Entre vous & nous – Ingénierie et scénarios pédagogiques : optimisez-les grâce à l'IA !

À l’ère de l’intelligence artificielle, l’ingénierie pédagogique semble avoir trouvé un allié de taille. Gain de temps, personnalisation des parcours, création de scénarios pédagogiques optimisés… Gaëlle Féchant-Garnier, experte et consultante en pédagogie digitale, nous éclaire sur les apports des IA génératives en formation. Entre méthodes, itération et précautions, découvrez comment exploiter le plein potentiel des algorithmes.

Quels sont, selon vous, les principaux apports de l'IA générative en ingénierie pédagogique ?

Le plus grand apport de l'intelligence artificielle en ingénierie pédagogique – mais c'est le cas pour tous les secteurs, pas seulement en formation – réside dans le gain de temps et l'augmentation de la productivité. Une fois les outils bien maîtrisés, on peut gagner jusqu’à 50 % de temps, ce qui est considérable. Ce résultat ne s’obtient cependant qu’en s’appuyant sur une expertise métier solide, car l’IA, aussi performante soit-elle, reste un outil. Elle ne remplace ni les compétences ni la compréhension humaine. L'IA est un algorithme qui se base sur des probabilités, elle ne « comprend » pas ce qu’elle produit. C’est donc la manière dont l’utilisateur l’exploite qui fait la différence. On parle d'ailleurs d'agent conversationnel pour définir les outils d'IA générative : ce ne sont pas des moteurs de recherche. Pour en tirer le plein potentiel, il faut dialoguer, itérer avec la machine.

Au-delà du gain de temps, l’IA générative se révèle particulièrement utile pour structurer de gros volumes de données issues d’audits, d’enquêtes ou de retours d’expérience, facilitant ainsi la cartographie des compétences nécessaires à une formation. Elle permet de poser les bases de l’architecture pédagogique en proposant des scénarios ou des pistes basées sur des référentiels de compétences existants, et ce, de manière personnalisée selon la cible ou le secteur.

Lorsqu’il s’agit de concevoir l’architecture d’un parcours, l’IA peut générer rapidement plusieurs variantes, en tenant compte des modalités – présentiel, distanciel ou hybride – et en adaptant les parcours à des profils variés. Ce sont des choses qui, manuellement, prennent beaucoup de temps. L'outil peut également recommander l'ordonnancement des objectifs pédagogiques et aider à la planification des programmes de formation. Il suffit de lui transmettre toutes les informations nécessaires, comme les contraintes, les ressources, les agendas, les lieux, le matériel, etc. Enfin, l’IA offre la possibilité de personnaliser les parcours en fonction de tests de positionnement ou d’autres critères spécifiques, pour proposer des formations contextualisées et individualisées.

Et puis, au niveau de la conception, l'IA permet de concevoir les ressources pédagogiques (texte, audio, vidéos, QCM, etc.) bien plus rapidement. J'émets toutefois une réserve, autant pour la conception que pour l'ingénierie : l'expert, c'est celui qui utilise l'IA, ce n'est pas l'IA en elle-même. Si on n'a aucune compétence en pédagogie, ça ne marchera pas.

Qu'est-ce que la scénarisation pédagogique, exactement ?

La scénarisation pédagogique, c’est l’art de concevoir et de structurer un parcours de formation de manière logique, cohérente et progressive, en tenant compte d’un public cible clairement défini. Concrètement, cela revient à créer un véritable storyboard du parcours, étape par étape, pour déterminer non seulement les contenus à transmettre, mais aussi la manière de les enchaîner, de les hiérarchiser et de les présenter.

Prenons l'exemple d'une formation sur la gestion du temps. Une fois les objectifs, la durée, le niveau et le profil des apprenants définis, la première étape va consister à se questionner sur la façon d'introduire la formation : est-ce que l'on démarre par une définition simple du concept, ou bien par une interview d'expert, peut-être un peu décalée, pour capter tout de suite l'attention de l'apprenant ? Et ainsi de suite. Chaque séquence est pensée minutieusement, morceau par morceau. J'aime bien comparer l'ingénierie pédagogique à une partition de musique. Avant d'être jouée, elle a été composée, avec du rythme, un tempo, souvent un refrain, pour créer une habitude sans lasser. De la même manière, une scénarisation pédagogique bien pensée articule les différentes séquences pour créer une expérience qui favorise la mémorisation et le transfert des acquis en situation réelle de travail. L’objectif est d’engager l’apprenant, en trouvant un juste équilibre entre difficulté et simplicité : éviter l’ennui d’un contenu trop facile et la démotivation d’un contenu trop complexe.

Enfin, cette scénarisation repose sur plusieurs piliers : définir des objectifs clairs, segmenter le parcours en modules ou séquences avec des transitions fluides, choisir des méthodes adaptées (présentiel, distanciel, travail collaboratif, autonomie), et prévoir des évaluations en prenant soin d'alterner entre évaluations formatives et sommatives.

Comment, concrètement, utiliser l'IA générative pour construire des scénarios de formation réellement impactants ?

Avant même de solliciter l’outil, je pense qu'il faut prendre le temps d’analyser et de formaliser son propre processus : quelles sont les différentes étapes de votre métier ? C’est selon moi un préalable indispensable pour pouvoir interagir efficacement avec l’IA.

Ensuite, il est essentiel de donner du contexte à l'outil, et de bien structurer ce qu'on lui demande. Lui assigner un rôle, également, par exemple : « tu es ingénieur pédagogique » et une mission « propose une ingénierie pédagogique sur tel thème, pour tel public, sur telle modalité, tel volume horaire, etc. ». Une fois cette première étape réalisée, il faut travailler en itération, en interrogeant l’outil sur ses choix, en ajustant ses propositions, en lui imposant des contraintes, pour continuer à affiner sa réponse.

Et puis, une fois que l'on a une ossature satisfaisante au regard du public cible et des objectifs, il faut reprendre partie par partie pour affiner le résultat final, étape par étape. Cette méthode peut paraître longue, à première vue, mais est tellement plus rapide que de la faire manuellement, en scrollant sur internet pour trouver les informations, en appelant les experts, etc.

On peut également demander à l'IA de générer un calendrier de déploiement en tenant compte des contraintes terrain, et notamment la saisonnalité de l'activité du public cible. Cependant, il faut garder à l’esprit que les IA génératives ont leurs limites, notamment liées à la quantité d’informations qu’ils peuvent gérer dans une même conversation. Il est donc important de structurer et de sauvegarder régulièrement vos échanges, en récapitulant les points essentiels si l’IA perd le fil.

Quels sont les outils d'IA générative que vous utilisez et que vous recommandez ?

J'en utilise plusieurs. J'aime bien tester les différents outils et les mettre en concurrence. Par exemple, j’utilise ChatGPT, que je trouve assez fiable et polyvalent et auquel je suis habitué. Cependant, je ne me limite pas à celui-ci. Whimsical, un outil de mindmapping doté d’une fonction d’IA générative, est également dans ma boîte à outils. À partir d'une idée ou d'un mot, il génère une carte heuristique de manière quasi automatique, ce qui est particulièrement impressionnant.

Un autre outil que je recommande chaudement est NotebookLM de Google. Il est capable de digérer une grande quantité de documents pour en produire des synthèses claires et précises, ce qui est très utile dans le cadre d’ingénieries complexes où l’analyse documentaire est essentielle. Mais il ne s’arrête pas là : il peut transformer du texte en différents formats, comme un podcast simulant une conversation entre deux personnes. Je l'utilise souvent, en complément de Chat GPT.

Pour les créations audiovisuelles, je m’appuie sur des outils comme ElevenLabs, qui est très bon dans la génération de voix, ou Synthesia et D-ID pour la vidéo. Ces derniers sont parfaits pour concevoir des capsules vidéo courtes ou des présentations percutantes. J’aime aussi utiliser des outils plus artistiques comme Runway ou Pika, qui permettent de captiver l’attention avec des visuels originaux. Et si je veux aller plus loin, Suno.ai est idéal pour générer des chansons complètes – paroles, musique et interprétation – dans des styles musicaux variés.

Je tiens tout de même à souligner l’importance de tester différents outils, notamment grâce aux versions gratuites, afin de trouver ceux qui conviennent le mieux à ses propres besoins, parce que ces outils ont un coût non négligeable.

Quelles sont les principales limites et précautions à prendre lorsque l'on utilise l'IA en formation ?

La première, et sans doute la plus importante, concerne la confidentialité des données. Il ne faut jamais partager d’informations sensibles ou confidentielles, qu’elles concernent une entreprise, un client ou un projet en cours. Même en mode privé, il existe un risque que ces données se retrouvent dans les bases des éditeurs.

Ensuite, il faut se méfier des « hallucinations » de l’IA, c’est-à-dire de ses erreurs ou inventions. Elle se trompe régulièrement. Bien sûr, je ne dis pas qu'il faut forcément vérifier chaque mot, mais c'est sur cet aspect de véracité et de cohérence que la maîtrise et la compétence humaine sont indispensables. Si on maîtrise son sujet, on est capable de se rendre compte très rapidement que l'IA se trompe. Il faut également faire attention aux sources données par l'IA, qui peuvent être totalement inventées.

Et puis il y a les biais. Les IA sont entraînées sur d’énormes volumes de données essentiellement anglo-saxonnes, ce qui peut renforcer certains stéréotypes ou limiter la diversité des réponses. Les biais de raisonnement sont aussi à prendre en compte. L'un des problèmes majeurs de l'IA, c'est l'alignement. Elle interprète des données, mais ne « comprend » rien. Il faut donc apprendre à formuler des questions claires et précises pour obtenir des réponses pertinentes.

Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui souhaiterait utiliser l'IA générative en formation pour la première fois ?

Au risque de me répéter un peu, mon premier conseil est de réfléchir en amont à ce que l'on attend de l'IA. Pour ma part, je prends toujours le temps de rédiger mes prompts au brouillon. Cela me permet de m’assurer que j’ai bien intégré tous les éléments nécessaires et que ma demande est correctement structurée. Comme l’a dit un jour Albert Einstein : si ma vie dépendait d’un problème, je passerais 55 minutes à chercher la meilleure question et cinq minutes à y répondre. Avec l'IA, c’est exactement la même logique : tout repose sur la qualité des questions posées.

Ensuite, il me semble nécessaire de s'informer le plus possible sur l'évolution de l'IA. De se former également. Mais surtout, il faut expérimenter : testez, faites des erreurs, ajustez, recommencez.