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Apprendre à votre IA à travailler

2026-10-01T00:00:00.000Z

On a tous suivi la séance ou l’atelier d’initiation à l’IA. Ça n’a pas donné grand-chose, et on est retournés au travail. Pendant ce temps, ces affaires d’IA ont continué de changer, d’évoluer et de se répandre dans notre vie professionnelle. À un moment donné, vous vous dites peut-être : « Oui, j’ai suivi la formation sur l’IA, mais honnêtement, je ne fais encore qu’effleurer la surface, et l’IA n’est pas près de disparaître. Il faut vraiment que je commence à me servir de cette affaire-là. »

Au lieu de vous contenter de jouer avec l’IA, commencez à apprendre à votre IA à travailler ! Autrement dit, votre travail, c’est de faire monter votre IA en compétences.

Ça va soulever des craintes bien réelles, comme : « Je ne veux pas expliquer à l’IA comment faire mon travail, parce qu’après, je vais être remplacé. » Ou : « Je ne veux pas que l’IA fasse le travail que j’aime faire. » Ça se comprend, mais regardez de près le travail que vous aimez faire : il y a presque certainement des parties de ce travail que vous n’aimez pas vraiment faire. L’IA va faire certaines parties de votre travail à l’avenir, mais il va aussi y avoir beaucoup de nouvelles tâches qui vont remplir le temps que l’IA vous fera gagner.

Une fois qu’on a accepté tout ça, il faut se rendre à l’évidence : pour que l’IA soit utile, il faut investir de l’énergie mentale, et du temps, pour lui apprendre quels résultats elle est censée produire. Il faut aussi transférer dans le cerveau de notre IA toutes les connaissances de fond et tout le contenu sur lesquels notre propre cerveau s’appuie pour faire le travail qu’on lui confie maintenant.

Trois façons que j’ai trouvées pour « enseigner » à mon IA

(a) Je lui demande de faire quelque chose, comme produire un PowerPoint à partir d’un document Word, avec le même style qu’un PowerPoint précédent.

Certains se disent peut-être : « Ça me donne mal à la tête d’essayer d’expliquer au complet à une IA ce que je veux qu’elle fasse ; c’est plus simple de le faire moi-même. »

C’est vrai, mais quand vous faites le calcul, vous constatez habituellement que le temps investi pour apprendre à l’IA une tâche que vous faites encore à la main, même seulement trois ou quatre fois par année, est largement rentable.

Pour surmonter le « ça me donne mal à la tête d’expliquer tout ça à l’IA », j’ai développé une habileté : écrire des requêtes au fil de ma pensée. Je laisse tout sortir de ma tête, comme ça vient. Mes doigts sont comme des sténographes : ils transcrivent mon flot de pensées en texte, en temps réel. Ça donne à l’IA beaucoup d’information pour l’aider à faire ce dont j’ai besoin.

Ensuite, je passe soigneusement en revue ce qu’elle produit, et je signale et j’explique méticuleusement chaque erreur. C’est ça, le travail.

À force d’essais et d’erreurs, j’ai appris que l’IA apprend mieux quand je signale et que j’explique chaque erreur qu’elle fait, sans lui dire quoi faire pour la corriger. Lui donner la bonne réponse semble freiner son apprentissage, même si, parfois, je dois lui dire exactement quoi faire, sinon ça ne se fait tout simplement pas.

Par exemple, quand je développe mon pipeline d’IA qui génère des présentations PowerPoint, il vaut mieux dire « le paragraphe de la diapositive cinq de la présentation que tu as générée est trop proche de l’image, et à mes yeux, ça donne l’impression que tout est tassé sur la diapositive cinq », ce qui aide l’IA à apprendre, plutôt que de dire « éloigne le paragraphe de l’image sur la diapositive cinq », qui n’apprend pas grand-chose à l’IA.

(b) Je montre à mon IA un exemple de résultat parfait à partir d’un document de départ, et je lui demande d’apprendre de cet exemple (p. ex. une présentation PowerPoint que j’ai faite, et que je trouvais vraiment bonne, à partir d’un document Word qui décrivait une nouvelle initiative). Je demande à mon IA d’apprendre par l’exemple et de faire tout ce qu’il faut pour que, plus tard, quand on lui demandera une tâche semblable, elle applique ce qu’elle a appris de cet exemple.

(c) Quand je commence un nouveau projet, je passe beaucoup de temps, dès le départ, à transmettre à mon IA le plus de connaissances de fond et d’information nuancées possible. Plus mon IA en sait sur les connaissances tacites, les impressions, les plans et les idées que j’ai en tête, mieux elle peut m’aider dans mon travail. C’est la première étape, une étape essentielle, que je franchis avec mes clients dès notre première séance : je les aide à transmettre à leur IA toutes les connaissances tacites dont elle a besoin pour leur être utile.

À essayer

Pour commencer, connectez-vous à votre IA et écrivez quelque chose comme ceci (ou copiez-collez ce texte dans votre IA) :

J’ai lu un article dont l’auteur dit que si je te dis quand je pense que tu as fait quelque chose de travers, par exemple enlever une partie importante d’un document que je t’ai demandé de m’aider à réviser, et que je prends le temps de bien t’expliquer pourquoi je pense que c’est une erreur, tu vas apprendre. Il dit aussi que si je continue d’investir du temps à te signaler tes erreurs, tu vas en faire de moins en moins et devenir de plus en plus utile pour moi. Est-ce que c’est vrai ? Est-ce qu’il y a quelque chose que je devrais faire, ou des paramètres à régler, pour que tu puisses te bâtir une base de connaissances avec ce que je t’apprends ? Peux-tu vérifier si tu es bien configurée pour te bâtir une mémoire de tout ce que je t’apprends ? Je ne veux vraiment pas perdre mon temps à te montrer des choses pour que tu les oublies ensuite !

Donnez un élan à votre usage de l’IA avec le coaching en IA, un à un.

Bonne chance dans votre parcours avec l’IA.
Phil.

Jeu de rôle avec l’IA en formation : pourquoi ça fonctionne maintenant

2026-09-29T00:00:00.000Z

Les progrès rapides de l’IA ont rendu possibles de nouvelles applications en formation et développement, et en développement organisationnel, dans lesquelles l’apprenant parle à une IA au lieu de taper dans une fenêtre de clavardage. Ça ouvre la porte à de nouvelles catégories de solutions de formation.

En formation, l’un des usages les plus populaires de ces échanges de vive voix avec l’IA, c’est le jeu de rôle. Le jeu de rôle est un outil utile en formation, et les modèles d’IA actuels y sont remarquablement bons quand ils sont bien configurés.

Où le jeu de rôle avec l’IA est utile

Les usages les plus courants touchent la vente, le service à la clientèle et le leadership. La clé du succès, c’est de concevoir une variété de scénarios sur mesure qui collent de près à ce que les apprenants vivront au travail. Beaucoup d’entreprises ont déjà des grilles d’évaluation et des scénarios bien conçus pour soutenir leurs équipes de vente, qu’on peut transformer en jeux de rôle avec l’IA. Grâce au jeu de rôle avec l’IA, les équipes de formation peuvent déployer des solutions qui pourraient réduire le temps nécessaire pour devenir compétent, pour une grande variété de besoins : la formation des nouveaux employés, des nouveaux gestionnaires, du nouveau personnel du service à la clientèle, des cadres, des nouveaux représentants aux ventes, du nouveau personnel infirmier et des nouvelles recrues policières, ou encore la formation des représentants sur un nouveau produit.

Grâce au jeu de rôle avec l’IA, les représentants peuvent s’exercer à présenter un nouveau produit jusqu’à savoir quoi dire et comment le dire, avant de se retrouver devant un vrai client potentiel. Ils peuvent s’exercer à défendre la valeur de leur offre quand un client a une soumission moins chère sur son bureau, à encaisser un refus poli au kiosque d’un salon professionnel, à relancer une vente au point mort, à préparer un suivi quand un client fidèle commence à s’éloigner, et plus encore.

Le jeu de rôle avec l’IA est tout aussi utile pour permettre à de jeunes conseillers financiers de s’exercer à aider un client qui panique devant une chute de la Bourse et veut retirer son argent, ou à de nouveaux caissiers de s’exercer à répondre à un client qui a besoin de l’argent du chèque déposé la veille, alors que ce chèque fait l’objet d’une retenue.

En formation au leadership, le jeu de rôle avec l’IA permet aux nouveaux gestionnaires de s’exercer aux conversations difficiles dans un espace privé et sécuritaire, avec un personnage simulé. Ils peuvent s’exercer à responsabiliser un chargé de projet qui blâme les autres pour une échéance ratée, à tenir une conversation de carrière avec un employé, ou à donner une rétroaction négative de façon constructive.

Au-delà du jeu de rôle, l’IA vocale se prête aussi, en formation, à des coachs virtuels. Ils peuvent offrir un soutien personnalisé entre deux séances de coaching, ou guider un apprenant dans une réflexion sur un objectif.

Pourquoi ça fonctionne soudainement

J’ai passé quinze ans à bâtir des intergiciels et des applications de reconnaissance vocale, de Recherches Bell-Northern jusqu’à SpeechWorks et Nuance Communications. Toutes les applications vocales de cette époque fonctionnaient par étapes : reconnaître les mots, décider quoi faire, puis faire jouer ou synthétiser une réponse.

Les premières applications vocales fondées sur les grands modèles de langage (GML) reposaient sur des systèmes en cascade. L’utilisateur parle, sa parole est transcrite, puis envoyée à un GML, et la réponse passe par un moteur de synthèse vocale pour qu’il puisse l’entendre. Même les systèmes bien conçus laissent habituellement une seconde entre les tours de parole, bien plus que les quelque 200 ms qui séparent normalement deux tours dans une conversation. De plus, toute l’information supplémentaire que les humains utilisent pour communiquer, comme le ton, le rythme, les hésitations et les inflexions, se perd à la transcription : il ne reste à l’IA que les mots de l’utilisateur.

Les nouveaux systèmes vocaux fonctionnent en audio natif. Ils ont été entraînés directement sur de l’audio, en plus du texte, ce qui leur permet de recevoir la parole de l’utilisateur telle quelle et de répondre directement de vive voix. Sans transcription ni synthèse vocale, ces systèmes répondent beaucoup plus comme le ferait un humain, et « réagissent » à la fois à ce qui a été dit et à la façon dont ça a été dit. Les systèmes en audio natif permettent à une application d’IA de mener, et peut-être plus tôt qu’on le pense, même d’animer des séances de plus en plus élaborées avec les apprenants.

Ce qu’il faut surveiller

À mesure que les systèmes vocaux fondés sur l’IA gagnent du terrain en formation, il vaut la peine de suivre l’évolution des lois sur la protection des renseignements personnels et des règles qui encadrent l’IA. L’Union européenne interdit aux systèmes d’IA de déduire les émotions à partir de données biométriques, y compris la voix, au travail ou en éducation, sauf pour des raisons de sécurité ou des raisons médicales. Au Québec, la Loi 25 ne permet de traiter des renseignements personnels à l’extérieur de la province qu’après une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée qui démontre qu’ils seront adéquatement protégés, et en vertu d’une entente écrite.

Le système de pratique vocale que j’ai bâti ne déduit pas les émotions des utilisateurs à partir de leur voix, et il ne les étiquette ni ne les note. CoachingOurselves travaille avec ses clients sur ce qu’exige la Loi 25, ainsi que sur leurs propres politiques informatiques pour les applications d’IA infonuagique.

Essayez dès maintenant une démonstration de jeu de rôle avec l’IA en audio natif.

J’ai conçu et bâti le système de conversation vocale derrière cette démonstration. La pratique vocale est vendue par CoachingOurselves, qui conçoit des solutions d’apprentissage vocales sur mesure pour la formation et le développement organisationnel, en s’appuyant sur près de vingt ans de conception d’apprentissage entre pairs.

Ce que l’IA ne peut pas faire

Aussi utiles soient-elles, les solutions d’IA vocale ne peuvent pas bâtir le lien humain, ni ce que Henry Mintzberg appelle le communityship, cet esprit de communauté essentiel à la réussite des organisations. Le dialogue et les discussions guidées des groupes d’apprentissage entre pairs de CoachingOurselves sont une approche humaine, simple et facile à déployer à grande échelle, pour le développement du leadership et le développement organisationnel.