Comment les responsables L&D et les DRH devraient aborder l'IA aujourd'hui

Le terme « IA » est aujourd'hui employé à tout bout de champ. Quand nous avons commencé à nous enthousiasmer pour elle en 2022, les gens se répartissaient en gros en deux camps : ceux qui n'y toucheraient pas même avec des pincettes et ceux qui cherchaient à comprendre comment elle s'intégrerait au monde de l'entreprise. Aujourd'hui, la plupart d'entre nous ont rejoint le second camp, surtout parce qu'il existe désormais des applications réelles et concrètes de l'IA dans la formation et le développement. Voici mon point de vue sur l'étape où vous devriez en être.

Adaptez la solution au problème

Avant de vous lancer dans la lecture d'articles, le visionnage de vidéos et l'achat de cours en ligne, mon conseil est de réfléchir de façon critique à vos besoins et à vos problèmes spécifiques. Concentrez-vous sur les tâches qui demandent beaucoup de traitement manuel de données ou de répétition. Par exemple : la gestion des rapports de complétion, la création de contenu, les longues sessions de formation en présentiel, et le dépouillement des évaluations ou des réponses aux enquêtes. Le temps que vous consacrez à ces tâches varie bien sûr selon la taille et le type de l'organisation, mais ce sont en général les domaines où l'IA peut avoir le plus d'impact.

Une fois la tâche et le besoin déterminés, renseignez-vous sur les entreprises ou les technologies qui répondent à ce problème. Une foule de start-up innovent à toute vitesse dans chacun de ces domaines, et seraient ravies de partager des études de cas et leur savoir-faire. C'est un excellent endroit pour apprendre.

Chez Attensi, nous utilisons l'IA générative pour accélérer la création de contenu. Concrètement, notre outil de création de contenu ingère des PDF et des supports de formation, puis les convertit en modules d'apprentissage courts qui allient une gamification riche et une formation par scénarios. Cela peut réduire considérablement le temps nécessaire pour concevoir des contenus e-learning sur mesure et engageants.

Anticipez vos futurs recrutements

J'ai récemment discuté avec un responsable L&D d'un hôtel, après lui avoir présenté notre gamme d'outils d'IA. Plutôt que de me demander comment cela fonctionnerait exactement pour son entreprise, il m'a interrogé sur le recrutement.

« Quelles compétences dois-je chercher dans les CV quand je recrute, pour être sûr que nous tirerons le meilleur parti de l'IA ? »

Je pense que c'est l'exemple parfait de l'état d'esprit que le monde de la L&D devrait avoir pour se prémunir contre les changements à venir. Pour l'illustrer, pensez à ce que contenait la rubrique compétences d'un CV il y a 15 ans. Il était très apprécié de voir une nouvelle recrue maîtriser Excel, PowerPoint et la suite Adobe. Au fond, ce sont des outils de productivité qui rendent (rendaient) les tâches plus efficaces.

Pour la prochaine génération de recrutements, nous devrions chercher à faire entrer des personnes à l'aise pour enrichir leurs flux de travail avec des outils d'IA. Commencez à repérer les CV dont les compétences mentionnent la rédaction de prompts, GPT et l'IA générative. Et n'hésitez pas à les interroger sur leur expérience passée avec des outils similaires.

Dans mon cas, par exemple, je construis sans cesse des présentations et des exemples pour illustrer comment notre produit serait adapté à un client donné. J'utilise un outil appelé Midjourney pour générer des images de haute qualité à partir de prompts précis et de documents de référence. C'est plus professionnel, et cela me fait gagner énormément de temps par rapport à l'alternative.

Restez à la pointe des tendances

Veillez à rester à la pointe des dernières tendances. Cela vous aidera à distinguer les vraies entreprises d'IA de celles qui sont à la traîne. L'un des développements les plus passionnants est l'IA agentique. C'est un nouveau saut de complexité qui rendra les grands modèles de langage plus autonomes et plus efficaces, avec moins de supervision humaine.

Pour comprendre de quoi il s'agit, voyons comment nous interagissons aujourd'hui avec un LLM comme ChatGPT. ChatGPT est un système réactif. Il répond quand l'utilisateur lui adresse une demande. Son interaction se limite à répondre à des questions ou à exécuter des tâches une étape à la fois, à partir d'une instruction directe. Il ne mémorise pas nos préférences et n'apprend pas de nos comportements au fil du temps.

L'IA agentique est une catégorie de systèmes d'intelligence artificielle qui se superpose à un LLM et qui est capable d'apprendre au fil des interactions répétées et de traiter des tâches plus complexes avec moins de supervision humaine. Les bénéfices peuvent se manifester de différentes façons. Le déclic ne s'est produit pour moi qu'en regardant des exemples précis. Imaginons que vous vouliez utiliser l'IA pour réserver des vacances...

• ChatGPT peut proposer un plan de voyage à partir des informations de l'utilisateur, mais ne gérera pas de lui-même les réservations et ne suivra pas les changements apportés au plan.
• Une IA agentique à qui l'on demande d'organiser un voyage pourrait réserver de façon autonome les vols et les hôtels, et même mettre à jour l'itinéraire si elle détecte des changements de météo ou de conditions de voyage.

Comment Attensi utilise l'IA agentique

Nous utilisons l'IA agentique pour créer un produit appelé solution de jeu de rôle avec l'IA. C'est un outil de conversation propulsé par l'IA qui permet de s'entraîner à des conversations de management difficiles, à des négociations ou à des techniques de vente.

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En résumé, elle rend l'interaction avec un LLM plus réaliste et plus humaine.

Ce n'est pas comme utiliser Siri ou ChatGPT. Il s'agit plutôt d'une vraie conversation à double sens avec un avatar propulsé par l'IA, fondé sur des récits, des personnages et des intrigues précis.

Pour l'illustrer, pensez à la façon dont vous conversez normalement avec une vraie personne. Sa manière de vous répondre et d'échanger avec vous repose pour l'essentiel sur deux choses :

1. Ses connaissances – tout ce qu'elle a appris sur la langue, les mots, le sens des affaires, les objectifs à atteindre, etc.
2. Son caractère – il détermine la façon dont elle vous transmet ces connaissances. Est-elle introvertie ou extravertie ? Agressive ou passive, etc.

GPT-4 alimente la composante « connaissances ». Les excellentes équipes d'OpenAI ont entraîné leur LLM sur les informations du monde entier. Il existe une infinité de combinaisons de mots, de réponses et d'expériences que des prompts précis permettent de faire émerger.

Pour l'élément « caractère », il faut un moyen d'indiquer à un LLM comment formuler ses réponses pour qu'elles paraissent humaines. C'est la couche agentique, et c'est ce qu'Attensi a construit. Nous l'utilisons pour analyser les propos prononcés par l'utilisateur, puis déterminer la meilleure réponse du LLM tout en restant dans les limites d'un personnage et d'un récit donnés. Ce format donne aussi de la continuité à la conversation : chaque échange s'appuie sur le précédent, au lieu de sessions isolées.

Voici un lien vers la page de la solution de jeu de rôle avec l'IA si vous voulez la découvrir.

Merci de votre lecture !