

Dans un contexte de transformation digitale, les nouvelles technologies occupent une place de plus en importante dans le parcours de formation des employés. Depuis peu, la Réalité Virtuelle (VR) révolutionne la façon dont les professionnels se forment, depuis leur onboarding jusqu’à l’acquisition de nouvelles compétences.
La VR permet de s’immerger complètement dans un monde virtuel interactif, grâce à un casque de Réalité Virtuelle. Ce monde virtuel peut être réalisé en 3D - à la façon d’un jeu vidéo - où en Vidéo 360° grâce à une caméra sphérique qui vient filmer l’environnement dans son ensemble. Les deux formats permettent de vivre des situations concrètes, d’apprendre et de mettre en pratique ses connaissances. Cela est possible par la réalisation de gestes métiers à l’aide des manettes ou par la progression à travers un scénario conditionnel, dont l’issue dépend des choix de l’utilisateur. De par son aspect pratique et concret, il est possible de couvrir l’ensemble des besoins métier de la plupart des secteurs d’activité : sécurité, soft skills, management, gestion de crise, industrie, vente, relation client, etc.
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La réforme de la formation professionnelle couvre différents enjeux sociaux et économiques, dont le développement des compétences, le financement de la formation dans le cadre du CPF, la formation des jeunes ou encore le développement de la formation en alternance. Le point avec Cyril Parlant, Avocat Expert au sein de FIDAL.
Quelles sont les grandes lignes de la réforme de la formation professionnelle ?
Elle vise à rendre le système plus efficient pour que chaque euro dépensé en formation ait son utilité et contribue au développement de l’employabilité des actifs de manière globale. Pour les entreprises, il s’agit aussi d’une réforme du système de financement. Dorénavant, les entreprises de plus de 50 salariés vont contribuer au financement de la formation dans les plus petites entreprises. Dans ce cadre, la monétisation du CPF est un autre point important soulevé par la réforme. Il a vocation à devenir un instrument du dialogue social et collectif dans les entreprises afin d’atteindre les objectifs de co-construction et de co-financement.
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L’émergence de l’Intelligence Artificielle modifie profondément les compétences exigées par les entreprises. Les business school doivent adapter le contenu des enseignements et la manière même d’enseigner. Eclairage avec Renaud Champion, Directeur des Nouvelles Intelligences et de l’Institut AIM (Artificial Intelligence in Management) emlyon business school.
L’IA au service des nouveaux besoins des individus
et des entreprises


Réinventer l’éducation par l’Intelligence Artificielle (IA) n’est pas une idée neuve : sans remonter très loin, un blog américain spécialisé sur l’enseignement supérieur listait déjà en 2012 les 10 révolutions éducatives induites par l’IA. Sauf que la personnalisation de l’enseignement et l’automatisation de la notation étaient encore de l’ordre de la prospective.
Il est temps de penser au présent, alors que le machine learning, l’analyse de données ou les assistants virtuels font leur apparition concrète dans les processus pédagogiques. Aux Etats-Unis, le professeur Ashok Goel a développé un assistant virtuel capable de répondre aux questions des étudiants. Son nom : Jill Watson (élémentaire, ou presque !). emlyon business school développe de son côté, dans le cadre d’un partenariat mondial signé avec IBM en janvier 2018, un assistant d’employabilité, fondé sur le Big Data : un futur « GPS des compétences », une plateforme pour anticiper les tendances en matière d’emplois et proposer de nouveaux modèles de formations et d’accompagnements.
On pourrait multiplier les exemples. Ce qui est sûr, c’est que l’IA a déjà trois conséquences : elle modifie à moyen terme les compétences exigées par les entreprises. Elle modifie le contenu des enseignements. Elle bouleverse de plus en plus la manière même d’enseigner.
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Les définitions de l’intelligence artificielle sont très nombreuses. Ce sont des techniques qui visent à imiter ou simuler l’intelligence humaine dans des machines. Dans la pratique, des fonctions très isolées de cette intelligence sont traitées. Elles le sont avec des performances qui vont en deçà ou au-delà des capacités humaines.
Les domaines où les machines nous dépassent sont la mémoire et la capacité de calcul. Cela se retrouve dans les fonctions du machine learning appliquées à de gros volumes de données d’entraînement et qui permettent de faire des prévisions chiffrées ou des classifications d’objets divers. Le traitement des images est un autre domaine où l’IA fonctionne très bien. Le deep learning qui s’est développé depuis 2012 permet de repérer des formes et objets dans les images avec une précision et une vitesse qui dépassent maintenant régulièrement les capacités humaines.
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