Vers une « datalisation » de la formation professionnelle ?

En quoi l’exploitation de données issues de la formation pourrait améliorer l’efficacité de celle-ci ?

La transformation digitale en marche au sein de l’entreprise induit de nouvelles pratiques et outils en perpétuelles évolutions. La formation, bien souvent débordée par tous ces changements, doit continuer à maintenir et à développer les compétences des collaborateurs. En quoi l’exploitation des données de formation pourrait-elle la servir ? Quels en seraient les enjeux ?

Ce n’est une nouvelle pour personne, la donnée est au cœur des stratégies marketing de la plupart des entreprises. Ce recueil des interactions homme-machine répond à un double enjeu : mieux connaître les utilisateurs pour cibler des offres et services s’adaptant à leurs pratiques mais aussi mieux anticiper leurs pratiques à venir.

En transposant ce principe à la formation professionnelle, on se rend vite compte que la donnée pourrait jouer un rôle essentiel dans la détection, la réponse et l’anticipation des besoins de formation.

Qu’est-ce qu’une « donnée de formation » ?

On pourrait définir une « donnée de formation » par une information collectée lors d’une interaction d’un apprenant avec une modalité de formation quelle qu’elle soit (présentiel connecté, digital learning, Mooc/Spoc, classe virtuelle, etc.).

Cette donnée peut caractériser : les réussites/échecs de l’apprenant, ses motivations, ses attentes, ses forces, ses limites, … Elle peut également caractériser la pédagogie appliquée, la teneur des messages et la modalité en elle-même.

L’objectif de toute donnée de formation est de pouvoir répondre à des objectifs de détection et d’accompagnement personnalisé de l’apprentissage. Pour être exhaustive, une donnée de formation doit également intégrer la notion d’apprentissage collectif, tout comme d’apprentissage informel.

La « donnée de formation » existe-t-elle ?

Tout dispositif digital intègre un recueil de données. Les plateformes de formation (LMS / Learning Management System) sont les premières concernées par le recueil de données de formation. Depuis 20 ans, des données nominatives sont collectées quotidiennement mais on constate qu’elles sont totalement sous-exploitées. Deux facteurs pourraient expliquer cela :

• Elles sont méconnues : on n’utilise ces données uniquement pour gérer de l’administratif – voire très rarement pour des prérequis.
• Elles sont normées par des technologies ne facilitant pas leur exploitation.

La « donnée de formation » peut-elle piloter la formation ?

Le sujet est animé par l’apparition depuis quelques années d’une nouvelle norme : TinCan ou xAPI pour experience API. Cette technologie permet de générer des données de formation sans réelle restriction, ce qui n’était pas le cas de ses prédécesseurs (SCORM et AICC). La promesse est de pouvoir tout enregistrer à tout moment depuis n’importe où. Cependant la question essentielle ne réside pas dans la technologie mais dans la maîtrise de l’utilisation de la technologie. Les questions auxquelles se doivent de répondre les éditeurs et les pédagogues sont :

• Quelles données pertinentes collecter tout en garantissant la protection des données ?
• Comment exploiter efficacement ces données pour améliorer la formation ?

La « donnée de formation » pourrait devenir un outil-clé dans le pilotage de la formation : de l’identification des connaissances à la validation des compétences individuelles et collectives. On pourrait même imaginer qu’elle puisse permettre d’automatiser la détection des besoins d’apprentissage et même adapter l’expérience pédagogique à la perception des apprenants.