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5 principes d'action pour mener à bien un projet Learning Data
13 JANVIER 2022 / technologies
Sébastien Fraysse
consultant et développeur indépendant
Après avoir vu en quoi les données en formation sont devenues indispensables, il est temps d'aborder concrètement le lancement d'un projet Learning Data dont la réussite sera maximisée par le bon usage des 5 principes d'action proposés.

Dans mon souhait de dresser quelques pistes pour vous être utile, j'écarte volontairement le cas où vous adopteriez de manière exclusive une solution tout-en-un (talents + LMS + contenus), pour partir du postulat que vous disposez de divers outils constituant, ensemble, ce qu'on qualifie d'écosystème digital de formation.

#1 Basculez en mode innovation

Le plus dur avec les Learning Data, c'est de se lancer ! Il s'agit au préalable de s'accorder sur les objectifs et de décider des ressources à y consacrer sur la durée. Commençons donc par la posture et les motivations. Ôtez-vous de la tête que les Learning Data seraient la simple remise au goût du jour des projets existants : elles portent un changement profond dans la manière d'aborder tout projet Digital Learning… Dans un premier temps, oubliez un peu votre existant.

Voyez les Learning Data comme un sujet d'innovation à part entière : une rupture, l'opportunité de faire les choses différemment, de se démarquer. Constituez une équipe dédiée qui va pouvoir monter des POC (Proof-Of-Concept) et faire grandir ce sujet au fil des ans, en diffusant progressivement le fruit de son travail dans les projets opérationnels.

#2 Débusquez la valeur ajoutée

Au cœur de la démarche d'un projet Learning Data se trouve la quête permanente de valeur ajoutée. On ne cherche pas à se faire plaisir avec des tableaux de bord flambant neufs, mais bien à impacter radicalement la formation : optimisation du pilotage des compétences, conception de dispositifs pédagogiques plus performants, service du collaborateur pour l'épauler dans son travail quotidien.

La meilleure méthode est probablement de créer un groupe de réflexion assez large et d'essayer d'identifier les problématiques rencontrées au quotidien. Retenez ensuite les problèmes les plus susceptibles de trouver des solutions grâce aux données.

La démarche doit rester pragmatique. Les données sont là pour apporter des solutions concrètes et il faut en faire la preuve, jour après jour.

#3 Musclez vos capacités techniques

Ne cédez pas à la facilité en croyant qu'il suffit d'acheter une solution sur étagère pour tirer profit des Learning Data. Bien sûr, de nombreuses solutions innovantes vous tendent les bras et vous devez vous y intéresser.

Mais si vous abordez les données de manière globale, à l'échelle de votre entreprise, vous devrez résoudre de multiples problématiques d'intégration. L'implication de votre DSI est donc primordiale et une relation étroite avec vos éditeurs et prestataires préférés s'impose.

La question de l'application de standards techniques comme xAPI sera au cœur des discussions, suivie de près par la nécessité d'une infrastructure adaptée, l'intégration de micro-services et la gestion de flux de données.

Enfin, n'écartez pas l'idée de vous lancer dans quelques développements d'applications sur mesure. Si cette démarche fait peur à nombre de DSI, de petits projets bien ficelés, à la dette technique maîtrisée, restent souvent la meilleure façon d'innover.

#4 Montez marche après marche

Avec cette boussole en main (des problématiques à résoudre) et de bonnes jambes (une DSI partenaire), vous n'avez plus qu'à gravir les marches prometteuses des Learning Data...

La première étape consiste généralement à mettre en place les outils permettant de collecter, uniformiser et centraliser les données. C'est une étape peu gratifiante, car elle exige beaucoup d'efforts techniques et apporte à ce stade peu de valeur ajoutée. Mais c'est un socle nécessaire pour la suite. Son intérêt est de décloisonner les données. Voyez-y l'occasion de bâtir une vision globale des expériences d'apprentissage, par-delà les outils qui composent votre écosystème.

La deuxième étape consiste à faire parler vos données pour identifier les forces et faiblesses de votre dispositif pédagogique. C'est toute la question de l'évaluation. Par des jeux de comparaison, il est assez facile de pointer les réussites et d'alerter sur les échecs. On passe en mode monitoring et amélioration continue.

Troisième étape : comprendre pourquoi certaines choses marchent, et d'autres pas. C'est une approche orientée diagnostic. On essaie d'établir des corrélations pour identifier des causes probables de réussite ou d'échec. Les algorithmes complexes, de type IA, peuvent être une aide précieuse. Mais l'humain reste au centre de la démarche pour valider les causalités, en mettant en œuvre des expérimentations ciblées lorsque nécessaire.

Enfin, la dernière marche, celle qui est considérée par beaucoup comme le Saint Graal des Learning Data : prédire et prescrire. On anticipe les besoins et on déjoue les échecs en engageant des actions automatiques à destination de l'apprenant. C'est toute la promesse de l'Adaptive Learning.

#5 Emparez-vous des questions éthiques

Vous commencez à percevoir tout l'intérêt des Learning Data ? Alors, lancez-vous, mais pas à n'importe quel prix. La relation de confiance avec les usagers (apprenants, formateurs, managers, etc.) est votre bien le plus précieux et vous devez le préserver.

La RGPD fixe un cadre assez strict pour le respect des données personnelles. Bien sûr, ça peut être vu comme une contrainte et une lourdeur administrative. Toutefois, à y regarder de près, la RGPD ne vous bride pas réellement tant l'intérêt des usagers est préservé.

Au-delà de la RGPD, vous devez vous poser la question de l'acceptabilité de votre démarche. La collecte de données va-t-elle être perçue comme une intrusion ? La meilleure façon de convaincre est sans doute de montrer que l'usage des données améliore le service rendu aux usagers.

Et puis pourquoi ne pas laisser des espaces "data free" ? Après tout, on apprécie rarement de travailler en se sentant observé par-dessus notre épaule. Il peut donc être important de choisir les moments qui méritent un traçage détaillé, et ceux qui permettent de s'en affranchir.

Une question d'équilibre…

Conclusion

Intégrer les Learning Data dans son approche du Digital Learning n'est pas chose facile. Il n'existe aucune solution magique ni aucun guide pour vous dire quoi faire. Vous devrez apprendre en marchant et c'est bien là le secret. Alors autant commencer le plus tôt possible, car une chose est sûre : nous sommes dans un monde de données et leur exploitation est une source incroyable d'innovation. Les données offrent à ceux qui savent les manier un avantage compétitif. Elles permettent de prendre de meilleures décisions et rendent ainsi la formation plus performante.

Premier volet : Pourquoi les "Learning Data" deviennent-elles indispensables

 

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