Utilisation de l'IA pour opérationnaliser la formation des fabricants

Dans l'industrie manufacturière au rythme effréné d'aujourd'hui, garder une longueur d'avance est essentiel au succès. Pour rester compétitives, les entreprises doivent continuellement requalifier et perfectionner leur main-d'œuvre.

Une façon d'y parvenir consiste à opérationnaliser l'apprentissage et à le rapprocher de l'atelier en utilisant l'intelligence artificielle (IA) et la technologie des travailleurs connectés. Opérationnaliser l'apprentissage signifie adopter une approche plus systématique de la formation et du développement de la main-d'œuvre, plutôt que de le traiter comme un événement ponctuel.

Selon un rapport de McKinsey, les entreprises qui adoptent l'apprentissage basé sur l'IA ont réduit le temps de formation jusqu'à 50% et amélioré les résultats d'apprentissage jusqu'à 60%. Les solutions basées sur l'IA rendent l'apprentissage plus accessible, engageant et efficace ; et en intégrant des solutions de formation et d'apprentissage dans les opérations quotidiennes de l'entreprise, les fabricants peuvent créer une culture d'apprentissage et d'amélioration continus. En fait, chez Augmentir, nous avons vu des entreprises manufacturières utiliser cette approche pour réduire l'intégration des nouvelles recrues et le temps de formation jusqu'à 72%.

Apprentissage : quand et où c'est nécessaire

L'IA a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries, et la fabrication ne fait pas exception. De nombreux travailleurs de l'industrie manufacturière travaillent dans des environnements basés sur des quarts de travail, ce qui rend difficile pour eux d'assister à des sessions de formation traditionnelles en classe.

Grâce à l'IA, les organisations peuvent intégrer davantage de processus d'apprentissage dans la journée de travail quotidienne des travailleurs de première ligne, en comblant essentiellement le fossé entre savoir et faire. Cet « apprentissage actif » s'aligne sur le modèle visuel de la pyramide de l'apprentissage qui illustre les différentes étapes de l'apprentissage et leur efficacité relative.

L'apprentissage actif implique que l'apprenant s'engage activement dans le matériel, souvent par la résolution de problèmes, la discussion ou l'application des connaissances pendant qu'il est au travail.

En général, l'apprentissage actif est considéré comme plus efficace que l'apprentissage passif pour promouvoir une compréhension approfondie et la rétention d'informations. Par conséquent, les leaders de l'apprentissage s'efforcent souvent de concevoir des expériences d'apprentissage qui impliquent des niveaux plus élevés d'apprentissage actif, allant au-delà des niveaux inférieurs de la pyramide et promouvant la pensée critique, la créativité et les compétences en résolution de problèmes.

Cette approche peut être mise en œuvre avec des solutions d'apprentissage mobile qui tirent parti de la technologie des travailleurs connectés et de l'IA pour fournir aux travailleurs des modules de formation à la demande de petite taille auxquels ils peuvent accéder sur des smartphones ou des tablettes. Ces modules peuvent être personnalisés en fonction du niveau de compétence de chaque travailleur, ce qui leur permet d'apprendre plus facilement à leur propre rythme.

De plus, les solutions d'apprentissage basées sur l'IA offrent :

• Apprentissage personnalisé: Les solutions d'apprentissage basées sur l'IA peuvent être personnalisées en fonction du niveau de compétence de chaque travailleur, ce qui leur permet non seulement d'apprendre à leur propre rythme, mais également de les adapter à leur niveau d'expérience. Par exemple, les travailleurs novices peuvent être tenus de regarder une vidéo de micro-apprentissage comme condition de sécurité préalable à l'exécution d'une tâche, tandis qu'un travailleur plus expérimenté possédant le niveau approprié d'expérience professionnelle et de compétence peut ne pas être tenu de regarder la vidéo d'apprentissage.
• Apprentissage basé sur la performance: Les solutions basées sur l'IA offrent aux travailleurs des expériences d'apprentissage pratiques personnalisées en fonction de leurs performances professionnelles réelles. Ces expériences peuvent être diffusées via une variété de supports de contenu - médias riches, guides d'auto-assistance, vidéos de micro-apprentissage et même expériences de réalité augmentée (AR).
• Rétroaction en temps réel: Les solutions basées sur l'IA peuvent surveiller les performances des travailleurs en temps réel, en fournissant des commentaires instantanés pour aider les travailleurs à s'améliorer afin de fournir un accès au contenu pour aider à résoudre les problèmes dans le flux de travail.

L'IA peut également aider à évaluer les performances des employés. Les évaluations de performance traditionnelles reposent souvent sur des évaluations subjectives de la part des managers. À l'inverse, les évaluations de performances basées sur l'IA peuvent fournir une évaluation plus objective et basée sur les données des performances des employés, tout en fournissant une image plus précise des forces et des faiblesses d'un employé.

Meilleure formation, meilleur travail

En mettant en œuvre des solutions basées sur l'IA, les entreprises peuvent identifier les besoins de formation dans l'ensemble de l'organisation. À l'aide de données de performance, l'IA peut découvrir des lacunes dans les connaissances ou les compétences de la main-d'œuvre, qui peuvent ensuite être utilisées pour développer des programmes de formation ciblés pour « combler » ces lacunes.

Une fois mise en œuvre, l'IA peut être utilisée pour suivre et améliorer efficacement l'efficacité de l'apprentissage et de la formation, en exploitant les données sur les performances des travailleurs avant et après la formation pour mesurer l'impact et affiner les programmes de formation afin de s'assurer qu'ils offrent les meilleurs résultats.

Alors que l'industrie manufacturière continue d'évoluer, la façon dont elle aborde les solutions d'apprentissage doit également évoluer. Une récente Sondage Deloitte ont constaté que plus de 90% d'entreprises pensent que l'apprentissage basé sur l'IA sera important pour le succès de leur organisation au cours des trois prochaines années. L'IA a le potentiel de transformer l'apprentissage dans l'industrie manufacturière en le rapprochant de l'atelier. En tirant parti de l'apprentissage personnalisé alimenté par l'IA, des commentaires en temps réel, des évaluations de performances basées sur les données et de l'identification des besoins de formation, les organisations industrielles peuvent créer une main-d'œuvre plus efficace et efficiente.