Du Big data à la Best Formation ?

Le big data au service de la formation (initiale ou professionnelle)… À première vue, difficile à imaginer. Et pourtant, de nombreuses applications ont été pensées et des initiatives commencent à fleurir. De l’échelle du collaborateur à celle de l’entreprise, le big data a sa carte à jouer pour optimiser la montée en compétences. Rue de la formation a fait un tour des possibilités.

D’abord un bref rappel de ce qu’est le big data. Expression née en 1997, et outil aujourd’hui essentiellement utilisé en marketing, sa définition faite par le cabinet Gartner est basée sur les trois V : Volume, Variété et Vélocité de production, de récolte et d‘analyse des données. Elle se complète aujourd’hui de deux V plus opérationnels : la Véracité, autrement dit la qualité des données récoltées, et la Visibilité, pour faciliter l’accès et la recherche parmi cette masse d’informations précieuse. Alors comment ces cinq V peuvent-ils révolutionner la formation ? Réponse en 3 commandements…

Une bonne formation est d’abord identifiée et organisée

À l’échelle de l’entreprise, le big data pourrait permettre d’identifier les besoins en formation des collaborateurs grâce aux données récoltées dans le réseau social de l’entreprise, les emails, questionnaires, compte-rendu d’entretien d’évaluation etc.

Certains cabinets spécialisés dans le big data se servent de ces données récoltées à un niveau mondial pour tenter de définir des règles universelles permettant aux responsables RH d’organiser leurs politiques au mieux. C’est le cas d’un cabinet RH californien qui, grâce à un historique de 15 ans fournit par plus de 20 millions d’utilisateurs, déduit de ses algorithmes que si l’on veut éviter l’absentéisme, il ne faut pas terminer une formation le mardi.

Une bonne formation est une formation personnalisée

L’implication et la motivation des apprenants peuvent être décuplés par la personnalisation de la formation. Le big data entre alors en jeu. Il amasse, compare et catégorise les données des apprenants pour alimenter des analyses prédictives destinées à proposer des parcours de formation qui s’adaptent à l’individu.

L’émergence des outils digitaux comme les MOOC, le mobile learning et les serious games facilite les premières applications d’un tel processus vertueux. Il est assez facile d’y évaluer l’acquisition de la connaissance, le comportement sur la plateforme (assiduité, durée de connexion, moments privilégiés, types d’activités préférées…) et les rythmes d’apprentissage de chacun. La plateforme peut alors, en temps réel, et en fonction des acquis et des lacunes de l’apprenant, lui proposer des modules adaptés ou lui faire répéter un exercice jusqu’à la maitrise d’un sujet. C’est ce qu’on appelle l’adaptative learning.  « Les grandes plates-formes travaillent d’arrache-pied pour analyser comment les gens apprennent, interagissent avec la plate-forme, à quel moment ils se connectent », confirme Antoine Amiel, de LearnAssembly.

Mais attention, le big data n’intervient en aucun cas en remplacement du formateur ! Seul ce dernier est capable de s’intéresser à un comportement d’échec de l’élève et de comprendre pourquoi il se trompe continuellement, ce qu’une machine ne sait pas faire. L’enjeu pour lui est alors d’apprendre à analyser et à utiliser les inputs fournis par le big data pour optimiser ses outils et sa pédagogie en fonction des apprenants. On parle de « tutorat intelligent ».

Une bonne formation est utile à l’entreprise

Autre avantage majeur du big data : rendre qualifiable et quantifiable la montée en compétences. Une cartographie des données réalisée avant et après la formation permet d’évaluer l’acquisition et la mise en œuvre des compétences par le collaborateur dans la réalisation de ses missions. Facile alors d’imaginer l’utilité de de ces informations à l’échelle de l’entreprise : évaluation et optimisation de la politique de formation, justification de la nécessité d’une formation pour telle ou telle fonction,…

Le big data appliqué à la formation n’en est qu’à ses balbutiements. Un programme a été lancé par l’Agence nationale de la recherche dans le cadre du projet Huble, pour lequel chercheurs en informatique et sciences sociales sont réunis afin de définir des bonnes pratiques. Les universités américaines sont de plus en plus nombreuses à tester des solutions à l’instar de l’Arizona State University qui enregistre une baisse de 47% du taux d’abandon de ses cours. Cependant, des freins importants comme la protection des données personnelles et la prise en main du big data par les Directions des Ressources Humaines (80% d’entre elles n’ont jamais utilisé de technologie big data) laissent à penser que de la théorie à la pratique, le chemin sera long.

vendredi 9 décembre 2016