Comment l'IA révolutionne la formation

Bien former les employés est vital pour une entreprise, la crise actuelle en est d'ailleurs la preuve. La nécessité d'améliorer les aptitudes des employés et d'assurer leur formation continue est primordiale, et se doit d'aller au-delà des approches traditionnelles de la formation.

C'est là qu'intervient l'IA et le machine learning. Ils sont de plus en plus sollicités par les entreprises pour les aider dans leurs stratégies de renforcement des compétences, en déterminant les ensembles des aptitudes, en recommandant et en fournissant des parcours de formation sur le lieu de travail et même en aidant à déterminer le prix à payer pour les compétences acquises.

Avec plus de 345 000 employés et un besoin constant de rester en tête de la courbe technologique, IBM est l'une de ces entreprises qui met l'IA au service de la formation des collaborateurs. « L'obsolescence d'une partie des compétences est désormais de cinq ans », explique Anshul Sheopuri, directeur technologique pour les données et l'IA chez IBM HR, ajoutant que « La moitié de ce que vous apprenez est oubliée ou devient obsolète en cinq ans ».

La demande d'autres capacités spécialisées provenant de domaines qui évoluent rapidement, tels que le cloud computing et l'IA, alimente en grande partie cette compression du cycle de vie des compétences. Par conséquent, trouver un moyen évolutif d'améliorer continuellement celles des employés ne relève pas « d'une bonne chose à faire, mais une nécessité », explique M. Sheopuri.

Anatomie d'une stratégie de formation basée sur l'IA

La première étape de toute stratégie d'amélioration des compétences consiste à identifier les capacités actuelles des employés. Dans le passé, cela impliquait une auto-évaluation des aptitudes. Mais comme le souligne M. Sheopuri, lorsqu'elle a été testée, la précision de cette méthode était d'environ 75 %. « C'est très subjectif et les évaluations deviennent rapidement obsolètes ».

Anshul Sheopuri, directeur de la technologie pour les données et l'IA et les RH, IBM. (Crédit : IBM)

Aujourd'hui, IBM utilise l'IA pour déduire les compétences en analysant 220 millions de documents internes, notamment des CV, des blogs, des articles publiés et des communications d'entreprise. Le système s'appuie sur le propre système d'IA d'IBM, Watson, et il comprend des techniques de traitement du langage naturel, de regroupement et d'apprentissage semi-supervisé.

Nous disons : « Voici les compétences que nous pensons que vous avez, donnez-nous votre avis, et nous constatons que la précision est proche de 90 % », explique Anshul Sheopuri, ajoutant que ces évaluations automatisées sont plus faciles à tenir à jour.

Le système fait également des recommandations basées sur ce que d'autres employés ayant la même formation étudient ensuite, de façon similaire à celle dont les utilisateurs obtiennent des recommandations sur les films à regarder ensuite sur les services de streaming vidéo. « Ce système est utilisé par 98 % des employés d'IBM chaque trimestre », ajoute M. Sheopuri.

La rémunération des employés d'IBM étant liée aux qualités et aptitudes, il existe également un système d'IA qui fait des recommandations salariales aux managers, afin de récompenser les employés qui montent en compétences et de résoudre les problèmes d'inégalités salariales. « C'est une chose importante pour nous », dit M. Sheopuri. « Nous voulons nous assurer que nous sommes très attentifs aux préjugés ». Ce système offre également de la transparence, en fournissant des explications pour ses recommandations afin que les managers disposent de toutes les informations nécessaires pour prendre une décision finale.

En plus des augmentations, les employés reçoivent également des recommandations d'emploi - là encore, alimentées par l'IA. « Il y a des dizaines de milliers de postes toujours ouverts chez IBM », explique-t-il. Selon M. Sheopuri, l'année dernière, environ 200 000 employés d'IBM ont consulté les recommandations d'emploi et des milliers d'entre eux ont obtenu un nouveau poste grâce à ces propositions personnalisées.

Renforcement sur le lieu de travail

Pour la formation proprement dite, IBM s'appuie sur un mélange traditionnel de cours, de matériel d'apprentissage développé en interne et de nouveaux canaux éducatifs décentralisés dont le contenu est créé par d'autres employés. Mais elle s'appuie sur l'IA pour fournir une formation pour certains types d'emplois. Par exemple, dans le domaine des RH, un chatbot peut répondre aux questions relatives aux avantages sociaux, aux régimes dentaires et aux politiques d'accueil.

C'est l'équivalent numérique de la présence d'un employé expérimenté assis sur la chaise d'à côté, prêt à aider si quelqu'un est bloqué. En fait, aider à former les employés en leur fournissant de l'aide juste au moment où ils en ont besoin est l'utilisation la plus courante de l'IA pour l'upskilling, explique Swaminathan Chandrasekaran, responsable de l'architecture du numérique chez KPMG. C'est particulièrement important dans les centres de contact, où les taux d'attrition sont élevés.

Swaminathan Chandrasekaran, responsable de l'architecture du numérique, KPMG. (Crédit : KPMG)

« Les taux d'attrition vont de 18 % pour les petits centres à 40 % pour les plus grands », explique Swaminathan Chandrasekaran. « Le coût du remplacement d'un agent est de 5 000 à 7 000 dollars - sans compter le temps passé au travail pendant lequel il essaie de se perfectionner ». Autre exemple, un agent doit expliquer comment remplacer les batteries d'un MacBook Pro. Un autre agent aurait intérêt à voir les instructions s'afficher à l'écran, prêtes à être consultées. Dans ce cas, l'IA peut déterminer la question de l'appelant et extraire les informations les plus pertinentes de tous les documents – manuels, guides – dont dispose une entreprise.

Ces systèmes peuvent également être utilisés pour fournir des informations à un grand nombre d'employés dans le cadre de leur travail, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de les envoyer en formation lorsque, par exemple, un nouveau produit est lancé.

KPMG, par exemple, a récemment dû former ses employés aux changements apportés au système de taux interbancaire offert à Londres (LIBOR). KPMG a utilisé l'IA pour lire les contrats, dans tous les formats, et en extraire les références aux taux bancaires et autres termes spécifiques au LIBOR, puis les pousser dans les flux de travail des employés. Les systèmes sont également formés par des experts en la matière afin de fournir une assistance supplémentaire aux employés.

Selon M. Chandrasekaran, ce mode de développement convient à la génération qui arrive sur le marché du travail, où il n'est plus possible de dire seulement « suivez ce programme de formation de six semaines, puis revenez et faites le travail ».

Assistants virtuels en mode formateur permanent

L'augmentation de l'IA sur le lieu de travail laisse présager un avenir où chaque employé, où qu'il soit, aura son propre assistant personnel pour l'aider à devenir compétent dans son travail, explique Swaminathan Chandrasekaran. « C'est comme avoir un coach personnel alimenté par l'IA », ajoute-t-il.

L'idée n'est pas nouvelle. Il y a vingt ans, Microsoft a essayé de faire en sorte que tout le monde apprenne de Clippy, son assistant Office. Cela avait fait un mauvais buzz. Les gens l'ont tellement détesté qu'en 2010, Clippy a figuré sur la liste des pires inventions de tous les temps du magazine Time. Mais cette fois-ci, c'est différent, explique ce responsable chez KPMG.

Les entreprises disposent désormais d'une reconnaissance linguistique et vocale, d'une technologie d'analyse des sentiments et de moteurs de recommandation raisonnablement fiables. Et avec la numérisation, elles disposent désormais des données nécessaires pour former ces systèmes en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise.

Les entreprises doivent également s'assurer qu'elles disposent d'un mécanisme de retour d'information pour continuer à former et à améliorer le système. « Lorsque vous construisez des applications traditionnelles, le meilleur jour est le premier jour, car tout fonctionne et les problèmes surviennent plus tard », explique M. Chandrasekaran, répliquant qu'avec « l'IA, le premier jour est le pire jour. Les entreprises doivent être préparées aux premières itérations. »

L'apprentissage par microdose

Carmen Fontana, membre de l'IEEE et responsable du cloud et des technologies émergentes chez Centric Consulting, appelle l'approche de la formation basée sur l'IA le « microdosage ».

Carmen Fontana, responsable de la pratique du cloud et des technologies émergentes, Centric Consulting. (Crédit : Centric Consulting)

« Nous n'aimons pas nous asseoir dans une classe pendant 40 heures par semaine pour apprendre quelque chose », dit-elle. « Avec l'IA, vous pouvez le faire par petits morceaux, avec de petites sollicitations, sur le moment - c'est donc opportun et facile à absorber. »

Chez Centric, Mme. Fontana elle-même est à la fois créatrice et consommatrice de ce type de formation. « En fait, je crée du contenu basé sur mon domaine de pratique afin que les personnes extérieures à mon domaine puissent comprendre ce que nous faisons », dit-elle. « C'est moins de travail pour moi, et au lieu d'avoir des cours de formation formels sur ce que fait mon équipe, je peux mettre ce contenu en ligne et les gens peuvent obtenir ces microdoses. »

L'entreprise dispose également d'un moteur de recommandation et peut créer des parcours de formation pour les employés. Mme. Fontana elle-même a récemment appris les valeurs et la culture de son entreprise. « C'est toujours embarrassant quand vous êtes ici depuis neuf ans », dit-elle. « Mais il n'y avait pas cette formation quand j'ai commencé, alors j'ai voulu y revenir et comprendre comment nous nous positionnons dans nos valeurs et notre culture. »

Risques potentiels de la formation basée sur l'IA

Kamlesh Mhashilkar, responsable des données et de l'analytique chez Tata Consultancy Services, voit l'IA servir pour le renforcement des compétences en fonction du contexte, pour identifier les employés qui bénéficieraient d'un cours ou d'une conférence en particulier, et pour des plans éducatifs personnalisés pour des sujets individuels.

Kamlesh Mhashilkar, responsable de la pratique des données et de l'analytique, Tata Consultancy Services. (Crédit : Tata Consultancy Services)

Plus récemment, l'IA est devenue utile pour aider à surveiller les examens. Au bon vieux temps, les gens devaient se rendre physiquement dans des centres pour passer des examens de certification. « Avec le Covid-19, l'IA a vraiment aidé à la surveillance automatique, à l'autosurveillance ou à la double surveillance », explique M. Mhashilkar. « Si la personne bouge continuellement les yeux ici ou là - est-ce qu'elle passe vraiment l'examen ou essaie-t-elle de frauder ? »

Certaines écoles utilisent déjà l'IA pour noter les copies des étudiants - et se font une mauvaise publicité lorsque cela ne se passe pas bien. « Il y a eu un retour de bâton en raison de la façon dont elle est mise en œuvre », explique Joseph Tobolski, directeur technique chez Nerdery, une société de conseil en services numériques. « J'ai un peu d'appréhension à ce sujet, en raison de la capacité des biais à introduire des faux négatifs dans le système. »

Joe Tobolski, CTO, Nerdery. (Crédit : Nerdery)

L'utilisation de l'IA pour transférer les connaissances d'employés expérimentés à de nouveaux employés, ce qui est de plus en plus pertinent pour les industries dont la main-d'œuvre vieillit, comporte également des risques.

M. Tobolski l’a déjà remarqué lorsque des employés ont été chargés d'enseigner leur travail à une société d'externalisation et ont saboté cet enseignement. Avec une machine, cela peut également se produire, aussi simplement qu'un collègue vous donne un mauvais conseil. « Il s'agit de conséquences imprévues. Est-ce que quelqu'un peut en faire un mauvais usage ? Bien sûr et c'est probablement ce qui arrivera », précise Joseph Tobolski.