Henri OccreDans un récent article on décrivait comment les IA génératives soutiennent les apprentissages individuels, à condition de suivre nos 9 conseils, en développant son esprit critique. On s’intéresse aujourd’hui aux apprentissages collectifs avec IA. Regardons comment les IA peuvent jouer un rôle facilitateur, en aidant les personnes à mieux apprendre en équipe au travail.
Beaucoup d’équipes sont soumises à une complexité croissante au travail. Un responsable IT me disait récemment : “On doit faire notre boulot et aussi développer de la performance. Et en plus gérer nos clients qui changent d’avis, intégrer la RSE et les critères ESG dans nos processus de travail, par exemple l’éco-conception dans nos projets, travailler en organisations matricielles, etc. Nos équipes reçoivent des flux d’informations massifs et des notifications permanentes. En plus on doit gérer les IA et apprendre à coopérer avec elles : aidez-nous !”
Le fait est que les équipes ont des ressources cognitives limitées. Nos cerveaux sont fatiguables, notre mémoire de travail a ses limites et nos apprentissages, si on veut qu’ils soient solides et durables supposent toujours…du temps et de la méthode.
Et là les IA peuvent apporter une aide intéressante ! On vous donne donc plus bas, 10 conseils pour utiliser l’IA comme un levier au service des apprentissages entre pairs ou en “équipes apprenantes”.
Les apprentissages entre pairs deviennent stratégiques !
Nous évoluons tous dans un monde professionnel VICA : volatile, incertain, complexe et ambigu. Et les métiers, même celui de formateur, se complexifient (j’ai commencé à former en 1988 : la “complexité”, c’était de faire ses polycopiés ou utiliser des fax pour envoyer les programmes, plutôt que des télex ou courriers postaux, bref pas très compliqué…).
Les équipes doivent en plus s’adapter à des changements rapides de technologies, d’organisation, de processus métiers, de réglementations, etc. Bref, les activités de travail deviennent mouvantes et il est parfois difficiles de se “projeter”, au delà de quelques mois.
Dans ce contexte, la performance au travail repose de moins en moins sur l’application de procédures connues. Au contraire, les équipes performantes sont celles qui développent leurs capacités à interpréter collectivement des situations inédites, à résoudre ensemble des problèmes communs et à apprendre de leurs expériences et expérimentations cumulées.
Guy Le Boterf montrait que la coopération était la clé de la compétence “collective” et individuelle dans cet interview, accordée à notre blog. Pour lui, la performance d’une organisation dépend autant de la qualité des coopérations que des compétences individuelles. Il ne suffit pas que chacun soit compétent dans son domaine. Encore faut-il que les membres du collectif sachent partager des informations, coordonner leurs actions, construire des représentations communes et apprendre les uns des autres.
Les “équipes apprenantes” sont celles qui capitalisent leurs compétences grâce à l’expérience partagée dans des vraies situations de travail, à l’observation de pairs, aux interactions sociales (par exemple au briefing ou à la machine à café), aux essais-erreurs, aux feed-back des collègues, aux réflexions communes sur l’action, etc.
Pour en revenir aux apprentissages avec l’IA, l’enjeu n’est donc plus tellement de faire de chaque salarié un expert du prompting, pour apprendre. L’enjeu serait plutôt d’utiliser l’IA pour faciliter les interactions permettant aux professionnels d’apprendre les uns des autres.
L’IA n’est pas près de devenir un pair mais elle peut aider les pairs !
L’IA ne peut pas encore être un pair : elle n’a pas d’existence réelle, n’a aucune conscience, aucune empathie et aucun sentiment d’appartenance et elle ne vit pas la vie des équipes. Même si certains y travaillent, comme Yann Le Cun , ce n’est pas demain la veille que vous prendrez le café avec un “pair” – robot augmenté par IA. Ou que vous ferez copain-copain avec un Androïde, comme le “David” du film Prometheus !
Et puis, dans les entreprises, les savoirs critiques circulent rarement sous la forme de contenus stables et formalisés en digital. Ils évoluent en permanence et se transmettent souvent à travers des échanges informels en réunion, au sein d’un binôme, via un tutorat.
Ils circulent et s’enrichissent aussi dans les retours d’expérience, les analyses d’incidents, les communautés de pratique et les projets collectifs de type “test and learn“. Bref des “rituels” qui échappent largement aux IA, sauf si, comme on le verra plus bas, on se sert de l’IA pour capter les échanges et améliorer ces “rituels de transmissions” entre collègues.
Une bonne partie de l’apprentissage se construit donc dans les interactions au sein d’un “collectif” qui peuvent être optimisés via des approches de type FIT – Formation intégrée au travail (par ex. l’équipe apprenante, l’AFEST, le tutorat-mentorat, les apprentissages entre pairs). L’IA ne remplace pas ces mécanismes. Elle peut en revanche les soutenir.
Dix conseils pour utiliser l’IA au service des apprentissages en équipe ou entre pairs
Maintenant qu’on a remis “l’église au milieu du village”, voyons comment l’IA peut aider les équipes et pairs à apprendre.
Conseil 1 : Utiliser l’IA pour mieux formuler ou clarifier les problèmes
Avant de chercher des solutions, une équipe gagne toujours à clarifier le problème qu’elle cherche réellement à résoudre.
L’IA peut aider à reformuler une situation, identifier des hypothèses explicatives ou faire émerger des questions pertinentes ou des “angles morts” du problème, ceux que l’équipe ne voit pas. L’IA devient alors un outil – support à la résolution collective de problèmes.
Conseil 2 : Faire de l’IA un facilitateur des communautés en ligne
Les communautés en ligne produisent souvent une grande quantité d’infos utiles, qu’il n’est pas toujours facile de retraiter.
L’IA peut aider à synthétiser les discussions, repérer les sujets récurrents, organiser les connaissances produites ou encore identifier dans les discussions, des besoins émergents.
Conseil 3 : Préparer ses revues de pairs avec l’IA
La revue de pairs est particulièrement riche lorsqu’elle porte sur des situations réelles vécues et racontées par les pairs. Mais elle mobilise un animateur, qui ne peut pas non plus faire plusieurs choses en même temps.
L’IA peut préparer des synthèses, identifier des points de convergence ou produire des questions d’analyse qui enrichiront ensuite les échanges entre professionnels.
Si vous êtes intéressé par les méthodes et techniques de formation en situation de travail ou intégrée au travail, contactez-nous, nous avons de nombreux outils simples, par exemple pour animer de manière efficace une revue de pairs. Pour en parler : formation@c-campus.fr
Conseil 4 : Confronter systématiquement l’IA et le réel
Une réponse générée par une IA n’est jamais la réalité, c’est une “probabilité” de réalité, décontextualisée du réel. Prenons l’exemple de l’imagerie médicale : quand une IA est meilleure que les équipes humaines pluri-disciplinaires pour interpréter l’image, elle n’a pour autant aucun savoir-être, discernement (elle ne sait même pas ce qu’elle analyse, vu qu’elle n’a pas de corps) et n’a aucune capacité empathique intrinsèque pour annoncer le résultat au patient.
Les équipes ont intérêt à confronter les analyses et pronostics proposés par l’IA ! Au profil et contexte des malades et des familles, dans l’exemple ci-dessus ! Ça n’est pas la même chose d’annoncer un pronostic à un vieil homme isolé de 92 ans, qu’à une jeune femme de 19 ans, entourée par ses parents !
C’est dans cette confrontation IA-humain que peuvent se construire des apprentissages intéressants.
Conseil 5 : Faciliter la transmission des savoirs d’expérience
De nombreux experts internes possèdent des connaissances tacites, difficiles à formaliser ou vulgariser et donc pas évidentes à transmettre “brute de fonderie” à des collègues.
L’IA peut aider à transformer des récits d’expérience, des entretiens d’explicitation ou des compte-rendus d’observation et d’auto-confrontation, en ressources pédagogiques utiles aux autres membres de l’équipe.
Conseil 6 : Exploiter pédagogiquement, les erreurs, les incidents et imprévus
Les incidents, erreurs ou situations atypiques constituent souvent d’excellentes occasions d’apprentissage, ne fut-ce qu’apprendre à ne pas les refaire.
L’IA peut aider à structurer les analyses d’incidents (en les guidant par un questionnement ouvert), produire des synthèses des échanges entre collègues sur les causes ou mettre en évidence certains facteurs contributifs auxquels l’équipe ne pense pas spontanément.
Conseil 7 : Partager les raisonnements au travail
Les procédures expliquent ce qu’il faut faire. Des membres de l’équipe peuvent aussi raconter leurs réussites (ou échecs) et partager des enseignements. Les raisonnements expliquent pourquoi et comment agir dans des situations complexes ou délicates.
L’IA peut contribuer à faire expliciter les démarches de raisonnement utilisées par les professionnels les plus expérimentés ou talentueux. Cette démarche outillée par l’IA permet par exemple de bâtir et partager des référentiels de meilleures pratiques avec en bonus les “raisonnements gagnants” , captés par IA.
Conseil 8 : Exploiter la “Voix des clients”
Les retours clients constituent une source précieuse d’apprentissage. Chez C-Campus, on possède une méthode pour exploiter pédagogiquement, au niveau d’une équipe, les verbatims et “voix” de ses clients (méthode qu’on a donc appelé tout simplement “la voix des clients”).
L’IA permet aujourd’hui d’analyser rapidement de grands volumes de verbatims et d’en extraire des enseignements et indications utiles pour les équipes, sur ce qu’il faudrait traiter comme demande ou attente, plus ou moins exprimée explicitement.
Conseil 9 : Soutenir les plans d’action et le “transfert pédagogique”
De nombreuses équipes produisent des idées intéressantes par la créativité ou le brainstorming, qui peinent ensuite à se traduire en actions.
L’IA peut aider à suivre les engagements, constituer un vrai plan d’actions, rappeler les échéances, synthétiser les progrès réalisés ou au niveau d’un collectif, alimenter les démarches de type plan 333 (le plan 333 est une technique d’apprentissage et de mise en action d’une équipe, que nous utilisons chez C-Campus, souvent à la suite d’une “voix des clients”)
Conseil 10 : Utiliser l’IA comme “partenaire réflexif”
L’un des usages consiste à utiliser l’IA comme support de questionnement réflexif. À condition de bien “briefer” l’IA et de “l’autoriser” dans le prompt à nous signaler ce qu’elle repère comme biais cognitifs et angles morts de notre réflexivité. Au niveau d’une équipe de 10 : l’IA peut par exemple jouer le rôle du 11ème homme (ou femme), chargé de dépister les failles dans les raisonnements ou de challenger le groupe !
Elle peut ainsi aider à préparer un débriefing, relancer une réflexion ou synthétiser des échanges. Mais attention : la définition du problème, la compréhension du contexte, le discernement, l’analyse, les décisions et les arbitrages restent l’apanage des humains.
Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur les méthodes d’apprentissages en équipe, notamment celles qui s’appuient sur la réflexivité et la pairagogie, contactez-nous. C-Campus, c’est aussi et toujours le spécialiste de l’AFEST : vous pouvez vous former et devenir “référent AFEST” chez nous. Nous ouvrons une session en septembre et une en octobre : formation@c-campus.fr
