De multiples facteurs entrent en jeu dans le développement des compétences et conditionnent son efficacité ou ses limites au sein de l’organisation. À l’heure où l’un des défis majeurs des entreprises est de faire évoluer les compétences des équipes en IA, une formation structurée et réellement efficace est absolument indispensable. 

Plus les collaborateurs apprennent vite et bien, plus l’entreprise est capable de s’adapter. Et cette dynamique repose sur une véritable science.

Comprendre comment les sciences de l’apprentissage fonctionnent, en théorie, en pratique et en entreprise, vous permet d’en faire un puissant moteur de transformation des compétences au sein de votre organisation.

En théorie : que sont les sciences de l’apprentissage ?

Les sciences de l’apprentissage s’intéressent à la manière dont les individus acquièrent des connaissances et les mettent en pratique. Elles s’appuient sur des travaux issus des sciences comportementales, des neurosciences cognitives, de la sociologie, entre autres domaines.

Toute discipline scientifique se décline en multiples courants. Intéressons-nous ici à ceux qui répondent directement aux enjeux du monde professionnel. La théorie de l’apprentissage des adultes, également appelée andragogie, repose sur six axes clés :

1. Pertinence : c’est un sujet récurrent pour les professionnels de la formation et du développement (L&D). Les adultes ont besoin de comprendre pourquoi ils apprennent quelque chose. Ils doivent pouvoir faire le lien entre les contenus abordés et leur travail ou leurs problématiques du moment.
2. Application pratique : au-delà du « pourquoi » et du lien avec leur activité, les adultes privilégient également des exemples concrets et une mise en pratique directe de leurs nouvelles connaissances. Lorsqu’ils visualisent comment transposer un sujet de formation dans une situation réelle, ils sont alors capables de le mettre en œuvre plus efficacement.
3. Motivation intrinsèque et autonomie : les formations obligatoires peuvent souvent réduire la motivation. Pour apprendre de façon optimale, les adultes ont besoin de liberté et d’indépendance afin de piloter leur développement selon ce qui a du sens pour eux. 
4. Objectifs et repères externes : même s’ils sont souvent très autonomes et motivés, les adultes ont besoin de voir que leurs efforts produisent des résultats. Définir des objectifs clairs, des jalons et des critères d’accomplissement tout au long du parcours de formation permet de matérialiser la progression et la réussite, et renforce également la motivation.
5. Expériences de référence et facilement partageables : contrairement aux enfants, les adultes possèdent déjà un large éventail de connaissances et d’expériences. Ces acquis doivent être reconnus et pris en compte, mais cela signifie aussi que les adultes peuvent beaucoup apprendre les uns des autres. La collaboration peut être un outil particulièrement efficace pour la formation de ce public. 
6. Appropriation et respect : parce qu’ils s’appuient sur leur propre expérience, les adultes doivent avoir le sentiment que leur expertise est reconnue. Il est important de les traiter d’égal à égal avec les formateurs, sans jamais adopter un ton condescendant, y compris lorsqu’ils découvrent une nouvelle compétence.

Mais si comprendre ces théories est une chose, les mettre en pratique en est une autre (nous reviendrons d’ailleurs plus loin sur la formation expérientielle). Savoir appliquer ces principes dans un environnement de travail moderne et innovant est ce qui fera toute la différence entre des formations « light » au coup par coup et une transformation durable des compétences à l’échelle de l’entreprise.

En pratique : mobiliser les sciences de l’apprentissage pour développer les compétences

Il existe de nombreuses façons d’intégrer les principes des sciences de l’apprentissage dans les dispositifs de développement des compétences. Et à mesure que les technologies évoluent, les possibilités se multiplient. Les applications concrètes sur lesquelles nous allons nous concentrer ici reposent sur des approches innovantes, capables d’aider les collaborateurs à évoluer plus efficacement qu’avec les méthodes traditionnelles.

Personnalisez la formation grâce à l’IA et aux données de compétences.

La notion de « personnalisation » a profondément évolué ces dernières années. Depuis que l’essor d’Internet a déclenché une explosion des contenus et du e-learning, chacun peut trouver des informations sur pratiquement tout ce qui l’intéresse. À ses débuts, cette abondance était perçue comme une forme de personnalisation. Et, jusqu’à un certain point, elle répondait au besoin de pertinence de la formation des adultes, en offrant alors le meilleur accès possible à des contenus ciblés.

Aujourd’hui, on peut aller beaucoup plus loin et le simple fait de pouvoir trouver du contenu sur un sujet précis ne suffit plus. À l’heure où les réseaux sociaux, comme les plateformes de streaming vidéo, personnalisent automatiquement les contenus selon les préférences et les usages, passer des heures à trier l’information pour identifier un article ou un podcast adapté à la compétence et au niveau de maîtrise visé n’a plus vraiment de sens. 

L’IA a ouvert l’accès à un nouveau niveau de personnalisation des contenus, adaptés au niveau de compétence, au poste, aux objectifs de l’entreprise et aux axes de développement individuels. Cette approche renvoie directement au principe des expériences référentielles, puisque les connaissances et l’expérience antérieures de l’apprenant sont directement prises en compte lors de la curation et de la diffusion des contenus. 

Pour atteindre un tel niveau de personnalisation de la formation, un modèle de langage générique ne suffit pas. L’IA qui permet un accompagnement réellement personnalisé doit disposer du bon contexte. Elle doit s’appuyer sur des données de compétences précises, des contenus de formation pertinents et des principes issus des sciences de l’apprentissage. À défaut, on se retrouve dans un scénario « générique à l’entrée, générique à la sortie », ce qui correspond déjà à de nombreuses recommandations de contenu. Par exemple, un contenu peut être suggéré en fonction d’une compétence cible, mais s’avérer trop débutant ou trop avancé pour l’apprenant, qui doit alors poursuivre ses recherches pour trouver le bon contenu. 

Ce niveau de personnalisation, combiné à d’autres capacités de l’IA, permet également de proposer des expériences de développement uniques et à la demande, en rendant les contenus interactifs. Par exemple : conversations avec des coachs IA, quiz générés automatiquement et parcours de formation multimédias conçus en quelques minutes. Les collaborateurs disposent ainsi d’un moyen simple et attractif de prendre en main leur parcours de développement, avec à portée de main des expériences dynamiques, et non de simples contenus statiques.

Ces innovations s’appuient directement sur les principes des sciences de l’apprentissage des adultes. Elles rendent des contenus pertinents immédiatement accessibles aux collaborateurs, leur permettent de piloter facilement leur parcours de développement grâce à des expériences basées sur l’IA, tout en tenant compte de leurs connaissances et de leur expérience préalables.

Principes appliqués de la formation des adultes : pertinence, appropriation et respect, expériences référentielles

Accélérez la montée en compétences avec des objectifs, des jalons et de la reconnaissance.

Les certificats et les insignes sont un moyen direct de valoriser l’acquisition de nouvelles compétences. Mais la réussite finale suppose des progrès intermédiaires, qu’il est également possible de récompenser. Les sciences de l’apprentissage nous rappellent que la motivation intrinsèque comme extrinsèque est importante. Si chaque objectif atteint génère une dynamique positive qui stimule l’engagement et l’efficacité de la formation, il devient logique d’intégrer davantage de jalons tout au long du parcours.

Les managers occupent une position unique pour célébrer ces petites réussites. Une reconnaissance lors d’une réunion ou sur des canaux publics peut avoir autant de valeur qu’une récompense formelle pour des apprenants adultes, sensibles au respect, mais aussi à la reconnaissance. Dans un épisode du podcast « The Learning Algorithm » de Degreed intitulé How Managers Can Use AI to Develop Their Teams (Comment les managers peuvent-ils utiliser l’IA pour développer leurs équipes ), Casey Adams, Vice President of Solutions Consulting and Enablement, recommande de valoriser les petites victoires auprès de toute l’équipe, en guise de reconnaissance. 

Cela peut se traduire par un geste très simple, comme dire à un collaborateur : « Tu as appris quelque chose de nouveau, ça te dirait de le partager avec l’équipe ? », et lui donner l’occasion de présenter ses nouvelles compétences. Ce type de reconnaissance valorise les progrès, même modestes, encourage la collaboration et contribue à renforcer une culture de la formation au sein de l’équipe.

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : objectifs extrinsèques, motivation intrinsèque et autonomie

Reliez compétences et fonctions pour faciliter la mobilité et la transformation.

Permettre aux collaborateurs de développer leurs compétences, c’est leur donner une vision claire du chemin à parcourir, du point A au point B. Qu’il s’agisse d’accompagner une transformation globale de l’organisation ou une évolution de carrière individuelle, il est essentiel que chacun sache quelles compétences développer et à quel niveau pour atteindre ses objectifs.

Commencez par un état des lieux. Identifiez les compétences et les degrés de maîtrise attendus pour chaque poste au sein de l’organisation. Cela permet de définir des attentes claires pour les collaborateurs et d’aider les managers à repérer facilement les déficits de compétences.

Une fois ce mappage en place, vous pouvez définir des objectifs clairs pour la montée en compétences et préciser les niveaux de maîtrise attendus. Par exemple, pour passer d’un poste de contributeur à un rôle managérial, un collaborateur peut devoir évoluer d’un niveau 3 à un niveau 5 en leadership. Autre cas de figure, l’ensemble des collaborateurs peut devoir gagner un niveau de maîtrise en IA d’ici la fin de l’année pour accompagner les transformations en cours et les objectifs de l’entreprise. En associant des repères chiffrés à ces objectifs, vous rendez le principe de pertinence et l’application pratique immédiatement concrets pour les collaborateurs.  

Même si ce concept n’est pas nouveau, il devient aujourd’hui facile à mettre en œuvre et à déployer à grande échelle. Les nouvelles technologies d’IA éliminent les processus manuels de mappage et de concordance. Tout se fait automatiquement.

Une fois ces informations définies et accessibles aux dirigeants, aux managers et aux collaborateurs, il devient plus simple pour les leaders de prendre des décisions RH basées sur les données. De leur côté, les collaborateurs comprennent mieux les attentes et peuvent se voir confier des missions plus ambitieuses ou des responsabilités élargies. Ils disposent enfin des repères nécessaires pour piloter leur parcours, ce qui renforce directement les principes de motivation intrinsèque et d’autonomie issus des sciences de l’apprentissage.

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : pertinence, application pratique, motivation intrinsèque et autonomie

Exploitez l’IA et la formation expérientielle pour développer de réelles compétences.

Il est temps d’aller au-delà d’une consommation passive des contenus de formation. Peut-on apprendre grâce à des articles, des vidéos ou des podcasts ? Bien sûr. Mais, pour reprendre une analogie de David Blake, PDG et fondateur de Degreed : lire des articles sur la course à pied ne fera pas de vous un marathonien.  

On n’apprend pas sans pratiquer. Il faut de l’expérience, des essais, parfois des erreurs. Et plus on pratique, plus la confiance s’installe. Le rapport Comment se forment les collaborateurs à la GenAI révèle que les utilisateurs les plus à l’aise avec l’IA générative sont :

• Près de deux fois plus enclins à utiliser la GenAI au quotidien
• Quatre fois plus enclins à l’appliquer à des problèmes concrets
• 32 % plus enclins à se former au travail
• 77 fois plus enclins à utiliser et maîtriser la GenAI

Les utilisateurs les plus confiants ne sont pas ceux qui lisent ou regardent du contenu sur l’IA générative. Ce sont ceux qui l’utilisent. C’est un exemple très concret de formation expérientielle en action. Les personnes qui s’engagent activement dans le développement d’une compétence deviennent plus à l’aise pour l’appliquer dans leur quotidien professionnel. C’est là toute la différence entre comprendre l’IA et l’utiliser. En tenant compte de cette réalité, les équipes L&D peuvent intégrer davantage d’expériences de ce type dans leurs dispositifs de montée en compétences.

Pendant longtemps, la formation expérientielle se déroulait en marge des parcours e-learning. Elle mobilisait souvent du temps côté manager ou équipe L&D pour concevoir, administrer, superviser et fournir des retours. Lorsqu’elle prenait la forme d’un quiz, quelqu’un devait prendre le temps de le créer. S’il s’agissait d’un exercice de présentation ou d’une mise en situation, une autre personne devait intervenir pour participer, réagir et apporter un feedback. 

Désormais, les collaborateurs peuvent s’appuyer sur un agent IA pour :

• Créer des sessions de coaching à la carte
• S’entraîner à des présentations
• Simuler des conversations clés
• Évaluer leurs connaissances

Cet agent peut se révéler aussi efficace, voire plus, qu’un coach humain, car il a accès au niveau de compétence de la personne, à son parcours, à ses objectifs et au contexte de l’organisation. L’e-learning passe ainsi d’une consommation passive de contenus à une expérience de formation interactive.

La formation expérientielle proposée via l’IA permet aux collaborateurs de mettre en pratique leurs apprentissages dans un environnement à faible risque, de se préparer à des moments clés, de prendre du recul et de recevoir un retour immédiat sur leur travail et leurs progrès. Cette approche mobilise directement l’application pratique et la motivation intrinsèque, deux des principes des sciences de l’apprentissage. Les équipes perçoivent clairement comment ces compétences s’appliquent dans leur quotidien, ce qui renforce l’envie de progresser, et la disponibilité à la demande leur offre l’autonomie recherchée dans leur parcours de formation.

Cette stratégie apporte également un bénéfice supplémentaire en termes de productivité : si les collaborateurs peuvent s’entraîner et mettre en pratique leurs acquis dans des situations réelles, ils avancent souvent sur de véritables sujets opérationnels. Combiner apprentissage et production crée une dynamique gagnant-gagnant. 

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : pertinence, application pratique, motivation intrinsèque et autonomie

En entreprise : transformer les sciences de l’apprentissage en avantage concurrentiel

Selon Forbes, la demi-vie des compétences en entreprise, c’est-à-dire le temps nécessaire pour qu’une compétence acquise devienne obsolète, est aujourd’hui d’environ quatre ans, contre dix auparavant. Les compétences en IA ont une durée de vie encore plus courte, de l’ordre de deux ans. 

Or, ce sont ces compétences qui font fonctionner l’entreprise. La formation aide les collaborateurs à les maintenir à jour, et l’utilisation des sciences de l’apprentissage pour optimiser ces dispositifs permet de garantir une montée en compétences aussi rapide et efficace que possible. 

En d’autres termes, la formation et le développement des compétences sont le pilier de toute entreprise qui veut rester agile et performante dans la durée. Lorsque les collaborateurs développent les compétences clés dès qu’elles émergent, ils prennent une longueur d’avance. À l’inverse, s’ils ne peuvent pas (ou ne parviennent pas) à développer les nouvelles compétences exigées sur le marché, l’entreprise peut rapidement perdre du terrain. 

L’enjeu dépasse largement la seule question de l’IA. Si l’IA est aujourd’hui le domaine le plus urgent en matière de montée en compétences, intégrer durablement la formation dans le quotidien des équipes leur permettra de s’adapter aux évolutions à venir. Dans un monde en perpétuelle mutation, les collaborateurs doivent devenir des apprenants tout au long de la vie. Les sciences de l’apprentissage peuvent leur fournir les outils, les pratiques et les opportunités nécessaires pour continuer à progresser et innover.

Déployées à grande échelle, les sciences de l’apprentissage démultiplient l’impact du développement des compétences. Les entreprises peuvent ainsi :

• Accélérer la montée en compétences
• Prendre des décisions fondées sur les données en matière de talents et de développement
• Saisir immédiatement les opportunités clés (comme la révolution IA)
• Bâtir des équipes résilientes et capables de s’adapter

Tirer parti des sciences de l’apprentissage et des neurosciences cognitives

En conclusion, si vos équipes apprennent et se développent plus rapidement, votre entreprise sera mieux armée pour réussir, quels que soient les défis à venir. Un ingrédient essentiel de cette réussite réside dans la compréhension des principes des sciences de l’apprentissage et de la manière dont ils permettent d’accélérer la montée en compétences. Car lorsque les collaborateurs sont capables de s’adapter et motivés pour évoluer, tout devient possible.

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Le buzz actuel autour de l’IA n’est pas qu’un simple effet de mode. Le paysage de la formation et de la gestion des talents vit une mutation sans précédent, à un rythme que personne n’avait anticipé. C’est cette urgence qui a donné le ton de notre premier webinaire, La révolution de l’IA dans la formation et le développement des talents (en anglais), le premier volet d’une série de trois rencontres organisées par Degreed pour comprendre comment l’IA réinvente la façon dont les organisations développent les compétences, mobilisent leurs collaborateurs et préparent l’avenir.

Cet échange a réuni deux des voix les plus influentes du secteur : Josh Bersin, analyste mondial et PDG de The Josh Bersin Company, et Heather Stefanski, directrice de la formation et du développement chez McKinsey. Animée par Nikki Helmer, directrice produit chez Degreed, la discussion a porté sur les opportunités offertes par l’IA aujourd’hui, les stratégies adoptées par les leaders du learning et les clés pour préparer les équipes aux enjeux de 2026.

Les esprits les plus brillants du secteur ne parlent pas juste d’ajouter un chatbot à votre LMS. Ils tirent la sonnette d’alarme, car les codes des RH et du L&D sont en train de changer radicalement et bousculent toutes les entreprises qui cherchent à faire évoluer leurs équipes.

Le constat est sans appel : l’IA ne se contente pas d’améliorer la formation. Elle réinvente totalement le développement des compétences. Et si les entreprises ne prennent pas les devants dès maintenant, 2026 risque d’être une année compliquée.

Voici les 5 enseignements à retenir de ce débat et leur impact sur votre stratégie de planification 2026.

Enseignement n° 1 : la formation passe d’un modèle catalogue à un système de contenu dynamique.

Pendant des années, les stratégies de formation se sont appuyées sur ce que Josh Bersin appelle le « modèle catalogue ». Les équipes L&D fonctionnaient comme des éditeurs de contenu, se concentrant sur la production, l’indexation et la diffusion de modules de formation. Le succès se mesurait à la participation : taux de présence, taux de complétion et nombre de clics.

Mais l’IA impose aujourd’hui un nouveau paradigme.

« Il s’agit d’une nouvelle approche révolutionnaire où le cœur de votre expérience de formation est un système de contenu dynamique », explique Josh Bersin.

L’IA permet aux organisations d’aller bien au-delà de la simple création de cours. Elle permet aux équipes L&D de cartographier, de mesurer et d’accélérer le développement des compétences de manière adaptative, en fonction des besoins réels des collaborateurs et de l’entreprise. Dans ce système, le succès ne se mesure plus au volume d’apprentissage des employés, mais à leur capacité réelle à accomplir de nouvelles tâches et à acquérir de nouvelles facultés plus rapidement.

Implications pour la roadmap 2026

• Les organisations apprenantes doivent donner la priorité à l’évolution des capacités plutôt qu’au développement du catalogue de cours.
• Les outils basés sur l’IA automatiseront de plus en plus les tâches à faible valeur ajoutée (indexation, recherche, création de contenu de base), afin de laisser les équipes L&D se concentrer sur le design stratégique.
• Les données de compétences deviennent le pilier central de votre stratégie talents.

Enseignement n° 2 : l’IA s’impose comme le nouveau moteur de gestion des talents.

La discussion du webinaire souligne un point fondamental : les organisations mesurent encore à peine l’ampleur de la révolution IA.

Comme l’explique Josh Bersin, l’IA brise les silos entre le L&D et les RH pour fusionner la création de contenu, la cartographie des compétences, l’architecture des postes et même le coaching, au sein de systèmes fluides et adaptatifs. L’IA redéfinit la manière dont les entreprises appréhendent le talent. Les processus autrefois linéaires évoluent radicalement, qu’il s’agisse des fiches de poste, des missions, des parcours de carrière ou des compétences. Cela impose de repenser profondément la place de la formation au travail et la manière dont cette fonction s’intègre à la mobilité interne, à la performance et à la stratégie de l’entreprise.

L’IA rend tout plus dynamique : le travail, les compétences, les équipes et la formation elle-même. 

Comme le dit Josh Bersin : « L’IA change notre façon de définir le travail, de structurer les équipes et de créer des viviers de talents. »

On ne parle pas d’un simple changement d’outil, mais d’une véritable restructuration de la gestion des talents.

Implications pour la roadmap 2026

• Les stratégies talents et formation doivent briser les silos pour fonctionner de manière unifiée.
• Les organisations ont besoin d’une gouvernance solide autour de l’adoption de l’IA, qui garantit notamment la précision, l’équité et la transparence.
• À l’instar du mobile et du cloud avant elle, l’IA s’imposera comme une couche essentielle, profondément intégrée aux plateformes de formation.

Enseignement n° 3 : le L&D doit sortir du cadre strict de la formation pour penser le travail dans sa globalité.

Heather Stefanski a lancé ce qui pourrait être le défi le plus transformateur pour les responsables de la formation : le L&D ne doit plus se définir par le contenu qu’il produit, mais se repositionner en tant qu’architecte stratégique du développement et de l’évolution de carrière. 

De son point de vue, la fonction traditionnelle des équipes pédagogiques est aujourd’hui un frein pour les entreprises. Au lieu de créer des cours, les équipes L&D devraient imaginer de nouvelles méthodes de travail, optimiser l’expérience collaborateur et chercher à transformer les pratiques métiers au quotidien.

Selon elle, le principal axe de transformation consiste pour les équipes pédagogiques à sortir du cadre strict de la formation. « Si l’on s’interroge sur notre valeur ajoutée, nous devons être partie prenante dans la définition de l’organisation du travail et des choix technologiques », affirme-t-elle.

Il ne s’agit pas d’une simple question de sémantique, mais d’une redéfinition structurelle de l’objectif. McKinsey considère désormais le L&D comme une « structure de développement » : une équipe dont la mission est d’accélérer l’évolution professionnelle, d’améliorer les performances et de repenser l’organisation du travail.

Implications pour la roadmap 2026

• Les équipes L&D doivent redéfinir leur identité autour de la performance, de la mobilité professionnelle et des méthodes de travail.
• La création de contenu ne doit plus être la mission principale de la fonction.
• Le rôle du L&D consiste désormais à orchestrer des parcours d’évolution, plutôt qu’à posséder toutes les ressources pédagogiques.
• Pour les leaders, la question ne doit plus être « Quelle formation doit-on créer ? », mais plutôt « Comment repenser le travail pour aider nos collaborateurs à apprendre en travaillant ? »

Enseignement n° 4 : fusionner formation et travail grâce à des outils d’IA intégrés.

L’une des affirmations les plus polémiques d’Heather Stefanski est que le L&D devrait consacrer 70 % de ses efforts à l’activité opérationnelle, là où se crée la valeur, plutôt qu’au développement de modules de formation. Cette vision redéfinit la notion même de « technologie de formation ». Il ne s’agit plus de concevoir des modules ou de recommander du contenu, mais d’intégrer des outils qui permettent aux collaborateurs de développer leurs compétences dans le cadre de leurs activités quotidiennes, pour un impact immédiat.

Pour illustrer son propos, elle a cité l’initiative « Lilly » de McKinsey : un coach IA en storytelling, directement intégré à PowerPoint. À mesure que les consultants créent leurs slides, Lilly les guide en matière de structure narrative, de clarté et de persuasion, en temps réel et directement dans leurs outils habituels.

Intégrer ainsi la formation au cœur des missions permet d’atteindre bien plus rapidement le niveau de maîtrise requis sur les compétences stratégiques, ce qui apporte une valeur considérable à l’entreprise. Heather Stefanski insiste sur l’importance de définir des cas d’utilisation et des indicateurs validant cette vitesse d’acquisition des compétences, qu’elle considère comme le meilleur moyen de démontrer le ROI de la fonction L&D. 

Implications pour la roadmap 2026

• Privilégiez les agents basés sur l’IA et les outils intégrés aux processus métier pour accélérer les performances.
• Collaborez étroitement avec les équipes produit, techniques et opérationelles pour intégrer la formation au cœur même du travail.
• Mesurez les performances par la « vitesse d’acquisition des compétences » au lieu des taux de complétion ou de satisfaction.

Enseignement n° 5 : l’IA n’est plus un outil au service de la formation, elle devient le cœur de l’écosystème.

Tout au long du webinaire, un thème s’est imposé : l’IA ne se contente pas de faire évoluer les technologies du learning, elle redéfinit aussi ce que nous attendons de la formation. Les entreprises qui réussiront demain sont celles qui sauront repenser complètement la raison d’être du L&D. 

Dans cette nouvelle ère, les écosystèmes d’apprentissage ne seront plus des bibliothèques de cours assistées par l’IA. Ils deviendront des écosystèmes de développement basés sur l’IA, conçus autour des compétences, des processus métier et des relations humaines.

Dans un écosystème basé sur l’IA :

• Le développement des compétences se fait directement au sein des outils de travail quotidiens, via des agents IA qui coachent, guident et accélèrent la maîtrise des tâches au moment opportun.
• Le learning devient un soutien à la performance intelligent et intégré : l’IA apporte des conseils, du feedback et des exercices au moment précis où le collaborateur en a besoin.
• Les parcours digitaux deviennent entièrement pilotés par l’IA, remplaçant ainsi la curation manuelle de contenus.

Ce changement n’a rien d’anodin. Il oblige à repenser ce qu’est la formation, où elle doit se trouver, et comment elle doit être gérée.

Les entreprises doivent être assez audacieuses pour abandonner le vieux modèle basé sur les catalogues de cours, la propriété du contenu et des « sessions » de formation déconnectés du quotidien. Il est désormais vital de converger vers un modèle où apprendre et travailler ne font plus qu’un.

Implications pour la roadmap 2026

• Cherchez à repenser les processus de travail, les postes et le développement grâce à l’IA, plutôt que de tenter de moderniser l’existant.
• Réallouez le budget des outils de production de contenu vers des technologies telles que les agents IA, les coachs intégrés et les outils de performance embarqués, qui permettent d’apprendre en travaillant.
• Positionnez le L&D comme le moteur stratégique des capacités et de la performance globale de l’organisation.
• Anticipez l’impact culturel de l’IA, au-delà de sa dimension technique. Les leaders auront besoin de nouvelles compétences en coaching, les équipes d’être accompagnées et les collaborateurs devront comprendre en quoi l’IA peut les aider (et non les remplacer).

Regard vers l’avenir : quel impact pour 2026 et au-delà ?

Le principal message transmis par nos trois intervenants, c’est que 2026 ne sera pas définie par des évolutions mineures ou de nouveaux outils technologiques. Elle sera marquée par la volonté des organisations de repenser la formation autour du développement, du travail et de la culture, plutôt qu’autour du contenu.

Si vous préparez votre stratégie learning et talents pour 2026, voici les points à mettre en haut de votre liste :

1. Redéfinir la fonction L&D comme une « structure de développement ».

Faites évoluer votre mission : ne vous contentez plus d’informer les collaborateurs, accélérez leur carrière. Remplacez la question « Quelle formation devons-nous créer ? » par : « Comment concevoir des méthodes de travail, des outils et des expériences qui permettent d’évoluer rapidement ? ».

2. Investir dans la formation intégrée dans le quotidien, plutôt que dans de nouveaux cours.

Privilégiez les outils d’IA qui intègrent coaching, feedback et conseils au cœur même de l’activité des équipes. C’est ici que se jouera 70 % de l’impact futur de la formation.

3. Déployer des modèles de gestions talents souples et évolutifs.

Les postes statiques et les parcours de carrière interminables doivent céder la place à une mobilité axée sur les compétences et à des structures d’équipe agiles.

4. Laisser l’IA personnaliser et automatiser la formation digitale.

Réservez la création manuelle de cours aux impératifs réglementaires ou de conformité. Laissez l’IA générer des parcours d’apprentissage personnalisés et des exercices adaptatifs, afin que vos équipes L&D puissent se concentrer sur des missions réellement stratégiques.

5. Adopter le niveau de maîtrise comme indicateur de référence.

Allez au-delà des complétions, de la participation et de la satisfaction. Aujourd’hui, la seule vraie question est : « À quelle vitesse nos collaborateurs peuvent-ils atteindre l’excellence sur leurs missions stratégiques ? ». Ce virage stratégique relie directement l’impact de l’apprentissage à la performance business, et c’est là que le potentiel des outils intégrant l’IA prend tout son sens.

Découvrez les enjeux de la révolution IA pour la formation

En 2026, les organisations cesseront de concevoir des systèmes de formation pour bâtir des écosystèmes de développement. L’objectif sera d’intégrer la formation dans le travail, de trouver un équilibre entre la personnalisation pilotée par l’IA et des expériences humaines à valeur ajoutée, et de redéfinir le L&D en tant que partenaire stratégique. 

Les technologies de formation ne seront plus une destination, mais une expérience intégrée au quotidien. Ce débat avec Nikki Helmer, Josh Bersin et Heather Stefanski s’inscrit dans un dialogue bien plus large concernant l’impact de l’IA sur le futur du travail. 

Si votre organisation prépare sa stratégie 2026, c’est le moment ou jamais de réinventer le learning et laisser l’IA transformer votre vision en réalité. Envie de passer de la théorie à la pratique ? Regardez le webinaire La révolution de l’IA dans la formation et le développement des talents (en anglais) ainsi que les deux autres épisodes de cette série, disponibles à la demande. 

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Tout au long de 2025, au fil de mes échanges avec des responsables RH, IT et L&D, mais aussi avec des analystes du secteur et mon équipe d’ingénieurs produit, un constat est revenu sans cesse :

En 2026, savoir développer de nouvelles capacités comptera plus que n’importe quel choix technologique.

Voici les sept tendances de la formation et du développement pour les années à venir :

1. Les référentiels de compétences gagnent en précision et en popularité

Les taxonomies de compétences ont été conçues pour organiser et recenser les savoir-faire au sein d’une entreprise, mais se sont révélées complexes et difficiles à mettre en œuvre. De plus en plus d’organisations se tournent donc vers des référentiels de compétences. 

Un référentiel de compétences établit un lien clair entre les postes et les compétences, et permet à chaque collaborateur de comprendre le degré de maîtrise attendu pour son poste actuel ou pour ceux vers lesquels il souhaite évoluer. Chacun sait précisément où il se situe et dispose d’un parcours de progression clairement défini, grâce à des programmes de formation plus ciblés et plus en phase avec la réalité du terrain.

2. Les bibliothèques de contenus deviennent des composants

Les grandes entreprises investissent des millions dans des bibliothèques de contenus, qui ne sont pas assez utilisées pour justifier leur coût. Avec une curation dynamique des contenus assurée par l’IA, ces bibliothèques ne seront plus le point d’entrée privilégié de la formation des collaborateurs ; elles deviendront des composants qui servent de base aux parcours et aux expériences de formation personnalisés pilotés par l’IA. 

En 2026, les bibliothèques de contenus passeront de « point focal » à « briques élémentaires » que l’IA assemblera pour proposer des parcours personnalisés et contextualisés. La valeur ne viendra plus de la quantité de contenus, mais de leur pertinence, ce qui permettra à de nombreuses organisations de revoir leurs investissements à la baisse. L’avenir appartient aux contenus que l’IA saura compiler en fonction des compétences recherchées, du degré de maîtrise attendu et des besoins du moment.

3. Présentiel et IA : un nouveau modèle pour les programmes de leadership

Les entreprises vont à nouveau investir dans des expériences de leadership immersives, en s’appuyant sur l’IA pour proposer un accompagnement alliant coaching et entraînement, à la fois avant, entre et après les interactions clés. Le leadership reste plus que jamais un enjeu critique pour toutes les organisations. Il s’agit de donner aux personnes les plus influentes des équipes les compétences nécessaires pour porter et accompagner la transformation des modes de travail. 

4. La transformation passe par l’humain, pas seulement par la technologie

Les entreprises n’ont jamais eu autant d’outils et de capacités IA, et elles continuent d’investir massivement. Le ROI se fait pourtant attendre : près de 95 % des organisations n’ont constaté aucun retour sur leurs investissements IA internes, et seuls 15 % des utilisateurs d’IA générative (Gen AI) rapportent un ROI significatif. 

La raison est simple : l’impact des nouvelles technologies dépend autant des capacités d’utilisation que de leur mise à disposition.

En 2026, les équipes formation joueront un rôle central dans l’accompagnement du changement, en développant les compétences, les postures et la confiance nécessaires pour travailler autrement, et pas seulement utiliser de nouveaux outils. La formation devra aider les collaborateurs à donner du sens aux transformations et à évoluer au rythme de la technologie. 

5. Les tableaux de bord de capacités deviennent le nouvel outil de pilotage

Les dirigeants abandonnent progressivement le suivi de la simple consommation de contenus (comme les taux de complétion). En complément des indicateurs de productivité et d’efficacité, ils attendent désormais des preuves concrètes que les équipes ont réellement progressé. 

Ils veulent plus de visibilité sur :

• L’adéquation poste-compétences 
• L’évolution du degré de maîtrise des compétences
• L’adoption des nouveaux comportements
• Les lacunes à combler dans chaque équipe

Les tableaux de bord de capacités s’imposeront comme l’outil clé pour piloter les transformations et mesurer l’impact réel de la formation.

6. Les équipes formation évoluent vers des rôles transverses

La formation ne peut plus fonctionner en silo. Les équipes formation doivent être repensées pour soutenir les objectifs business, en mobilisant des expertises variées à l’échelle de l’ensemble de l’organisation. 

Ce nouveau modèle réunira des consultants en performance, des coordinateurs IA et des experts data. Ces équipes plus agiles interviendront de manière stratégique directement dans les projets de l’entreprise afin d’accélérer leur mise en œuvre et d’obtenir des résultats plus rapides. 

7. La réflexion devient une activité régulière

La réflexion a toujours occupé une place importante dans la formation. De nombreuses études montrent qu’elle favorise la rétention d’information et améliore les résultats, mais elle reste souvent difficile à mettre en œuvre dans la pratique. 

L’IA change la donne, et permet de synthétiser et de consolider les nouveaux apprentissages grâce à des interactions régulières et constructives sur le mode conversationnel. Chacun peut faire le point sur ce qu’il a appris, s’entraîner sur des scénarios ou se préparer à des conversations clés. Les équipes peuvent également débriefer ensemble plus fréquemment.

Résultat : une meilleure préparation des équipes, plus de clarté et plus de confiance.

La formation évolue, mais reste toujours aussi essentielle

Si l’IA accélère le rythme, ce sont les capacités qui feront la différence.

Les entreprises qui réussiront en 2026 ne seront pas celles qui accumulent le plus d’outils. Ce seront celles qui auront su bâtir des équipes capables de s’adapter, d’évoluer et d’obtenir des résultats dans un environnement toujours plus changeant. Cela implique notamment de suivre les tendances de la formation et du développement qui ont fait leurs preuves et accélèrent vraiment la transformation des modes de travail.

Car aujourd’hui, la formation n’est plus seulement une fonction L&D ou RH. C’est votre meilleur levier de performance.

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Parce que ce n’est pas la disponibilité des contenus qui pose problème, mais leur utilité.

En moyenne, les entreprises dépensent chaque année 1 580 $ par collaborateur en L&D. Et selon les calculs de Degreed Value Engineering, environ 80 % de ces investissements sont consacrés à l’achat de contenus. Autrement dit, une grande partie de ce budget est potentiellement allouée à des ressources peu utilisées, redondantes ou difficiles d’accès. 

And if you can uncover the saving opportunities, you can ensure your L&D budget is spent only on the highest impact efforts and initiatives.

Pour ce faire, il vous suffit de penser comme un directeur financier.

Comme toute autre initiative stratégique d’entreprise, le L&D exige des moyens financiers et un retour sur investissement (ROI) concret. L’objectif d’un directeur financier est d’optimiser les dépenses tout en préservant, voire en améliorant, les résultats en matière de formation et de gestion des talents. 

L’équation du ROI du point de vue d’un directeur financier

Au moment d’aborder les dépenses et économies potentielles liées aux contenus de formation, Sandeep Beotra, directeur financier chez Degreed, recommande aux équipes L&D de fournir un calcul du ROI clair et concis. 

Pour un responsable des finances, tout se résume au ROI, soit le retour par rapport à l’investissement. Il existe même une formule pour calculer ce ratio : gain de l’investissement – coût de l’investissement / coût de l’investissement x 100. Mais l’essentiel, selon Sandeep Beotra, est de privilégier deux variables clés : le coût et l’utilisation.

« Investir dans quelque chose dont la moyenne d’utilisation est quasi nulle n’a aucun intérêt. » – Sandeep Beotra, directeur financier chez Degreed

Le but est d’optimiser l’investissement (le dénominateur) tout en maîtrisant ou en améliorant l’usage des ressources (le numérateur) par les collaborateurs.

Mais une faible utilisation ne justifie pas automatiquement une coupe budgétaire immédiate. Le directeur financier de Degreed souligne par exemple que même si les formations réglementaires et autres contenus stratégiques sont peu utilisés, ils n’en restent pas moins importants, voire critiques pour l’entreprise. Il convient donc de définir une stratégie globale de gestion des coûts et de l’utilisation afin d’identifier clairement ce dont vous avez besoin pour réussir.

Les 3 sources majeures de dérive des coûts dans les contenus de formation

Les dépenses inutiles en matière de contenu concernent généralement trois postes distincts et mesurables, sur lesquels vos équipes peuvent agir dès maintenant :

1. Des offres fournisseurs redondantes

Le recours à plusieurs fournisseurs entraîne souvent une forte redondance des offres, avec des contenus très similaires et axés sur les mêmes compétences clés. Ce chevauchement est très fréquent, en particulier dans les grandes entreprises.

• Le problème : vous investissez plusieurs fois dans des contenus visant le développement des mêmes compétences. 
• La solution : identifiez et consolidez. Réduisez le nombre de fournisseurs ou le périmètre des contrats au moment des renouvellements. En plus de réduire le coût des contrats, la consolidation permet aussi de diminuer les charges indirectes liées à la gestion des fournisseurs par les équipes achats, informatique et juridique.

2. Le coût invisible de la curation des contenus

Si vos contenus sont dispersés entre plusieurs fournisseurs, quelqu’un passe probablement du temps à les organiser, les corréler et les tenir à jour, ce qui génère une « taxe de gestion ».

• Le problème : des collaborateurs qualifiés sont accaparés par des tâches répétitives, et sans grande valeur, qui freinent leur productivité.
• La solution : centralisez et automatisez la curation. Lorsque les contenus sont rassemblés sur une plateforme bien organisée et régulièrement mise à jour, les efforts de gestion sont quasi nuls. Cela permet à vos talents de se concentrer sur des missions stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

3. Une sous-utilisation payée au prix fort

Beaucoup d’entreprises continuent d’acheter des licences selon la taille de leurs effectifs, sans tenir compte de l’usage réel des contenus. Cela génère des licences dormantes, avec des contrats renouvelés d’une année sur l’autre alors qu’aucun usage réel n’est constaté.

• Le problème : vous continuez à dépenser de l’argent dans des licences de contenus de formation qui ne sont pas utilisées.
• La solution : adaptez vos contrats à la demande réelle. Analysez les données d’usage pour évaluer les besoins réels et assurez-vous de disposer de dispositifs favorisant l’engagement des apprenants. Ensuite, plutôt que de supprimer totalement les accès, appuyez-vous sur des contenus existants de qualité pour répondre aux besoins de ces publics, tout en réduisant les coûts de licence. 

Mesurer le ROI de la formation et tirer parti des économies liées aux contenus

Considérer les contenus de formation sous un angle financier peut vous permettre de présenter le développement des compétences de manière stratégique, claire et convaincante pour les décideurs. Si les fournisseurs de contenus représentent une part substantielle de votre budget L&D (comme c’est souvent le cas), il existe de nombreuses opportunités de réaliser des économies sans compromettre l’efficacité. 

En libérant des ressources budgétaires, vous pouvez démontrer les gains d’efficacité et les économies attendues par les dirigeants. Vous permettez également aux équipes L&D de consacrer davantage de temps à des activités à valeur ajoutée et d’investir dans des approches de formation plus innovantes et dynamiques. Avec moins de contenus inutiles, vous aidez les collaborateurs à trouver rapidement les bonnes ressources, ce qui renforce l’engagement et permet de tirer pleinement parti de chaque minute consacrée à la formation. 

Envie d’optimiser vos dépenses L&D et de générer un véritable retour sur investissement ? Échangez gratuitement avec nos experts pour faire le point sur vos contenus, identifier les économies possibles et découvrir comment des parcours de formation personnalisés et pilotés par l’IA peuvent simplifier votre bibliothèque.

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Qu’est-ce que le learning adaptatif ?

Interactif, réactif et personnalisé, le learning adaptatif s’adapte automatiquement aux besoins de chacun, en fonction de ses compétences, de son poste, de ses objectifs et de son degré de maîtrise. Contextuel et dynamique, il permet surtout de gagner du temps : plus besoin de fouiller pour trouver le bon contenu, de suivre des ressources qui ne correspondent pas à son niveau d’expérience, ni d’attendre des retours. Chaque minute de formation devient désormais efficace. 

Cette personnalisation s’appuie sur un vaste ensemble de données et de statistiques collectées lors du parcours de formation. Le learning adaptatif fournit plus que de simples données de complétion : il permet de mesurer réellement l’acquisition de connaissances et le développement des compétences. 

À quoi ressemble concrètement le learning adaptatif ?

Le learning adaptatif répond à un besoin de longue date dans le secteur de la formation : pouvoir se former en travaillant. Grâce à l’IA, il est désormais possible de créer en quelques instants des quiz riches et précis pour mesurer la rétention des connaissances. Les conversations avec l’IA s’adaptent en temps réel et permettent aux collaborateurs de pratiquer des soft skills exigeantes ou de s’entraîner à présenter des sujets complexes. Le learning adaptatif permet aussi de proposer des parcours personnalisés selon le poste et d’offrir un feedback en temps réel, ce qui facilite l’évaluation des performances et l’amélioration continue. 

Ce niveau de flexibilité et de personnalisation permet non seulement de concilier travail et formation, mais aussi de renforcer mutuellement leur efficacité. Prenons quelques cas pratiques pour mieux comprendre.

Exemple : votre équipe doit intégrer rapidement de nouvelles réglementations complexes. Au lieu de proposer une formation unique et figée, des quiz générés par l’IA permettent d’évaluer ce que chacun a réellement compris.

Terminer un module de formation ne signifie pas que votre équipe est réellement prête à appliquer ses connaissances sur le terrain ; le moindre écart de compétence ou de compréhension peut avoir un impact direct sur les performances de l’entreprise. D’où l’importance de savoir précisément ce que chacun maîtrise. Une fois les lacunes identifiées, vous pouvez à présent cibler le contenu qui répondra aux besoins de chaque personne, plutôt que de proposer une autre formation générique en guise de rattrapage.

Exemple : votre entreprise prépare le lancement d’un produit stratégique et vos commerciaux doivent maîtriser le nouveau pitch. Vous pouvez leur fournir un coach IA, disponible 24h/24 et capable de fournir des retours en temps réel.

Ils peuvent ainsi s’entraîner sans risque sur leur discours, intégrer les retours, le reprendre et améliorer leur présentation avant de rencontrer vos futurs clients. Grâce à cet apprentissage par la pratique, ils développent des compétences immédiatement mobilisables avec un impact direct sur les résultats.

Exemple : votre équipe produit doit rapidement maîtriser une nouvelle compétence liée au lancement d’un nouvel outil d’IA. Avec des parcours de formation pré-sélectionnés par l’IA et vérifiés par des experts, vous pouvez accélérer leur montée en compétence.

Dans un environnement où les compétences évoluent sans cesse, les parcours peuvent désormais être générés au même rythme, permettant à chacun d’intégrer plus vite les contenus importants. Degreed Open Library propose dans ce cadre des parcours sur les nouvelles compétences les plus recherchées, qui sont mis à jour automatiquement deux fois par an afin de garantir des contenus pertinents et à jour.

Les cas d’usage du learning adaptatif se développent rapidement, car le travail au quotidien nécessite des expériences de formation plus dynamiques, interactives et variées pour suivre l’évolution rapide des compétences.

Comment mettre en place le learning adaptatif ?

La base de tout, c’est le contexte. Si l’IA a ouvert la voie aux expériences de learning adaptatif, celles-ci ont besoin du bon contexte pour être efficaces. Sans cela, l’information fournie n’est pas plus personnalisée que celle d’un LLM ou d’un assistant IA généraliste. 

Pour qu’une IA serve réellement votre stratégie de formation et de montée en compétences, elle doit s’appuyer sur :

• Les sciences de la formation
• Des données de compétences vérifiables
• Une intégration fluide dans les systèmes existants
• Un contexte organisationnel aligné sur les objectifs stratégiques

Une fois ce socle mis en place, l’IA peut ensuite s’adapter efficacement aux besoins individuels. 

Quel avenir pour le learning adaptatif ?

Les technologies progressent chaque jour. Impossible de prédire ce qui sera possible dans deux ans, mais une chose est sûre : la formation au travail ressemblera de moins en moins à des modules statiques, et de plus en plus à un accompagnement personnalisé avec un expert de confiance. Les apprenants se concentreront sur des contenus qui font vraiment progresser leurs connaissances et leurs compétences, et ils pourront les mettre en pratique immédiatement dans des scénarios à faible risque.

La fonction L&D est aujourd’hui en pleine mutation : elle ne se contente plus de proposer du contenu qui soutient les objectifs de l’entreprise, elle offre désormais des expériences de formation IA qui deviennent un véritable moteur stratégique. 

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C’est ce qu’a rappelé David Blake, fondateur et PDG de Degreed, en inaugurant Vision 2025, notre grand rendez-vous annuel dédié à l’innovation produit. Et il ne se trompe pas ! Cette révolution technologique transforme non seulement notre manière de vivre et de travailler, mais elle redéfinit aussi notre manière d’apprendre. 

Pour suivre un mouvement d’une telle ampleur, la formation doit devenir aussi agile que vos équipes et vos outils technologiques. Elle doit être personnalisée et pertinente pour accélérer le développement des compétences. Elle doit aussi pouvoir répondre aux besoins des collaborateurs et de l’entreprise à grande échelle. Cette capacité d’apprentissage et d’adaptation sera la clé du succès à l’ère de l’intelligence artificielle. 

« Dans cette transition, il y aura forcément des gagnants et des perdants. Notre objectif, c’est que nous soyons tous du côté des gagnants. », a rappelé David Blake.

Qu’est-ce que la formation adaptative ?

La formation adaptative est une approche personnalisée et dynamique. Elle s’appuie sur des parcours individualisés et un feedback en temps réel, ce qui en fait une expérience à la fois interactive et parfaitement adaptée à chaque profil.

« [La formation adaptative] est une approche qui s’ajuste automatiquement aux besoins de chacun(e) en fonction de ses compétences, de son poste, de son niveau de maîtrise et de ses objectifs », explique Nicole Helmer, directrice produit chez Degreed. « Elle est contextuelle, dynamique, et surtout, elle évite les pertes de temps : chaque minute d’apprentissage devient utile. »

Voici comment Degreed met l’IA au service de la formation :

Génération automatique de quiz

À l’ère de l’IA, le développement des compétences ne doit pas juste aller plus vite : il doit aussi être efficace. L’enjeu n’est plus seulement de terminer un contenu, mais de le comprendre réellement.

Vos équipes développent-elles vraiment de nouvelles compétences ? Peuvent-elles les mettre en pratique ? Où se situent les écarts de compétences ? Désormais, Degreed Maestro peut générer automatiquement des quiz pour permettre aux apprenants d’évaluer leurs connaissances. 

Les administrateurs et les responsables pourront voir les réponses aux quiz et aussi se reporter à la synthèse des résultats pour identifier (puis combler) les écarts de compétences les plus critiques.

Corrélation et mappage des compétences 

Pour que la formation personnalisée soit réellement efficace, elle doit tenir compte du niveau de maîtrise des compétences de chaque collaborateur, et pas seulement des compétences indiquées dans leur profil. 

C’est pourquoi nous avons introduit une fonctionnalité de corrélation en bloc qui permet d’associer automatiquement un grand volume de contenus à des compétences précises et à leur degré de maîtrise. L’IA analyse les titres, les descriptions et les métadonnées des contenus, puis les combine avec la taxonomie des compétences de votre entreprise afin de garantir des corrélations fiables et précises.

Le nouveau processus de mappage postes-compétences prend ensuite le relais. Cette méthode simple et évolutive aide à définir des attentes pour chaque poste et à identifier les déficits de compétences. Elle permet de mapper facilement, et de manière structurée, les compétences et les niveaux de maîtrise visés, puis d’utiliser ces informations pour orienter les collaborateurs vers des parcours de formation ciblés.

Model Context Protocol (MCP)

Une IA sans contexte, c’est un peu comme une application de navigation sans GPS. Dans un système de formation, c’est le contexte (données de compétences, objectifs de l’organisation, informations sur les postes) qui permet à l’IA de passer d’un moteur de recherche générique à une expérience de formation personnalisée.

Le Model Context Protocol (MCP) permet aux modèles d’IA de toujours s’alimenter du bon contexte dans Degreed ou dans d’autres systèmes connectés et ce, quel que soit l’endroit ou la plateforme où ces modèles sont intégrés (cela inclut les outils compatibles MCP, comme Gemini ou Copilot). Grâce au MCP, l’IA accède aux données de compétences, aux postes, à l’historique d’apprentissage et au cadre de gouvernance nécessaire pour proposer des parcours sur mesure et guider chaque collaborateur.

L’innovation en action

Avec l’intelligence artificielle, le learning va continuer d’évoluer à toute vitesse, et Degreed expérimente déjà de nouveaux outils de développement des compétences dans son laboratoire d’IA. 

Nous travaillons notamment sur des expériences de formation conçues nativement pour l’IA et structurées en plusieurs étapes : mini-séances de coaching, évaluations automatisées d’exercices pratiques, ainsi que des questions intelligentes et des systèmes de feedback intégrés capables d’agréger les réponses des apprenants.

Et ce n’est pas tout, nous continuons d’améliorer Degreed Maestro pour offrir de véritables expériences de formation intégrées au quotidien de travail. Nous enrichissons aussi la Degreed Open Library, notre bibliothèque de parcours de formation consacrés aux compétences les plus recherchées du marché. Ces parcours sont inclus sans frais supplémentaires pour les clients de Degreed Learning. 

L’ère de la formation dynamique, intelligente et personnalisée ne fait que commencer. Avec ces expériences adaptatives, préparez vos équipes à la révolution par l’IA et au-delà. 

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Tout a commencé avec l’imprimerie, qui a codifié et transmis les connaissances à une échelle jamais atteinte auparavant.

Puis est venu le système éducatif de l’ère industrielle, conçu pour former des générations entières à travailler en usine ou au bureau.

La troisième révolution – l’avènement d’Internet – a mis le savoir à la portée de milliards de personnes. Elle a fait sortir la formation des salles de classe pour l’ancrer dans le travail, à la maison et tout au long de la vie.

Nous voici à l’aube de la quatrième révolution : celle de l’IA.

L’efficacité, oui… mais pas que

L’IA s’intègre déjà dans nos réunions, nos documents, nos systèmes. Pourtant, cette omniprésence ne contribue pas forcément à former les collaborateurs. Jusqu’à présent, l’IA les a surtout rendus plus efficaces, mais pas plus expérimentés. Du moins pas encore.

C’est là que le bât blesse, car la plupart des organisations utilisent l’IA pour gagner en efficacité. Être rapide, c’est bien, mais cela ne veut pas dire être plus compétent.

L’infrastructure reste essentielle

Ce phénomène n’est pas nouveau. L’émergence de YouTube a profondément transformé la diffusion de contenus en rendant d’innombrables ressources de formation accessibles partout.

Mais elle n’a pas changé la façon dont les entreprises forment leurs effectifs. Elle n’a pas permis l’acquisition de nouvelles compétences. Elle n’a pas non plus répondu aux besoins des entreprises en matière de gestion de la formation.

Pourquoi ? Parce que l’infrastructure joue toujours un rôle essentiel. Nous avons besoin d’outils, de contexte, de feedback et d’objectifs clairs. 

Et cela s’applique aussi à l’IA. Un chatbot sur votre portail d’entreprise ne constitue pas une stratégie learning. Un copilote qui résume vos réunions et politiques RH ne renforcera pas pour autant les compétences de vos équipes dans ces domaines. Obtenir des réponses ne suffit pas à développer une réelle expertise.

La performance d’un système de formation piloté par l’IA ne repose pas sur son modèle, mais sur l’infrastructure qui le sous-tend. Autrement dit, c’est la fondation sur laquelle l’IA repose :

• Les sciences de la formation
• Les données de compétences vérifiables
• Les intégrations aux systèmes existants
• La cohérence entre le contexte et les objectifs stratégiques de l’entreprise

Sans cela, vos outils d’IA ne pourront pas répondre à vos besoins de formation. C’est cette structure qui fait toute la différence. L’efficacité de la formation en dépend entièrement.

Le défi d’accélérer la montée en compétences au travail

La réalité est simple : selon le Forum économique mondial et Accenture, 60 % de la main-d’œuvre mondiale devra monter en compétences dans les cinq prochaines années. Cela représente une hausse de 10 points par rapport à 2020. Et seulement 40 % des dirigeants se disent prêts à relever le défi, soit une baisse de 10 points par rapport à 2020. 

Nous avions anticipé ce déficit de compétences il y a cinq ans, mais les dirigeants sont à l’heure actuelle encore moins équipés pour y répondre. Plus que jamais, les talents doivent monter en compétences rapidement et massivement. 

La troisième révolution, celle d’Internet, a vu naître le concept de « just-in-time learning » qui consiste à connecter chacun au bon contenu, au moment où il en a besoin. Mais aujourd’hui, la nature même du travail est en pleine mutation. Les tâches sont de plus en plus automatisées, les postes de plus en plus fluides. La connaissance est désormais à la portée de tous, mais la pensée critique, l’adaptabilité et la créativité ne s’acquièrent pas si facilement.

Il est temps de repenser la formation pour suivre le rythme d’un monde actuel en constante évolution et transformé par l’IA. Voici l’avenir qui nous attend :

• La formation adaptative contourne ce que les apprenants connaissent déjà pour se focaliser sur les compétences manquantes.
• Les données de compétences en temps réel vous aident à combler les écarts avant qu’ils ne deviennent un frein. 
• L’IA aide les collaborateurs à devenir plus avisés et meilleurs dans leur travail, et pas seulement plus rapides.

Cet avenir, c’est maintenant.

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Lorsque j’ai pris mes premières fonctions dans le management en tant que membre de la génération Y, j’avais peu d’années d’expérience en leadership. En revanche, j’avais une bonne dose de curiosité et l’envie de tester de nouveaux outils. J’ai exploré des plateformes qui m’ont permis de m’intégrer plus vite, de mieux cerner les forces de mon équipe et de garder nos projets sur la bonne voie. Cette ouverture à la technologie n’était pas qu’une question de confort. C’est ce qui m’a permis de combler mes lacunes et de diriger avec assurance.

Et j’ai réalisé que cette capacité d’adaptation propre à notre génération était la clé pour faire le lien entre les méthodes de travail traditionnelles et les approches centrées sur la tech. Nous sommes des natifs du numérique et la technologie fait partie de notre ADN. C’est nous qui avons introduit Slack et Zoom dans nos entreprises. Et, soyons honnêtes, nous avons montré à tout le monde (plus d’une fois) comment enregistrer un document en PDF. Aujourd’hui, nous sommes prêts à porter le flambeau de la formation pilotée par l’IA. 

Voici mon message : responsables L&D, faites de nous vos alliés pour réussir la transformation IA. Lorsque les responsables L&D nous considèrent comme des partenaires, l’adoption ne se fait pas progressivement, au rythme de lents déploiements. Elle se propage à grande vitesse. Nous l’avons déjà prouvé, et nous pouvons le refaire. Voici comment mobiliser cette nouvelle génération de managers pour offrir une expérience de formation plus personnalisée que jamais :

Leçon n° 1 : la réussite de l’adoption ne dépend pas des plateformes, mais des personnes.

La personnalisation a toujours été le graal de la formation en entreprise. Pendant longtemps, cela se résumait à une simple liste de cours recommandés selon le service. Aujourd’hui, l’IA change complètement la donne. Les plateformes savent identifier les compétences existantes, les relier aux objectifs de carrière et ajuster les parcours de formation au fil de la progression de chacun.

Mais ce que j’ai appris en tant que manager, c’est que la technologie, à elle seule, ne crée pas le changement. Les humains, oui. Mon équipe n’a jamais été enthousiasmée par un « nouveau système » simplement parce qu’il venait des RH. Elle l’a réellement adopté quand elle m’a vu l’utiliser, partager mes résultats et démontrer, concrètement, en quoi il facilitait notre travail au quotidien.

Les jeunes managers ont une position idéale pour favoriser ce type d’adoption. Pourquoi ? Parce que nous avons tous les atouts :

• Nous représentons aujourd’hui la plus grande part de la population active et occupons de plus en plus de postes à responsabilités.
• Nous sommes plus à l’aise avec l’expérimentation d’outils IA que les générations précédentes.
• Nous valorisons la progression, l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, et cherchons à créer de vraies opportunités de carrière pour nos équipes.

Lorsque les managers intègrent l’IA dans leurs pratiques de formation, ils en font une évidence pour leurs collaborateurs.

Lesson 2: AI Removes Barriers and Elevates Coaching for Personalized Training

La première fois que j’ai testé un outil de formation pilotée par l’IA, j’ai tout de suite remarqué la différence. Mon équipe ne perdait plus son temps à chercher des ressources. La plateforme proposait exactement ce dont chacun avait besoin, au bon moment.

Concrètement, l’IA apporte les avantages suivants dans le learning :

• Une intégration fluide : dès le premier jour, les nouvelles recrues suivent un parcours conçu pour leur poste.
• Des déficits de compétences comblés en temps réel : lorsqu’une réglementation évolue ou qu’un nouveau système est lancé, chacun peut se remettre à niveau immédiatement.
• Une progression personnalisée : les collaborateurs perçoivent la formation comme une étape leur permettant de réaliser leurs ambitions de carrière, pas comme un catalogue de cours génériques.
• Une rétention accrue : les talents restent lorsqu’ils sentent que leur manager investit réellement dans leur avenir.

Pour moi, en tant que manager, le vrai changement est venu avec Degreed Maestro, notre IA spécialement conçue pour la formation, qui m’a aidée à mieux coacher mon équipe. Au lieu de deviner ses besoins, j’avais une vision claire de ses compétences et de ses progrès. Au final, les entretiens individuels sont devenus plus pertinents et le travail d’équipe, nettement plus efficace.

Leçon n° 3 : les managers décuplent l’impact de l’IA

Voici ce que j’ai pu observer concrètement :

• Sans l’impulsion des managers, l’IA ressemble à une initiative de plus venue des RH. L’adoption reste lente et la méfiance s’installe chez les collaborateurs.
• Avec des managers en première ligne, l’IA devient un véritable atout pour l’équipe. Les collaborateurs en voient l’intérêt au quotidien.

Lorsque j’ai montré comment l’IA m’avait permis de faire de la veille concurrentielle en deux fois moins de temps, l’équipe a tout de suite adhéré. Il ne s’agissait pas de « vendre » la technologie, mais de prouver son impact.

C’est là toute la force des jeunes managers. Notre goût pour l’expérimentation et le partage renforce la crédibilité de l’IA dans la formation auprès de toutes les générations.

Leçon n° 4 : les responsables L&D peuvent dès maintenant mobiliser la nouvelle génération de managers

Concrètement, comment mobiliser les managers de la génération Y pour faire décoller l’adoption de la formation pilotée par l’IA ?

1. Commencez petit : invitez un groupe de jeunes managers à tester des parcours personnalisés par l’IA dans des domaines comme le leadership ou les compétences numériques (ex. Degreed Open Library).
2. Donnez-nous la parole : encouragez-nous à partager nos réussites et nos retours d’expérience. Une courte étude de cas ou un témoignage d’équipe suffit souvent à instaurer la confiance. 
3. Fournissez du contexte, pas des scripts. Montrez plutôt comment l’IA favorise le développement des compétences, la rétention ou la productivité. Nous saurons en parler à nos équipes.
4. Valorisez nos initiatives : mettez en avant les jeunes managers qui font progresser l’adoption de l’IA dans vos communications internes. Cette reconnaissance motive et légitime l’engagement fourni.

Mini-mission : identifiez cinq managers chargés de piloter de grands changements. Donnez-leur accès à un programme pilote de formation optimisée par l’IA. Puis demandez-leur de présenter les résultats (intégration accélérée, engagement d’équipe renforcé) lors de la prochaine réunion de direction.

L’IA a réussi à généraliser la formation personnalisée. Mais son adoption repose avant tout sur les personnes, pas sur les plateformes. En tant que jeune manager, j’ai pu constater à quelle vitesse une équipe adhère lorsqu’elle voit la technologie simplifier son travail et éclairer son avenir.

C’est pourquoi les entreprises ne peuvent pas ignorer cette génération. Nous ne sommes pas simplement ouverts à l’IA, nous maîtrisons son usage. Et lorsque les organisations laissent les jeunes managers montrer la voie, l’IA ne devient pas qu’un outil learning de plus. Elle est adoptée avec enthousiasme.

Lorsque la jeune génération est autonome et qu’elle donne le ton, les entreprises ne se contentent pas de suivre le changement. Elles en définissent le rythme.

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Cette série de leçons ne prétend pas rivaliser avec un cours académique, mais vous allez quand même y apprendre des choses ! Nous allons voir en quoi la formation en entreprise a plus évolué au cours de la dernière décennie que durant toutes les précédentes, et pourquoi les programmes n’ont plus rien à voir avec ceux d’hier.

Le learning en entreprise a évolué plus vite ces dix dernières années que pendant les décennies précédentes. Et le changement s’accélère jour après jour. Il n’y a pas si longtemps, la « personnalisation » de la formation se résumait aux quelques suggestions d’un algorithme vous proposant des cours selon votre service ou l’intitulé de votre poste. Utile, mais souvent trop générique.

Grâce à l’IA, la personnalisation devient enfin une réalité. Les plateformes modernes savent identifier les compétences actuelles, les objectifs de carrière et les préférences de formation de chaque collaborateur, et elles s’ajustent en temps réel à leurs besoins. Il ne s’agit plus simplement d’associer des personnes à des contenus. Il s’agit d’offrir des parcours de formation vraiment personnalisés qui évoluent au rythme de chacun. 

Attention, le cours commence !

Leçon n° 1 : l’IA rend la personnalisation plus efficace

Ce n’est plus une théorie, c’est déjà une réalité pour les entreprises. Les entreprises qui misent sur des plateformes learning pilotées par l’IA voient l’efficacité de leur formation bondir de 57 %, avec des collaborateurs qui apprennent plus vite, retiennent mieux et mettent plus rapidement leurs acquis en pratique.

Grâce à la formation personnalisée, les entreprises accélèrent leur transition vers l’IA, renforcent la conformité, transforment les comportements et développent de nouveaux leaders plus vite que jamais. Pour les leaders, c’est un vrai tournant. Le learning n’est plus un luxe. C’est un levier essentiel pour renforcer la performance, l’agilité et la rétention des talents à l’ère de l’IA. 

Leçon n° 2 : la personnalisation a profondément évolué

Voyons comment l’IA transforme la formation personnalisée, loin des méthodes d’autrefois :

Aujourd’hui, l’IA s’invite dans presque toutes les fonctions de l’entreprise : d’après McKinsey, 78 % des entreprises y ont déjà recours dans leurs opérations. Pourquoi la formation et le développement resteraient-ils une exception ?

Leçon n° 3 : l’IA peut s’intégrer partout dans une stratégie learning

Pour cette leçon, nous avons fait appel à notre expert en stratégie learning, Stephen Elrod, vice-président senior chez Global Delivery. Comme il le souligne, le débat n’est plus sur la nécessité d’adopter l’IA, mais sur la meilleure façon d’en faire un levier pour la formation. Voici quelques actions simples et réalisables dès aujourd’hui :

1. Faites un audit de votre écosystème de formation : privilégiez des plateformes qui font plus que diffuser des contenus. Recherchez des solutions capables de s’adapter aux besoins de chacun et de développer de vraies compétences, pas seulement de transmettre de l’information.
2. Testez des parcours optimisés par l’IA : commencez par un domaine de compétences (conformité, leadership ou compétences numériques, par ex.) et testez-le auprès d’un petit groupe pilote.
3. Intégrez la formation au quotidien : proposez des ressources de micro-learning directement dans les outils et environnements où les collaborateurs travaillent déjà.
4. Renforcez la maîtrise de l’IA: organisez un bref atelier pour aider vos collaborateurs à mieux comprendre le rôle de l’IA dans la formation.
5. Préservez la confiance : définissez une politique claire en matière de données et d’éthique afin que vos collaborateurs sachent précisément comment leurs informations personnelles sont utilisées.
6. Obtenez l’appui des dirigeants : présentez un cas concret (une meilleure rétention des talents ou une baisse des coûts de formation) pour obtenir leur adhésion. 

Leçon n° 4 : l’IA devient le nouveau coach professionnel disponible jour et nuit

L’IA ne vient pas prendre la place de l’humain, elle lui donne plus de puissance. Grâce à elle, chaque collaborateur dispose d’un coach personnel, capable de proposer en temps réel les meilleures opportunités pour apprendre et progresser. Ce niveau de personnalisation n’est plus réservé à quelques-uns, mais devient accessible à toute l’entreprise.

En un mot : l’IA a transformé la formation personnalisée en une réalité concrète. Les entreprises qui l’adoptent ne se contenteront pas de suivre le changement, elles en seront les moteurs.

Responsables L&D : passons maintenant aux devoirs !

Quelle meilleure façon de conclure un cours qu’avec un moment de réflexion ?

1. Choisissez un domaine de compétences prioritaire dans votre entreprise (par exemple, le leadership, la conformité ou les compétences numériques).
2. Analysez comment les collaborateurs se forment actuellement dans ce domaine : outils, contenus, méthodes.
3. Repérez au moins deux points d’amélioration où la personnalisation pourrait faire la différence, par exemple, adapter les parcours aux postes, ajouter du feedback en temps réel ou intégrer la formation dans le flux de travail.
4. Imaginez sur une page comment l’IA pourrait combler ces déficits.

Partagez vos conclusions lors de votre prochaine réunion d’équipe et proposez une idée concrète à tester dans les 90 prochains jours.

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Plus qu’un outil de back-office, l’IA se trouve désormais au cœur de l’action : elle transforme la façon dont nous travaillons, pensons et créons. Les cycles économiques s’accélèrent. Les métiers du savoir évoluent. Dans ce contexte, une question essentielle se pose : les talents d’aujourd’hui sont-ils prêts à relever le défi ?

Les anciennes approches basées sur des formations statiques, des programmes standardisés et des activités cloisonnées n’ont plus leur place. Pour garder le rythme, les organisations ne peuvent plus se contenter de fournir des contenus : elles doivent développer les compétences de manière stratégique et généralisée.

Comme l’a souligné Siya Raj Purohit, Education Go-To-Market chez OpenAI, lors de la conférence LENS 2025, « dès lors que les personnes ont pu parler avec l’IA et que le langage est devenu l’interface, un changement fondamental a eu lieu ». Le fait de pouvoir dialoguer avec l’IA en langage naturel rend cette technologie accessible à tous les collaborateurs.

Ce changement a donné naissance à un nouveau mode d’apprentissage où l’humain et l’IA collaborent pour créer de la valeur en temps réel. Le défi actuel ne relève plus seulement de la technologie, mais aussi des talents.

La révolution est déjà en cours

Nous ne nous dirigeons pas vers l’ère de l’IA, nous y sommes déjà. Avec le langage comme interface, l’IA passe d’un simple outil à un partenaire capable d’améliorer la réflexion, la créativité et le jugement humains. Selon Siya Raj Purohit, « l’IA est plus qu’un outil. C’est un véritable partenaire de réflexion, capable de soutenir les collaborateurs à tous les niveaux. »

Et les résultats sont déjà perceptibles. Selon un rapport du Fonds monétaire international (FMI), l’IA transformera 60 % des emplois. D’ici 2030, 50 à 67 % des collaborateurs devront se reconvertir, selon la région du monde où ils vivent.

Malgré tout, le niveau de préparation ne correspond pas aux attentes. D’après notre rapport 2025 « Comment se forment les collaborateurs à la GenAI ? », 48 % des professionnels s’attendent à voir leurs responsabilités changer avec l’IA générative, mais seuls 22 % se disent très à l’aise pour l’utiliser.

Cette minorité n’attend pas. Aujourd’hui déjà, elle automatise des tâches, mène des analyses et prend de meilleures décisions.

Autrement dit, même si l’IA bouleverse le statu quo, le véritable défi (et la véritable opportunité) réside dans l’être humain. Le problème n’est pas lié à la technologie, mais aux talents.

Faire du changement un atout

Les entreprises tournées vers l’avenir ne se contentent pas de subir la grande transformation opérée par l’IA, elles la pilotent.

Siya Raj Purohit décompose la transition en quatre phases :

1. Maîtrise de l’IA : encouragez l’utilisation de l’IA au quotidien pour renforcer les connaissances de base des collaborateurs. Vous devriez observer une amélioration de l’efficacité, de la qualité du travail, de la créativité et de l’innovation.
2. Processus de travail personnalisés : fournissez à vos talents une IA adaptée à leur poste et capable de résoudre les problèmes au niveau de l’équipe. Concentrez-vous sur l’automatisation, l’extensibilité et la collaboration.
3. Opérations assistées par l’IA : mettez en place des processus reproductibles à l’échelle de l’organisation pour stimuler la productivité. Vous constaterez une amélioration de l’efficacité opérationnelle et une réduction des coûts.
4. Offres de produits intégrant l’IA : innovez en plaçant l’IA au cœur de votre activité pour proposer des produits et services pilotés par cette technologie. Vous augmenterez ainsi la valeur de vos produits et renforcerez l’engagement des clients.

Pour Siya Raj Purohit, « chacune de ces étapes contribue à créer une dynamique et un impact durable. En tant que responsables de la formation, vous êtes les mieux placés pour mener cette transformation. »

La formation réinventée : de la maîtrise à l’innovation

« Ce qui a changé, c’est non seulement le niveau d’avancement de ces modèles, mais aussi la manière dont ils peuvent être utilisés pour explorer des idées, développer des compétences et libérer la créativité », a aussi souligné l’experte d’OpenAI. Cependant, les outils d’IA ne suffisent pas pour former les talents à cette technologie. Il faut un partenaire de formation lui-même basé sur l’IA. Degreed Maestro vous aide à transformer vos objectifs en résultats concrets : une maîtrise quotidienne de l’IA, la généralisation de la formation personnalisée, l’alignement de la stratégie learning sur les objectifs de l’entreprise, et des collaborateurs équipés pour favoriser l’innovation.

1. Maîtrise de la technologie grâce à la formation quotidienne assistée par l’IA

Lorsque les collaborateurs comprennent comment utiliser l’IA, ils sont en mesure d’accomplir leur travail plus efficacement. Intégrer l’IA dans la formation quotidienne renforce la maîtrise de cette technologie. Degreed Maestro simplifie cette tâche grâce aux fonctionnalités suivantes :

• Des parcours de formation compilés avec soin et personnalisés en fonction des postes et des objectifs
• Des coachs pilotés par l’IA et intégrés aux processus de travail

2. Généralisation d’expériences de formation sur mesure grâce aux workflows IA personnalisés

Lorsque les collaborateurs utilisent l’IA au quotidien, Degreed Maestro peut l’adapter à leurs postes et à leurs besoins en matière de compétences, en proposant notamment :

• des jeux de rôle pour permettre aux équipes commerciales, entre autres, de s’entraîner à mener des échanges pertinents ;
• un coaching destiné à tous les responsables de l’entreprise, quel que soit leur niveau hiérarchique.

3. Gestion optimisée des compétences grâce aux opérations assistées par l’IA

Pour étendre cette transformation à l’ensemble de votre personnel, il vous faut des processus plus intelligents, et pas seulement plus de contenus. Degreed Maestro fait du L&D un levier stratégique de performance, d’agilité et de croissance grâce aux fonctionnalités suivantes :

• Des revues de compétences, qui remplacent les évaluations chronophages incombant aux managers par des évaluations guidées par l’IA
• Des analyses basées sur les données, qui établissent un lien entre la formation, les compétences et les performances

4. Offres de produits intégrant l’IA, développées par une main-d’œuvre plus intelligente et innovante

Votre entreprise peut tirer parti de l’IA de plusieurs façons. Mais pour exploiter pleinement ses avantages, vous devez l’intégrer à vos produits et services. Degreed Maestro peut préparer tous vos collaborateurs à piloter le changement. Mais comment ?

• En alignant la formation sur votre stratégie d’entreprise et de gestion des talents
• En préparant plus rapidement les collaborateurs à de nouveaux postes et cadres de travail grâce à des parcours de formation sur mesure

Il est temps de prendre les devants

« En tant que responsables de la formation, il nous incombe de bien préparer nos lieux de travail », a rappelé Siya Raj Purohit. « Au-delà des outils, il s’agit de créer des environnements où les collaborateurs peuvent évoluer, expérimenter et exceller dans leurs fonctions. »

À l’ère de l’IA, la transformation numérique ne suffit plus. Il est essentiel de repenser totalement la formation en entreprise pour mettre les talents au premier plan, et leur donner les moyens de s’adapter, de progresser et de prendre les devants.

La formation a longtemps été perçue comme une fonction support. Il est temps de lui redonner la place stratégique qui lui revient en tant que moteur de résilience et d’innovation. Pour en savoir plus sur la manière dont l’IA transforme la formation, consultez le rapport « Comment se forment les collaborateurs à la GenAI ? ».

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