Comment l’IA redéfinit le rôle du L&D ?

Pendant des décennies, le développement des compétences était une question de parcours et de modalités de formation. Ce modèle permettait d’accompagner des collaborateurs aux évolutions de carrières prévisibles, et aux fonctions relativement stables. Aujourd’hui, il n’est plus suffisant pour suivre l’accélération des changements.

Les besoins en compétences évoluent en permanence. Les cycles économiques sont de plus en plus courts. Les organisations préfèrent former les collaborateurs en situation de travail plutôt que de les envoyer trois jours en formation.

L’intelligence artificielle est le catalyseur de cette transformation. L’IA aurait pu simplement améliorer le déploiement des parcours de formation. Mais en réalité, elle impacte la façon dont on se forme, les temps de formation, et les responsabilités de chacun en matière de développement des compétences.

Bien plus qu’une simple transformation technologique, c’est une transformation structurelle. L’apprentissage ne se résume plus à un événement ponctuel. Il s’intègre désormais au quotidien professionnel.

Cette transformation du L&D avec l’IA oblige les entreprises à repenser leurs processus actuels : analyse des besoins, conception de programmes, animation des parcours d’apprentissage et mesure de l’impact de l’IA sur les compétences. L’objectif n’est plus seulement de proposer une offre de formation, mais de créer des conditions d’apprentissage plus continues, plus personnalisées et plus proches des situations de travail.

Quels types d'intelligence artificielle sont utilisés dans la transformation du L&D ?

L'utilisation de l'IA en formation repose sur plusieurs technologies complémentaires, chacune répondant à des besoins spécifiques des équipes L&D :

• L'IA générative (LLM — Large Language Models) : elle permet la création de contenus pédagogiques (modules, quiz, études de cas, scripts vidéo), la génération de feedbacks personnalisés et l'assistance au design pédagogique. Des outils comme ChatGPT, Synthesia ou des LLM intégrés aux plateformes LMS en sont des exemples courants.
• Les systèmes adaptatifs et de recommandation : intégrés aux plateformes LMS (Learning Management Systems) ou LXP (Learning Experience Platforms), ils analysent les données d'apprentissage pour proposer des parcours personnalisés, à la manière d'un Netflix de la formation.
• Les learning analytics augmentés : ils croisent les données de performance, d'engagement et de complétion pour détecter les lacunes de compétences, identifier les apprenants à risque et mesurer l'impact de la formation sur la performance métier.
• Les agents conversationnels et copilotes pédagogiques : intégrés aux outils collaboratifs (Microsoft Teams, Slack) ou aux LMS, ils répondent aux questions en temps réel, expliquent des concepts et proposent des ressources au moment où le collaborateur en a besoin.
• Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : il permet d'entraîner un LLM sur les documents internes de l'entreprise (référentiels métier, supports existants) pour produire des contenus contextualisés et fiables.

Les intelligences artificielles les plus utilisées dans le L&D combinent aujourd'hui ces approches : l'IA générative pour la production de contenu, les systèmes adaptatifs pour la personnalisation des parcours, et les learning analytics pour le pilotage par les données.

Expérimenter l’IA dans le domaine de la formation

De nombreuses organisations expérimentent déjà l’IA pour former. Cela passe souvent par des projets pilotes, des chatbots ou des outils de génération de contenus. Leur maturiténe se mesure pas au nombre de projets lancés, mais en évaluant dans quelle mesure l’apprentissage est intégré à l’environnement de travail.

Les organisations franchissent un cap quand l'apprentissage n'est plus vu comme une fin en soi. Apprendre devient alors une compétence qui s'exerce en continu dans le flux de travail.

Dans ces environnements, l’IA s’intègre aux LMS (Learning Management Systems), aux outils collaboratifs et aux outils métiers. Elle soutient la performance en temps réel. Elle propose des ressources, des feedbacks et des pistes de réflexion au moment précis où les collaborateurs en ont besoin pour mener à bien une tâche ou prendre une décision.

Prenons l’exemple d’un directeur commercial qui rédige une proposition commerciale avec une IA. L'outil ne va pas simplement rédiger le rapport à sa place. Il peut lui faire des recommandations et lui poser des questions pour nourrir sa réflexion. L'IA devient alors un coach pour ce directeur, qui développe ses compétences à mesure qu’il avance sur son dossier.

Exemple concret : Chez Mahindra Group (260 000 collaborateurs), le déploiement d'une plateforme d'apprentissage pilotée par l'IA a permis d'atteindre 80 % d'adoption en 6 mois, un taux de complétion des formations de 71 % et un NPS de 8,7/10. L'apprentissage était intégré directement dans Microsoft Teams et Google Search, sans quitter les outils de travail quotidiens. Ce type de résultat illustre concrètement ce que l'intégration de l'IA dans le flux de travail permet d'atteindre.

Ce changement transforme fondamentalement le rôle du L&D. Au lieu de produire des contenus ou de gérer les présences, les services formation deviennent les concepteurs d’un écosystème apprenant où les humains et les IA collaborent pour développer les compétences.

Passer de la diffusion de contenus au pilotage par les compétences

D’ici trois à cinq ans, le plus grand risque pour les services formation serait de rester centrés sur le contenu. S’ils concentrent l’essentiel de leurs efforts sur les parcours plutôt que sur les compétences, ils auront du mal à prouver leur pertinence et leur impact.

Dans ce cas, la formation risque d’être court-circuitée par les équipes opérationnelles, les équipes chargées de l’analyse de données ou des plateformes externes utilisées dans le cadre professionnel et qui s’adaptent plus rapidement.

À l’inverse, les services formation clairvoyants tendent vers un pilotage par les compétences. Cette approche nécessite de :

• Définir clairement les compétences stratégiques pour l’organisation.
• Les cartographier de manière dynamique, en utilisant l’auto-évaluation et l’observation.
• Aligner l’offre de formation sur les compétences identifiées.

L’IA joue un rôle déterminant en la matière. Elle est capable de collecter et d’analyser des données en permanence et d’en déduire des schémas prédictifs. Cela lui permet de proposer un accompagnement individualisé pour de grandes cohortes de collaborateurs, qui apprennent ainsi juste à temps.

L’IA peut être un bon intermédiaire, si l’on parvient à croiser les données sur les compétences, l’offre de formation et les réseaux d’experts. Elle recommande alors des ressources ou donne le contact d’un pair ou d’un mentor au moment même où le collaborateur en a besoin. Cette approche transforme le rôle du L&D : de producteur de contenu, il devient un partenaire stratégique au service de l’employabilité et de la mobilité interne.

Réinventer l’expérience apprenante

Plus l’apprentissage est intégré au flux de travail, plus le rôle de la formation synchrone évolue. Les sessions animées par des formateurs ne disparaissent pas. Elles deviennent plus courtes, plus ciblées et plus événementielles.

Au lieu de transmettre des connaissances, elles servent à faire le point et à créer du sens collectivement. Elles deviennent des moments privilégiés et valorisés par les apprenants, plutôt qu’une contrainte imposée.

C’est l’occasion idéale pour partager les connaissances acquises sur le terrain, approfondir ses réflexions et renforcer l’intelligence collective. Leur valeur tient à la création de sens, l’alignement et la compréhension partagée.

Dans ce contexte, les temps d’apprentissages les plus efficaces sont courts, pertinents et immédiatement utiles. Cela peut se produire quand un collaborateur prépare un rendez-vous client, découvre un nouvel outil informatique ou prend une décision difficile.

Répartir les rôles entre l’humain et l’IA

Les agents IA agissent de plus en plus comme des co-tuteurs ou des co-évaluateurs. Dans ce contexte, les organisations doivent déterminer où s’arrête l’automatisation et à quel moment la responsabilité humaine prend le relais. L’IA excelle dans la personnalisation. Elle ne doit pas pour autant remplacer le jugement humain.

L’IA est parfaitement adaptée pour optimiser l’apprentissage. Mais le fait de donner du sens à l’apprentissage doit rester une responsabilité humaine. En effet, l’intervention humaine est indispensable dès qu’il est question d’évaluation, d’éthique, d’intelligence émotionnelle et de donner du sens.

Les systèmes d’apprentissage les plus efficaces intègrent des scénarios d’escalade clairs. L’IA prend en charge des tâches basiques et l’analyse de données. L’intervention humaine est requise lorsque les valeurs, la motivation, l’ambiguïté ou l’identité sont en jeu.

Accompagner l'adoption de l'IA : une démarche de change management indispensable

L'adoption de l'IA en formation ne se décrète pas : elle s'accompagne. Les organisations qui réussissent leur transformation sont celles qui ont su gérer le changement avec méthode. Cela implique de :

• Former des ambassadeurs internes (formateurs, ingénieurs pédagogiques) capables de porter l'usage de l'IA dans leurs équipes,
• Communiquer clairement sur ce que l'IA automatise et ce qu'elle n'automatise pas,
• Impliquer les managers dès le départ, car ce sont eux qui valident ou freinent l'adoption sur le terrain,
• Lancer des projets pilotes ciblés (POC de 4 à 6 semaines) avant tout déploiement à grande échelle,
• Mesurer l'adoption : taux d'utilisation, satisfaction, impact sur la production de contenu.

L'utilisation de l'IA en formation génère parfois des craintes légitimes ("l'IA va me remplacer"). La direction L&D a un rôle clé pour transformer ces résistances en leviers d'engagement, en valorisant ce que l'IA libère : du temps pour l'animation, le coaching, la relation humaine.

Cet équilibre n’est pas seulement technique, il est aussi éthique. La fonction L&D joue un rôle essentiel pour créer un cadre qui encourage un usage responsable de l’IA. Ce cadre doit faire l’objet d’une concertation avec le service informatique, le DPO (délégué à la protection des données), les partenaires sociaux et la direction.

Cette gouvernance doit aussi intégrer la sécurité des données, les considérations éthiques et la transparence des usages. Les directions L&D ne peuvent pas avancer seules sur ces sujets. Elles doivent travailler avec la direction des systèmes d’information, les managers, le DPO et les autres parties prenantes pour définir ce qui peut être automatisé, ce qui doit rester supervisé et ce qui relève toujours d’une décision humaine.

L’enjeu est d’éviter une confiance excessive dans les recommandations produites par l’IA. Même lorsque les outils semblent performants, les professionnels de la formation doivent conserver un esprit critique, notamment lorsqu’il s’agit d’évaluation, d’orientation professionnelle ou de prise de décision. L’IA peut aider à analyser, comparer et recommander. Mais elle ne doit pas devenir l’unique arbitre des parcours d’apprentissage.

Renforcer la dimension stratégique du L&D

D’ici 2030, la valeur du L&D se mesurera plus au nombre d’opportunités d’apprentissage créées en situation de travail qu’au nombre de programmes dispensés. De fait, la dimension stratégique du L&D se renforce.

Les services L&D les plus visionnaires se positionnent de plus en plus comme des co-architectes d’environnements de travail apprenants. Ils contribuent à l’organisation du travail, à la gestion prévisionnelle des ressources et à la transformation de l’organisation.

Ils opèrent à la croisée des chemins entre la stratégie, le pilotage par les compétences et l’acculturation à l’IA pour réduire le temps de montée en compétences et sécuriser le vivier de talents de leur organisation.

Pour y parvenir, les responsables L&D doivent développer de nouvelles compétences liées à la data, à l’IA et à la conception d’expériences d’apprentissage hybrides. Ils doivent être capables de convertir les données d’apprentissage en indicateurs utiles pour les décideurs.

6 pistes d’actions concrètes pour les services formation

Cette transformation L&D va prendre plusieurs années, mais les services formation peuvent s’y préparer dès maintenant, avec des actions concrètes :

1. Commencez à intégrer la formation au flux de travail des collaborateurs

La première étape est d’identifier les moments clés où l’apprentissage se produit naturellement, en travaillant. Cela peut être lors de la création d’une présentation, la préparation d’un entretien annuel ou le lancement d’un projet. Testez différentes options pour intégrer des conseils, des recommandations ou des pistes de réflexion à ces moments précis.

2. Passez d’une logique d’offre à une approche centrée sur les compétences

Les équipes L&D doivent collaborer avec les directions opérationnelles pour identifier les compétences stratégiques : celles qui compteront le plus d’ici 3 à 5 ans. L’objectif n’est pas d’alimenter un catalogue de formation, mais de créer des opportunités d’apprentissage correspondant aux compétences prioritaires pour l’organisation.

3. Utilisez l’IA pour soutenir la performance, pas seulement pour générer des contenus

De nombreuses organisations utilisent l’IA pour créer des supports de formation. Pour aller plus loin, vous pouvez tester la façon dont l’IA peut aider les collaborateurs dans leurs missions. Demandez-lui des conseils, du feedback, ou des recommandations d’apprentissage en lien avec votre contexte. Testez l’IA pour vous aider à développer l’apprentissage sur-mesure à grande échelle.

4. Prouvez la valeur de la formation avec des preuves d’effet, pas par le taux de présence

Les indicateurs traditionnels — comme le taux de présence ou le taux de satisfaction — perdent progressivement de leur pertinence. Grâce à l'IA, les équipes L&D ont désormais accès à des learning analytics augmentés : des données en temps réel sur les comportements d'apprentissage, les lacunes de compétences et l'impact de la formation sur la performance métier.

Les responsables L&D doivent piloter avec trois types d'indicateurs :

Cette évolution oblige aussi les services formation à mieux démontrer le retour sur investissement de leurs actions. L'objectif n'est pas de tout mesurer, mais de sélectionner quelques preuves utiles : capacité à appliquer une compétence en situation de travail, réduction du temps d'adaptation ou amélioration de la qualité des décisions. L'IA peut détecter les apprenants à risque avant qu'ils décrochent — une capacité prédictive impossible avec les outils traditionnels.

5. Transformez les formations synchrones en moments de réflexion et de partage

L’IA contribue à intégrer l’apprentissage dans le flux de travail. Par conséquent, les sessions de formation synchrones ne servent plus au partage de connaissances. Elles doivent privilégier la réflexion, le débat et l’apprentissage collectif. Ces moments aident les équipes à capitaliser sur leurs expériences et à développer une culture commune.

Dans cette logique, les formations synchrones peuvent aussi intégrer davantage de mises en situation, d’études de cas ou de jeux de rôle. Ces formats permettent aux apprenants de confronter leurs pratiques, de questionner les réponses produites par l’IA et de développer leur discernement collectif. La valeur du présentiel ou du distanciel synchrone ne réside donc plus seulement dans la transmission, mais dans la capacité à créer du recul, du débat et de l’alignement

6. Développez vos propres compétences en lien avec l’IA, la data, et la conception de formations hybrides

Pour mener à bien cette transformation, la fonction L&D doit également agir sur elle-même. La maîtrise des données, la compréhension des systèmes d’IA et la conception d’expériences d’apprentissage hybrides (humain-IA) deviendront des compétences clés.

Dans cette évolution, l’ingénieur pédagogique devient progressivement un chef d’orchestre. Il ne se limite plus à concevoir des modules : il articule expertise métier, technologie, analyse des besoins, production de contenu, sécurité des données et qualité de l’expérience apprenante. Cette posture demande une compréhension fine de l’usage de l’IA, mais aussi la capacité à préserver la cohérence pédagogique et la valeur ajoutée humaine.

Une transition décisive

L’IA redéfinit la notion d’apprentissage au sein des organisations. L’apprentissage devient indissociable du travail. Le L&D doit passer du déploiement de programmes de formation à la conception d’un écosystème apprenant.

Les organisations qui s’engagent dans cette transition positionnent l’apprentissage comme un moteur de performance, d’adaptabilité et d’employabilité. Celles qui tardent à le faire risquent de voir la formation marginalisée ou absorbée par d’autres.

Le défi majeur du L&D n’est pas d’adopter de nouveaux outils. Il doit se réinventer pour imaginer de nouvelles façons d’apprendre, de travailler et d’évoluer à l’ère de l’IA.

Cet article de Grégory Gallic, Directeur de projets L&D chez Cegos, a été publié pour la première fois en anglais sur le site de Training Industry et sur cegos.com.

FAQ : Questions fréquentes sur la transformation du L&D avec l’IA

Quelles sont les intelligences artificielles les plus utilisées dans le L&D ?

Les IA les plus utilisées dans le L&D sont les IA génératives (type ChatGPT ou LLM intégrés aux plateformes) pour la création de contenus, les systèmes de recommandation adaptatifs intégrés aux LMS pour la personnalisation des parcours, les agents conversationnels pour le soutien en temps réel, et les outils de learning analytics pour le pilotage par les données. Grâce à l'IA, il devient possible de produire des modules, des quiz et des études de cas en quelques minutes, puis de les adapter automatiquement au profil de chaque apprenant.

Quels sont les types d'intelligence artificielle utilisés dans la transformation du L&D ?

On distingue principalement trois familles : l'IA générative (production et localisation de contenu, génération de texte, scénarisation blended), les IA analytiques (learning analytics, analyse prédictive des lacunes de compétences, taux de rétention) et les IA conversationnelles (chatbots pédagogiques, copilotes intégrés aux outils collaboratifs comme Microsoft Teams). Chaque type répond à un enjeu différent : productivité L&D, personnalisation apprenant ou pilotage stratégique.

Comment l'IA transforme-t-elle concrètement le quotidien des services formation ?

L’IA intègre l'apprentissage directement dans le flux de travail. Elle peut agir comme un coach en temps réel, proposant des conseils et des ressources au moment précis où le collaborateur en a besoin. Grâce à l'IA pour la création de contenus, les équipes L&D réduisent le temps de production et peuvent se concentrer sur le design pédagogique et l'animation.

Quel rôle reste-t-il aux formateurs face à l'IA ?

Libérées des tâches de transmission de connaissances, les formations synchrones deviennent des moments privilégiés d'échange, de débat et de cohésion. L'ingénieur pédagogique évolue vers un rôle de chef d'orchestre entre humains, IA et objectifs métiers. C'est une véritable opportunité pour valoriser la dimension humaine de la profession.

Comment mesurer l'impact du L&D à l'ère de l'IA ?

Le L&D doit s'appuyer sur des learning analytics pour prouver l'efficacité des formations. La valeur se mesure désormais par la progression des niveaux de maîtrise, la vitesse de montée en compétences, le taux de rétention des connaissances et la contribution à la performance métier et non plus par le seul taux de présence.

Comment les responsables L&D peuvent-ils accompagner la transformation IA dans leurs organisations ?

Les experts Cegos ont développé un plan d’accompagnement en 5 étapes. Cette méthode nous a permis de réussir notre propre transformation en interne, en combinant sensibilisation, projets pilotes, choix des outils et change management.

Comment Cegos accompagne les directions L&D pour développer leurs compétences en lien avec l'IA ?

Nous avons développé des formations inter, par exemple : « IA : accompagner l’évolution des compétences et des métiers » (2 jours, référence 9661). Nous pouvons aussi créer des formations sur-mesure, parfaitement adaptées à vos enjeux et à votre contexte.

Avez-vous trouvé cet article utile ?

Expert

Grégory Gallic

Grégory Gallic, directeur de projet L&D au sein des équipes Sur-Mesure de Cegos, est un acteur de référence en ingénierie pédagogique et efficacité professionnelle. Depuis plus de quinze ans, il accompagne les entreprises dans la conception et le déploiement de dispositifs de formation innovants et sur mesure, conçus pour renforcer durablement les compétences et soutenir les transformations. Titulaire d’un Executive MBA de l’IESEG, il met son expertise stratégique et opérationnelle au service des directions L&D pour repenser leurs offres et réussir leur transformation digitale. Son engagement chez Cegos illustre une vision exigeante et inspirante de la pédagogie au service de la performance collective. En savoir plus