Du digital learning à l'Innovation L&D : une transformation par l'IA? (Maxime Favero)

Bonjour Maxime, pourriez-vous nous expliquer comment votre expérience en innovation et IA a influencé votre approche du digital learning chez Thales?

C'est plutôt l'IA qui m'a amené vers l'Innovation en Learning & Development. Jusqu'en 2022, j'avais l'habitude de créer des parcours engageants et innovants, mais je limitais mes expérimentations à des jeux ludiques ou des activités déjà éprouvées. L'IA a joué un rôle de révélateur et a profondément impacté mon approche.

Si mon parcours dans le Learning depuis 2012 m'a donné les fondations, l'arrivée de l'IA Générative en 2022 a agi comme un véritable catalyseur. Depuis, j'effectue une veille intensive avec beaucoup de tests et de benchmarks – plus de 4000 outils référencés – pour analyser l'impact de l'IA sur les compétences et l'humain.

En 2024, j'ai été récompensé par le Trophée du Digital Learning dans la catégorie IA et Data. Ce projet illustrait parfaitement cette transformation : j'avais intégré un tuteur IA expert dans un module de formation et créé un escape game digital en 3 jours au lieu de 3 semaines habituellement. Cette accélération radicale m'a permis de passer d'un rôle opérationnel à un poste plus stratégique de Responsable de l'Innovation L&D pour un grand groupe de défense.

Aujourd'hui, mon approche ne consiste plus seulement à produire du contenu Learning. Même si je "mets les mains dedans" régulièrement grâce à mon expertise technique, mon rôle principal est de piloter une veille stratégique et de coordonner l'innovation L&D. L'IA a transformé ma pratique : je suis devenu facilitateur et coordinateur d'une démarche d'apprentissage augmenté. Mon expérience passée m'apporte la rigueur pédagogique, tandis que l'IA me donne l'agilité nécessaire pour réinventer l'apprentissage en continu.

Lors de l'intégration de l'IA générative dans les programmes de formation, quels sont les principaux défis auxquels vous avez été confronté, et comment les avez-vous surmontés?

L'intégration de l'IA générative revêt une double dimension : l'utiliser pour concevoir plus vite (productivité) et former les collaborateurs à sa maîtrise (conduite du changement). Si la technologie est mature, les défis restent humains et stratégiques. J'ai identifié trois obstacles majeurs :

1. Le défi de l'acculturation (former à l'IA)
   

Il existe encore un écart immense entre la disponibilité des outils et leur utilisation réelle. J'ai constaté lors d'interventions que 50% des participants ignoraient l'existence d'IA internes, souvent à cause d'un fonctionnement en silos. Mon rôle est de transformer cette méconnaissance en réflexe quotidien. Début 2026, la période de découverte sera révolue : il sera temps de passer à l'industrialisation des cas d'usage remontés par le terrain.

1. Le défi de la production (créer avec l'IA)
   

Intégrer l'IA demande de repenser nos métiers. La technologie permet aujourd'hui de générer un parcours à partir d'un simple PDF, ce qui crée une crainte légitime de perdre sa valeur ajoutée. Je présente toujours l'IA non comme un remplaçant, mais comme un allié puissant qui libère le concepteur des tâches chronophages pour se concentrer sur sa vraie valeur ajoutée pédagogique.

1. Le défi du Top Management – le levier le plus critique
   

Pour que l'IA infuse réellement, la direction doit percevoir que l'absence d'intégration représente un risque stratégique majeur. Souvent, les dirigeants paraissent déconnectés face à l'enjeu et ont tendance à écouter des bruits de couloirs ou suivre les tendances marketing "One-Shot" sans vision long terme. Or, nous sommes face à une révolution qui impacte le business, les compétences, les talents et l'avenir de leurs entreprises. Il faut absolument les alerter sur l'urgence de cette transformation.


Pour franchir ces barrières, je privilégie une approche hybride : rassurer par la formation (ateliers, podcasts) tout en alertant les décideurs sur les risques de l'immobilisme.

Pouvez-vous décrire un projet ou une initiative spécifique liée à l'IA générative dont vous êtes particulièrement fier, et pourquoi?

Deux projets illustrent particulièrement cette fierté d'avoir "dompté" l'IA pour le Learning.

Le premier est un défi d'innovation relevé fin 2023 : concevoir un module e-learning complet sur la méthode DISC en utilisant exclusivement une suite d'IA (ChatGPT, DALL-E, Leonardo, Suno...). Résultat : en trois semaines, j'ai produit non seulement le contenu pédagogique, mais tout l'écosystème : plan de communication, cahier des charges, planning et quatre podcasts. J'avais même intégré ChatGPT dans le module pour agir comme un tuteur, bien avant l'arrivée de ces options sur nos LMS actuels. C'était la preuve par l'exemple que l'IA change radicalement nos cycles de production.

La seconde initiative m'a permis de remporter le Trophée du Digital Learning 2024. J'ai conçu un Serious Game en seulement 3 jours au lieu des 3 semaines habituelles, en intégrant des agents conversationnels pour dynamiser l'interactivité. Plus que la prouesse technique, ce trophée valide une année d'expérimentation et démontre qu'avec l'IA, nous ne faisons pas seulement "plus vite" – nous ouvrons de nouvelles portes pédagogiques.

Quels critères principaux considérez-vous lorsque vous évaluez l'efficacité d'une solution d'IA générative dans le contexte de l'apprentissage?

Avec plus de 4000 solutions testées en trois ans, j'ai vu le marché évoluer de manière fulgurante. Pour filtrer ce flux constant, j'ai développé une grille d'évaluation précise, héritée de mon parcours de designer et d'intégrateur :

1. L'ergonomie et la prise en main (UX)
   

C'est mon premier filtre. Si une solution est complexe, elle freinera l'adoption. L'outil doit être intuitif pour que les équipes L&D se concentrent sur la pédagogie, pas sur la technique. J'évalue aussi la précision du contenu, la qualité esthétique et la pertinence pédagogique. Le rendu doit être immédiatement exploitable dans un environnement professionnel exigeant.

1. Le cas d'usage concret
   

Après avoir testé la solution de manière opérationnelle, j'explore ses applications réelles : Est-ce que cette solution résout un problème concret ? Améliore-t-elle l'expérience de l'apprenant ? Le résultat généré correspond-il à mes attentes ?

1. Le rapport coût/valeur
   

Je mets en balance le coût de la solution face au gain de temps et à la qualité produite. Une solution efficace offre le meilleur équilibre entre investissement et valeur ajoutée.
En résumé, mon approche consiste à passer de la simple curiosité technologique à une validation stratégique, en comparant et classifiant les différentes solutions selon ces critères.

Comment voyez-vous l'évolution de l'IA générative dans le learning au cours des cinq prochaines années, en termes d'impact sur les méthodes pédagogiques actuelles?

L'IA générative n'est plus une promesse, c'est le moteur d'une transformation radicale. Voici les trois piliers de cette mutation pour les cinq ans à venir :

1. L'avènement de la HLI (Hybrid Learning Interface) et la fin du LMS traditionnel
   

Comme je l'explique dans mon article, nous nous dirigeons vers des plateformes d'hyperpersonnalisation capables d'ajuster les parcours en temps réel. Ces interfaces placent l'apprenant en pleine maîtrise de sa formation, contrairement aux LMS rigides actuels.

1. Le formateur devient chef d'orchestre augmenté
   

Les outils IA permettent de générer instantanément des scénarios immersifs. Mon retour d'expérience concret : lors d'une formation, j'ai créé en 10 minutes, pendant l'animation, un avatar vidéo (avec Vidnoz) du PDG de l'entreprise cliente répondant aux questions des apprenants. Cette réactivité crée un engagement immédiat impossible auparavant.

1. L'essor de l'EGC (Employee Generated Content)
   

Les experts métiers pourront produire des supports en toute autonomie tout en garantissant la cohérence pédagogique. Cependant, la dimension pédagogique et humaine reste un domaine que l'IA ne maîtrise pas encore pleinement. L'ingénieur pédagogique verra donc son rôle évoluer vers celui de consultant qui outille les experts métiers. C'est le passage d'une production centralisée à une création distribuée et agile.
Dans le futur, la valeur ajoutée de la formation ne résidera plus dans la détention du savoir, mais dans la capacité à le scénariser en temps réel grâce à l'IA.

Quels conseils donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent commencer à intégrer l'IA générative dans leurs programmes de formation?

Comme je l'ai mentionné, l'IA générative est un enjeu stratégique majeur : ne pas innover dans ce domaine aujourd'hui, c'est accepter un risque critique de décalage avec le marché. Voici mes conseils pour réussir :

1. Formez vos collaborateurs, et formez-les bien
   

Évitez les formations "One-Shot" sans lendemain qui ne créent pas de compétences durables. Déterminez des niveaux d'appétence et d'utilisation pour permettre aux "champions" d'embarquer les réticents.

1. Soyez patients et ne cédez pas à l'urgence de la tendance
   

J'ai vu trop d'entreprises surfer sur la vague avec des solutions qui disparaissent six mois plus tard. Des benchmarks sérieux vous apporteront de belles opportunités. Si une solution vous plaît, n'hésitez pas à vous renseigner sur les réseaux sociaux (pour ma part, Instagram est une belle source d'insights).

1. Cadrez vos besoins avec précision
   

Le MIT a publié une étude indiquant que 95% des projets d'IA en entreprise échouent faute de cadrage. Je reste prudent sur ces chiffres, mais ils invitent à la réflexion. Avant d'intégrer l'IA, définissez un objectif stratégique clair : on ne fait pas de l'IA pour "faire de l'IA", mais pour résoudre un problème opérationnel.

1. Différenciez les usages selon les publics
   

• Pour les équipes Learning : utilisez l'IA comme levier de productivité pour créer des contenus engageants plus rapidement et accélérer la chaîne de valeur.
• Pour les apprenants : l'IA a une forte valeur ajoutée. Elle peut toucher un plus grand nombre d'apprenants, améliorer l'engagement et la rétention. En intégrant des tuteurs IA dans vos modules, vous renforcez la connaissance et permettez aux apprenants d'agir sur leur formation. L'IA devient un accompagnateur personnalisé capable de révéler des compétences et des talents cachés.

1. Accompagnez le changement humain
   

Nous assistons à une véritable révolution : cognitive, culturelle et méthodologique. Intégrer l'IA, ce n'est pas simplement installer un nouveau logiciel, c'est modifier en profondeur les habitudes de travail et la posture des équipes. Sans un accompagnement humain et une acculturation profonde, la technologie reste inutile et peut même générer des problèmes (peur, anxiété, questionnements écologiques). Il faut accepter une phase d'apprentissage, de tâtonnements et d'expérimentation.

1. Encouragez le "droit à l'erreur"
   

C'est en testant des prompts entre pairs que la peur se transforme en performance. La technologie est trop récente pour faire preuve de certitudes. On ne connaît ni les impacts à long terme sur le travail, ni sa réelle rentabilité pour le business. Mais surtout, c'est de la curiosité de vos équipes que viendra la véritable plus-value de l'IA !

En tant que lauréat du Trophée du Digital Learning 2024, comment envisagez-vous le rôle de l'IA et des données dans la transformation de l'apprentissage digital à l'avenir?

Remporter le Trophée du Digital Learning 2024 dans la catégorie "IA & Data" a conforté ma vision : l'IA ne peut exister sans une donnée de qualité. C'est la combinaison de trois piliers indissociables : Technologie, Algorithmes et Data.

Aujourd'hui, si la technologie est mature, la Data est loin de l'être. En 14 ans dans le Learning et chez différents clients, je n'ai rencontré qu'une seule personne dédiée à la Data dans le Learning ! C'est pourtant la maîtrise de la donnée qui permettra de passer de la chimère de l'adaptive learning au déploiement réel, ou encore du learning réactif au learning augmenté avec des solutions comme LearnYourWay, Sana ou NotebookLM, où la plateforme s'efface au profit de l'expérience.

Pour le moment, la data reste le parent pauvre de notre secteur, alors qu'elle est le carburant indispensable des plateformes. Elle permet de trier facilement les briques pédagogiques et, surtout, impacte la performance des agents IA qui seront déployés dans les prochaines années. Et ces agents ne fonctionnent pas sans une donnée cartographiée et propre !

Ma vision est celle du "No-Platform" ,ou Interface Learning Hybride (HLI) : nous allons remplacer certainement les vieux LMS rigides par des interfaces fluides qui se construisent au fil des prompts et anticipent les besoins en compétences grâce à l'analyse prédictive de la data. Les générations ont evoluées, mais pas les technologies EdTech, l'IA ouvre une nouvelle ère pour changer tout cela!
Dans ce modèle, l'apprentissage devient proactif plutôt que réactif. Le business pourra enfin constater que le Learning n'est plus un coût, mais un investissement stratégique.
L'IA et la Data sont les deux moteurs indissociables de ce passage vers un apprentissage véritablement personnalisé, prédictif et performant.

Pour en savoir plus : http://www.maximefavero.fr