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Évaluation de la formation : l'humain… en dernier ressort !
09 MARS 2018 / évaluation
En vue du Séminaire Féfaur sur les Stratégies d'évaluation de la Formation, 4 leaders de l'évaluation s'interrogent sur la place des algorithmes dans les futures politiques d'évaluation de la formation. Quelle complémentarité à venir entre la machine et l'humain dans l'évaluation ?

Laurent Balagué (CEO, Formetris) : Pour répondre à cette question, il faut revenir aux objectifs de l’évaluation. Pourquoi évalue-t-on les formations ? Premièrement, on évalue pour rendre compte de l’activité des formés. Pour cela, des mécanismes puissants comme le standard xAPI permettent de produire des "hard data" qui rendent la formation plus "intelligente", c’est-à-dire plus adaptée aux besoins des apprenants. Deuxièmement, on évalue dans un objectif d’amélioration continue et pour prouver l’impact de la formation. C’est là où les algorithmes connaissent leurs limites et où l’intervention de l’intelligence humaine devient indispensable. Ce n’est qu’avec une analyse fine de données qualitatives ("soft data") prenant en considération l’environnement, les objectifs, la mise en place effective de nouveaux comportements…que l’on peut rendre les formations plus efficaces et en améliorer l’impact. Le remplacement de l’humain par la machine n’est donc pas tout à fait à l’ordre du jour !

Corentin Sannié (Head of Content, 360Learning) : Automatiser l’évaluation de la formation est un enjeu central pour les départements formation. En effet, c’est souvent parce que cette dernière n'a pas su évoluer (les questionnaires sur papier !) que les politiques d’évaluation peinent à remplir leurs objectifs. La machine va permettre d’industrialiser le processus, de trier et d’ordonner les performances pour donner une vision claire de l’impact de la formation sur les collaborateurs. Pourtant, et malgré le développement de la technologie l’humain restera au cœur du processus d’évaluation de la formation ! En effet, le temps dégagé par la machine sur des tâches à faible valeur ajoutée (récolter les résultats, compter le score, calculer les notes moyennes) pourra être alloué à des moments de conception et d’accompagnement des apprenants. Finalement, grâce au numérique le formateur dispose d’un assistant efficace qui lui permet de se recentrer sur son métier premier : transmettre le savoir.

Geoffroy de Lestrange (EMEA Product Marketing Manager, Cornerstone) : Le big data appliqué aux RH et à la formation ouvre le champ des possibles et peut avoir un réel impact pour les utilisateurs. L’objectif premier est de cibler les informations. Si on doit déployer une formation en conformité, les algorithmes anticipent les risques liés au manque de suivi de la formation. Néanmoins, le big data ne remplace pas l’humain. Il ne génère pas une action automatique mais permet au professionnel d’agir en conséquence et d’effectuer des simulations pour anticiper les actions les plus efficaces. On a ici quasiment une évaluation "en amont" ! Là où les algorithmes peuvent aussi aider, c’est dans le lien entre formation et mobilité interne. Il ne s’agit pas ici d’évaluer la formation au sens strict, mais plutôt l’impact qu’elle peut avoir sur une mobilité. On pourra donc proposer à un collaborateur certaines formations ciblées que les algorithmes suggèreront car ils en auront mesuré l’impact potentiel sur la performance du collaborateur.

Pierre-Henri Amalric (Directeur, Xperteam) : Les modes d’évaluation sont multiples et l'analyse des données devient complexe. Les organisations qui déploient de multiples modalités d’évaluation - évaluation de positionnement, évaluation formative et sommative, évaluation d’observation et coaching terrain, évaluation de satisfaction, évaluation d’engagement, évaluation des impacts opérationnels (ERP, CRM)…- devront inévitablement s'appuyer sur des algorithmes. Les nouveaux standards, notamment xAPI, permettent de collecter massivement de multiples sources de données dont l'exploitation efficace et automatisée pourra être assurée par algorithmes déterministes, à différents niveaux de l’évaluation : satisfaction des apprenants, efficacité pédagogique, efficacité business. Si l’IA (Intelligence Artificielle) se montre utile dans ses analyses et recommandations, sur un mode déterministe ou probabiliste, il va falloir cependant déployer beaucoup d’efforts très humains en amont pour arriver au résultat.

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