5 tendances du learning en 2026

Au lendemain de Learning technologies, il est intéressant de prendre un temps de recul et d'analyser les évolutions du monde de la formation. C’est un monde où l’intelligence artificielle vient compléter un retour à la formation collaborative, où l’on subit la double injonction d’un rétrécissement du temps et de la nécessité de prendre le temps d’apprendre. En toile de fond, l’importance de mesurer les résultats de ses actions.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU CRIBLE DES RETOURS D’EXPERIENCE

Cela ne sera une surprise pour personne, l’IA est dans les esprits de tous les acteurs du L&D. Elle intervient à toutes les étapes de la formation : élaboration et pilotage du plan de développement des compétences, design des formations, en co-animation, en tant que modalité d’apprentissage, et pour l’évaluation des dispositifs.
L’intelligence Artificielle permet également la personnalisation des apprentissages, notamment pour les formations asynchrones, et les plateformes LMS s’en sont emparées pour créer des parcours apprenants ciblés.
Après une année 2025 d’appropriation, l’IA passe au crible des retours d’expérience. Les équipes learning ont lancé leurs premières expérimentations, principalement pour la production et le design de contenu.
Le sujet n’est donc plus, pour les directions du learning de savoir si on utilise l’intelligence artificielle, mais comment on l’utilise bien. Elle représente un vrai gain de temps sur la production de contenu, à condition de l’utiliser à bon escient. Le rôle du concepteur pédagogique devient essentiel pour apporter une intention pédagogique à l’IA et éviter de tomber dans le piège des contenus « lisses », génériques et sans ancrage métier. La qualité pédagogique doit continuer à primer sur la productivité.

En 2026, c’est le coach IA qui prend le devant de la scène. Sa force est qu’il permet à l’apprenant de s’entraîner à son rythme, dans un environnement sécurisé, sans jugement.
L’Intelligence artificielle, outil de simulation permet d’apprendre en travaillant, au poste de travail, avec elle, travailler c’est apprendre et apprendre c’est travailler. L’arrivée de l’IA représente donc la mise en place d'une collaboration homme-machine où l’humain doit apprendre à prendre du recul par rapport aux résultats proposés en exerçant son esprit critique.

L’HUMAIN AUGMENTE

L’Intelligence Artificielle ne vient néanmoins pas effacer l’importance de l’humain. Le salon learning technologies en était d’ailleurs la preuve vivante, on n’a jamais vu autant d’humain dans ce salon : dans les allées, aux conférences et sur les stands des exposants.
La relation humaine reste nécessaire pour le bien-être des humains que nous sommes et la formation présentielle est essentielle pour les organisations. Elle favorise la collaboration, le partage d’expérience, et le sentiment d’appartenance à une communauté, choses que l’intelligence artificielle n’est pas en mesure de nous proposer.
Le présentiel reprend donc ses droits, c’est aussi pour les directions L&D un pilier essentiel de l’engagement en formation et par extension, dans l’entreprise. Dans un contexte professionnel où l’IA accélère tout, le lien humain stabilise. Ce présentiel est augmenté, il ne se suffit plus à lui-même. Il sera accompagné de coachings, de séquences d’entrainement asynchrones grâce à l’IA.
Pour cet humain l’enjeu d’apprentissage est nouveau. Face à la quantité d’informations l’enjeu est de « tout apprendre » plutôt que de « tout savoir ». Mike Bechtel explique que l’avenir appartient aux « Dot Connectors », c’est-à-dire à ceux qui seront en capacité de faire le lien entre les différents domaines de connaissance. L’IA donnant les réponses, l’humain doit poser les bonnes questions et savoir faire le lien entre les différentes disciplines.

SLOW LEARNING

Les apprenants font face à une pollution informationnelle : trop de contenu, une difficulté à trier, à prioriser. Nous leur mettons à disposition beaucoup de contenu, sans forcément de priorisation. On produit des contenus plus vite que l’humain n’a la capacité à les absorber. C’est ce trop-plein qui génère une sorte de burnout apprenant, une learning fatigue qu’il est important d’adresser pour réengager les apprenants.
Or, apprendre, c’est aussi avoir le temps d’apprendre. C’est un processus. Le cerveau a besoin de répétition : il est nécessaire de pratiquer, de tester, de s’entrainer, parfois de différentes manières, dans différentes situations.
Le slow learning, ce n’est pas ralentir, c’est arrêter de se précipiter : il est indispensable de réduire (supprimer le superflu), de prioriser, ancrer dans le réel et répéter ou ritualiser. En un mot : donner à l’apprenant l’espace nécessaire à l’acquisition des compétences. Or, on ne se le donne pas toujours dans un monde accéléré…

TOUT, TOUT DE SUITE

Le temps se rétrécit comme un TikTok, sous le triple effet des services RH surchargés, de l’évolution rapide du monde du travail et des participants pressés. Le temps entre le besoin de la formation et sa mise en œuvre se raccourcit, et les participants n’hésitent plus à s’inscrire (et à se désinscrire) aux formations à la dernière minute. Un vrai casse-tête pour les directions du learning.
Le temps rétrécit que l’on retrouve dans le monde du travail s’est donc transposé à la formation. Ce n’est pas parce que les collaborateurs ne veulent plus apprendre, c’est parce qu’ils ne supportent plus d’apprendre sans bénéfice immédiat. Il devient nécessaire de concilier l’efficience et le temps nécessaire à l’apprentissage.
L’utilisation de l’IA au poste de travail répond à ce besoin et renforce ce sentiment que l’on peut tout avoir tout de suite : attention néanmoins à la nécessaire prise de recul…

MESURER LE ROI

Ce sujet n’est pas nouveau, c’est d’ailleurs un sujet de gouvernance. Dans un contexte où les budgets formation sont challengés, les priorités sont multiples, et les directions de la formation doivent rendre des comptes, la mesure de la formation revient sur le devant de la scène. La question finale étant, est-ce que le budget de l’entreprise et le temps des collaborateurs sont investis à bon escient ?
Le paradoxe, est que l’on mesure beaucoup aujourd’hui. Mais on mesure l’activité : le nombre de participants, le nombre d’heures, les taux de complétion, les taux de satisfaction… Or, des KPI ne répondent pas à la question essentielle : « Est-ce que la formation a changé quelque chose ? ».
Donc on investit sans pouvoir prouver l’impact sur les compétences, ou sur l’organisation.
La promesse de l’apprentissage avec l’IA qui accompagne au poste de travail, c’est de créer des moments de performance. L’enjeu est de déterminer des indicateurs permettant de mesurer cette performance, reste donc entier

Dans ce contexte c’est aussi le concept de « learn it all », théorisé par Satya Nadelia qui prend tout son sens. Nous devons avoir la capacité d’apprendre et de désapprendre et de faire le lien entre les savoirs.