Naviguer dans les eaux de la formation et de l’apprentissage des entreprises modernes est susceptible de devenir difficile avant de pouvoir nous attendre à des mers de halcyon. Trois vents de l’IA puissants remplissent déjà vos voiles virtuelles cette année, que vous le souhaitez ou non.

Ces vagues s’aligneront à peu près:

  • Intégration et optimisation de la pile technologique
  • Intelligence et personnalisation des données
  • Apprentissage conversationnel et inversion prédictive

Prenons un moment pour examiner chacun de ces courants, en comprenant que le changement de ces marées constituera des opportunités sans précédent – à la fois pour le succès et l’échec – au fur et à mesure que nous passons dans les prochaines décennies.

Intégration et optimisation de la pile technologique
La première vague ne consiste pas seulement à ajouter de nouveaux outils d’IA – il s’agit de repenser la façon dont votre écosystème d’apprentissage fonctionne. L’IA fera pression sur les organisations pour unifier des plates-formes fragmentées, une retraite de systèmes obsolètes et une interopérabilité réinventée. Attendez-vous à une demande accrue de systèmes connectés qui peuvent partager des données, personnaliser les expériences en temps réel et s’adapter intelligemment aux besoins de l’apprenant et des entreprises. L’optimisation ne sera pas seulement une question d’efficacité – il s’agit de permettre l’agilité et l’intelligence à travers la pile technologique.

Intelligence et personnalisation des données
Cette vague apporte avec lui un changement de marée dans les attentes concernant la perspicacité de l’apprenant. L’IA nous permet de passer d’une large segmentation d’audience vers des chemins d’apprentissage micro-personnalisés. Mais cette puissance dépend des données – lames, structurées et manipulées de manière responsable. Attendez-vous à un examen accru de l’éthique des données, ainsi qu’une faim croissante de systèmes qui peuvent faire surface des modèles, identifier les lacunes de compétences et adapter le contenu d’apprentissage dynamiquement. En bref, il ne s’agit pas seulement de savoir qui a besoin de quoi – il s’agit de prédire quand, pourquoi et comment ils s’engageront.

Apprentissage conversationnel et inversion prédictive
La troisième vague est peut-être la plus transformatrice et la plus désorientante. À mesure que l’IA conversationnelle arrive à maturité, nous verrons une inversion fondamentale dans la façon dont les apprenants s’engagent dans les connaissances. Au lieu de consommer passivement du contenu et de l’appliquer plus tard, l’IA peut désormais agir comme un contexte précurseur—Un guide qui anticipe les besoins des apprenants, offre un soutien en temps réel et simule même des scénarios de prise de décision.

Dans des domaines comme les soins de santé, cela pourrait signifier un copilote d’IA qui guide un praticien à travers une procédure basée sur leur formation antérieure, leur contribution en temps réel et ses connaissances organisationnelles accumulées. Inversion prédictive Flips la séquence traditionnelle: elle permet d’apprendre au point de besoin avant Des erreurs se produisent, offrant une prévoyance personnalisée au lieu d’un examen réactif.

Lorsqu’il est associé à des interfaces en langue naturelle, ce mode d’apprentissage commence à refléter la méthode socratique, en utilisant le questionnement et la réflexion guidés pour approfondir la compréhension. Mais maintenant, les «Socrates» dans la pièce sont une entité infatigable, évolutive et à la demande capable de poser juste la bonne question au bon moment.

Tourner la tendance: comment développer une stratégie d’IA pour L&D

Alors, que signifie construire une stratégie d’IA moderne pour l’apprentissage et le développement?

Cela signifie reconnaître que votre rôle en tant que leader d’apprentissage n’est plus seulement une question de livraison de contenu ou de gestion LMS – il s’agit d’architer un système adaptatif qui aligne la technologie, les personnes et les résultats commerciaux dans une direction partagée.

Voici les éléments clés d’un processus de planification stratégique pour l’IA dans L&D:

Commencez par les résultats commerciaux
Aussi tentant que pour commencer avec des outils cool ou des cas d’utilisation de GPT, votre stratégie d’IA doit commencer et se terminer par des résultats commerciaux. Essayez-vous de réduire le temps de rampe? Améliorer la prise de décision dans les rôles de première ligne? Augmenter la résilience de la main-d’œuvre? Laissez ces objectifs vous guider – pas la nouveauté de la technologie.

Évaluez où vous êtes (honnêtement)
Vous ne pouvez pas tracer un cours si vous ne connaissez pas votre poste actuel. Cartez votre pile technologique actuelle, vos structures de données, vos bibliothèques de contenu et vos compétences d’équipe. Déterminez si vos systèmes sont interopérables, si vos données sont propres et accessibles, et comment est votre contenu pour Ai (par exemple, modulaire, tagué, consultable). Évaluez également la culture: vos gens sont-ils prêts à expérimenter ou sont-ils sceptiques quant à l’automatisation?

Établir des principes de fonctionnement pour une utilisation de l’IA
Étant donné que de nombreux objectifs seront ambigus, vos valeurs directrices comptent plus que jamais. Définir les principes autour de l’utilisation responsable de l’IA, comme l’explication, le consentement des apprenants, les mécanismes de rétroaction et l’atténuation des biais. Ceux-ci agissent comme votre boussole lorsque les décisions ne sont pas en noir et blanc.

Choisissez d’abord les cas d’utilisation de grande valeur
Vous n’avez pas besoin de faire bouillir l’océan. Identifiez plutôt 2 à 3 domaines où l’IA peut avoir un impact immédiat avec une complexité gérable. Quelques premiers-mouvements communs:

  • Coaching ou cheminement de carrière propulsé par l’IA
  • Voyages d’apprentissage personnalisés basés sur le rôle et le comportement
  • Recommandations de contenu intelligent ou recherche de connaissances
  • Création et résumé de contenu assisté AI

Construire des ponts interfonctionnels
La stratégie de l’IA ne peut pas vivre dans le Silo L&D. Apportez-y, les scientifiques des données, les dirigeants juridiques, DEI et les chefs d’unité commerciale tôt. Cela ne réduit pas seulement les risques, ce qui crée la propriété partagée des résultats.

Conception pour l’apprentissage, pas la certitude
Une stratégie d’IA devrait ressembler plus à une feuille de route agile qu’à un plan de cascade. Fixer des objectifs, gérer les pilotes, mesurer l’impact, réfléchir et s’adapter. Construire une flexibilité. Attendez-vous à de mauvais virages et à les utiliser comme moments d’apprentissage.

Mesurez ce qui compte
Les métriques L&D traditionnelles ne suffisent pas. Compléter l’achèvement et la satisfaction avec:

  • Temps de compétence
  • Fréquence de l’utilisation des outils d’IA
  • Confiance et autonomie de l’apprenant
  • Validation des compétences dans le temps
  • Commentaires des gestionnaires et des pairs

Études de cas: les organisations naviguant dans les vagues

BetterUp: coaching personnalisé à grande échelle
La plate-forme «Grow» de BetterUp utilise l’IA pour offrir un coaching personnalisé en temps réel fondé sur les sciences du comportement. Adopté par des entreprises de secteurs, il offre un développement évolutif et de haute qualité adapté aux besoins individuels. Plus de 95% des premiers utilisateurs ont signalé des expériences positives, 16% notant une confiance accrue (LIU).

Deloitte: Association AI avec des ressources d’apprentissage
L’équipe d’audit au Royaume-Uni de Deloitte a triplé son adoption de Paird, un chatbot AI interne utilisé pour résumer le contenu, le codage et la référence des données de référence. L’entreprise a commencé à programmer Paird avec des manuels de formation internes, aidant le personnel junior à accéder à l’apprentissage plus rapidement et plus intuitivement (Franceschi-Bicchierai).

Johnson & Johnson: Ai Literacy pour tous
J&J a mis en œuvre une formation obligatoire d’IA pour plus de 56 000 employés et a développé des programmes immersifs et spécifiques aux rôles pour intégrer l’IA dans les domaines de la R&D, de la réglementation et des opérations (Sherman).

Mot final: gardez votre main sur la barre

Comme pour toute initiative commerciale, vous devez commencer et mettre fin à la stratégie avec des résultats commerciaux clairement définis. Cependant, lorsqu’un plan stratégique comprend tant d’inconnues, il va de soi que certains objectifs peuvent être moins spécifiques – et plutôt ancrés par les principes de fonctionnement et les priorités de base. Plus votre organisation est fondée sur son objectif, plus vous serez résiliente lorsque les eaux se déplacent sous votre quille.

N’attendez pas simplement les mers calmes. Naviguer avec intention.

Œuvres citées

Franceschi-Bicchierai, Lorenzo. « Deloitte triples le nombre d’auditeurs utilisant un chatbot AI. » Nouvelles financières Londres5 avril 2025, https://www.fnlondon.com/articles/deloitte-triples-mbumber-of-auditors-using-ai-chatbot-42086859.

Liu, Rebecca. «L’entraîneur de carrière de l’IA promet de rendre le coaching des employés plus accessible.» Initié des affaires2 avril 2025, https://www.businessinsider.com/ai-career-coach-accessible-employee-coaching-professional-development-2025-4.

Sherman, Natalie. «Comment les entreprises pharmaceutiques adoptent l’IA dans la découverte de médicaments et le développement des employés.» Initié des affaires13 mars 2025, https://www.businessinsider.com/pharmaceutical-companies-embrace-ai-in-drug-discovery-efforts-2025-3.