Maîtrisez le vocabulaire essentiel de l'intelligence artificielle et de la formation professionnelle. 70 termes expliqués simplement pour accompagner votre montée en compétence.
Ensemble de technologies permettant aux machines d'imiter des capacités cognitives humaines comme l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes. En formation, l'IA permet la personnalisation des parcours et l'automatisation de tâches pédagogiques.
Sous-domaine de l'IA où les machines apprennent à partir de données sans être explicitement programmées. Le ML détecte des patterns et améliore ses performances avec l'expérience.
Modèle récurrent ou régularité identifiée dans les données. En IA et Machine Learning, la détection de patterns permet aux systèmes d'apprendre, de reconnaître des tendances et de faire des prédictions. En formation, on utilise ce terme pour désigner des structures répétitives dans les méthodes pédagogiques ou les comportements d'apprentissage.
Branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones artificiels profonds. Particulièrement efficace pour le traitement d'images, de vidéos et du langage naturel.
Traitement Automatique du Langage Naturel. Technologie permettant aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain (texte et voix).
Vision par ordinateur. Capacité des machines à analyser, comprendre et extraire des informations d'images et de vidéos.
Modèle de langage de grande taille entraîné sur d'immenses corpus de textes. Capable de comprendre le contexte et de générer des réponses cohérentes et pertinentes.
Architecture de modèle de langage développée par OpenAI. Génère du texte de qualité en prédisant le mot suivant dans une séquence. Base de ChatGPT.
Architecture de réseau de neurones révolutionnaire basée sur l'attention. Fondement des modèles de langage modernes (GPT, BERT). Traite efficacement des séquences longues.
Unité de base utilisée par les modèles de langage pour traiter le texte. Un token peut être un mot, une syllabe ou un caractère. Les limites des modèles sont exprimées en nombre de tokens.
Art de formuler des instructions optimales (prompts) pour obtenir les meilleurs résultats d'une IA générative. Compétence clé pour exploiter efficacement les outils IA.
Ajustement d'un modèle d'IA pré-entraîné sur des données spécifiques pour l'adapter à un domaine particulier. Améliore la pertinence des réponses dans un contexte métier.
Technique combinant recherche d'informations et génération de contenu. Le modèle accède à des documents externes pour produire des réponses plus précises et actualisées.
IA capable de créer du contenu original (texte, images, audio, vidéo, code) en apprenant les patterns de données d'entraînement. Révolutionne la création de supports pédagogiques.
Production par une IA d'informations fausses, inventées ou non vérifiées, présentées avec assurance. Phénomène fréquent chez les LLM qui "remplissent les vides" quand ils ne connaissent pas la réponse. Nécessite vérification systématique pour contenus pédagogiques critiques.
Discrimination ou distorsion systématique dans les résultats d'une IA, héritée des biais présents dans les données d'entraînement ou la conception de l'algorithme. Peut reproduire stéréotypes de genre, culturels ou socio-économiques.
Collection structurée de données utilisée pour entraîner, tester ou valider un modèle d'IA. La qualité, diversité et taille du dataset déterminent largement les performances de l'IA. En formation, peut désigner corpus de contenus pédagogiques.
Interface de programmation permettant à des applications de communiquer entre elles. Les API IA (OpenAI, Anthropic) permettent d'intégrer l'intelligence artificielle dans vos propres outils pédagogiques (LMS, chatbots, générateurs de contenus).
Paramètre contrôlant la créativité et l'aléatoire des réponses d'une IA générative. Varie de 0 à 1 (parfois 2). Température basse (0-0.3) = réponses précises et déterministes. Température élevée (0.7-1) = réponses créatives et variées.
Technique où l'IA apprend à partir de quelques exemples seulement (2-10). En prompt engineering, consiste à fournir des exemples de réponses attendues avant la requête principale pour guider l'IA vers le format souhaité.
Capacité d'une IA à effectuer une tâche sans avoir vu d'exemples préalables de cette tâche. L'IA comprend l'instruction et généralise à partir de ses connaissances. Caractéristique majeure des LLM modernes comme GPT-4.
Conversion de mots, phrases ou documents en vecteurs numériques (listes de nombres) capturant leur signification. Permet aux IA de "comprendre" les relations sémantiques entre concepts. Base des systèmes de recommandation et recherche sémantique.
Technique au cœur des Transformers permettant à l'IA de "se concentrer" sur les parties les plus pertinentes d'une entrée. L'IA pondère l'importance de chaque mot en fonction du contexte. Révolutionne la compréhension du langage naturel.
IA capable de traiter et générer plusieurs types de contenus simultanément : texte, images, audio, vidéo. Comprend les relations entre modalités (ex: décrire une image, générer image depuis texte). Nouvelle génération d'IA plus polyvalente.
Science et art de l'enseignement aux adultes. Se distingue de la pédagogie par l'autonomie de l'apprenant, l'expérience comme ressource d'apprentissage et l'orientation pratique.
Formation à distance utilisant les technologies numériques. Permet l'apprentissage en ligne, asynchrone ou synchrone, avec vidéos, quiz interactifs et ressources multimédia.
Approche combinant formation présentielle et distancielle. Optimise les avantages des deux modalités : interaction humaine + flexibilité numérique.
Apprentissage par petites unités de contenu (3-5 minutes). Favorise la mémorisation et s'adapte aux contraintes de temps des apprenants. Format idéal pour mobile.
Formation en ligne ouverte à tous, gratuite et accessible massivement. Combine vidéos, quiz et forums. Certifications possibles.
Version restreinte du MOOC. Formation en ligne pour un groupe limité d'apprenants (20-100). Favorise l'accompagnement personnalisé et l'interaction.
Approche pédagogique personnalisant le parcours d'apprentissage en fonction des performances, du rythme et des besoins de chaque apprenant. Utilise souvent l'IA.
Analyse des données d'apprentissage pour mesurer, comprendre et optimiser les performances pédagogiques. Identifie les difficultés et prévient le décrochage.
Intégration de mécanismes de jeu dans un contexte non ludique pour augmenter l'engagement et la motivation. Points, badges, classements, défis.
Jeu vidéo conçu avec une finalité pédagogique. Combine apprentissage et divertissement pour développer des compétences professionnelles ou techniques.
Pédagogie inversant le modèle traditionnel : théorie étudiée à la maison (vidéos), pratique et approfondissement en classe. Favorise l'interaction et l'application.
Plateforme numérique de gestion de la formation. Centralise contenus, suivi des apprenants, évaluations et reporting. Indispensable pour le e-learning.
Apprentissage par observation, imitation et interaction avec pairs et experts. Basé sur théorie de Bandura : on apprend en regardant les autres. Intègre forums, communautés, partage d'expériences et collaboration.
Approche où les apprenants de même niveau apprennent les uns des autres sans hiérarchie formateur/apprenant. Co-construction de connaissances, entraide, correction mutuelle. Développe autonomie et esprit critique.
Utilisation de récits et histoires pour transmettre connaissances et compétences. Facilite mémorisation, engagement émotionnel et compréhension des concepts abstraits. L'IA peut générer scénarios pédagogiques narratifs personnalisés.
Support temporaire fourni à l'apprenant pour accomplir une tâche qu'il ne pourrait pas réaliser seul. Aide progressive retirée au fur et à mesure de l'autonomisation. Concept de Vygotsky (zone proximale de développement).
Capacité à réfléchir sur ses propres processus d'apprentissage. "Apprendre à apprendre". Inclut conscience de ses stratégies, forces, faiblesses et régulation de son apprentissage. Compétence clé pour autonomie.
Techniques facilitant mémorisation à long terme en créant associations fortes entre nouvelles informations et connaissances existantes. Utilise myémniques, visualisation, émotions, répétition espacée, multi-sensoriel.
Quantité d'informations que la mémoire de travail peut traiter simultanément. Surcharge cognitive = apprentissage impossible. Conception pédagogique doit gérer cette charge : séquençage, simplification, élimination du superflu.
Séquence structurée et personnalisée d'activités d'apprentissage guidant l'apprenant d'un niveau initial vers des objectifs de compétences définis. Peut être linéaire, modulaire ou adaptatif selon profil et performances.
Processus de conception d'un parcours de formation structuré. Définit l'enchaînement des activités, ressources et évaluations pour atteindre les objectifs pédagogiques.
Énoncés précis décrivant ce que l'apprenant sera capable de faire à l'issue de la formation. Mesurables, observables et alignés sur les compétences visées.
Découpage d'une formation en unités cohérentes (modules, séquences, séances). Respecte la progression pédagogique du simple au complexe.
Évaluation réalisée pendant la formation pour vérifier la compréhension et ajuster l'enseignement. Objectif : diagnostiquer et améliorer, sans notation finale.
Évaluation finale mesurant l'atteinte des objectifs pédagogiques. Valide l'acquisition des compétences et peut déboucher sur une certification.
Retour constructif donné à l'apprenant sur ses performances. Essentiel pour l'apprentissage : indique ce qui est acquis et ce qui doit être amélioré.
Adaptation de l'enseignement aux besoins, rythmes et styles d'apprentissage variés des apprenants. L'IA facilite cette personnalisation de masse.
Document structuré listant l'ensemble des compétences (savoir, savoir-faire, savoir-être) nécessaires pour exercer un métier ou une fonction. Base de conception de formation.
Démarche méthodologique de conception, réalisation et évaluation de dispositifs de formation. Analyse besoins, définit objectifs, choisit méthodes et conçoit supports.
Scénario détaillé d'un module de formation décrivant écran par écran (ou slide par slide) les contenus, interactions, médias et activités. Blueprint de production.
Cohérence entre objectifs pédagogiques, méthodes d'enseignement et modalités d'évaluation. Principe fondamental de Biggs : ce qui est enseigné doit correspondre à ce qui est évalué et aux compétences visées. Évite décalages et frustrations.
Découpage du contenu pédagogique en unités autonomes et réutilisables (grains pédagogiques). Chaque grain traite un objectif précis et peut être combiné avec d'autres pour créer parcours personnalisés. Facilite maintenance et adaptation.
Classification hiérarchique des objectifs d'apprentissage cognitifs en 6 niveaux croissants de complexité : 1) Se souvenir, 2) Comprendre, 3) Appliquer, 4) Analyser, 5) Évaluer, 6) Créer. Guide conception d'activités et évaluations adaptées au niveau visé.
Représentation graphique hiérarchisée des concepts et leurs relations. Organise visuellement informations autour d'un concept central avec branches thématiques. Favorise compréhension globale, mémorisation et créativité.
Évaluation initiale réalisée avant la formation pour identifier niveau, prérequis, lacunes et besoins des apprenants. Permet personnalisation du parcours et adaptation du contenu. Pas de notation, uniquement diagnostic.
Méthode d'évaluation collectant feedbacks de multiples sources : formateur, pairs, manager, auto-évaluation, parfois clients/partenaires. Vision complète et objective des compétences, notamment soft skills et comportements professionnels.
Système d'IA jouant le rôle d'un tuteur personnel. Adapte le contenu, propose des explications alternatives, identifie les lacunes et guide l'apprenant individuellement.
Agent conversationnel intégré à une formation pour répondre aux questions des apprenants 24/7, fournir des ressources complémentaires et assurer un support personnalisé.
Utilisation d'algorithmes d'IA pour adapter automatiquement le contenu, le rythme et les ressources aux caractéristiques de chaque apprenant (niveau, préférences, performances).
Superposition d'éléments virtuels (images, textes, modèles 3D) au monde réel via smartphone ou lunettes. Enrichit l'apprentissage par des contenus interactifs contextualisés.
Immersion totale dans un environnement numérique 3D via casque VR. Permet des mises en situation réalistes sans risque, idéal pour formations techniques ou comportementales.
Évolution du LMS centrée sur l'expérience apprenant. Utilise l'IA pour recommander des contenus personnalisés, favorise l'apprentissage social et l'autonomie.
Sélection, organisation et enrichissement de contenus pédagogiques existants avec l'aide d'algorithmes d'IA. Agrège ressources pertinentes et les contextualise.
Surveillance automatisée d'examens en ligne via IA (reconnaissance faciale, détection mouvements, analyse environnement). Assure l'intégrité des certifications à distance.
Génération de voix artificielles ultra-réalistes pour créer des narrations, tutoriels audio ou podcasts pédagogiques. Multilingue et personnalisable.
Conversion automatique de la parole en texte grâce à l'IA. Génère sous-titres, transcriptions de cours ou résumés de formations. Améliore l'accessibilité.
Instruction textuelle donnée à une IA générative pour obtenir un résultat spécifique. Équivalent d'une consigne pédagogique pour l'IA. Qualité du prompt = qualité de la réponse. Compétence clé pour formateurs utilisant l'IA : savoir formuler prompts clairs, contextualisés et structurés.
IA conversationnelle accomplissant tâches spécifiques pour assister formateurs ou apprenants. Automatise tâches répétitives (rappels, FAQ, corrections basiques), libère temps pour activités à haute valeur. Peut être généraliste ou spécialisé sur domaine métier.
Système où l'apprenant s'auto-évalue avec feedback immédiat et personnalisé généré par IA. Analyse réponses ouvertes, identifie forces/faiblesses, suggère ressources complémentaires. Développe autonomie et métacognition tout en déchargeant formateur.
Création automatisée de supports pédagogiques (textes, quiz, slides, vidéos, exercices) par IA générative à partir de prompts ou documents sources. Réduit drastiquement temps de production tout en maintenant qualité. Nécessite relecture et ajustements humains.
Traduction linguistique par réseaux de neurones (deep learning) offrant qualité proche traduction humaine. Comprend contexte, nuances, expressions idiomatiques. Permet internationalisation rapide de contenus pédagogiques pour publics multilingues.
Utilisation d'IA pour détecter émotions, engagement et satisfaction des apprenants à partir de leurs interactions (textes forums, feedbacks, comportement plateforme). Identifie signaux faibles de décrochage, frustration ou désengagement pour intervention précoce.
Découvrez comment utiliser concrètement ces concepts dans vos formations
