On s’est habitués à l’équation suivante : adaptive learning + feedback personnalisé = utilisation de l'IA. Et pourtant, on a créé deux modalités qui font les deux… sans intégrer de l’IA dans le module. Voici pourquoi le “tout-IA” n’est pas systématiquement un bon choix (et comment on a réussi à faire autrement).
On constate depuis quelques années une explosion de l'offre de l'entraînement avec l'IA. Et il faut avouer que la mécanique est efficace : on simule une discussion dans un format texte ou avec un avatar et on reçoit une analyse ainsi que des recommandations personnalisées.
De notre côté nous avons développé Echo, notre solution d'entraînement avec l'IA 100% home made, qui fonctionne exactement sur ce principe. Elle nous a permis de nous forger un avis - tant sur l'adoption de ce type de modalité que sur ses résultats concrets.
Et cette expérimentation nous a révélé que, comme toujours, la vérité se trouve dans la nuance : l'IA ne cesse de faire bouger les lignes de la pédagogie, mais elle n'a pas forcément sa place dans toutes les modalités d'entraînement. Loin de là.
On voit très nettement deux cas d'usage qui explosent avec l'IA :
Premier cas d’usage : le feedback. L’IA peut analyser toutes les interactions d'un apprenant et lui renvoyer un rapport sur mesure. C'est souvent ce rapport qui détermine la qualité pédagogique de la modalité et, de manière générale, du dispositif. C'est d'ailleurs ce qu'on a le plus travaillé en développant Echo.
Second cas d’usage, l'adaptive learning. L'IA est capable d’ajuster le contenu de la formation en temps réel, selon la manière dont l'apprenant progresse au fil du parcours.
Deux promesses fortes, donc : un feedback très personnalisé et un contenu qui s'adapte en temps réel. Mais dans les faits, il existe des cas où ni l'une ni l'autre ne fonctionne.
On s’est rapidement heurté à deux écueils.
Le premier, le système fermé. La plupart de nos clients diffusent leurs formations sur leur propre LMS, sous un format SCORM non connecté. Ce qui exclut souvent les modules dont les modalités dépendent d’une IA en ligne.
Le second tient au caractère non prédictif de l’IA. Posez-lui trois fois la même question, vous pouvez obtenir trois réponses différentes. Dans les secteurs réglementés (banque, assurance, santé), cela devient vite problématique. Les experts métier et la conformité doivent valider en amont chaque contenu vu par l'apprenant. Or, on ne peut pas valider ce qu'on ne peut tout simplement pas prévoir…
À ce stade, nous voilà donc avec des dispositifs super puissants et qui brillent en démo… mais inutilisables dans beaucoup de contextes client. De quoi en décourager plus d’un. Mais vous commencez à nous connaître, ce n’est pas ça qui nous arrête. D’où la question suivante : quid de reproduire ces modalités… sans intégrer d’IA dans le module ?
Telle a été notre quête de l'été 2026 : trouver comment faire de l’adaptive learning et du feedback personnalisé dans un format SCORM déconnecté, qui n'intègre pas d'IA à l'intérieur… Et qui fonctionne donc tout à fait normalement sur n'importe quel LMS.
La création d’un tel format permettait de répondre à l’exigence réglementaire. Sans le caractère non prédictible de l’IA, les experts conformité peuvent valider les contenus à l'avance : tous les embranchements, toutes les réponses, tous les feedbacks possibles.
Mais mettons une seconde de côté le défi technique. Concrètement, qu'apporte l'expérience adaptative à un parcours de formation ?
Concrètement, elle fonctionne comme une boussole au départ, puis comme un miroir à l'arrivée. L'idée : donner à l'apprenant de quoi se projeter au début et de quoi se comparer à lui-même à la fin.
De cette logique sont nées deux modalités pédagogiques.
Voici donc les 2 pépites qui ont résulté de cette démarche :
Il dure 10 min, en début de parcours. L'apprenant répond à une série de questions sur différentes thématiques. Ses bonnes réponses font augmenter le niveau de difficulté des questions et améliorent son score. À l’inverse, les réponses moins pertinentes font baisser le niveau et diminuer le score. On tient déjà à ce stade plusieurs dizaines d'embranchements et une grande variété de feedbacks personnalisés.
Ensuite, le score joue également un rôle dans l’adaptation. Selon les résultats de l'apprenant sur chacun des axes évalués, on lui pousse automatiquement les bonnes briques du parcours. Par exemple, s’il est moins à l'aise sur la thématique B, il recevra les modules de renforcement correspondants à son niveau sur la thématique B. Le point de départ et le chemin d’apprentissage sont donc intégralement calibrés sur ses propres besoins et ajustés à son niveau.
Il dure 15 min, en milieu et en fin de parcours. L'apprenant joue trois situations correspondant à trois discussions clients différentes. ****
La qualité de l'entretien dépend directement de ses réponses :
Sur trois entretiens, on obtient ainsi une centaine de combinaisons possibles et un feedback d'autant plus riche derrière. On atteint un niveau de combinaisons possibles beaucoup plus important qu'auparavant.
Dans un cas comme dans l’autre, l'apprenant vit une expérience qui évolue en fonction de ce qu'il choisit de faire. Contrairement aux modalités basées sur l’IA, la conformité garde un contrôle total sur ce que l'apprenant peut voir (et la validation se fait simplement).
Pour produire ces auto-positionnements et ces entraînements en série, on a développé notre propre outil auteur maison.
L’IA rend accessible un développement sur mesure et pour éviter d'empiler des micro-outils vibe-codés qui seront obsolètes dans 6 mois, nous sommes accompagnés par un pro depuis le début.
Grâce à lui, un import Excel suffit désormais à générer un fichier SCORM en quelques secondes.
Ce qui change la donne pour nos clients : la proposition pédagogique est dynamique, ultra-personnalisée et personnalisable en fonction de leurs besoins, de leurs projets et de leurs thématiques. On la déploie déployée d’ailleurs dans 3 parcours réglementaires et métiers à la rentrée 2026, auprès de 3 banques.
Et comme pour beaucoup de choses que l'on a pu développer récemment : le plus important, c'est de partir d’un cas d'usage précis et vraiment utile, co-construit de façon itérative avec l'équipe, les clients et les apprenants.
Dans notre processus de création et de production, l’IA facilite, l'intelligence collective de l'équipe fait la différence.
Envie de voir à quoi ressemble un parcours qui s'adapte à chaque apprenant, tout en restant validé de bout en bout par vos experts ?
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