Métiers & Compétences
Intelligence artificielle
IA et conception des formations : quels changements ?
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Alan CALLOC'H
Pédagogie & ExpériencePar Alan Calloc’h
Un programme, des slides, des exercices et un quiz peuvent être prêts sans que l’on sache où les participants vont s’entraîner à faire ce que la formation promet. Cette situation illustrative pose une question que l’IA rend plus pressante : que gagne-t-on à produire plus facilement si les activités restent mal choisies ?
En bref
L’IA peut accélérer la préparation, aider à explorer plusieurs activités et faciliter l’adaptation des ressources. Elle ouvre ainsi des possibilités de conception, tout en laissant à l’équipe les choix qui donnent au parcours sa cohérence. Un gain de temps sur les supports ne démontre pas, à lui seul, une amélioration des apprentissages ou une réduction équivalente du travail complet.
Le Regard Turquoise
Tout est produit. Où apprend-on à faire ?
Une demande de formation devient rapidement un programme détaillé. Chaque partie possède ses objectifs, ses supports et ses questions. L’ensemble paraît complet.
Mais un objectif comme « conduire un entretien de découverte » ne se prépare pas uniquement en lisant les étapes d’un entretien. Il faut aussi apprendre à choisir une question, écouter la réponse, repérer une information manquante et ajuster la suite.
Si les activités demandent seulement de reconnaître les bonnes définitions, la production documentaire peut être aboutie alors que l’entraînement à l’activité visée manque encore.
Pour Turquoise, l’enjeu est de rendre explicite le lien entre ce que l’on promet, ce que l’apprenant pratique et ce qu’il devra démontrer.
L’IA peut aider à examiner ces liens et proposer plusieurs options. Elle ne les établit pas du seul fait qu’elle réutilise les mêmes mots dans un programme, un exercice et une grille.
La conception demande donc aussi de choisir ce qu’il faut conserver, modifier ou retirer. Une ressource supplémentaire mérite sa place lorsqu’elle sert une difficulté, une pratique ou une compréhension identifiée.
1. Ce que les recherches établissent
Un gain de préparation, dans un cadre précis
L’essai ChatGPT in Lesson Preparation, publié par la NFER en décembre 2024, a porté sur 259 enseignants de sciences dans 68 établissements secondaires anglais. La répartition aléatoire des établissements comparait une préparation avec ChatGPT, accompagnée d’un guide, à une préparation sans IA générative. S1
56,2 min
par semaine, préparation avec ChatGPT et un guide
81,5 min
par semaine, préparation sans IA générative
≈ 31 %
de temps déclaré en moins, sur les préparations concernées
Après cinq semaines de prise en main, le temps hebdomadaire déclaré pour les préparations concernées était de 56,2 minutes contre 81,5 minutes, soit environ 31 % de moins. Un comité d’experts, qui ignorait comment les ressources avaient été produites, n’a pas détecté de différence de qualité dans l’échantillon examiné. Cela n’établit pas une équivalence générale.
Les enseignants utilisaient souvent ChatGPT pour une ou deux contributions : préparer des questions ou trouver des idées d’activités, par exemple. L’étude documente une économie de préparation dans ce contexte ; elle ne mesure ni la conception complète d’une formation professionnelle ni les acquis des apprenants.
Trois appuis, de nature différente
NFER · Essai expérimental
Éclaire la préparation
Ce résultat expérimental éclaire la préparation.
Carnegie Mellon · Recommandation
Relier objectifs, pratique et évaluation
Pour examiner la conception, le centre pédagogique de Carnegie Mellon apporte un autre repère : relier les objectifs, les occasions de pratiquer et l’évaluation. Il s’agit d’une recommandation pédagogique, pas d’une démonstration des effets de l’IA. S2
CNIL · Repères d’usage
Vérifier les contenus et les corrigés
La CNIL rappelle, de son côté, que les productions génératives peuvent être plausibles et inexactes. Elle recommande d’encadrer les usages et les données utilisées. Pour une équipe pédagogique, cela invite à conserver des références permettant de vérifier les contenus et les corrigés. S3
Lecture Turquoise
Ces sources ne permettent pas de chiffrer un gain net de conception dans les OF français. Elles aident à poser trois questions distinctes :
- Quel travail est accéléré ?
- Quelle cohérence est recherchée ?
- Quelles vérifications restent nécessaires ?
2. Ce que l’IA déplace dans la conception
Concevoir
Consiste à choisir une progression, des situations d’entraînement, des aides et des évaluations.
Produire
Consiste à fabriquer les ressources qui permettront de les mettre en œuvre.
Entretenir
Consiste à réviser les ressources à partir des évolutions de la spécialité et des retours d’usage.
Ces travaux se répondent : résoudre un exercice peut révéler une information manquante ; essayer une séquence peut conduire à revoir son rythme. La conception continue donc pendant la production et après les premières utilisations.
Explorer plusieurs réponses au même objectif
L’intérêt de l’assistance ne se limite pas à rédiger plus vite. L’équipe peut lui demander plusieurs activités possibles pour une même capacité : analyser un cas, conduire une simulation ou corriger une proposition erronée. Elle peut ensuite comparer ce que chacune fait réellement travailler.
Pour apprendre à conduire un entretien, un questionnaire peut vérifier des repères. Une simulation permet d’examiner le choix des questions et les relances. Ces activités ont des fonctions différentes. Leur sélection dépend de l’objectif, du public, du temps et des moyens disponibles.
Adapter sans faire disparaître la difficulté utile
L’IA peut aussi proposer une variante pour un autre secteur ou reformuler une consigne. Le concepteur doit distinguer ce qui facilite l’accès à l’exercice de ce qui en change l’exigence.
Simplifier le vocabulaire peut aider un public à comprendre la situation. Fournir directement l’information qu’il devait rechercher peut supprimer une partie de l’apprentissage visé. De même, une vidéo supplémentaire n’est utile que si elle répond à une difficulté identifiée ; changer de média ne garantit pas l’accessibilité.
Choisir parmi les propositions
Lecture Turquoise
Lorsque préparer des propositions devient plus facile, leur comparaison et leur mise à l’épreuve prennent une place importante dans la conception. L’enjeu est de déterminer ce que l’on retient, pourquoi, et dans quelles conditions cela pourra fonctionner.
Cinq moments de conception
Pour chaque moment, ce que l’IA peut apporter et les choix qui restent à l’équipe.
Contribution possible de l’IAChoix à examiner dans l’équipe
- 1
Comprendre le besoin
Synthétiser des échanges et relever les questions ouvertes.
Distinguer les faits, les hypothèses et les difficultés qui ne relèvent pas d’une formation.
- 2
Définir les acquis attendus
Proposer des objectifs et des critères.
Vérifier que la tâche demandée permettra d’observer la capacité annoncée.
- 3
Construire la progression
Préparer plusieurs enchaînements d’activités.
Choisir selon les prérequis, la durée et les occasions d’entraînement.
- 4
Produire et adapter
Ébaucher cas, consignes, corrigés et variantes.
Vérifier le fond et préserver l’objectif dans les adaptations.
- 5
Préparer la révision
Regrouper les retours et proposer des modifications.
Déterminer ce que les observations justifient de changer.
Ce tableau décrit des possibilités d’assistance, pas un fonctionnement établi dans tous les organismes. L’alignement pédagogique désigne la cohérence recherchée entre objectifs, activités et évaluation. Répéter les mêmes mots dans trois documents ne suffit pas à l’établir.
3. Un exemple : apprendre à qualifier une demande
Cas fictif à visée pédagogique ; les activités proposées n’ont pas été testées.
Un organisme prépare une formation pour des commerciaux débutants. Ils doivent apprendre à qualifier une demande avant de proposer une formation à une entreprise.
Première version, préparée avec l’IA
Un exposé sur le questionnementUne fiche de synthèseUn quiz
Ces ressources apportent des repères. Elles ne montrent pas encore comment les participants vont s’entraîner à écouter une réponse, chercher une information manquante ou ajuster leur proposition.
L’équipe repart de ce qui devra être démontré : conduire un échange de qualification, puis justifier une proposition, ou expliquer pourquoi il est trop tôt pour en faire une.
Explorer une demande incomplète
Activité retenueExaminer une demande et préparer les premières questions.
Ce que l’équipe pourra observerLes informations recherchées et la raison de les rechercher.
Ajuster l’entretien
Activité retenueConduire une simulation au cours de laquelle une réponse modifie la situation.
Ce que l’équipe pourra observerL’écoute, les reformulations et les relances.
Proposer une réponse proportionnée
Activité retenuePréparer une proposition ou signaler les points à éclaircir.
Ce que l’équipe pourra observerLe lien entre les informations recueillies et la réponse choisie.
L’IA peut préparer des variantes de demandes et des propositions à critiquer. Le formateur examine si chaque cas contient assez d’informations pour être exploitable et si le corrigé permet d’expliquer les choix attendus. Il peut écarter une variante qui donne trop vite la réponse ou mobilise des connaissances hors du niveau visé.
La fiche de synthèse conserve sa place comme aide à la préparation. Le quiz sert à vérifier certains repères. La simulation ajoute l’entraînement que ces deux ressources ne proposent pas.
Dans cet exemple, la transformation porte sur les occasions de pratiquer, pas sur le volume de documents. Un essai reste nécessaire pour apprécier la clarté des consignes, la durée et les difficultés rencontrées. Le cas illustre un raisonnement de conception ; il ne démontre pas son efficacité.
4. Des ressources plus faciles à produire, un ensemble à entretenir
Une variante de cas entraîne parfois une reprise de son corrigé, de la grille d’évaluation et du guide formateur. Si l’équipe conserve plusieurs versions sans savoir lesquelles sont utilisées, la facilité de production peut devenir une charge de maintenance.
L’assistance peut aider à comparer des versions ou à regrouper les retours de séance. Pour que ce travail soit exploitable, il faut pouvoir retrouver les sources et les relations entre les ressources. Une correction proposée doit ensuite être examinée dans son contexte.
Trois vérifications se complètent :
L’exactitude
Les connaissances, exemples, références et corrigés sont-ils fiables ?
La cohérence
Les activités préparent-elles aux capacités visées, avec des aides adaptées ?
La mise en œuvre
Le public et le formateur disposent-ils du temps, des accès et du matériel nécessaires ?
Ces vérifications peuvent conduire à améliorer une consigne, remplacer un exercice ou retirer un support. Produire moins peut être le bon choix lorsqu’une ressource n’apporte rien à la progression.
Le bénéfice de l’IA s’apprécie donc sur le travail complet : préparation, sélection, vérification, corrections et entretien. Le temps libéré sur une tâche peut servir à éprouver davantage les activités ; cette réaffectation reste un choix d’organisation, pas un effet automatique.
La conception rejoint ici deux autres questions de l’Observatoire : dans quelles conditions l’IA aide-t-elle à apprendre et à devenir autonome ? Et comment évaluer et reconnaître les compétences lorsque l’IA participe au travail ?
5. Ce que cela change pour les métiers
L’assistance peut intervenir dans le travail de plusieurs professionnels. Leurs contributions se complètent, même lorsqu’une seule personne en assume plusieurs.
Ingénieur pédagogique
Ce que l’assistance conduit à examiner
Comparer les activités proposées, organiser leur progression et vérifier la cohérence de l’ensemble.
Responsable pédagogique
Ce que l’assistance conduit à examiner
Coordonner les adaptations des intervenants et décider des révisions à l’échelle du parcours.
Formateur et formatrice
Ce que l’assistance conduit à examiner
Adapter les ressources, essayer les exercices et faire remonter ce qui facilite ou empêche l’apprentissage.
Responsable de l’offre de formation
Ce que l’assistance conduit à examiner
Examiner si les adaptations restent compatibles avec les publics, la promesse et les contraintes de l’offre.
L’évolution ne se résume donc pas à apprendre à générer des supports. Elle invite à développer des capacités de comparaison, de vérification et d’expérimentation, tout en maintenant l’expertise de la spécialité enseignée.
6. Par où commencer dans votre organisme ?
Une séquence existante permet de confronter l’assistance à un travail connu, sans engager la refonte de tout un catalogue.
- 1
Préciser la capacité visée
Que devra savoir faire le participant, et avec quelles aides ?
- 2
Examiner l’entraînement et l’évaluation
Où cette capacité est-elle travaillée et que pourra-t-on réellement observer ?
- 3
Choisir une contribution limitée de l’IA
Une variante de cas, une consigne reformulée ou une autre activité possible.
- 4
Vérifier puis essayer
Résoudre l’exercice, contrôler le corrigé et observer son utilisation auprès du public.
- 5
Comparer le travail complet
Relever le temps mobilisé, les corrections, les difficultés de mise en œuvre et les éléments observés chez les participants.
Cette démarche est une proposition d’essai. Elle permet de poser une question précise : l’assistance a-t-elle seulement accéléré la fabrication, ou a-t-elle aussi aidé l’équipe à améliorer les situations proposées ? Les observations recueillies permettront de décider quoi conserver et quoi reprendre, sans attribuer d’emblée tout changement à l’IA.
Questions fréquentes
L’IA peut-elle concevoir une formation complète ?
Elle peut proposer une architecture et préparer des ressources pour l’ensemble d’une formation. La cohérence du dispositif reste à examiner à partir du besoin, du public, des activités et des conditions de réalisation. Des documents complets ne démontrent pas que la formation fait apprendre.
Quelle tâche lui confier pour un premier essai ?
Une contribution délimitée sur une séquence connue : préparer une variante d’exercice, reformuler une consigne ou proposer une activité différente. Le formateur doit pouvoir vérifier le résultat et expliquer ce que la modification apporte à l’objectif visé.
Un quiz suffit-il à évaluer une compétence ?
Cela dépend de la capacité et des questions. Un quiz peut vérifier certains repères ou raisonnements. Reconnaître une définition ne permet pas, à lui seul, d’établir qu’une personne sait conduire une activité professionnelle complexe.
Adapter une ressource revient-il à personnaliser l’apprentissage ?
Une variante offre une possibilité d’adaptation. Sa pertinence dépend des besoins du public, du niveau de guidage et de l’activité réellement provoquée. Changer le vocabulaire ou le secteur d’un cas ne suffit pas à démontrer une meilleure progression.
Comment savoir si l’IA réduit le travail de conception ?
Comparer des périmètres suffisamment proches et prendre en compte la préparation, la sélection, les vérifications, les corrections et la maintenance. Examiner séparément le temps mobilisé, la qualité des ressources et les apprentissages : l’amélioration d’un indicateur ne prouve pas celle des autres.
Sources et actualisation
- S1Palak Roy, Helen Poet, Ruth Staunton, Katherine Aston et David Thomas, NFER, ChatGPT in Lesson Preparation: A Teacher Choices Trial, 12 décembre 2024. Rapport d’évaluation pour l’EEF et la Hg Foundation. Essai sur la préparation de cours de sciences dans le secondaire anglais ; résultat circonscrit à ce travail et à ce public.
- S2Carnegie Mellon University, Eberly Center, Align Assessments with Objectives. Recommandations sur les relations entre objectifs, activités et évaluation ; date éditoriale non établie. Ce texte ne mesure pas les effets de l’IA.
- S3CNIL, Les questions-réponses sur l’utilisation d’un système d’IA générative, 18 juillet 2024. Repères sur les possibilités, les limites et l’encadrement des usages.
Portée
Le Regard et les implications pour les organismes constituent une analyse Turquoise. Le cas est fictif. Les sources retenues n’établissent pas de gain net de conception ni d’amélioration des apprentissages dans les OF français.
Auteur : Alan Calloc’h, Turquoise Academy.
Publié le : à renseigner depuis le CMS.
Mis à jour le : à renseigner selon l’historique des modifications publiées.
Version proposée : V0.2. Dernier examen documentaire : 27 octobre 2026. Prochain réexamen proposé : 27 janvier 2027, ou plus tôt en cas d’évolution déterminante.
