L'écart d'application des acquis
Quand l'IA freine l'apprentissage, et comment y remédier
La session | 10h45 – 11h15, Seminar Theatre 4
À World of Learning 2026, Rich Angus d'Attensi se demande ce que devient l'apprentissage quand l'IA supprime la friction, et ce que la L&D peut faire pour combler l'écart entre trouver la réponse et savoir l'utiliser.
L'IA a rendu la recherche d'information presque sans effort. On pose une question, on obtient une réponse, on passe à autre chose. Pour l'essentiel de notre travail, c'est un gain évident.
Mais apprendre n'a jamais consisté à accéder à l'information. Apprendre, c'est faire quelque chose de difficile : se tromper, comprendre pourquoi, recommencer. L'effort n'était pas un défaut du processus. Il était le processus.
Alors, quand on supprime la friction, qu'est-ce qui disparaît avec elle ?
Cette session prend la question au sérieux sans conclure que « l'IA nuit à l'apprentissage » : ce serait paresseux, et ce n'est pas ce que disent les études. La question utile est plutôt de savoir où l'IA accélère réellement l'apprentissage, où elle s'y substitue sans bruit, et comment faire la différence dans vos propres programmes.
Au programme :
- Ce que montre vraiment la recherche. Les données émergentes sur l'IA, la rétention et l'esprit critique, y compris les points où elles ont été surestimées.
- Où l'IA aide et où elle coûte. Le même outil peut accélérer l'apprentissage ou le vider de sa substance, selon l'endroit où vous l'intégrez dans le parcours.
- Combler l'écart. Des méthodes concrètes pour réintroduire une friction productive dans la conception pédagogique, afin que vos équipes n'aient pas seulement la réponse, mais sachent l'utiliser sous pression.
