Contenus pédagogiques : entre stock et flux

Dès 2010, Harold Jarche pointait un déséquilibre structurel dans le monde de la formation : une obsession pour le stock — contenus, modules, catalogues — au détriment du flux — conversations, apprentissage informel, partage.

Online learning can be looked at as either stock or flow. Stock is organized for reference and does not change frequently. Courses are stock. Flow is timely and engaging. Narration of work in social networks is flow. -- Harold Jarche, Perpetual Beta 2022

Longtemps, ces deux logiques ont coexisté sans vraiment se rencontrer, portées par des outils distincts : d'un côté les LMS et les LCMS pour organiser et diffuser le stock, de l'autre les outils collaboratifs pour faire vivre le flux.

L'arrivée de l'IA change profondément la donne, en estompant la frontière entre ces deux mondes.

Dans cet article, je propose de revisiter le paysage des contenus pédagogiques à travers ce prisme. Quatre catégories émergent, formant un système dynamique, dans lequel stock et flux se combinent.

1. Les contenus produits par l'humain

La production de contenus pédagogiques conçus par l'être humain reste un élément clé. Stimulée par les capacités de l'IA générative, elle couvre désormais des besoins que l'on peinait à combler :

• Capter l'expertise métier - L'IA simplifie et accélère la production de contenus par les collaborateurs, par ceux qui possèdent les connaissances clés de l'entreprise, mais n'ont pas nécessairement les compétences de production numérique. C'est un aspect important pour la captation et la transmission des savoirs informels au sein de l'entreprise.

• Miser sur des contenus de qualité - On oublie les modules e-learning un peu vieillots et on se concentre sur des contenus modernes : on soigne la forme, on construit une narration, on transmet des émotions, on embarque l'apprenant dans une expérience d'apprentissage unique, on recherche l'impact. Vidéos bien produites, mini-sites, scénarios interactifs, etc.

L'IA rend ces productions plus accessibles que jamais. L'humain garde la main. Il initie, il conçoit, il contrôle.

Reste à aborder un autre changement majeur : ces contenus ne sont plus seulement destinés à être consommés par des apprenants. Ils deviennent aussi lisibles et exploitables par l'IA.

Cela implique d'incorporer des formats exploitables par l'IA : transcripts vidéo, alternatives en markdown, données structurées, etc.

Le stock n'est plus une fin en soi. Il devient une source pour le flux.

2. Les sources brutes

Documentations techniques, manuels, rapports, bases de connaissances : ces contenus ont toujours existé, mais étaient rarement considérés comme des ressources pédagogiques directes.

Ils constituent un stock latent.

L'IA change leur statut. Elle permet désormais de :

• Les interroger en langage naturel ;
• En extraire des explications contextualisées ;
• Générer résumés, analyses, exemples.

Ce qui était un corpus passif devient un carburant actif du flux pédagogique.

L'enjeu se déplace alors :

• Référencement des sources ;
• Gouvernance des accès ;
• Gestion des droits d'exposition aux IA.

3. La conversation IA

La principale innovation de l'IA en termes de pédagogie est sans doute l'apport de ses capacités conversationnelles. C'est en tout cas la thèse que je défends dans mon précédent article.

Lorsqu'un apprenant échange avec une IA, il ne consulte plus un contenu. Il participe à un flux. Chaque réponse générée est :

• Contextuelle,
• Individualisée,
• Éphémère.

La conversation est un flux, qui constitue un contenu dynamique, généré en temps réel.

Perçues par l'apprenant comme une source de vérité pédagogique, les réponses de l'IA soulèvent toutefois de nouveaux défis :

• On ne peut plus contrôler la qualité a priori.
• Il faut mettre en place des mécanismes de contrôle a posteriori,
• et surtout des boucles de correction.

4. Les contenus générés par l'IA

Certains contenus générés dans le flux ont une valeur durable :

• Une synthèse efficace,
• Une carte conceptuelle pertinente,
• Une illustration bien produite.

Ces contenus peuvent être capturés, stockés et réutilisés. Ils deviennent un flux cristallisé : des fragments issus du flux, que l'on décide de transformer en stock, pour des raisons économiques (limiter la consommation de tokens) ou pour assurer une cohérence pédagogique.

Ce mécanisme introduit une nouvelle logique :

• Détecter les contenus à forte valeur,
• Les valider,
• Les capitaliser,
• Les réinjecter dans le système.

Le stock n'est plus produit uniquement en amont. Il émerge aussi du flux.

Conclusion

Pendant des années, nous avons construit des systèmes séparés :

• Des outils pour gérer le stock (LMS, LCMS)
• Des outils pour animer le flux (réseaux sociaux, collaboration)

Ce découpage n'est plus adapté. Avec l'IA, les deux approches s'entremêlent. Le contenu pédagogique devient un système en mouvement, continuellement créé, interprété, généré, réinjecté.

Le défi n'est plus de produire des contenus, mais de superviser tous les ressorts du système :

• Rendre les contenus humains assimilables par l'IA,
• Maîtriser l'exposition des sources à l'IA,
• Contrôler la qualité de l'IA conversationnelle,
• Capitaliser sur les contenus générés par l'IA.

Ces enjeux vont-ils devenir le nouveau terrain de jeu des LMS/LCMS ? Ou bien une nouvelle génération d'outils va-t-elle voir le jour ?

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