Améliorer l'eLearning d'entreprise avec l'IA générative

Les projets d'eLearning d'entreprise sont parfois ce qu'il faut à votre entreprise pour augmenter son chiffre d'affaires. Toutefois, leur planification et leur déploiement peuvent également s'avérer coûteux, en particulier si les concepteurs commettent des erreurs. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les solutions d'eLearning d'entreprise peuvent être coûteuses. La première est l'investissement initial. Si un lieu de travail n'a pas de plateforme ni de solutions d'eLearning en place, leur achat peut être cher (et peut inclure des frais d'accès continu). Créer du contenu d'eLearning de haute qualité coûte souvent cher. Les formateurs et experts en eLearning constituent un autre poste de dépenses. Même si le support n'est développé ou enregistré qu'une seule fois, ce travail devra tout de même être payé. Cela s'applique que le formateur soit un fournisseur externe ou un employé interne. Les employés internes reçoivent un salaire ou un tarif horaire. Le temps que les employés consacrent à la formation d'entreprise constitue un autre facteur de coûts. Ce temps est généralement considéré comme une perte par rapport au temps que l'employé pourrait passer à travailler, et ainsi à contribuer au RSI. Le dernier coût potentiel est la mise à jour des supports d'eLearning d'entreprise. Il est parfois nécessaire de mettre à jour le cours afin de tenir compte des nouveaux clients, réglementations, procédures, etc.

Cependant, l'IA générative permet précisément aux employeurs d'adresser ces coûts. Les organisations peuvent utiliser des outils d'IA de 3 façons pour réduire les coûts et assurer un RSI maximal pour leurs projets d'eLearning d'entreprise. Lisez le blog pour en savoir plus.

N° 1 : Définir le périmètre et le budget des projets d'eLearning d'entreprise

Ces informations permettent aux organisations de planifier stratégiquement et d'allouer des ressources aux éléments les plus critiques d'une initiative eLearning d'entreprise. Elles peuvent également permettre de s'assurer que l'entreprise embauche des concepteurs de cours ou achète des plateformes d'eLearning dans le respect de son budget. Enfin, les organisations peuvent suivre le nombre d'heures consacré à chaque étape du processus, ce qui évite que l'élaboration et la présentation du cours ne prennent trop de temps et n'augmentent les coûts.

N° 2 Simplifier la création de contenu pour l'eLearning en entreprise

La création de contenu est une partie essentielle des projets d'eLearning d'entreprise. C'est également l'un des postes de coûts les plus importants en termes de main-d'œuvre. Avec les outils d'IA générative, l'automatisation peut rendre la création de contenu plus efficace et nécessiter moins de supervision ou de révision humaine. Les coûts sont alors considérablement réduits. Lorsqu'on leur fournit des supports de référence, les grands modèles de langage (LLM) peuvent rédiger et structurer le contenu, afin qu'il paraisse cohérent pour les participants. Et surtout, il peut le faire beaucoup plus vite que les humains.

L'IA peut réduire les coûts liés à la création de contenu et augmenter le RSI grâce à sa capacité à adapter le ton et le niveau de contenu pour les participants potentiels. Les employeurs peuvent utiliser l'IA pour créer du contenu dans un ton plus académique ou plus complexe, ou du contenu simplifié pour les participants d'un niveau moins élevé ou maîtrisant moins bien le contenu. Les employeurs peuvent facilement créer du contenu attrayant pour différentes typologies de participants. Ils peuvent même utiliser l'IA pour analyser les performances et les scores de participants antérieurs, ce qui aide à développer des profils plus ciblés et plus précis.

L'IA peut également réduire les coûts et améliorer la valeur de la création de contenu grâce à la traduction et à la localisation. Si des employés parlent d'autres langues que l'anglais, l'entreprise pourra augmenter son RSI en mettant également à leur disposition le contenu d'eLearning. L'IA peut être utile dans la traduction et la localisation, ce qui la rend beaucoup plus efficace qu'un seul traducteur humain. Elle peut fortement réduire les coûts de traduction et de localisation.

Enfin, l'IA peut être utile pour les mises à jour, et aider ainsi les employeurs à améliorer le RSI et à réduire les coûts liés à leur contenu d'eLearning. Les cours d'eLearning les plus efficaces répondent aux besoins actuels de l'organisation. Les employés doivent peut-être se familiariser avec de nouveaux produits ou services. Ou peut-être doivent-ils être formés sur les dernières informations en matière de conformité. L'IA peut aider une organisation à mettre à jour rapidement et efficacement les supports d'eLearning ou à en générer de nouveaux.

N° 3 Générer une analytique sur les participants pour les initiatives d'eLearning d'entreprise

La génération d'analytique sur les participants constitue un moyen puissant d'augmenter le RSI sur les cours d'eLearning. Il est difficile d'améliorer les résultats d'apprentissage pour la formation et l'éducation des employés si l'on ne dispose pas d'une vue d'ensemble des réussites et des échecs.

Ces informations facilitent le développement de contenu et de méthodes de présentation pour garantir des initiatives d'eLearning réussies. Elles favorisent également la réalisation d'économies, le budget pouvant être réattribué à la conception et à la présentation de la formation, là où l'impact est le plus grand.

L'IA n'est pas utile qu'à un niveau général. La technologie peut également aider à mettre à jour et à orienter les supports de cours pour des participants ou des types de participants spécifiques. Ceci permet de s'assurer que chacun bénéficiera d'un parcours d'apprentissage plus personnalisé, et donc plus efficace. L'analytique sur les participants peut également montrer les points sur lesquels les participants sont le plus susceptibles d'avoir des difficultés ou d'avoir besoin de supports supplémentaires, de questionnaires ou du soutien des formateurs.

Enfin, l'IA peut fournir des données plus détaillées sur les performances des participants et des formateurs. Les participants peuvent utiliser ces données pour alimenter l'apprentissage autonome et améliorer leurs points faibles, s'appuyer sur leurs points forts et renforcer leur confiance. Les formateurs peuvent s'appuyer sur les signes précurseurs de difficultés pour intervenir et les aider à rattraper leur retard. L'IA peut également formuler des recommandations détaillées pour améliorer la maîtrise des thèmes.

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