Les sciences de l’apprentissage en théorie, en pratique et en entreprise

Emily Gerson

jeudi 8 janvier 2026

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Notre cerveau ne peut généralement assimiler que trois nouvelles informations à la fois avant d’atteindre la surcharge cognitive. Même les émotions peuvent influencer la façon dont nous apprenons, voire notre capacité à apprendre. On intègre mieux de nouvelles compétences lorsqu’on peut les mettre en pratique. Voici quelques enseignements issus des sciences de l’apprentissage. 

De multiples facteurs entrent en jeu dans le développement des compétences et conditionnent son efficacité ou ses limites au sein de l’organisation. À l’heure où l’un des défis majeurs des entreprises est de faire évoluer les compétences des équipes en IA, une formation structurée et réellement efficace est absolument indispensable. 

Plus les collaborateurs apprennent vite et bien, plus l’entreprise est capable de s’adapter. Et cette dynamique repose sur une véritable science.

Comprendre comment les sciences de l’apprentissage fonctionnent, en théorie, en pratique et en entreprise, vous permet d’en faire un puissant moteur de transformation des compétences au sein de votre organisation.

En théorie : que sont les sciences de l’apprentissage ?

Les sciences de l’apprentissage s’intéressent à la manière dont les individus acquièrent des connaissances et les mettent en pratique. Elles s’appuient sur des travaux issus des sciences comportementales, des neurosciences cognitives, de la sociologie, entre autres domaines.

Toute discipline scientifique se décline en multiples courants. Intéressons-nous ici à ceux qui répondent directement aux enjeux du monde professionnel. La théorie de l’apprentissage des adultes, également appelée andragogie, repose sur six axes clés :

1. Pertinence : c’est un sujet récurrent pour les professionnels de la formation et du développement (L&D). Les adultes ont besoin de comprendre pourquoi ils apprennent quelque chose. Ils doivent pouvoir faire le lien entre les contenus abordés et leur travail ou leurs problématiques du moment.
2. Application pratique : au-delà du « pourquoi » et du lien avec leur activité, les adultes privilégient également des exemples concrets et une mise en pratique directe de leurs nouvelles connaissances. Lorsqu’ils visualisent comment transposer un sujet de formation dans une situation réelle, ils sont alors capables de le mettre en œuvre plus efficacement.
3. Motivation intrinsèque et autonomie : les formations obligatoires peuvent souvent réduire la motivation. Pour apprendre de façon optimale, les adultes ont besoin de liberté et d’indépendance afin de piloter leur développement selon ce qui a du sens pour eux. 
4. Objectifs et repères externes : même s’ils sont souvent très autonomes et motivés, les adultes ont besoin de voir que leurs efforts produisent des résultats. Définir des objectifs clairs, des jalons et des critères d’accomplissement tout au long du parcours de formation permet de matérialiser la progression et la réussite, et renforce également la motivation.
5. Expériences de référence et facilement partageables : contrairement aux enfants, les adultes possèdent déjà un large éventail de connaissances et d’expériences. Ces acquis doivent être reconnus et pris en compte, mais cela signifie aussi que les adultes peuvent beaucoup apprendre les uns des autres. La collaboration peut être un outil particulièrement efficace pour la formation de ce public. 
6. Appropriation et respect : parce qu’ils s’appuient sur leur propre expérience, les adultes doivent avoir le sentiment que leur expertise est reconnue. Il est important de les traiter d’égal à égal avec les formateurs, sans jamais adopter un ton condescendant, y compris lorsqu’ils découvrent une nouvelle compétence.

Mais si comprendre ces théories est une chose, les mettre en pratique en est une autre (nous reviendrons d’ailleurs plus loin sur la formation expérientielle). Savoir appliquer ces principes dans un environnement de travail moderne et innovant est ce qui fera toute la différence entre des formations « light » au coup par coup et une transformation durable des compétences à l’échelle de l’entreprise.

En pratique : mobiliser les sciences de l’apprentissage pour développer les compétences

Il existe de nombreuses façons d’intégrer les principes des sciences de l’apprentissage dans les dispositifs de développement des compétences. Et à mesure que les technologies évoluent, les possibilités se multiplient. Les applications concrètes sur lesquelles nous allons nous concentrer ici reposent sur des approches innovantes, capables d’aider les collaborateurs à évoluer plus efficacement qu’avec les méthodes traditionnelles.

Personnalisez la formation grâce à l’IA et aux données de compétences.

La notion de « personnalisation » a profondément évolué ces dernières années. Depuis que l’essor d’Internet a déclenché une explosion des contenus et du e-learning, chacun peut trouver des informations sur pratiquement tout ce qui l’intéresse. À ses débuts, cette abondance était perçue comme une forme de personnalisation. Et, jusqu’à un certain point, elle répondait au besoin de pertinence de la formation des adultes, en offrant alors le meilleur accès possible à des contenus ciblés.

Aujourd’hui, on peut aller beaucoup plus loin et le simple fait de pouvoir trouver du contenu sur un sujet précis ne suffit plus. À l’heure où les réseaux sociaux, comme les plateformes de streaming vidéo, personnalisent automatiquement les contenus selon les préférences et les usages, passer des heures à trier l’information pour identifier un article ou un podcast adapté à la compétence et au niveau de maîtrise visé n’a plus vraiment de sens. 

L’IA a ouvert l’accès à un nouveau niveau de personnalisation des contenus, adaptés au niveau de compétence, au poste, aux objectifs de l’entreprise et aux axes de développement individuels. Cette approche renvoie directement au principe des expériences référentielles, puisque les connaissances et l’expérience antérieures de l’apprenant sont directement prises en compte lors de la curation et de la diffusion des contenus. 

Pour atteindre un tel niveau de personnalisation de la formation, un modèle de langage générique ne suffit pas. L’IA qui permet un accompagnement réellement personnalisé doit disposer du bon contexte. Elle doit s’appuyer sur des données de compétences précises, des contenus de formation pertinents et des principes issus des sciences de l’apprentissage. À défaut, on se retrouve dans un scénario « générique à l’entrée, générique à la sortie », ce qui correspond déjà à de nombreuses recommandations de contenu. Par exemple, un contenu peut être suggéré en fonction d’une compétence cible, mais s’avérer trop débutant ou trop avancé pour l’apprenant, qui doit alors poursuivre ses recherches pour trouver le bon contenu. 

Ce niveau de personnalisation, combiné à d’autres capacités de l’IA, permet également de proposer des expériences de développement uniques et à la demande, en rendant les contenus interactifs. Par exemple : conversations avec des coachs IA, quiz générés automatiquement et parcours de formation multimédias conçus en quelques minutes. Les collaborateurs disposent ainsi d’un moyen simple et attractif de prendre en main leur parcours de développement, avec à portée de main des expériences dynamiques, et non de simples contenus statiques.

Ces innovations s’appuient directement sur les principes des sciences de l’apprentissage des adultes. Elles rendent des contenus pertinents immédiatement accessibles aux collaborateurs, leur permettent de piloter facilement leur parcours de développement grâce à des expériences basées sur l’IA, tout en tenant compte de leurs connaissances et de leur expérience préalables.

Principes appliqués de la formation des adultes : pertinence, appropriation et respect, expériences référentielles

Accélérez la montée en compétences avec des objectifs, des jalons et de la reconnaissance.

Les certificats et les insignes sont un moyen direct de valoriser l’acquisition de nouvelles compétences. Mais la réussite finale suppose des progrès intermédiaires, qu’il est également possible de récompenser. Les sciences de l’apprentissage nous rappellent que la motivation intrinsèque comme extrinsèque est importante. Si chaque objectif atteint génère une dynamique positive qui stimule l’engagement et l’efficacité de la formation, il devient logique d’intégrer davantage de jalons tout au long du parcours.

Les managers occupent une position unique pour célébrer ces petites réussites. Une reconnaissance lors d’une réunion ou sur des canaux publics peut avoir autant de valeur qu’une récompense formelle pour des apprenants adultes, sensibles au respect, mais aussi à la reconnaissance. Dans un épisode du podcast « The Learning Algorithm » de Degreed intitulé How Managers Can Use AI to Develop Their Teams (Comment les managers peuvent-ils utiliser l’IA pour développer leurs équipes ), Casey Adams, Vice President of Solutions Consulting and Enablement, recommande de valoriser les petites victoires auprès de toute l’équipe, en guise de reconnaissance. 

Cela peut se traduire par un geste très simple, comme dire à un collaborateur : « Tu as appris quelque chose de nouveau, ça te dirait de le partager avec l’équipe ? », et lui donner l’occasion de présenter ses nouvelles compétences. Ce type de reconnaissance valorise les progrès, même modestes, encourage la collaboration et contribue à renforcer une culture de la formation au sein de l’équipe.

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : objectifs extrinsèques, motivation intrinsèque et autonomie

Reliez compétences et fonctions pour faciliter la mobilité et la transformation.

Permettre aux collaborateurs de développer leurs compétences, c’est leur donner une vision claire du chemin à parcourir, du point A au point B. Qu’il s’agisse d’accompagner une transformation globale de l’organisation ou une évolution de carrière individuelle, il est essentiel que chacun sache quelles compétences développer et à quel niveau pour atteindre ses objectifs.

Commencez par un état des lieux. Identifiez les compétences et les degrés de maîtrise attendus pour chaque poste au sein de l’organisation. Cela permet de définir des attentes claires pour les collaborateurs et d’aider les managers à repérer facilement les déficits de compétences.

Une fois ce mappage en place, vous pouvez définir des objectifs clairs pour la montée en compétences et préciser les niveaux de maîtrise attendus. Par exemple, pour passer d’un poste de contributeur à un rôle managérial, un collaborateur peut devoir évoluer d’un niveau 3 à un niveau 5 en leadership. Autre cas de figure, l’ensemble des collaborateurs peut devoir gagner un niveau de maîtrise en IA d’ici la fin de l’année pour accompagner les transformations en cours et les objectifs de l’entreprise. En associant des repères chiffrés à ces objectifs, vous rendez le principe de pertinence et l’application pratique immédiatement concrets pour les collaborateurs.  

Même si ce concept n’est pas nouveau, il devient aujourd’hui facile à mettre en œuvre et à déployer à grande échelle. Les nouvelles technologies d’IA éliminent les processus manuels de mappage et de concordance. Tout se fait automatiquement.

Une fois ces informations définies et accessibles aux dirigeants, aux managers et aux collaborateurs, il devient plus simple pour les leaders de prendre des décisions RH basées sur les données. De leur côté, les collaborateurs comprennent mieux les attentes et peuvent se voir confier des missions plus ambitieuses ou des responsabilités élargies. Ils disposent enfin des repères nécessaires pour piloter leur parcours, ce qui renforce directement les principes de motivation intrinsèque et d’autonomie issus des sciences de l’apprentissage.

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : pertinence, application pratique, motivation intrinsèque et autonomie

Exploitez l’IA et la formation expérientielle pour développer de réelles compétences.

Il est temps d’aller au-delà d’une consommation passive des contenus de formation. Peut-on apprendre grâce à des articles, des vidéos ou des podcasts ? Bien sûr. Mais, pour reprendre une analogie de David Blake, PDG et fondateur de Degreed : lire des articles sur la course à pied ne fera pas de vous un marathonien.  

On n’apprend pas sans pratiquer. Il faut de l’expérience, des essais, parfois des erreurs. Et plus on pratique, plus la confiance s’installe. Le rapport Comment se forment les collaborateurs à la GenAI révèle que les utilisateurs les plus à l’aise avec l’IA générative sont :

• Près de deux fois plus enclins à utiliser la GenAI au quotidien
• Quatre fois plus enclins à l’appliquer à des problèmes concrets
• 32 % plus enclins à se former au travail
• 77 fois plus enclins à utiliser et maîtriser la GenAI

Les utilisateurs les plus confiants ne sont pas ceux qui lisent ou regardent du contenu sur l’IA générative. Ce sont ceux qui l’utilisent. C’est un exemple très concret de formation expérientielle en action. Les personnes qui s’engagent activement dans le développement d’une compétence deviennent plus à l’aise pour l’appliquer dans leur quotidien professionnel. C’est là toute la différence entre comprendre l’IA et l’utiliser. En tenant compte de cette réalité, les équipes L&D peuvent intégrer davantage d’expériences de ce type dans leurs dispositifs de montée en compétences.

Pendant longtemps, la formation expérientielle se déroulait en marge des parcours e-learning. Elle mobilisait souvent du temps côté manager ou équipe L&D pour concevoir, administrer, superviser et fournir des retours. Lorsqu’elle prenait la forme d’un quiz, quelqu’un devait prendre le temps de le créer. S’il s’agissait d’un exercice de présentation ou d’une mise en situation, une autre personne devait intervenir pour participer, réagir et apporter un feedback. 

Désormais, les collaborateurs peuvent s’appuyer sur un agent IA pour :

• Créer des sessions de coaching à la carte
• S’entraîner à des présentations
• Simuler des conversations clés
• Évaluer leurs connaissances

Cet agent peut se révéler aussi efficace, voire plus, qu’un coach humain, car il a accès au niveau de compétence de la personne, à son parcours, à ses objectifs et au contexte de l’organisation. L’e-learning passe ainsi d’une consommation passive de contenus à une expérience de formation interactive.

La formation expérientielle proposée via l’IA permet aux collaborateurs de mettre en pratique leurs apprentissages dans un environnement à faible risque, de se préparer à des moments clés, de prendre du recul et de recevoir un retour immédiat sur leur travail et leurs progrès. Cette approche mobilise directement l’application pratique et la motivation intrinsèque, deux des principes des sciences de l’apprentissage. Les équipes perçoivent clairement comment ces compétences s’appliquent dans leur quotidien, ce qui renforce l’envie de progresser, et la disponibilité à la demande leur offre l’autonomie recherchée dans leur parcours de formation.

Cette stratégie apporte également un bénéfice supplémentaire en termes de productivité : si les collaborateurs peuvent s’entraîner et mettre en pratique leurs acquis dans des situations réelles, ils avancent souvent sur de véritables sujets opérationnels. Combiner apprentissage et production crée une dynamique gagnant-gagnant. 

Principes appliqués de la science de l’apprentissage des adultes : pertinence, application pratique, motivation intrinsèque et autonomie

En entreprise : transformer les sciences de l’apprentissage en avantage concurrentiel

Selon Forbes, la demi-vie des compétences en entreprise, c’est-à-dire le temps nécessaire pour qu’une compétence acquise devienne obsolète, est aujourd’hui d’environ quatre ans, contre dix auparavant. Les compétences en IA ont une durée de vie encore plus courte, de l’ordre de deux ans. 

Or, ce sont ces compétences qui font fonctionner l’entreprise. La formation aide les collaborateurs à les maintenir à jour, et l’utilisation des sciences de l’apprentissage pour optimiser ces dispositifs permet de garantir une montée en compétences aussi rapide et efficace que possible. 

En d’autres termes, la formation et le développement des compétences sont le pilier de toute entreprise qui veut rester agile et performante dans la durée. Lorsque les collaborateurs développent les compétences clés dès qu’elles émergent, ils prennent une longueur d’avance. À l’inverse, s’ils ne peuvent pas (ou ne parviennent pas) à développer les nouvelles compétences exigées sur le marché, l’entreprise peut rapidement perdre du terrain. 

L’enjeu dépasse largement la seule question de l’IA. Si l’IA est aujourd’hui le domaine le plus urgent en matière de montée en compétences, intégrer durablement la formation dans le quotidien des équipes leur permettra de s’adapter aux évolutions à venir. Dans un monde en perpétuelle mutation, les collaborateurs doivent devenir des apprenants tout au long de la vie. Les sciences de l’apprentissage peuvent leur fournir les outils, les pratiques et les opportunités nécessaires pour continuer à progresser et innover.

Déployées à grande échelle, les sciences de l’apprentissage démultiplient l’impact du développement des compétences. Les entreprises peuvent ainsi :

• Accélérer la montée en compétences
• Prendre des décisions fondées sur les données en matière de talents et de développement
• Saisir immédiatement les opportunités clés (comme la révolution IA)
• Bâtir des équipes résilientes et capables de s’adapter

Tirer parti des sciences de l’apprentissage et des neurosciences cognitives

En conclusion, si vos équipes apprennent et se développent plus rapidement, votre entreprise sera mieux armée pour réussir, quels que soient les défis à venir. Un ingrédient essentiel de cette réussite réside dans la compréhension des principes des sciences de l’apprentissage et de la manière dont ils permettent d’accélérer la montée en compétences. Car lorsque les collaborateurs sont capables de s’adapter et motivés pour évoluer, tout devient possible.