Former ses formateurs à l’IA : quelles compétences développer en priorité ?

L’intelligence artificielle transforme progressivement les pratiques des organismes de formation. Création de supports, préparation de séances, génération d’exercices, adaptation des contenus, synthèse de documents : les usages possibles sont nombreux.

Mais former ses formateurs à l’IA ne consiste pas simplement à leur apprendre à utiliser ChatGPT ou un autre outil. L’enjeu est de leur permettre de comprendre ce que l’IA peut réellement apporter, d’identifier ses limites et de l’intégrer dans leurs pratiques sans dégrader la qualité pédagogique.

Alors, quelles compétences développer en priorité ?

1. Comprendre ce que l’IA peut réellement faire

Avant de savoir utiliser un outil, les formateurs doivent comprendre les grands principes de l’intelligence artificielle générative.

Il ne s’agit pas de devenir expert technique. En revanche, il est essentiel de savoir que l’IA :

• génère des réponses à partir de modèles et de données existantes ;
• peut produire des résultats convaincants mais inexacts ;
• ne comprend pas toujours le contexte métier ou pédagogique ;
• peut reproduire des biais présents dans les données utilisées ;
• nécessite une consigne claire et suffisamment précise ;
• ne remplace pas l’expertise et le jugement du formateur.

Cette culture générale permet de mieux utiliser l’IA et d’éviter deux écueils fréquents : lui faire trop confiance ou, au contraire, considérer qu’elle est inutile parce qu’elle ne fournit pas toujours une réponse parfaite du premier coup.

2. Savoir formuler une demande efficace

La qualité d’une réponse dépend en grande partie de la qualité de la demande formulée. Les formateurs doivent donc apprendre à structurer leurs consignes.

Une demande efficace peut préciser :

• le rôle que l’IA doit jouer ;
• le public concerné ;
• le niveau de difficulté attendu ;
• l’objectif pédagogique ;
• le format souhaité ;
• le ton à employer ;
• les contraintes à respecter ;
• les critères permettant d’évaluer la réponse.

Par exemple, une demande vague comme :

Crée un quiz sur la relation client.

produira probablement un résultat générique.

Une demande plus précise pourrait être :

Tu es ingénieur pédagogique. Crée un quiz de 10 questions à choix multiple destiné à des conseillers clientèle débutants. Le quiz doit vérifier leur capacité à identifier les besoins d’un client lors d’un échange téléphonique. Prévois quatre réponses par question, une seule bonne réponse et une explication pour chaque correction. Utilise un niveau de difficulté progressif.

L’objectif n’est pas de mémoriser des formulations toutes faites. Il s’agit surtout d’apprendre à expliciter son besoin et à dialoguer avec l’outil pour améliorer progressivement le résultat.

3. Vérifier et améliorer les contenus générés

L’IA peut faire gagner du temps, mais elle ne garantit pas automatiquement la qualité, l’exactitude ou la pertinence des contenus produits.

Les formateurs doivent être capables de :

• vérifier les informations importantes ;
• repérer les erreurs ou les approximations ;
• identifier les contenus trop génériques ;
• contrôler la cohérence avec les objectifs de la formation ;
• adapter le vocabulaire au niveau des apprenants ;
• supprimer les exemples inadaptés ou artificiels ;
• reformuler les contenus dans leur propre style.

Cette étape de vérification est essentielle. Un support généré par l’IA ne doit pas être utilisé directement sans relecture, en particulier lorsqu’il contient des informations techniques, réglementaires ou métier.

La compétence clé n’est donc pas seulement de savoir demander un contenu à l’IA. C’est aussi de savoir porter un regard critique sur le résultat obtenu.

4. Utiliser l’IA pour concevoir des activités pédagogiques

L’un des usages les plus intéressants pour les formateurs concerne la conception d’activités.

L’IA peut aider à créer une première version de :

• mises en situation ;
• études de cas ;
• jeux de rôle ;
• exercices d’application ;
• questions de révision ;
• quiz ;
• scénarios pédagogiques ;
• activités de découverte ;
• exercices de remédiation.

Elle peut également proposer plusieurs niveaux de difficulté ou adapter une activité à différents profils d’apprenants.

Cependant, le formateur doit conserver la maîtrise de la conception pédagogique. Il doit vérifier que l’activité :

• répond bien à l’objectif visé ;
• correspond au niveau des participants ;
• s’inscrit dans la progression de la formation ;
• mobilise les bonnes compétences ;
• permet une évaluation pertinente ;
• reste réaliste au regard du contexte professionnel.

L’IA peut accélérer la production de variantes et fournir des idées. Elle ne connaît pas nécessairement la réalité du terrain, les contraintes du métier ou les difficultés habituelles des apprenants.

5. Personnaliser les supports et les parcours

L’IA peut également aider les formateurs à adapter leurs contenus.

À partir d’un même support, il est possible de demander :

• une version plus simple ;
• une version plus détaillée ;
• une synthèse ;
• un glossaire ;
• des exemples supplémentaires ;
• une fiche de révision ;
• une activité destinée à un public débutant ;
• une activité destinée à un public avancé ;
• une reformulation plus accessible.

Cette capacité de personnalisation peut être utile lorsque les groupes sont hétérogènes ou lorsque les apprenants ont des besoins différents.

Elle ne doit toutefois pas conduire à automatiser entièrement l’accompagnement. La personnalisation nécessite de comprendre les difficultés réelles des participants et de savoir quelles adaptations sont pertinentes. L’IA peut proposer des pistes, mais le formateur reste responsable du choix final.

6. Protéger les données et respecter la confidentialité

Former les formateurs à l’IA implique également de les sensibiliser aux risques liés aux données.

Ils doivent savoir qu’il est généralement déconseillé de transmettre à un outil d’IA non validé :

• des informations personnelles sur les apprenants ;
• des copies ou productions permettant d’identifier une personne ;
• des données de santé ;
• des informations confidentielles sur une entreprise cliente ;
• des documents internes ;
• des identifiants ou mots de passe ;
• des éléments soumis à une obligation de confidentialité.

Avant de copier un document dans un outil, le formateur doit se demander :

• Quelles données contient-il ?
• Les personnes sont-elles identifiables ?
• L’outil est-il autorisé par l’organisme ?
• Les données sont-elles utilisées pour entraîner le modèle ?
• Une anonymisation est-elle nécessaire ?
• Le traitement respecte-t-il les règles internes de l’organisme ?

Ces réflexes doivent faire partie intégrante de la formation, au même titre que les compétences techniques liées à l’utilisation des outils.

7. Conserver la responsabilité pédagogique

L’IA peut proposer un contenu, une activité ou une progression. Elle ne doit pas prendre seule les décisions pédagogiques.

Le formateur reste responsable :

• du choix des objectifs ;
• de la cohérence du parcours ;
• de la qualité des supports ;
• de l’adaptation au public ;
• de l’interprétation des résultats ;
• de l’accompagnement des apprenants ;
• de l’évaluation des compétences.

Cette responsabilité humaine est particulièrement importante lorsque l’IA est utilisée pour analyser une production, formuler un feedback ou proposer une remédiation.

Le formateur doit être en mesure d’expliquer, de corriger et de contextualiser les réponses de l’outil. L’objectif n’est pas de remplacer son expertise, mais de lui permettre de consacrer davantage de temps aux tâches à forte valeur pédagogique.

8. Partager les bonnes pratiques avec l’équipe

Une formation individuelle ne suffit pas toujours à faire évoluer les pratiques d’un organisme.

Les formateurs doivent pouvoir partager :

• les usages qui fonctionnent ;
• les prompts utiles ;
• les erreurs rencontrées ;
• les outils testés ;
• les règles à respecter ;
• les activités créées ;
• les critères de qualité utilisés.

La création d’une bibliothèque commune de prompts, de modèles et de retours d’expérience peut faciliter l’appropriation de l’IA par l’ensemble de l’équipe.

Cette approche permet également d’éviter que chaque formateur expérimente seul, avec des outils et des méthodes très différents. L’organisme peut ainsi construire progressivement un cadre commun.

Comment organiser une formation efficace pour les formateurs ?

Une formation pertinente ne devrait pas se limiter à une présentation théorique des outils. Elle doit partir des situations de travail réelles des formateurs.

Un parcours peut être organisé en trois étapes.

Étape 1 : comprendre les possibilités et les limites

Cette première phase permet de poser les bases :

• fonctionnement général de l’IA générative ;
• principaux usages dans la formation ;
• risques et limites ;
• confidentialité et données ;
• rôle du formateur.

Étape 2 : expérimenter à partir de cas concrets

Les participants testent ensuite l’IA sur leurs propres besoins :

• création d’une activité ;
• adaptation d’un support ;
• préparation d’une séquence ;
• génération d’un quiz ;
• reformulation d’un contenu ;
• création d’une étude de cas.

Cette phase pratique est essentielle pour transformer les notions vues en compétences directement utilisables.

Étape 3 : construire un cadre commun

Enfin, l’équipe définit les règles et les pratiques à conserver :

• outils autorisés ;
• usages prioritaires ;
• règles de vérification ;
• données à ne pas partager ;
• modalités de partage des ressources ;
• critères permettant d’évaluer la qualité des productions.

La formation devient alors le point de départ d’une véritable démarche d’intégration de l’IA dans l’organisme.

Conclusion

Former ses formateurs à l’IA ne consiste pas à leur apprendre à générer des textes plus rapidement. Il s’agit de développer une nouvelle manière de concevoir, d’adapter et d’animer les formations, tout en conservant la qualité pédagogique et la responsabilité humaine.

Les compétences prioritaires sont donc multiples : comprendre les limites de l’IA, formuler des demandes efficaces, vérifier les résultats, concevoir des activités, personnaliser les supports, protéger les données et partager les bonnes pratiques.

L’enjeu est de permettre aux formateurs de devenir des utilisateurs autonomes, critiques et responsables de l’intelligence artificielle.

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