolées de cette intelligence sont traitées. Elles le sont avec des performances qui vont en deçà ou au-delà des capacités humaines.

Les domaines où les machines nous dépassent sont la mémoire et la capacité de calcul. Cela se retrouve dans les fonctions du machine learning appliquées à de gros volumes de données d’entraînement et qui permettent de faire des prévisions chiffrées ou des classifications d’objets divers. Le traitement des images est un autre domaine où l’IA fonctionne très bien. Le deep learning qui s’est développé depuis 2012 permet de repérer des formes et objets dans les images avec une précision et une vitesse qui dépassent maintenant régulièrement les capacités humaines.

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Adaptive learning : une promesse à tenir

Adaptive learning : une promesse à tenir

Ces dernières années montrent une effervescence autour de l’Adaptive Learning et des technologies centrées sur l’utilisateur (User-centric dans la littérature anglophone). Ce mouvement va de pair avec l’émergence du big data et son usage par des algorithmes d’Intelligence Artificielle. Les articles se succèdent à ce sujet mais finalement, au niveau formation, les expériences réellement mises en place et montrant des résultats restent limitées. Notre propos ici est de comprendre le contexte dans lequel s’inscrit ce mouvement et d’en relater une expérience.

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Les articles relatifs à la formation