Antoine Lorne (Training Orchestra): "L’IA doit répondre à des cas métiers concrets, pas cocher une case"

Décideurs RH. Comment analysez-vous aujourd’hui les usages de l’IA dans le champ de la formation ?

Antoine Lorne. L’IA a d’abord été abordée sous l’angle pédagogique. Elle s’est déployée sur la création de contenus, la personnalisation des parcours ou la structuration des expériences d’apprentissage. Elle a aussi été mobilisée sur le terrain des compétences avec des usages notamment liés aux cartographies de compétences, aux évaluations, aux feedbacks ou à l’automatisation de questionnaires. En revanche, elle est encore assez peu présente sur des cas d’usage concrets liés au pilotage de la formation. C’est précisément là que nous avons identifié un manque. Beaucoup de choses se faisaient déjà du côté des LMS, des LXP ou des outils orientés compétences, mais assez peu sur le cœur du métier des responsables et gestionnaires de formation.

Est-ce ce constat qui a entraîné la définition de votre approche de l’IA ?

Oui, très clairement. Nous avons choisi de partir de nos utilisateurs réels, c’est-à-dire des équipes formation qui, au quotidien, planifient des sessions, gèrent des inscriptions, coordonnent l’utilisation des ressources et gèrent des contraintes. Nous ne voulions pas ajouter une couche d’IA simplement pour afficher une fonctionnalité de plus.

Nous avons préféré examiner les actions métiers les plus récurrentes, les plus chronophages, et concevoir des cas d’usage qui apportent aux collaborateurs un bénéfice direct. Cette démarche nous a conduits à avancer plus lentement, sans doute, mais de manière beaucoup plus résolue. Nous avons pris le parti de ne rien livrer tant que nous n’avions pas la conviction qu’il y avait un vrai gain pour l’utilisateur final.

Ce choix de prendre le temps n’a-t-il pas été difficile à tenir dans un contexte où tout le monde voulait adopter l’IA au plus vite ?

Justement, nous avons préféré ne pas céder à cette logique. Il aurait été simple de sortir rapidement quelque chose pour pouvoir dire que Training Orchestra intégrait de l’IA. Cela n’aurait pas été fidèle à notre positionnement. Nous avons voulu identifier des cas d’usage précis, les travailler en profondeur, puis les tester avec des clients bêta-testeurs avant d’aller plus loin. Nous avons donc adopté une démarche progressive, avec plusieurs clients qui nous accompagnent dans cette phase de test. Ils nous font part de leurs usages, leurs impératifs, les limites qu’ils rencontrent. Cela nous permet d’enrichir les scénarios avant de déployer la solution à l’ensemble de notre base de clients.

Avec des clients de tailles, de secteurs et de maturités très différents, comment réussir à identifier des priorités communes ?

C’était effectivement l’un des sujets les plus complexes. Nous accompagnons à la fois des entreprises du middle market, de grands groupes, des clients français et internationaux, mais aussi des organismes de formation. Il fallait donc trouver un dénominateur commun, et nous l’avons identifié dans la planification. Quelle que soit la taille de l’organisation ou son secteur, toute structure de formation doit planifier des sessions, gérer des salles, mobiliser des formateurs, tenir compte de contraintes calendaires, logistiques, linguistiques ou géographiques. C’est un besoin universel. Nous avons donc décidé de commencer par là.

Quels sont les cas d’usage qui suscitent aujourd’hui le plus d’adhésion ?

Les cas d’usage les plus plébiscités sont ceux qui répondent à des problèmes très opérationnels. Prenons un exemple simple. Une entreprise doit déployer un programme de formation sur une période courte, disons deux ou trois mois, dans plusieurs pays, avec différentes langues, différents formateurs, différents formats. Sans aide, cela suppose souvent de sortir un fichier Excel, de vérifier les disponibilités des uns et des autres, de s’assurer que les sessions ne se chevauchent pas, de réserver les ressources adéquates. C’est une démarche longue et relativement complexe.
Grâce à l’IA, il est possible d’ajouter une contrainte, même de dernière minute, afin d’obtenir un planning optimisé. Il est possible de demander à l’outil de planifier une trentaine de sessions sur trois pays, avec des formateurs disposant des bonnes compétences linguistiques, en tenant compte des disponibilités, des fuseaux horaires et des ressources nécessaires. C’est un cas d’usage extrêmement concret.

Autre exemple très parlant, celui du formateur absent au dernier moment. Si une personne clé se déclare indisponible pendant plusieurs jours, il faut soit reprogrammer les sessions, soit identifier immédiatement d’autres formateurs capables de les assurer. Là encore, l’IA aide à trouver les bons remplaçants ou les meilleurs créneaux disponibles, sans repartir de zéro.

Au-delà du gain technologique, qu’est-ce que cette approche change pour les équipes formation ?

Elle fait évidemment gagner du temps, mais elle permet aussi d’aller chercher des bénéfices concrets pour la direction de la formation : optimisation de l’utilisation des ressources, optimisation des budgets et des remplissages des sessions. L’enjeu n’est pas seulement d’automatiser pour automatiser. Il s’agit surtout de redonner aux équipes le temps de se consacrer à ce qui constitue leur véritable valeur ajoutée. L’IA ne définira pas à leur place les priorités de formation de l’entreprise ou les compétences stratégiques à développer en fonction d’un contexte business. En revanche, elle peut les libérer d’une partie des tâches les plus répétitives pour les laisser libres de se recentrer sur leur cœur de métier.
Cela signifie plus de temps pour le développement des compétences, pour les arbitrages budgétaires, pour la conception d’une offre adaptée aux transformations de l’entreprise. C’est aussi une manière de renforcer la place stratégique des directions formation.

L’intégration de l’IA dans un TMS pose aussi la question de la sécurité des données. Comment abordez-vous cet enjeu ?

Nous travaillons en lien étroit avec notre DPO, notre DSI et l’ensemble des équipes concernées pour nous assurer que ce que nous concevons respecte les exigences réglementaires et les chartes de nos clients. Nous avons des clients dans différentes régions du monde avec des cadres réglementaires différents, ce qui suppose une vigilance constante.

Le premier principe est la sécurité dès la conception. Les données utilisées par un client ne doivent jamais être réutilisées pour un autre. Lorsqu’un client active une fonctionnalité IA dans le logiciel de gestion de la formation Training Orchestra, il doit avoir la garantie que ses données restent cloisonnées. C’est un point absolument non négociable. Tous les clients n’avancent d’ailleurs pas au même rythme sur le sujet. Certains sont très demandeurs et veulent aller vite. D’autres, au contraire, souhaitent s’assurer que l’IA n’est pas activée par défaut et qu’ils pourront prendre leur temps. Il faut donc à la fois convaincre, rassurer et laisser de la souplesse.

Quels seront les prochains chantiers d’IA chez Training Orchestra ?

Nous allons poursuivre le travail sur la planification, bien sûr, mais nous regardons déjà d’autres thématiques. Le reporting en fait partie. L’idée serait qu’un utilisateur puisse demander simplement un tableau de bord ou une synthèse à partir de critères exprimés en langage naturel, sans avoir à reconstruire manuellement ses extractions. Cela peut répondre à des besoins très concrets, comme la préparation d’une réunion avec la direction financière ou la DRH. Nous regardons également les sujets de simulation budgétaire, notamment pour accompagner la gestion des plans de développement des compétences. Là encore, l’objectif reste le même. Il ne s’agit pas d’ajouter de l’IA pour le principe, mais de traiter des irritants métiers réels et de produire un effet immédiatement perceptible pour les équipes formation.

Antoine Lorne, directeur commercial chez Training Orchestra