Il y a encore peu de temps, les discussions autour de l’intelligence artificielle dans la formation portaient principalement sur une question : faut-il l’utiliser ?
En 2026, cette question paraît déjà dépassée.
L’IA est désormais utilisée pour structurer des formations, produire des contenus, générer des évaluations, traduire des modules ou accélérer le travail des équipes L&D. Elle permet parfois de créer en quelques minutes ce qui nécessitait auparavant plusieurs heures ou plusieurs jours.
Mais générer une formation rapidement ne suffit pas.
Pour les entreprises, le véritable enjeu devient : comment bénéficier de cette accélération sans sacrifier la qualité pédagogique, la sécurité, la conformité et le contrôle ?
De la génération de contenu à la pratique
Les premiers usages de l’IA dans le e-learning se sont naturellement concentrés sur la génération : produire un plan, rédiger des textes, créer quelques questions et éventuellement générer des images.
C’est utile, mais cela revient parfois simplement à reproduire plus rapidement le modèle traditionnel :
Contenu → Suivant → Contenu → Quiz → Terminé
Or, dans la formation professionnelle, connaître une information n’est généralement pas l’objectif final. Un collaborateur doit pouvoir prendre une décision, appliquer une procédure, répondre à un client, identifier un risque ou adopter le bon comportement.
L’IA devient beaucoup plus intéressante lorsqu’elle permet de créer facilement des scénarios, simulations, mises en situation, activités interactives et feedbacks personnalisés.
Une formation en cybersécurité peut ainsi placer l’apprenant face à un e-mail suspect. Une formation commerciale peut simuler une objection client. Une formation managériale peut proposer différentes réponses lors d’une conversation difficile.
Le passage de la génération de contenu à la génération de pratique est probablement l’une des évolutions les plus importantes à venir.
Des contenus basés sur des sources fiables
Pour une entreprise, un deuxième problème apparaît immédiatement : sur quoi l’IA s’appuie-t-elle pour produire la formation ?
Un modèle génératif peut produire une réponse convaincante tout en utilisant une information incorrecte, obsolète ou simplement inadaptée aux procédures de l’organisation.
Une plateforme professionnelle doit donc permettre de partir de sources fiables : politiques internes, procédures, documents métier, référentiels ou bases de connaissances validées.
L’auteur doit également pouvoir vérifier le résultat, le modifier entièrement et valider la version finale avant sa diffusion.
L’IA doit accélérer la création, pas devenir l’autorité pédagogique.
Sécurité et conformité deviennent incontournables
Lorsqu’une entreprise confie à une plateforme ses procédures internes, ses documents ou ses contenus de formation, la question de la sécurité n’est plus secondaire.
Où sont stockées les données ? Qui peut y accéder ? Comment les contenus générés sont-ils tracés ? Peut-on gérer les rôles, les versions et les validations ? Comment la plateforme répond-elle aux exigences du RGPD et aux nouvelles obligations liées à l’AI Act ?
Ces questions doivent désormais faire partie de l’évaluation d’une Secure AI authoring platform, au même titre que ses fonctionnalités pédagogiques.
La formation créée doit également pouvoir s’intégrer à l’écosystème de l’entreprise, notamment au LMS existant, avec des formats comme SCORM, tout en permettant de suivre la progression, les résultats et l’engagement des apprenants.
Mexty et la nouvelle génération de plateformes AI-native
Cette évolution explique l’apparition d’une nouvelle génération de plateformes.
Mexty, par exemple, s’inscrit dans cette logique avec une plateforme AI-native destinée à la création d’expériences d’apprentissage interactives. Plutôt que de se limiter à la génération automatique de cours, la solution combine création assistée par l’IA, vibe coding, activités interactives, évaluations et fonctionnalités LMS.
L’utilisateur peut ainsi décrire en langage naturel l’expérience qu’il souhaite créer : un scénario de vente, une simulation de management, une activité interactive ou une évaluation. Cette approche de Vibe coding for interactive learning permet de produire rapidement une première expérience fonctionnelle, puis de l’adapter, de la modifier et de la valider avant sa diffusion.
Cette logique illustre une évolution plus large du marché : l’IA n’est qu’une partie du système. Sources de référence, édition manuelle, versioning, gouvernance, activités interactives, évaluations, LMS et analytics doivent fonctionner ensemble.
L’objectif n’est donc plus seulement de réduire le temps nécessaire à la production d’un module. Il s’agit de donner aux équipes L&D les moyens de créer plus rapidement des expériences réellement adaptées aux compétences que les collaborateurs doivent acquérir et mettre en pratique.
Mieux former sans perdre le contrôle
L’adoption de l’IA dans la formation professionnelle semble désormais difficile à éviter.
Mais utiliser l’IA simplement pour produire davantage de contenu plus rapidement serait passer à côté de son potentiel.
La prochaine étape consiste à combiner vitesse, qualité pédagogique, interactivité, sécurité et maîtrise.
La question n’est donc plus vraiment : « Devons-nous utiliser l’IA pour la formation ? »
Elle devient :
« Dans quelles conditions pouvons-nous l’utiliser pour mieux former, tout en gardant le contrôle ? »