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Vers la recommandation de formation individualisée
03 MAI 2015
A force de recueillir des données sur nos apprentissages, les plateformes de formation finiront-elles par savoir mieux que nous ce dont on a vraiment besoin ? Difficile à croire… Il semble pourtant que l’on soit en train de toucher au monde de la recommandation de formation individualisée automatisée.

Les données vont massivement investir le champ de la formation. Pour la raison qu’elles semblent à même de résoudre nombre de problèmes insolubles dans l’ancien cadre. Tout d’abord, un mot sur les données (ou data, sa traduction anglaise admise comme un pluriel, car si la donnée existe au singulier, on considère qu'elle prend sens au sein d'une collecte et d'un traitement pluriel). On parlera de "big data" pour d'importants volumes de données. Quant à la collecte, elle sera automatisée. Dans la formation comme partout ailleurs, dès que l'apprenant (ou le formateur ou le manager, etc.) se connecte à la plateforme LMS pour effectuer quelque tâche que ce soit, il laisse l’empreinte de ses actions, du temps passé à consommer les divers services et ressources, des échanges menés avec ses co-apprenants ou les experts de contenus.

Des données qui finissent par dessiner des profils d'apprentissage individuels

Ces données dessinent à force un profil réaliste de l'utilisateur ; un profil qui n'épuise certes pas tous les possibles, mais qu’on voit progressivement s'affiner jusqu'à permettre des propositions de formation individualisées auxquelles le département formation ou le manager n'aurait pas pensé. On fait souvent ici le parallèle avec Amazon : les utilisateurs de ce mégamarché mixte (Web et entrepôt) se voient par exemple offrir, au détour de leur navigation, des livres susceptibles de les intéresser personnellement ; de fait si ces offres ne frappent pas toujours juste, elles sont le plus souvent pertinentes. Autre avantage : s’affichent aussi les livres achetés par des consommateurs dont le profil est proche… Une amorce de communauté, donc : celle des lecteurs intéressés par les mêmes auteurs ou thèmes ; demain, sur les nouvelles plateformes de formation, la communauté des apprenants développant ou ayant développé des compétences similaires.

Vers la recommandation de formation individualisée

Les données serviront à donner corps à cette individualisation des apprentissages à laquelle les responsables formation peinent encore à croire, compte tenu des coûts qu'elle engendre actuellement malgré l'utilisation du e-learning. L'individualisation deviendrait une propriété émergente du Big Data et autre "analytics" ; une individualisation qu'on pourrait croire à l'opposé de cette liberté - "le pull" - aujourd'hui offerte à l'apprenant d'aller picorer comme bon lui semble dans les ressources et services délivrés par la plateforme LMS : l'individualisation prendra la forme d'une recommandation poussée par le dispositif… Un "push individualisé", poussant l’individualisation bien au-dejà des mails personnalisés que les apprenants reçoivent aujourd'hui ; la personnalisation portera en effet sur les contenus proposés, sur les modalités de formation les mieux adaptées au profil d'apprentissage de l'utilisateur, sur une articulation plus serrée entre d’une part le travail et les possibilités d'évolution du salarié, et d’autre part les parcours de formation conseillés. Loin en effet du seul mail rappelant qu'on dispose encore de 3 jours pour visionner un module e-learning et réussir son quiz.

L'apprenant libre de choisir

Le pull ne disparaît pas pour autant ! Au contraire, pull et push individualisé se complètent parfaitement ; ce qu'on observe dans la consommation Web : les deux vont de pair, et les temps se superposent : celui où l'on reçoit des recommandations (dont on rejette une partie, ce qui est un autre exercice de la liberté), celui où l'on surfe. Où l'on voit naître une nouvelle responsabilité de l'apprenant, qui est de trouver le bon équilibre entre les suggestions qu'il va accepter (ou refuser) à partir d'une réflexion que la plateforme ne pourra mener à sa place, et ses autres activités non suggérées, expression de son libre-arbitre (ou d'un calcul) et de l'intuition de qui est bon et nécessaire à son développement ou à son aisance au travail. On ne saurait nier l’enrichissement ainsi proposé aux apprenants, et finalement aux formateurs qui auront notamment à interpréter et à mettre en perspectives les recommandations de la machine.

Michel Diaz

Tribune initialement parue dans Formaguide

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