Le Big Data au service de la formation professionnelle

7 Déc 2017 | Tendances du marché | 0 commentaires

Mettre en place une formation professionnelle personnalisée et adaptée aux besoins de chaque apprenant en fonction de ses capacités et de son rythme d’apprentissage, n’est-ce pas le rêve de tout responsable de formation ? Et sans doute une (prochaine) réalité, car les solutions d’apprentissage se multiplient grâce au Big Data…

Le Big Data pour mieux identifier les besoins et améliorer les politiques de formation

L’essor du Big Data dans le monde l’entreprise ne cesse de prendre de l’ampleur : avec la myriade d’applications rendues possibles par l’extraction de connaissances (data mining), mais aussi avec la création d’algorithmes capables d’apprendre d’eux-mêmes (machine learning) à partir des données.

Parmi les grands groupes français, nombreux sont les DRH qui ont déjà recours ou testent en ce moment des solutions innovantes issues du Big Data, surtout dans le domaine du recrutement et de la gestion des carrières. De plus en plus, ces technologies trouvent aussi leur place en matière de formation des collaborateurs en aidant les DRH à mieux déterminer les compétences des effectifs de l’entreprise et les besoins de chacun, à mieux évaluer le rythme d’acquisition de nouvelles connaissances… Et, par conséquent, à concevoir des politiques et plans de formation plus performants et plus personnalisés.

Pour y parvenir, les sociétés spécialisées dans le Big Data proposent de récolter l’ensemble des données numériques issues des réponses fournies aux serious games et aux questionnaires des modules de formation, ainsi que les données provenant des comptes-rendus d’entretien et des outils de communication ou collaboration : réseau social de l’entreprise, messagerie électronique, agenda partagé, plateforme de bureautique collaborative, etc. Tout en prenant garde évidemment à bien respecter les règles en vigueur en termes de collecte et de traitement des informations personnelles, notamment au regard du nouveau règlement européen

En explorant en détail ces données, ces sociétés proposent ensuite un accompagnement aux responsables formation dans la définition de leurs politiques de formation, et les modalités à mettre en œuvre pour optimiser la transmission des savoirs. Le Big Data peut ainsi déterminer quels sont les jours et horaires idéaux pour réduire l’absentéisme et améliorer la compréhension en analysant les échanges numériques des salariés. Ou inciter à modifier des questions et formats problématiques sur la base des difficultés rencontrées par les apprenants sur les mêmes modules de formation…

Bientôt des formations adaptées à chacun avec l’apprentissage adaptatif !

En associant le Big Data avec le machine learning, il est possible d’aller encore plus loin et de concevoir de véritables formations sur mesure, qui soient personnalisées à chaque apprenant !

Cette application innovante fait appel à un algorithme sophistiqué conçu pour apprendre de lui-même et réaliser des analyses prédictives à partir des données fournies. Celui-ci permet de modifier en temps réel les modules de formation en fonction des résultats obtenus par chaque apprenant. Une forme d’apprentissage « dit adaptatif », qui a pour objectif d’ajuster la formation aux collaborateurs en fonction de leurs besoins, lacunes ou niveaux de compétences…

Au fil des séances de formation, l’algorithme d’apprentissage adaptatif teste en permanence les points forts et les points faibles de chaque apprenant pour évaluer sa progression et son rythme d’apprentissage.

Il propose alors des recommandations collectives ou individualisées qui peuvent sembler peu pertinentes au début du processus, mais qui s’affinent au fur et à mesure. Les ordinateurs utilisés pour les cours modifient la présentation du support et les questions posées en fonction des réponses et tâches effectuées par le passé.

Concrètement, si l’algorithme détecte que certains apprenants obtiennent de meilleurs résultats avec une vidéo en début de module alors que d’autres sont plus performants avec un script écrit, il peut décider de séparer les collaborateurs en deux groupes distincts qui se verront proposer des modules appropriés à l’avenir. Autre application envisageable : si certains salariés excellent sur les questions relatives à l’histoire de l’entreprise mais échouent aux questions sur ses missions et ses objectifs, l’algorithme peut décider lors de la séance de formation suivante de zapper les sujets historiques pour qu’ils puissent se focaliser sur les sujets insuffisamment maîtrisés !

La personnalisation est également intéressante quant au choix du timing, car l’algorithme peut aider le formateur à proposer la bonne formation au bon moment : par exemple, en proposant un module sur les caractéristiques techniques des produits quelques jours avant un rendez-vous commercial important, en analysant les données issues de l’agenda partagé des collaborateurs…

Ces technologies d’apprentissage adaptatif sont encore pour le moment en gestation, mais les premiers résultats sont encourageants avec un gain en temps et en efficacité indéniable dans la transmission des savoirs et connaissances. Néanmoins, il faut garder à l’esprit que le Big Data ne peut en aucun cas remplacer le formateur ou le responsable formation, mais vient le compléter et l’assister dans ses prises de décision. Seul un humain peut nouer une vraie relation avec un collaborateur pour comprendre ce qui le motive ou les raisons de ses difficultés…