IA générative : qu’apporte-t-elle à la formation professionnelle ?

L’intelligence artificielle est capable d’impacter tous les domaines touchant à l’activité d’une entreprise. Une bonne maîtrise de ces technologies conduit incontestablement à une hausse de la productivité. L’IA générative, en particulier, est riche de promesses. L’une de ses applications phares : la formation professionnelle. Les générateurs de contenus par l’IA révèlent un degré de sophistication jamais atteint et leur précision ne fera qu’augmenter dans les mois et les années à venir. ChatGPT, le chatbot basé sur les intelligences artificielles GPT-3 et GPT-4 d’OpenAI, en est le parfait exemple : comprenant le langage humain et entraîné po ur répondre à n’importe quelle question, il accélère le travail… et la formation. E-learning et intelligence artificielle ont donc désormais tout intérêt à avancer de concert.

Qu’entend-on exactement par IA générative ? Quels sont les avantages de l'utilisation de ce type d’intelligence artificielle dans la formation professionnelle et le développement des talents ? Comment le LMS Rise Up capitalise-t-il sur la génération de contenus par l’IA ? Toutes les réponses dans cet article !

Qu’est-ce que l’IA générative ?

IA générative : définition 

L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle. Son rôle : créer des modèles capables de générer des données : des images, des textes ou encore des sons, et ce de manière autonome. L’IA générative produit du contenu à la demande en fonction d’une requête, appelée prompt.

L’intelligence artificielle générative s’appuie sur des algorithmes qui apprennent en permanence, en traitant de larges corpus de données. Ils affinent ainsi leur travail au fil du temps, pour générer du contenu toujours plus pertinent.  

Les technologies d’IA générative englobent un large périmètre d’outils et d’usages. Les perspectives d’expansion sont énormes. Si ChatGPT se positionne en porte-étendard de ce type d’IA, d’autres modèles existent. Par exemple, MidJourney crée des logos à partir de simples descriptions ; Copilot, en cours d’intégration dans les applications Microsoft 365, est apte à écrire un rapport sur Word, à générer automatiquement des comptes-rendus, à transformer des notes en présentation PowerPoint, etc.

L’ambition de l’IA générative dans le monde professionnel : optimiser la productivité, en assistant les collaborateurs au quotidien dans un large éventail de tâches. 

Comment l’IA générative fonctionne-t-elle ?

L’intelligence artificielle générative s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels et des techniques d’apprentissage profond pour fonctionner. Sa raison d’être est bien de créer des contenus qui n’existaient pas avant (d’où le qualificatif “générative”) et, surtout, de répondre parfaitement à un besoin, que l’utilisateur peut exprimer par une question (comme c’est le cas pour ChatGPT). Afin de trouver les bonnes réponses et les bonnes solutions à un problème posé, les algorithmes doivent s’entraîner. Ils analysent dans ce but de grands volumes d’informations, à partir desquels ils génèrent de nouvelles données. Il peut y avoir une intervention humaine dans le processus d’entraînement. Toutefois, la plupart de l’apprentissage par l'intelligence artificielle se fait automatiquement du fait du grand nombre d'itérations nécessaires pour rendre un modèle d’IA générative opérationnel et fiable.

Quelles sont les différences entre intelligence artificielle et IA générative ?

Selon l'Union européenne, l'intelligence artificielle (IA) désigne tout outil utilisé par une machine afin de "reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité". En d'autres termes, l'intelligence artificielle se définit comme une technologie informatique permettant de résoudre des problèmes complexes que l'on pensait réservés à l'intelligence de l'être humain. 

Les limites de l'IA sont sans cesse repoussées, ce qui soulève des défis éthiques. Son champ d'application et de recherche est extrêmement vaste. Il existe aujourd'hui de nombreux types, modèles et catégories d'IA (deep learning, IA générale, IA étroite, apprentissage supervisé...). Les cas d'utilisation touchent tous les milieux, du secteur de la santé aux banques, en passant par l'industrie, le marketing, les jeux vidéo ou encore la réservation d'hôtels. Dans la vie quotidienne et personnelle, les applications d'intelligence artificielle deviennent des assistants virtuels. Les moteurs de recherche tels que Google s'appuient par exemple de plus en plus sur ces technologies pour apporter des réponses toujours plus pertinentes aux internautes.  

L'IA n'est pas apparue récemment, contrairement à une idée assez courante. Le terme "intelligence artificielle" naît en 1956. Dès 1966, l'Université de Stanford crée un robot mobile capable de raisonner sur ses propres actions. En 1997, le superordinateur d'IBM gagne une partie d'échecs contre le champion du monde Garry Kasparov. En 2011, la firme américaine se distingue une nouvelle fois : son IA Watson bat les meilleurs joueurs du jeu télévisé Jeopardy!. Autre exemple : en 2015, le programme d'IA AlphaGo bat un joueur professionnel au jeu de go. Toutes ces réalisations renvoient à l'IA traditionnelle, qui se focalise sur une seule tâche. Les algorithmes apprennent et s'améliorent à partir d'un vaste corpus de données afin de mettre en place des stratégies plus efficaces que celles émanant du cerveau humain sur une tâche spécifique. Et c'est ici que l'on touche à la différence entre intelligence artificielle et IA générative. Cette dernière génère quelque chose de nouveau, elle sait créer.

Alors que l'IA traditionnelle est adaptée à l'automatisation de tâches et aide à la prise de décision, l'IA générative a pour but de créer du contenu, de toute nature comme nous allons le voir.

Dans quel contexte utiliser l'IA générative ? | Exemples d'outils IA

La puissance de l'IA générative s'exprime dans la création de contenus extrêmement variés : textes, images, modèles 3D, sons et musique, vidéos, etc. L'agent conversationnel ChatGPT (qui peut comprendre et répondre à des questions en utilisant le langage naturel) est l'exemple le plus connu d'IA générative. Il en existe pourtant bien d'autres, qui se mettent au service des organisations comme des particuliers.

L'intelligence artificielle générative : générateurs de texte

Premier domaine d'application de l'IA générative : la génération de texte. Celle-ci s'appuie sur des modèles de langage de grande taille (large language model ou LLM en anglais). Ces LLM traitent d'énormes volumes de données textuelles issues de toutes les sources disponibles (pages web, réseaux sociaux, articles, livres...) afin de prédire, à partir d'un mot de départ, les mots et phrases suivants. Les LLM GPT-3 et GPT-4 sont à la base de ChatGPT. Google a de son côté développé BERT.

Il résulte de cette technologie une multitude de capacités :

• Générer des textes.
• Réaliser des traductions automatiques.
• Classer des textes.
• Répondre à des questions, réfléchir à un problème posé.
• Résumer un texte.
• Corriger des fautes d'orthographe.
• Brainstormer.
• Analyser les émotions véhiculées par un texte.
• Reformuler un texte dans un autre ton.

Pour l'utilisateur, la principale conséquence est un gain de temps notable dans les tâches professionnelles quotidiennes. À partir d'une simple requête, un générateur de texte fournit immédiatement (ou presque) un texte (article ou autre) pertinent. 

L'IA générative : liste des meilleurs générateurs d'images

Autre domaine d'application de l'IA générative : la génération d'images et, au-delà, la conception graphique. Des outils propulsés par l'IA sont désormais capables de créer une image réaliste à partir d'une description écrite de ce que l'on souhaite. DALL-E, d'OpenAI, est le plus connu d'entre eux. Résultat : des photos d'un réalisme bluffant, des visuels et même des œuvres artistiques. En août 2022, une œuvre conçue avec le générateur d'images MidJourney a même gagné un concours de beaux-arts dans le Colorado, ce qui a créé une vive polémique... 

Concrètement, les générateurs d'images sont entraînés pour, entre autres :

• Créer des variantes à partir d'une image fournie.
• Augmenter la résolution d'une photo.
• Remplacer certains éléments d'une image.
• Modifier la couleur d'une image, la faire passer en noir et blanc.
• Concevoir des animations à partir d'une image statique.

D'autres outils sont centrés sur le design numérique. Leurs fonctions principales consistent à transformer des croquis réalisés à la main en fichiers de conception numériques mais aussi à prédire ce que l'utilisateur (artiste, graphiste...) souhaite dessiner et proposer en conséquence des illustrations raffinées. 

Liste de générateurs d'images : 

• DALL-E
• WOMBO Dream 
• Craiyon 
• Starryai
• MidJourney 
• Pixray 
• Jasper Art 
• GauGAN2 
• Neural.love.

Liste d'outils de conception graphique IA :

• Adobe Sensei
• Designs.ai
• Uizard
• AutoDraw
• Khroma
• Alpaca
• NVIDIA Canvas.

L'IA générative : générateurs de vidéos

La génération automatique de vidéos : une aide précieuse pour les organisations et les entrepreneurs présents sur le web, en particulier sur les réseaux sociaux, où la vidéo joue un rôle primordial en termes de portée et d'impact. Les outils IA facilitent et accélèrent considérablement la création de tels supports. Une description sous format texte suffit désormais à générer des vidéos.

Des applications récentes, à l'évolution rapide, connaissent un succès croissant : Runway AI, Synthesia, Lumen5, Elai pour n'en citer que quelques-unes. Le processus est ici aussi d'une grande fluidité et très rapide. À partir d'une idée et de la définition d'une audience, ces outils sont capables de générer un script puis une vidéo personnalisable en quelques clics. D'autres solutions IA, comme D-ID, transforment n'importe quelle photo en vidéo, et ce en moins d'une minute. 

L'IA pour générer de la musique et d'autres contenus audio

L'IA générative s'applique également au domaine de la voix. On parle de text-to-speech car l'application génère des voix à partir d'un texte. La musique se voit également impactée puisqu'il est désormais possible de créer des jingles et même des chansons, et ce sans aucune expérience musicale. SongR, Riffusion, OpenAI Jukebox, Boomy ou encore Beatoven sont spécialisés dans la génération de contenus audio.

Les médias se font l'écho de certaines réalisations en la matière, comme celle de cette intelligence artificielle qui a réussi à créer une chanson en utilisant la voix de la chanteuse belge Angèle...

L'IA générative : les générateurs de code

Les outils d'IA générative dédiés aux langages de programmation assistent de nombreux développeurs. Comme dans ses autres champs d'application, l'IA générative gagne ici sans cesse en puissance, en rapidité et en finesse. Créer une application ou un site web avec l'appui de générateurs de code devient populaire parmi les professionnels du secteur. Suggestions de code, détection d'erreurs et propositions d'amélioration, création automatique de scripts de programmation dans une multitude de langages (Python, JavaScript, Go, Perl, Ruby., C++...) : autant de tâches que ces solutions basées sur l'IA mènent sans aucune difficulté.

Il existe également des chatbots spécialisés dans la programmation, comme AskCodi. Leur rôle : assister l'utilisateur dans la génération et l'amélioration du code. 

Des modèles d'IA accessibles au plus grand nombre

L'IA générative se démocratise rapidement dans un nombre croissant de domaines, tout en améliorant sans cesse ses capacités. L'une des raisons à cela : l'accessibilité des modèles d'IA.

Un modèle d'IA, c'est une construction mathématique qui permet, à partir de données d'entrée, de générer une déduction ou une prédiction (définition de la Cnil - Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés). Les modèles d'IA sont nombreux et une partie d'entre eux sont open source, donc en libre accès. Il y a ici un vaste champ d'expérimentation et d'exploration qui s'offre aux développeurs, chercheurs et passionnés de technologie. Ces derniers vont venir enrichir les projets et soutenir le développement de l'intelligence artificielle. Résultat : une innovation permanente, et ce dans de multiples directions.

Autre élément expliquant la montée en puissance de l'IA : les outils sont souvent peu onéreux, voire, pour certains, gratuits. L'appropriation de ces solutions par les professionnels et les particuliers s'en trouve facilitée. 

Quels sont les trois principaux types d'intelligence artificielle générative ?

Il existe plusieurs types d'IA générative. Voyons les trois principaux.

Les grands modèles de langage (LLM)

Nous avons brièvement évoqué les LLM précédemment, voyons plus en détail de quoi il s'agit. Un LLM (large language model) fait référence à un algorithme de deep learning capable d'exécuter un certain nombre de tâches en lien avec le traitement du langage naturel.

Ce modèle de langage possède un grand nombre de paramètres et s'appuie sur des réseaux de neurones profonds, qui s'entraînent à partir de larges volumes de données textuelles. En conséquence, les LLM sont aptes à reconnaître, traduire, prédire et générer des textes. Plus généralement, ils acquièrent des connaissances étendues sur le monde grâce en particulier à leur grande capacité de mémorisation. Les machines fonctionnant avec les LLM comprennent les subtilités du langage humain et savent saisir toute la richesse de ce dernier. 

Comme on l'a vu, BERT (Google) et GPT-4 (OpenAI) constituent les grands modèles de langage les plus connus.  

Le Deep Learning, c'est quoi ?

Le deep learning (apprentissage profond) correspond à un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Il utilise des réseaux de neurones artificiels (qui s'inspirent de l'architecture neuronale humaine) dans le but de réaliser des tâches complexes.

Un réseau de neurones artificiels se compose d'une entrée (c'est-à-dire de données brutes, comme du texte ou une image), d'une sortie (le résultat une fois la tâche réalisée) et, entre les deux, de couches de neurones artificiels. Un réseau de deep learning peut fonctionner avec des centaines de couches, ce qui renforce la précision du résultat. Le processus nécessite un corpus de données très dense afin que l'algorithme de deep learning affine son travail. Par exemple, il aura besoin de traiter des milliers de photos de chats avant de pouvoir classer avec précision de nouvelles photos de chats.  

Les réseaux antagonistes génératifs

Autre type d'IA générative : les réseaux antagonistes génératifs (generative adversarial networks - GANs, en anglais). Ils font partie des modèles d'apprentissage automatique non supervisés. L’apprentissage non supervisé est, selon la CNIL, un procédé d’apprentissage dans lequel l’algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données.

Comment les GANs fonctionnent-ils ? Ces derniers utilisent deux réseaux de neurones pour générer de nouvelles données réalistes. Le premier réseau de neurones est appelé "générateur" et le deuxième réseau "discriminateur". Ils fonctionnent ensemble pour générer un nouveau contenu. Le principe : le générateur crée des données et le discriminateur analyse la qualité de celles-ci. Le système fonctionne en boucle, garantissant une amélioration constante de son efficacité. Par exemple, à partir d'une analyse de portraits photographiques, un GAN est capable de générer un nouveau portrait photographique ultra-réaliste.

Les modèles d'autoencodeurs

Les autoencodeurs constituent une autre méthode d'apprentissage non supervisé. Ils sont eux aussi basés sur des réseaux de neurones. Leur architecture se décompose en deux parties : 

• Un encodeur (entrée). Son rôle est de prendre des données en grande dimension et de les réduire.
• Un décodeur (sortie). Son rôle est de récupérer les données compressées pour les rétroprojeter vers la plus grande dimension. 

On parle ainsi d'architecture "diabolo", la partie gauche (l'entrée) et la partie droite (sortie) sont larges, alors que le centre est resserré. 

En termes plus techniques, l'encodeur transforme l'entrée en une représentation dans un espace de dimension plus faible (qui prend le nom d'espace latent). Le décodeur, de son côté, a pour tâche de reconstruire une sortie la plus fidèle possible à l'entrée, à l'aide de la représentation latente de cette dernière. La mission de l'autoencodeur est donc de prédire une valeur cible la plus proche des données d'entrée. Objectif : résoudre les problèmes de compression de données en réduisant la quantité de données nécessaires pour représenter un objet. 

Les bénéfices de l’IA générative dans la formation professionnelle

L’optimisation de la création des contenus de formation

Atout numéro 1 de l’IA générative : sa capacité à créer des ressources de formation sans intervention humaine, de qualité, en un temps très court. La mission de l’IA générative consiste à produire du contenu d’apprentissage “neuf”, original, à partir de données fournies aux algorithmes. Ainsi, une requête soumise à ChatGPT par exemple donnera lieu à une réponse textuelle pertinente en quelques secondes. Il est possible de lui demander de rédiger des articles, d’écrire du code informatique ou encore de traduire du texte.

Formateurs, concepteurs de formation et managers Learning & Development trouvent dans un générateur de contenus par l’IA un allié de poids. Il est par ailleurs indiscutable que le rôle de l'intelligence artificielle dans l’e-learning va s’accentuer. Il faut donc que les différents acteurs intervenant dans la conception des formations comprennent l’apport des outils embarquant ces technologies et en tirent parti pour améliorer la qualité et la rapidité de leur travail. 

L’automatisation des processus

Au cœur de l’IA générative : l’automatisation. Les modèles génératifs sont conçus pour répéter à l’infini une même suite de tâches à partir d’une collection de données. Les applications sont extrêmement larges et en constante évolution. Citons par exemple :

• la transcription. Des contenus de formation vidéos peuvent être transcrits en textes de manière fiable et ultra-rapide grâce à l'intelligence artificielle ;
• la traduction. Traduire des cours entiers dans plusieurs langues est désormais possible, avec à la clé un gain de temps et des dépenses nettement réduites ;
• l’indexation des recherches. Les données parcourues par les algorithmes sont examinées puis automatiquement “nettoyées” et rangées. Ainsi, lors d’une recherche, le système renvoie en une fraction de seconde des contenus pertinents. 

L’utilisation d'un générateur de contenu par l’IA libère les professionnels de la formation de tâches chronophages et répétitives. L’humain conserve toutefois toute sa place, d’une part en révisant et, le cas échéant, en perfectionnant les résultats, d’autre part en se recentrant sur des missions à haute valeur ajoutée. 

La curation de contenu

La curation de contenu automatisée par l’IA générative apporte également beaucoup à la formation professionnelle. Ce terme désigne, dans son sens premier, la collecte puis le tri, la remise en forme et le partage d'un ensemble d’informations sur un sujet donné, issues en particulier du web. Dans le domaine de la formation, il s’agit de sélectionner, au sein de vastes catalogues de contenus pédagogiques, les ressources correspondant exactement aux intérêts et aux objectifs professionnels de l’apprenant. L’IA générative effectue ce tri automatiquement, pour ne montrer à l’utilisateur qu’une infime partie de ce volumineux corpus, précisément la partie dont il a besoin pour développer ses savoir-faire. Nous sommes ici dans l’hyper-personnalisation de la formation. En conséquence, la montée en compétences gagne en rapidité et en efficacité, ce qui facilite la mobilité interne et le développement des carrières. 

L’amélioration de la productivité et de l’efficacité

Les bénéfices de l’IA générative précédemment cités renvoient tous à la même conclusion : une hausse évidente de la productivité lors du développement de programmes de formation. Un grand nombre de tâches manuelles chronophages sont désormais assurées par des solutions fonctionnant à partir de l’intelligence artificielle, des solutions fiables et suffisamment qualitatives pour produire des résultats pertinents. On touche ici à autre avantage des modèles d’IA générative : une plus grande efficacité des formations. 

Plus largement, l’intelligence artificielle générative assiste l’humain, se met à son service et renforce ses capacités (en termes notamment de créativité, d’innovation et de prise de décisions). Cela est vrai pour la formation professionnelle comme pour l’activité globale menée en entreprise. Un sondage OpinionWay pour Slack indique d’ailleurs que plus d’un travailleur du savoir sur cinq utilise ChatGPT (un tiers des moins de 35 ans). 

Amélioration de l’expérience utilisateur grâce aux bots intelligents

L’IA générative laisse également entrevoir de nouvelles possibilités concernant l’expérience utilisateur. Les bots intelligents tels que ChatGPT ont la capacité de mener une conversation naturelle, se rapprochant d’une conversation humaine, avec les apprenants. Les retombées possibles sont extrêmement intéressantes et seront à n’en pas douter exploitées dans un futur proche au sein des départements L&D :

• Recommandation de contenus ;
• “Scan” du catalogue de formations pour formuler une réponse de grande précision à une question concrète de l’apprenant ;
• Entraînement en “live” de l’apprenant avant un test ou une évaluation : il répond à une série de questions et le bot évalue ses réponses. 

Quel est l’avenir de l’IA générative dans le domaine du learning ?

Le Learning & Development entre dans une nouvelle ère. L’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative, est appelée à jouer un rôle capital dans l’optimisation des formations, avec en arrière-plan un objectif majeur : favoriser la rétention des talents, une problématique clé pour nombre d’entreprises.  

Si ce type de technologies progresse et se généralise, le potentiel est immense et reste encore pour une grande part à explorer. Il est certain que les solutions innovantes pour automatiser la création de contenus se multiplieront. Pilotées par les managers L&D, elles contribueront à accroître encore la qualité et l’efficacité des modules e-learning et, plus généralement, des programmes d’apprentissage. En outre, la formation professionnelle tendra de plus en plus vers l’hyper-personnalisation grâce à la précision croissante des ressources générées (contenus pédagogiques et évaluations). 

En conséquence, l’expérience d’apprentissage et l’engagement continueront à s’améliorer, au service d’une montée en compétences rapide et permanente.

Quels sont les défis à surmonter dans l’IA générative ?

L’IA générative suscite à la fois espoir et doutes. Jusqu’où cette technologie ira-t-elle ? Difficile encore de répondre à cette question… Certains craignent une prise de contrôle exagérée de l’intelligence artificielle sur les activités humaines. Dans le domaine professionnel, le risque est un mauvais usage de l’IA générative, l’incapacité à la prendre en main, avec au final des retombées négatives : 

• l’impossibilité d’améliorer les performances individuelles et de résoudre les problématiques business ;
• des dépenses élevées destinées à l’acquisition d’outils technologiques, sans parvenir à en obtenir des résultats concluants.

Pour tirer parti de toutes les possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative, la mise en place d’une gouvernance de l’IA semble aujourd’hui indispensable. Objectif : minimiser les risques, établir une méthodologie, un cadre de développement et fixer des règles éthiques. L’IA ne doit pas dominer l’humain mais se mettre à son service afin de maximiser son potentiel.  

Accélérez la création de contenus de formation avec l’IA générative intégrée dans Rise Up LMS

Rise Up prend le virage de l’intelligence artificielle en intégrant l’IA générative dans son LMS. Deux fonctionnalités phare s’appuient sur les atouts de ce type de technologies : 

• Generative LIA. Il s’agit d’une IA générative de texte, d’images et de tout autre contenu utilisé dans la création des modules de formation. Les concepteurs pédagogiques trouvent dans ce générateur de contenu par l’IA une aide particulièrement précieuse. LIA produit en toute autonomie les ressources d'apprentissage nécessaires à l’élaboration des formations, accélérant grandement le travail de conception. La plateforme fournit également la matière des évaluations et recommande les ressources les plus intéressantes aux apprenants. 

• H5P. Cette application est complémentaire de Generative LIA. L'intérêt principal de H5P : transformer des contenus de formation statiques en modules interactifs (et ce en quelques minutes seulement) d’une part, faciliter la construction de parcours de formation dynamiques, parfaitement rythmés d’autre part.

IA générative et formation deviennent de fait indissociables.

Automatisez la création de contenus de formation

La création des contenus pédagogiques : l’une des tâches les plus chronoghages dans la mise en œuvre des programmes de formation. Avec l’IA générative, le temps consacré à leur conception est drastiquement réduit. LIA se connecte à ChatGPT, le chatbot d’OpenAI capable de comprendre le langage humain naturel et de générer du texte de qualité dans un grand nombre de langues, comme nous l’avons vu. 

Concrètement, quels services LIA rend-elle aux formateurs et aux managers Learning & Development ? Ce générateur de contenu par l’intelligence artificielle permet entre autres :

• d’obtenir la description et le contenu d’une formation à partir d’un sujet donné ;
• de traduire une formation en 22 langues ;
• de produire des quiz automatiquement ;   
• de générer des réponses correctes et incorrectes ;
• de créer des visuels ;
• d’insérer des tags dans une formation afin de relier cette dernière à une série de compétences. L’IA générative de texte propose également de créer de nouvelles compétences en fonction du titre et de la description de la formation.

Optimisez vos contenus existants grâce au Smart Import

Fournir des contenus impactants à partir de ressources simples, voire de faible valeur ajoutée, ou ne répondant pas aux attentes des apprenants en matière de pédagogie : c’est le travail réalisé par H5P. Rassemblant plusieurs outils de création de contenus basés sur l’intelligence artificielle, cette application est extrêmement facile à prendre en main et à utiliser. Grâce au Smart Import, il suffit de téléverser des ressources, comme du texte, des podcasts et des vidéos, puis de laisser l’IA générative traiter ces données brutes. Il est ensuite simplement nécessaire de choisir les types de format les plus pertinents pour exploiter les contenus générés (vidéos interactives, flashcards, quizz…). À la clé : des modules e-learning engageants et une expérience d’apprentissage maximisée. 

En synthèse, la plateforme LMS Rise Up basée sur l’IA générative garantit la qualité du contenu de chaque formation et élève l’efficacité de vos dispositifs à un niveau inégalé.