Le Résumé de la rédac
L'intelligence artificielle (IA), souvent perçue comme un outil complexe, fonctionne en réalité comme un mécanisme fondé sur des données et des modèles. Différents types d'IA, tels que le machine learning et les grands modèles de langage (LLM), offrent diverses applications, que ce soit pour compléter des phrases ou générer des contenus. Si l'IA semble prometteuse pour dépasser l'uniformité des formations — en générant du contenu sur mesure ou en personnalisant les parcours — elle n'élimine pas les problèmes de formatage préexistant.
C'est un levier, pas un pilote : l’absence de supervision humaine peut entraîner des erreurs. Ainsi, les professionnels de L&D doivent gérer ces outils, fixer des limites à l'usage de l'IA, et garantir que les propositions faites soient en adéquation avec les besoins stratégiques de l’entreprise.
Le paysage des outils L&D évolue rapidement, rendant essentiel pour les formateurs de maîtriser les logiques internes de ces technologies. L'avenir de la formation pourrait se traduire par un parcours dynamique, calibré en fonction des contextes en temps réel grâce à l'IA prédictive et adaptive. Cela nécessite un réexamen des notions de compétence, d’évaluation et de réussite à l'ère de l'IA.
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