par La semaine dernière, j’ai participé en tant que speaker au Bootcamp IA de l’Université Laval. Mais ce fut aussi l’occasion d’écouter les propos d’autres spécialistes, et là, par-delà l’Atlantique. Le bootcamp a démarré par la keynote de Donald H. Taylor, spécialiste des technologies et de la formation. La keynote s’ouvre sur une tension palpable. Enthousiasme. Malaise. Fascination. Inquiétude. Nous entrons dans un monde sans carte.
L’IA est présentée comme une technologie à usage général. À l’image de l’électricité hier, elle ne transforme pas un secteur. Elle reconfigure les infrastructures invisibles de tous les secteurs. Le Learning & Development n’y échappe pas.
La salle évoque les deepfakes, l’érosion de la vérité, la passivité cognitive, autant d’éléments dont les démos ont été faites sur des stands. Une démonstration de face swap, indistinguable du réel, installe le doute. Mais en parallèle, l’accélération scientifique et les gains de productivité interrogent.
Le message est clair : l’IA n’est ni ange ni démon. Elle est levier. Et c’est la stratégie qui fera la différence.
Le modèle “sage on the stage” est mort. Il ne le sait pas encore.
Pendant des décennies, le L&D a été structuré autour d’un goulot d’étranglement : le formateur. Puis l’ingénieur pédagogique. Puis l’équipe de production. Créer. Distribuer. Mesurer la complétion.
Or, ce modèle est en décalage avec la réalité du travail.
L’anecdote du formateur Excel des années 1990 est parlante : rétroprojecteur, transparents, chronométrage de la fonction IF. Le contenu était rare. Le formateur était le canal.
Aujourd’hui, le contenu est surabondant. Le goulot d’étranglement a changé. Il ne s’agit plus d’accéder à l’information, mais de l’activer au moment où elle compte.
La mission du L&D ne change pas : aider les individus et les organisations à prospérer.
La méthode, elle, bascule radicalement.
Rupture : l’IA a commoditisé la production de contenu
Un exemple frappe : une vidéo de formation générée en 30 minutes pour environ 20 dollars, là où un dispositif traditionnel coûtait 20 000 dollars. Ce n’est pas parfait. C’est “80 % suffisamment bon”.
Économiquement, l’équation est implacable. La production de contenu n’est plus une barrière à l’entrée. Elle n’est plus un différenciateur stratégique. Elle devient une commodité.
Conséquence : les équipes L&D doivent déplacer leur valeur.
Moins d’énergie sur la fabrication. Plus sur le design systémique, l’architecture des compétences, l’alignement stratégique.
L’IA devient un “tool in the toolkit”. Pas un substitut au jugement. Un multiplicateur.
Le point d’inflexion 2025 : de la surcharge à l’adoption
Les données longitudinales présentées sont éclairantes.
Fin 2023 : chaos, surcharge, expérimentation désordonnée. 2024 : stagnation relative.
2025 : maturité d’usage. Avec les pilotes, près de 75 % des fonctions L&D utilisent l’IA.
Ce n’est plus un débat d’opportunité. C’est un débat de maturité. Quatre grandes catégories d’usage émergent :
- Création de contenu et design
- Opérations
- Stratégie
- Workforce enablement
Le contenu reste dominant. Mais la sophistication progresse. Un indicateur symbolique : le terme « research » grimpe spectaculairement dans les usages. L’analyse qualitative de données textuelles, via cluster analysis générative, s’impose comme un levier puissant.
Nous passons du « copier-coller amélioré » à l’analyse structurée, à l’exploitation de corpus internes, à la compréhension fine des besoins. Ce changement lexical traduit un changement culturel.
Mutation stratégique : de la formation à la performance en situation
Le cœur de la keynote se situe ici. La croissance la plus prometteuse n’est pas dans les LMS. Elle est dans la performance support et le skills practice. Plutôt que d’envoyer un collaborateur en formation, l’IA peut :
- Comprendre la tâche en cours
- Identifier l’intention
- Fournir un appui contextualisé
- Personnaliser la guidance
Particulièrement pour les métiers de première ligne : retail, hôtellerie, production industrielle, le gain est immédiat. On ne forme plus “au cas où”. On soutient “au moment où”. La logique change : du transfert de savoir à la réduction du performance gap.
Les cinq piliers de demain : élargir le périmètre du L&D
La keynote propose une structuration en cinq piliers :
- Communauté
- Contenu
- Distribution
- Données
- Performance
Historiquement, le L&D a investi les deux premiers. L’IA offre désormais la capacité d’orchestrer les cinq.
Les données permettent d’identifier les écarts. La performance devient mesurable en contexte. La communauté devient source de savoir vivant. Et c’est ici que se trouve l’opportunité stratégique majeure.
Le véritable avantage compétitif : révéler le savoir tacite
“Si seulement HP savait ce que HP sait…” Cette citation résonne dans la salle.
Le savoir générique est désormais abondant. Accessible. Standardisé. La rareté se déplace vers le savoir tacite, local, contextuel, à valeur ajoutée. Celui qui n’est écrit nulle part. Celui qui réside dans l’expérience, dans la compréhension profonde, dans le lien.
La mission stratégique du L&D devient alors claire : surfacé et partager la connaissance. Identifier les micro-expertises.
Les structurer. Les injecter dans les systèmes de performance.
L’IA rend cette ambition opérationnelle. Analyse de conversations internes. Synthèse de feedbacks terrain. Clusterisation de retours qualitatifs. Extraction de patterns. L’IA donne accès à plus d’analyse, le L&D peut devenir l’architecte du knowledge flow.
2031 : une profession en bifurcation
La projection finale est lucide. Le métier se scindera :
- Le training, structuré, formel, nécessaire.
- La people capability, centrée sur l’activation des compétences et la distribution du pouvoir d’agir.
Le second pôle est le terrain stratégique. Ce n’est plus une fonction support. C’est une fonction d’ »infrastructure cognitive ». Et la question implicite posée à la salle est simple : où souhaitez-vous être en 2031 ?
Conclusion : sans carte, mais pas sans boussole
Nous entrons dans un monde sans carte. Mais pas sans repères.
Trois orientations émergent clairement :
- Basculer d’une logique de cours à une logique de capacité.
- Investir massivement dans l’analyse et la data, pas seulement dans la génération.
- Organiser le flux de connaissances comme un actif stratégique.
L’IA n’est pas la finalité. Elle est le levier. La vraie transformation est organisationnelle.
FAQ – IA et transformation du Learning & Development
L’IA va-t-elle remplacer les équipes L&D ?
Non. Elle remplace certaines tâches de production. Elle augmente la nécessité d’expertise stratégique en capability building et en knowledge orchestration.
Qu’est-ce que le “workforce enablement” ?
Une approche centrée sur la performance réelle en situation de travail, combinant performance support, practice et personnalisation.
Pourquoi l’analyse qualitative devient-elle stratégique ?
Parce que la valeur est dans les signaux faibles, les retours terrain et le savoir tacite. L’IA permet enfin d’exploiter ces volumes de données textuelles à grande échelle.
La formation formelle va-t-elle disparaître ?
Non. Elle persiste pour les savoirs structurants. Mais elle ne sera plus le centre du modèle.
