Comment s’appuyer sur l’IA pour former ses commerciaux grâce à l’essai-erreur ?

Un commercial devant son ordinateur, acteur de son apprentissage en e-learning et en présentiel (blended learning) grâce aux mises en situation concrètes créées rapidement par l'IA pédagogique de Didask. Il reçoit du feedback explicatif à chaque réponse et progresse plus rapidement, ce qui va lui permettre d'atteindre ses objectifs commerciaux !

L'apprentissage par essai-erreur est un pilier fondamental de l'acquisition de compétences, pourtant souvent négligé dans les formations en entreprise. Alors que les sciences cognitives démontrent son importance cruciale, de nombreuses organisations peinent encore à l'intégrer efficacement dans leurs programmes de formation. Comment exploiter pleinement le potentiel de cette approche pour optimiser l'apprentissage de vos collaborateurs ? Découvrez pourquoi et comment mettre en place une stratégie de formation basée sur l'essai-erreur, et comment l'intelligence artificielle peut vous y aider.

1. L'importance de l'essai et erreur dans l'apprentissage selon les sciences cognitives

1.1 L'acquisition : créer la première trace mnésique

La première étape de l'apprentissage consiste à acquérir une nouvelle information ou un nouveau savoir-faire. Durant cette phase, l'apprenant forme une première trace de ce qu'il doit apprendre, trace qui va se matérialiser par la création de nouvelles connexions dans son cerveau.

Ce qu’il faut pour réussir cette phase : focaliser l’attention de l’apprenant en limitant les informations superflues et en étant bien opérationnel. Dans le cas d’un commercial qui se forme à la connaissance produit, cela implique de présenter les caractéristiques produits non pas de manière factuelle mais associée à un argumentaire de vente.

Cette étape est assez bien maîtrisée dans les formations de vente que nous constatons chez nos clients, que ce soit en présentiel ou en e-learning.

1.2 La consolidation : renforcer la trace par la pratique

La deuxième phase cruciale est la consolidation de cette trace en mémoire. On le remarque au quotidien dans notre pratique professionnelle : nous oublions ce que nous ne pratiquons pas régulièrement. Le remède à cet oubli est d’inciter régulièrement l’apprenant à mobiliser activement ses connaissances pour résoudre une tâche.

C’est à cette phase que commence la dynamique d’essai-erreur-feedback : dans une mise en situation, l’apprenant va mobiliser sa connaissance, observer le résultat de son action et recevoir un feedback.

Pour notre commercial en formation, cela implique de s'exercer régulièrement à présenter les produits ou à gérer des objections simulées. Plus il pratiquera, plus la trace mnésique se renforcera grâce à la neuroplasticité.

1.3 Le transfert : appliquer les acquis à de nouveaux contextes

À force de pratique, dans des situations variées, l’apprenant accède à la dernière phase de l’apprentissage, souvent négligée en formation : le transfert d'apprentissage. Il s'agit de la capacité à mobiliser ses connaissances dans des situations nouvelles et variées, différentes du contexte initial de formation.

Pour le commercial, cela signifie être capable d'identifier spontanément les situations où appliquer ses techniques de gestion d'objections face à des clients réels, dans des contextes imprévisibles. Cette étape nécessite une pratique intensive et variée pour développer des automatismes qui amélioreront les performances des collaborateurs sur le terrain.

2. L'apprentissage par essai et erreur est sous-exploité dans les entreprises

2.1 Une proportion de mise en action trop faible dans le e-learning traditionnel

Si la transmission initiale d'informations est généralement bien gérée, les phases de consolidation et de transfert sont souvent négligées dans les formations en entreprise. D’une part, le volume et la variété des mises en pratique en formation formelle est insuffisant :  ce qui conduit à un oubli rapide des connaissances et à une illusion de maîtrise chez les apprenants. Or, on observe un effet bénéfique de la mise en pratique jusqu’à un ratio de deux tiers de mise en pratique pour un tiers de transmission d'informations.

D’autres part, le manque de variété dans les exercices limite la capacité de transfert. Les collaborateurs peinent alors à identifier les situations pertinentes pour appliquer leurs nouvelles compétences une fois de retour à leur poste.

2.2 Le rapport complexe à l'erreur en entreprise

Cette sous-exploitation de l'apprentissage par essai-erreur est causée par l’inconfort des entreprises face à l'erreur. On cantonne souvent la pratique à des sessions de formation dédiées, espérant ainsi limiter les erreurs sur le terrain. Or, c'est une approche contre-productive, car les erreurs sont inhérentes à l’apprentissage : l’enjeu est plutôt de limiter leur influence.

Organiser activement l’après-formation d’un collaborateur en identifiant des occasions de mises en pratique dans son quotidien, tout en minimisant le risque pour l’entreprise, est un premier pas. Un second serait qu’il ait l’occasion d’échanger avec un pair plus expérimenté pour lui faire des feedbacks.

2.3 L'importance du feedback et du mentorat

Dans les faits, cette relation de mentorat est souvent mise en place de manière plus ou moins formelle par les entreprises:  entre collègues, nous avons en réalité un grand nombre d’occasions de se faire du feedback.

Mais pour en tirer les bénéfices, il est crucial d'instaurer un cadre de confiance où l'erreur est perçue comme une opportunité d'apprentissage et non uniquement comme la marque d’un échec. Cela passe par une formation des collaborateurs aux clefs d’un feedback efficace et par l’organisation de rituels pour les obtenir.

Fini les “t’as pas été bon devant le client”, place à “quand on a abordé la question du prix, tu as été trop rapide à proposer une réduction. La prochaine fois tu pourrais…”.

3. L'intelligence artificielle Didask pour débloquer le potentiel de l'essai-erreur

Mais ces clefs pour débloquer le potentiel de l’essai-erreur-feedback demandent du temps de mise en place car il faut impulser un changement culturel à la fois au niveau des responsables de formation et des collaborateurs. Or certaines de vos problématiques doivent être traitées rapidement : c’est là que notre intelligence artificielle pédagogique entre en scène.

3.1 Créer rapidement une grande proportion de mise en situation

Si les formations digitales traditionnelles ont peu de mises en pratique, ce n’est pas par ignorance mais parce que créer des exercices pertinents prend du temps. L'intelligence artificielle de Didask s'appuie sur les principes des sciences cognitives pour créer des formations à haute valeur ajoutée 10x plus rapidement que le standard du marché. À partir de verbatims de vos experts ou de votre documentation, elle va produire des parcours pédagogiques adaptés aux enjeux cognitifs de vos apprenants.

En accord avec les sciences cognitives, elle fait la part belle à la mise en pratique et propose pour chacun d’entre eux des feedbacks qui font réellement progresser. En effet, elle ne se contentera pas de quelques feedbacks sur les connaissances produit, mais sera capable de proposer des mises en situation de complexité croissante.

3.2 Des simulations pour obtenir un feedback sur mesure

Les personnes ressources capables de mentorer leurs pairs et de leur faire des feedbacks pertinents sont généralement bien occupées. Vos collaborateurs doivent souvent analyser eux-mêmes leur propre pratique, ce qui est un apprentissage en soi.

Notre intelligence artificielle inclut un nouveau format entièrement sur mesure, où l’apprenant va réaliser des simulations avancées et recevoir étape par étape des feedbacks de notre intelligence artificielle. Un commercial pourra par exemple être mis face à un cas client et devra lui faire une proposition. Notre intelligence artificielle analysera ce qu’il a besoin de retravailler et le guidera pour qu’il corrige petit à petit sa première proposition.

De quoi s’entrainer en situation quasi réelle, mais avec les bénéfices d’un accompagnement pas à pas.

En conclusion, l'apprentissage par essai-erreur est un levier puissant pour améliorer l'efficacité des formations en entreprise. En s'appuyant sur les principes des sciences cognitives et en exploitant le potentiel de l'intelligence artificielle, les organisations peuvent créer des environnements d'apprentissage riches et stimulants. Cela permet non seulement d'optimiser l'acquisition et la rétention des connaissances, mais aussi de développer la capacité d'adaptation et d'innovation des collaborateurs face à des situations nouvelles. En intégrant ces principes dans votre stratégie de formation, vous investissez dans le développement durable des compétences de vos équipes et, par extension, dans la performance à long terme de votre entreprise.

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À propos de l'auteur

Svetlana Meyer

Svetlana Meyer est la reponsable scientifique de Didask. Docteure en sciences cognitives, son rôle est d’intégrer les derniers résultats de la recherche sur l’apprentissage à notre produit pour améliorer l’efficacité des contenus créés sur Didask.

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