L’entreprise apprenante repensée à l’ère des IA Génératives

À l’ère des technologies avancées, les entreprises doivent continuellement évoluer pour rester compétitives. L’un des concepts clés de cette évolution est l’entreprise apprenante, une organisation qui s’adapte en permanence à son environnement en mutation, intégrant les avancées technologiques, les nouveaux modèles économiques et les talents émergents. 

En 2024, cette dynamique d’apprentissage continu prend une nouvelle dimension grâce aux IA génératives, transformant profondément les pratiques de formation et de développement des compétences.

Dans cet article, nous explorerons comment l’IA générative redéfinit l’entreprise apprenante. Nous aborderons ses fondements, ses objectifs et les usages spécifiques des IA génératives en entreprise. 

Cet article est extrait de notre webinaire “L’entreprise apprenante repensée à l’ère des IA Génératives”.

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L’entreprise apprenante et l’IA en 2024

En 2024, une organisation apprenante se définit comme une entité capable de s’adapter continuellement à son environnement en mutation, en prenant en compte les évolutions technologiques, les nouveaux modèles économiques, et les talents émergents. Elle met en place des stratégies d’apprentissage au quotidien, en complément des formations traditionnelles, pour rendre ces apprentissages accessibles à tous.

Les entreprises qui intègrent efficacement une dimension apprenante dans leur organisation :
• Boostent la performance
• Facilitent les évolutions d’organisation
• Favorisent le maintien dans l’emploi 

L’entreprise apprenante poursuit 3 grands objectifs : 

• Traverser les transformations organisationnelles de manière plus fluide et horizontale.

• Permettre aux équipes de progresser sans être limitées par l’accès à des formations traditionnelles.

• Attirer, fidéliser et engager les équipes.

L’apprentissage continu est un puissant levier de motivation intrinsèque, souvent supérieur au salaire ou à l’entente avec l’équipe.

De nombreuses entreprises exploitent désormais l’IA pour aider les ressources humaines à aller plus loin en :
• Améliorant les données sur les compétences internes grâce à la centralisation et la normalisation des informations pour une analyse facilitée.
• Déduisant des compétences à partir des informations existantes au sein de l’entreprise.
• Détectant les compétences et en extrapolant d’autres, allant même jusqu’à identifier les appétences des collaborateurs et collaboratrices.

L’IA excelle dans l'identification et le rapprochement des compétences au sein de l’entreprise, suggérant ainsi des formations et des recrutements pertinents. Toutefois, la décision finale reste entre les mains des RH.

À lire aussi : Les stratégies formation pour sensibiliser et former aux IA dans l’entreprise

Les usages « apprenants » des lA Génératives au travail

L’un des défis majeurs dans le domaine de la formation est d’assurer un apprentissage pertinent au bon niveau et au bon moment.

En effet, les besoins de formation remontent en général uniquement lors des entretiens annuels, et leur mise en place peut prendre plusieurs mois, ce qui signifie souvent que la formation n’arrive pas au moment opportun.

La première difficulté réside dans le manque de formation personnalisée et adaptée pour les salarié·es, ce qui peut conduire à un développement inégal des compétences et à une rétention insuffisante des connaissances.

Le microlearning a été une première réponse à ce problème, répondant principalement à des besoins de savoir théorique. Cependant, les IA génératives permettent d’aller bien plus loin.

Un exemple clé est l’utilisation régulière de l’IA générative comme coach par les équipes. Plutôt que de fournir des réponses ou des solutions toutes faites, la bonne pratique consiste à utiliser l’IA pour poser les bonnes questions face à un défi professionnel, déclenchant ainsi un processus cognitif.

Par exemple, pour déployer un plan d’action visant à sensibiliser les équipes aux usages des IA génératives, il est pertinent de demander à l’IA quelles sont les questions importantes à se poser.

La deuxième difficulté est de promouvoir un esprit critique et d’éviter le biais de confirmation, ce qui peut limiter l’innovation et l’adaptation. Pour y remédier, incitez vos équipes à se faire challenger par l’IA. Par exemple, après avoir réalisé une première version d’un projet, demandez à l’IA des feedbacks pour consolider les compétences et progresser continuellement.

La troisième difficulté est le manque de réflexion personnelle approfondie et structurée, limitant la prise de conscience personnelle et la capacité d’auto-amélioration. Une solution consiste à utiliser l’IA comme assistant réflexif en procédant par prompt inversé, où l’IA aide à formuler le meilleur prompt possible pour obtenir le résultat désiré.

Les étapes de cette approche sont :
• Étape 1 : Préciser à l’IA le résultat souhaité
• Étape 2 : Demander à l’IA quel prompt permettrait d’obtenir ce résultat
• Étape 3 : Tester le prompt donné
• Étape 4 : Comparer le résultat donné par l’IA avec le résultat désiré
• Étape 5 : Ajuster le prompt en fonction du résultat obtenu
• Étape 6 : Répéter la comparaison du résultat obtenu avec le résultat désiré autant de fois que nécessaire
• Étape 7 : Analyser le résultat final et la démarche cognitive

La quatrième difficulté est l’accès limité et coûteux à des formations spécialisées, telles que les langues étrangères ou les IA, qui sont essentielles dans un environnement de travail globalisé et technologiquement avancé. 

L’IA peut permettre d’apprendre quasiment tout et générer des ressources et des activités très contextualisées, avec un haut niveau de personnalisation.

Une nouvelle difficulté est le rythme rapide des changements technologiques et la complexité des contextes de travail, nécessitant une connaissance approfondie et spécialisée. L’IA peut aider à comprendre un concept complexe en lui précisant votre niveau sur le sujet.

La dernière difficulté rencontrée est l’arrivée récurrente des nouveaux outils digitaux. L’IA peut permettre d’apprendre à utiliser une fonctionnalité sur un outil digital de différentes manières : 

• Décrire le besoin à l’IA

• Prendre une capture d’écran, l’importer et préciser son besoin

• Importer un document complet et préciser son besoin

Il est cependant crucial de veiller à anonymiser les données avant de les soumettre à une IA générative.

Le social learning et les rituels de l’entreprise apprenante

L’importance des rituels de partage et des ateliers entre pairs est fondamentale dans le cadre d’une entreprise apprenante. Ces pratiques de social learning créent un environnement propice à l’échange de connaissances et d’expériences, favorisant ainsi l’apprentissage collectif et la cohésion des équipes. 

Les rituels réguliers, tels que les sessions de brainstorming, les réunions de partage de bonnes pratiques et les ateliers collaboratifs, permettent aux équipes de se réunir pour discuter des défis communs, des solutions innovantes et des compétences nouvellement acquises.

Adapter ces rituels et ateliers au thème de l’IA permet d’ancrer l’intelligence artificielle au cœur de la culture d’apprentissage de l’entreprise. En intégrant l’IA dans les discussions et les activités, les employé·es peuvent explorer ses applications pratiques, partager leurs expériences et apprendre à utiliser ces technologies de manière efficace.

Découvrez les avantages concrets de l’intégration de l’IA dans les rituels et ateliers de votre entreprise : 

Pour le collaborateur ou la collaboratrice :
• Amélioration de l’autonomie
• Développement de la métacognition
• Amélioration de la compétence

Pour le manager :
• Gestion efficace des talents
• Amélioration des stratégies de formation
• Facilitation du leadership transformationnel

Pour l’entreprise :
• Accroissement de l’innovation et de la compétitivité
• Amélioration de la fidélisation des équipes
• Culture d’apprentissage continue et dynamique