Adaptive learning, machine learning : quelles différences ?

Adaptive learning et machine learning : voilà deux concepts différents et pourtant très proches l’un de l’autre. Dans cet article, Rise Up vous explique le fonctionnement de ces technologies étroitement liées à l’intelligence artificielle. 

Qu’est-ce que le machine learning ? 

Contrairement à une idée répandue, le machine learning n’est pas une nouveauté dans le monde de la technologie. Ce concept existe depuis des décennies et c’est dans les années 1990 qu’une véritable avancée a lieu. 

Définition du machine learning

Mais qu’est-ce que le machine learning exactement ? Il s’agit d’une technologie d’intelligence artificielle. Son rôle : analyser et traiter automatiquement des données puis effectuer des prédictions en temps réel à partir de ces dernières. 

Le machine learning va de pair avec le big data car il génère des résultats pertinents à partir de données volumineuses, diversifiées et dont le flux est ultra-rapide. 

La data est ainsi entendue au sens large. Pour le machine learning, n’importe quelle ressource d’informations constitue une donnée à explorer. Les mots bien sûr en sont une, de même que les images ou encore les statistiques. En fait, tout ce qui est stocké de manière numérique est une source à exploiter. 

Analyse des données et prédictions automatisées

Concrètement, le machine learning rend l’ordinateur intelligent. L’humain n’a en effet plus à lui communiquer d’instructions manuellement, comme c’est le cas pour un programme informatique traditionnel. Le système effectue des tâches sans avoir au préalable reçu d’ordres en ce sens. Le machine learning fonctionne donc de manière indépendante et « devine » sans aucune aide extérieure ce qu’il doit renvoyer comme informations. 

Cette automatisation implique que le système apprend seul. Comment cela fonctionne-t-il ? Le machine learning s’exerce et s’améliore en s’appuyant sur l’expérience forgée au fil du temps. Cette expérience, il l’acquiert par le traitement d’un volume de plus en plus grand de données. Plus il reçoit d’informations diversifiées, évolutives, plus ses performances s’améliorent. 

Pour cela, le machine learning utilise des algorithmes. Ce sont ces derniers qui permettent de créer automatiquement des modèles et d’effectuer des prédictions à partir de la data analysée. 

Adaptive learning : définition

Une méthode d’apprentissage personnalisée

Apprentissage adaptatif, adaptive learning, adaptative learning : trois termes qui désignent en réalité exactement la même chose. De quoi s’agit-il ? Tout simplement d’une méthode d'apprentissage qui évolue automatiquement en fonction des attentes des apprenants. Pour cela, l’adaptative learning s’appuie sur les données laissées par l’utilisateur sur le LMS ou la LXP.

L’environnement d’apprentissage est construit automatiquement sur la plateforme, selon le profil de chacun et l’évolution de ses besoins. Une personnalisation très fine de la formation : voilà la grande force des parcours en adaptive learning.  

Le collaborateur au centre des parcours d’adaptive learning

L’adaptive learning en entreprise replace donc le collaborateur au centre du processus de formation. Objectifs : une accélération de l’apprentissage, une montée en compétences plus rapide, un gain en flexibilité, alors que le monde professionnel et les métiers se métamorphosent. Finies les formations uniformisées, pensées indépendamment des niveaux de connaissances et des capacités des salariés ! 

L’apprentissage adaptatif rend le LMS ou la LXP capable d’analyser les résultats et, plus généralement, le comportement de l’utilisateur. La plateforme en tire des enseignements et enrichit automatiquement l’offre présentée à chaque apprenant. C’est ce que propose par exemple la solution Rise Up. 

Un système de plus en plus pointu

De plus en plus pointu, le système travaille sur trois composantes de la formation : 

• La forme de l’apprentissage, le “contenant” : design et type des supports d’apprentissage (vidéos, texte, infographies…)
  
  
• La construction d’un cheminement logique, avec le passage automatique d’une phase d’apprentissage à l’autre en suivant un ordre et un rythme adaptés à l’apprenant
  
  
• L’ajustement des contenus qui conduira le collaborateur à réussir sa formation : niveau de difficulté adapté par exemple.
  
  
• L’adaptive learning fonctionne particulièrement bien dans les grandes entreprises car la masse de données à traiter est importante. Ce flux conduit l’algorithme à traiter de nombreuses problématiques. Résultat : son travail et ses performances s’affinent avec le temps.

On le voit, la définition de l’adaptative learning présente des points communs avec celle du machine learning, puisque dans les deux cas elle fait référence à une automatisation des tâches, rendue possible par l’analyse de données. 

Le machine learning : un des piliers de l’adaptive learning

L’avènement de l’adaptive machine learning

Remontons un peu dans le temps…  À l’origine, le machine learning ne parvenait qu’à effectuer des tâches simples. Le processus se révélait long et l’analyse des données manquait de précision. En outre, il s’agissait d’un système peu flexible et dont la fiabilité n’était pas garantie. Malgré ses lacunes, ce que les Anglo-saxons appellent le traditional machine learning n’en reste pas moins à la base du machine learning moderne, l’adaptive machine learning. 

En quoi l’adaptive machine learning se distingue-t-il ? Tout tient dans son qualificatif : adaptive, en français “adaptatif”. Grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, la technologie parvient désormais à s’adapter en temps réel aux nouvelles informations qu’elle reçoit. Les algorithmes, de plus en plus agiles, répondent instantanément et avec fiabilité aux problématiques de l’utilisateur. 

L’adaptive learning, une application du machine learning qui
devient essentielle pour les entreprises

Dans le domaine de la formation professionnelle, le machine learning sous-tend ainsi le développement de l’adaptive learning. Il en est le pilier technologique. Les algorithmes travaillent en continu sur le LMS ou la LXP. Le système extrait des données, les corrèle afin d’analyser la manière dont chacun des apprenants utilise la plateforme. Il en ressort des recommandations personnalisées, qui changent ou s’affinent tout au long du parcours du collaborateur. 

Les dispositifs de formation deviennent data-driven (“pilotée par les données”) et prédictifs. En bout de chaîne, l’humain reste toutefois présent puisque les formateurs et responsables de formation doivent interpréter les résultats des formations, comprendre pourquoi telle session a fonctionné et telle autre non, cerner les profils qui ont réussi et ceux qui ont moins “performé”, etc.. Au-delà, il convient de donner du sens à toutes les informations fournies par la plateforme. Retenons ainsi que machine learning et adaptative learning ne s’opposent pas mais fonctionnent ensemble. C’est bien grâce au machine learning qu’il est possible de bâtir des parcours en adaptive learning.