#1 Réduction des coûts (74%)

74% des répondants à l’étude IDC mettent en avant que l’IA pourrait “réduire les coûts par l’amélioration de la productivité et de l’efficacité. Voilà qui confirme les bruits de couloir : les attentes sont les mêmes dans les Directions L&D (Learning and Development). Mais inversées, car c’est l’efficacité et la productivité qui sont visées, et non la réduction des coûts forcément induite par un surcroît d’efficacité mais sur lesquelles le milieu de la formation évite de communiquer trop ouvertement. Même timidité des services formation en matière de productivité : on préfère parler de productivité des processus que de celle des équipes (même si, là aussi, la première entraîne la seconde).

Takeaway pour la formation : identifier précisément et à quelles conditions les fonctionnalités “IA” disponibles dans les plateformes qu’elle utilise en entreprise sont susceptibles de rationaliser et d’optimiser les processus existants. Double défi : imaginer en quoi un processus peut être optimisé ; exploiter la fonctionnalité IA qui le permettra. Troisième défi, qui vaut partout où l’IA s’introduit : comment utiliser au mieux le temps gagné par les équipes ? Si les projets ne manquent pas, il faudra parfois se remettre en question en acceptant de perdre les bénéfices secondaires qu’on peut trouver dans l’exercice des tâches routinières.

C’est immédiatement après la réduction des coûts, la principale promesse vue dans l’IA en milieu professionnel. Parmi les traductions possibles dans le secteur de la formation, on notera l’adaptive learning comme une sorte de concept-valise pouvant embarquer : des contenus et services individualisés prenant en compte les attentes et les contraintes du collaborateur, ses souhaits d’évolution comme ses objectifs de performance opérationnelle au jour le jour (formation “pertinente”), ses contraintes de planning, comme les besoins des métiers et de l’entreprise (notamment, on y revient, la réduction des coûts de formation). Une finalité dont tout professionnel de formation a pu rêver (ou qu’il a pu cauchemarder) et que l’intelligence artificielle se fait fort d’atteindre en exploitant au mieux les données produites tout le temps partout par les employés.

Takeaway pour la formation : se préoccuper sérieusement / enfin des données dont elle dispose, de leur provenance, nature (informelle comme structurée), des systèmes d’information en jeu (LMS, outils auteurs, applicatifs métiers utilisés par les salariés, messagerie, bureautique, données produites dans le cadre des cours en salle où le formateur utilise le numérique…). Bref : lancer un plan données, avec une visée pratique pour éviter de faire de l’art pour l’art : quelles données, en quoi vont-elles permettre d’améliorer les contenus et services de formation ? C’est dans ce champ que le temps gagné dans le surcroît de productivité déjà évoqué trouvera son meilleur usage, car la qualité des services implique une intervention largement humaine, professionnelle.