Littératie en IA pour les collaborateurs : pourquoi la microformation fonctionne
Lorsque des collaborateurs utilisent l'IA dans leur travail, ils n'ont pas besoin de devenir des spécialistes de l'IA.
Ils doivent toutefois comprendre suffisamment bien ce que l'IA peut faire, où se situent les risques et comment l'utiliser de manière responsable.
L'EU AI Act oblige les organisations qui fournissent ou utilisent des systèmes d'IA à prendre des mesures en matière de littératie en IA. Ce que l'article 4 exige concrètement, vous le lisez ici. Le Digital Omnibus a modifié cette obligation mais ne l'a pas supprimée.
La question pratique est donc la suivante : comment transmettre efficacement une quantité limitée de connaissances essentielles à un grand groupe de collaborateurs ?
Pour ce type de connaissances, la microformation convient particulièrement bien.
Microformation : de petites quantités de connaissances, directement utilisables
En matière de littératie en IA, il s'agit pour de nombreux collaborateurs de choses concrètes :
La microformation répartit ces connaissances en modules courts et ciblés.
La recherche sur le microlearning, le terme pédagogique désignant l'apprentissage par petites unités, appuie cette approche. Une revue systématique de quarante études a constaté des effets positifs sur l'acquisition de connaissances, la mémoire, les compétences et la motivation, entre autres.
Cela rend cette forme intéressante lorsque l'IA n'est qu'un élément parmi d'autres du travail quotidien.
Lire n'est pas la même chose qu'apprendre
Publier une politique d'IA sur l'intranet ou demander aux collaborateurs de lire une instruction est simple.
Mais vous ne savez pas encore pour autant ce que la personne a compris et retenu.
La Commission européenne avertit elle aussi que se fier uniquement aux instructions d'utilisation ou demander aux collaborateurs de les lire peut se révéler inefficace.
La littératie en IA est donc plus qu'une case à cocher.
Une formation courte apporte quelque chose de plus : l'information reçoit une structure, les collaborateurs s'y exercent et les erreurs peuvent être corrigées immédiatement.
Les questions d'exercice font la différence
La recherche sur la retrieval practice montre que récupérer activement une connaissance en mémoire peut être plus efficace que relire la même information.
Une méta-analyse a examiné 192 tailles d'effet issues de 122 expériences et de 67 publications, portant au total sur 10 396 participants. L'effet de transfert moyen s'élevait à d = 0,40.
Mais tous les quiz ne se valent pas.
L'effet est plus fort lorsque les questions d'exercice ressemblent à ce que la personne devra réellement savoir faire par la suite et lorsque l'exercice est suffisant. Des questions de connaissances choisies au hasard apportent donc peu.
Prenons un exemple :
Un collaborateur copie des données clients dans un outil d'IA public afin d'en obtenir un résumé. Quel est le risque et que doit-il vérifier au préalable ?
Une telle question amène la personne à appliquer ses connaissances à une situation de travail concrète.
C'est autre chose que de vérifier simplement si une règle a été apprise par cœur.
Pourquoi tout de même un test ?
Un test final n'est pas obligatoire en vertu de l'EU AI Act. Un certificat ne prouve pas non plus qu'une organisation est automatiquement conforme.
Un test a néanmoins de la valeur.
Vous vérifiez si les connaissances les plus importantes ont été comprises et vous pouvez consigner qui a suivi la formation, ce qui a été traité et quel résultat a été obtenu.
Savoir si ces connaissances se traduisent ensuite dans le travail quotidien est une étape suivante. C'est le sujet de la formation en IA au comportement sur le lieu de travail.
La logique devient donc :
transmettre les connaissances → s'exercer → tester → consigner
Cela se fait déjà dans la pratique
Cette approche n'est pas seulement théorique.
Selon le répertoire de la Commission européenne, Hexagon utilise des formations de base courtes d'environ quinze minutes. L'achèvement est suivi et les collaborateurs reçoivent des certificats.
Alteryx propose des connaissances en IA à l'ensemble de l'organisation et y ajoute une formation adaptée aux rôles. Les collaborateurs qui ont accès aux modèles d'IA internes doivent terminer la formation concernée et réussir une évaluation.
Toute organisation qui souhaite déployer la littératie en IA à grande échelle peut ensuite procéder par étapes. Notre guide de la littératie en IA le détaille en cinq phases.
La littératie en IA n'a pas à devenir un grand projet de formation
Tous les collaborateurs n'ont pas besoin de suivre plusieurs jours de formation. Une formation courte en IA peut justement être précieuse lorsque le contenu se limite à ce dont la personne a besoin pour son propre travail.
C'est aussi le principe des formations en littératie en IA d'AIAdopt.
Les modules EU AI Act comptent six leçons, avec deux questions d'exercice après chaque leçon. La formation se termine par un test de dix questions. En cas de réussite, le participant reçoit un certificat mentionnant les objectifs pédagogiques traités et les articles couverts.
La loi ne prescrit pas cette forme.
Mais si, en tant qu'organisation, vous fournissez malgré tout un effort en matière de littératie en IA, il est logique d'opter pour une approche qui transmet des connaissances, fait s'exercer les collaborateurs et vérifie ce qui a été compris.
Vous avez une question sur l'approche au sein de votre organisation ? Contactez-nous.
Sources
AI Literacy - Questions & Answers, Commission européenne
Repository of AI literacy practices, Commission européenne
Transfer of test-enhanced learning: Meta-Analytic Review and Synthesis, Psychological Bulletin
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