Micro-formation, micro-action : plongée e-mobile au cœur du microcosme

Le micro-learning se caractérise par une segmentation de l’apprentissage en modules courts de moins de 5 minutes en général (vidéos, audios, schémas commentés…), souvent gamifiés et ciblés sur un concept, une notion, une procédure, une méthodologie précise… Le micro-doing (ou micro-action) se présente sous la forme de petits défis opérationnels, progressifs en termes de difficulté, à relever au quotidien. Ces micro-actions régulières visent à mettre en œuvre les apprentissages et favorisent la transposition des connaissances en compétences opérationnelles et contextualisées.

La complémentarité stratégique des deux approches micro permet de concevoir une boucle d’apprentissage vertueuse composée d’une brique de savoir précis et facilement assimilable apportée par le micro-learning (qu’il s’agisse d’un rappel, d’une synthèse, d’une évolution dans les procédures de l’organisation, d’une nouvelle offre…) et d’une série d’actions concrètes qui viennent immédiatement opérationnaliser ce savoir. Des rappels réguliers et l’étalement des capsules dans le temps consolident les acquis et favorisent l’acquisition d’automatismes procéduraux.

Dans ces micro-environnements d’apprentissage, accessibilité, flexibilité et interactivité deviennent les maîtres-mots et garantissent une formation ATAWADAC (Any Time, Anywhere, Any Device, Any Content) ou plus simplement une formation délivrée partout, tout le temps. Une montée en compétences sur le bout des doigts, via notre écran de smartphone : l’e-mobilité pour une accessibilité et une intégration des temps d’apprentissage dans nos activités professionnelles quotidiennes ou dans nos temps de transport. Les applications mobiles intègrent tout format de contenus (vidéos, audios, textes, illustrations), de nombreux formats d’activité pédagogique (quiz, rappels, mises en situation…) et assurent un feedback immédiat sur la progression de l’apprenant.

Quelques précautions d’usage pour éviter la contre-performance

Si les formats micro s’adaptent particulièrement bien à nos modes de travail, ils s’avèrent particulièrement efficaces dans un continuum d’apprentissage riche, multimodal et étalé dans le temps. En effet, le micro-learning seul risque d’induire un apprentissage passif si les apprenants ne trouvent pas d’opportunités pour appliquer les concepts. De même, le micro-doing isolé pourrait manquer d’efficacité, si les actions proposées ne s’appuient pas sur des bases didactiques solides. Enfin, trop de rappels sur smartphone, des contenus trop denses ou peu adaptés au device pourraient disperser l’attention ou générer une surcharge d’informations.

Ces méthodes pédagogiques désormais éprouvées trouvent leur légitimité et leur pleine efficacité comme enrichissements de parcours présentiels, distanciels ou hybrides. Ainsi, par exemple, dans le cadre d’un parcours hybride, pourrait-on imaginer :

• Avant le présentiel : préparer et personnaliser
  • Le micro-learning introduit les concepts clés avant les sessions synchrones (présentielles ou distancielles).
  • Les quiz et activités diagnostiques identifient les besoins spécifiques des apprenants, et offrent l’opportunité d’ajuster le contenu des sessions.
• Entre les sessions : maintenir l’engagement et opérationnaliser les savoirs
  • Les micro-actions gardent les apprenants engagés entre deux sessions, consolidant les acquis et favorisant la réflexion critique.
  • Les smartphones ou tablettes permettent d’accéder aux modules en mobilité et garantissent une continuité pédagogique optimale.
• En post-formation : prolonger l’apprentissage
  • Les rappels réguliers sous forme de capsules courtes luttent contre l’oubli des concepts clés.
  • Les micro-actions encouragent les apprenants à appliquer immédiatement leurs nouvelles compétences.

Au regard de nombre de théories de l’apprentissage, les approches micro démontrent leur pertinence au service de la cognition, de la mémorisation et de l’efficacité pédagogique.

La charge cognitive

Notre mémoire de travail dispose d’une capacité limitée pour traiter les informations. Une surcharge cognitive survient lorsqu’un contenu est trop complexe, trop long ou mal structuré. L’apprenant n’est alors plus en mesure d’intégrer durablement des connaissances et de construire des compétences opérationnelles.

Les atouts du micro-learning

Les ressources pédagogiques sont séquencées en courtes unités ciblées : la charge extrinsèque (liée au mode de présentation de l’information potentiellement perturbateur) s’en trouve réduite et la charge essentielle (effort consacré à la compréhension) optimisée. En ne présentant qu’une information à la fois, il permet à l’apprenant de se concentrer sur la compréhension sans être submergé.

• La segmentation des contenus améliore la compréhension en limitant la charge cognitive.
• Une présentation claire et concise des concepts améliore l’engagement des apprenants et la rétention des savoirs, savoir-faire ou savoir-être.

L’apprentissage actif

L’apprentissage se révèle plus efficace lorsque l’apprenant est actif dans son processus d’acquisition. Le modèle ICAP (Interactive, Constructive, Active, Passive) établit que les niveaux d’engagement actif (pratique, réflexion) surpassent les approches passives (écoute, lecture) en termes de rétention et de compréhension.

Les atouts du micro-doing

Le micro-doing transforme les connaissances acquises en compétences opérationnelles via des actions concrètes et engageantes. Chaque micro-action pousse l’apprenant à résoudre un problème ou à réaliser une tâche. Il renforce ses capacités cognitives.

• Les tâches actives favorisent les connexions neuronales, améliorent la rétention et l’autonomie.
• Une mise en œuvre des concepts offre aux apprenants l’occasion d’un apprentissage actif via l’expérimentation.

L’apprentissage situé

L’apprentissage est plus efficace lorsqu’il est ancré dans un contexte réel. Les connaissances deviennent significatives lorsqu’elles sont directement liées à des situations ou des pratiques sociales spécifiques. Le contexte culturel, social et matériel y joue un rôle clé.

Les atouts des approches micro

Les neuf caractéristiques de l’apprentissage situé définies par Herrington et Oliver trouvent une résonance dans ces approches :

1. Apprentissage en contexte authentique : si les capsules de micro-learning et le micro-doing sont conçues pour refléter le contexte professionnel de l’apprenant, les apprentissages deviennent immédiatement exploitables en situation réelle.
2. Activités authentiques : le micro-doing encourage la résolution de problèmes contextualisés à l’environnement de travail des apprenants.
3. Accès aux compétences des experts : les ressources pédagogiques courtes offrent aux experts l’opportunité de retours d’expérience ou d’illustration par des exemples concrets au travers de podcasts, par exemple.
4. Rôles et perspectives multiples : le micro-doing peut inviter les apprenants à adopter différentes perspectives. Par exemple, dans une formation commerciale, un challenge de micro-doing peut consister à analyser un argumentaire à la fois du point de vue du vendeur et de celui du client.
5. Construction collaborative des connaissances : les applications de micro-learning et de micro-doing intègrent souvent des espaces collaboratifs, dédiés aux retours d’expérience, à la discussion et au partage.
6. Réflexion favorisant l’abstraction : les défis proposés dans les méthodes de micro-doing sont généralement suivis de questionnaires ou de feedbacks qui encouragent les apprenants à analyser leur performance et à en tirer des enseignements.
7. Explicitation des connaissances tacites : les scénarios pratiques et les simulations aident à transformer les compétences implicites en savoirs formalisés.
8. Coaching : Les applications intègrent généralement des aides, des mécanismes de feedback immédiat ou des indices adaptés aux besoins de l’apprenant.
9. Intégration de l’évaluation aux activités d’apprentissage : les quiz ou évaluations intégrés dans les capsules et les retours sur les micro-actions permettent une évaluation continue et intégrée dans le flux des apprentissages.

La répétition espacée

La courbe de l’oubli, formalisée par Ebbinghaus à la fin du XIXe siècle, montre que la répétition espacée permet de consolider les apprentissages dans la mémoire à long terme.

Les atouts du micro-learning

En répétant les notions à intervalles réguliers scénarisés en fonction des intervalles optimaux définis par Ebbinghaus, le micro-learning permet de contrer l’oubli. Des quiz, des flashcards ou des rappels contextuels renforcent la mémorisation des éléments essentiels.

• Les rappels fréquents augmentent la probabilité que les informations soient mémorisées durablement.
• Une exposition répétée aux concepts, même sous forme fragmentée, optimise le passage des connaissances dans la mémoire à long terme.

La pratique délibérée

L’expertise s’acquiert par une pratique répétée, ciblée et guidée par des feedbacks. La pratique délibérée implique de se concentrer sur des zones spécifiques d’amélioration pour développer des compétences précises.

Les atouts du micro-doing

Les challenges de micro-doing progressifs permettent aux apprenants d’acquérir et de perfectionner leurs compétences en ciblant des techniques spécifiques. Les feedbacks immédiats leur permettent d’ajuster leur pratique et d’optimiser leur performance.

• Les défis pratiques, alignés sur les besoins réels des apprenants, renforcent leur sentiment de compétence et d’efficacité.
• Les feedbacks continus accélèrent l’acquisition des compétences en corrigeant rapidement les erreurs.

Quelques risques pédagogiques à anticiper

Pour éviter la perte de cohérence de la formation, voici 4 principaux écueils à éviter absolument :

• Fragmentation des contenus et perte de vision d’ensemble : mal conçu, le micro-learning, peut conduire à une fragmentation des apprentissages au point de nuire à la compréhension globale. Les apprenants risquent de ne pas faire les liens nécessaires entre les micro-modules et perdre le sens de leurs apprentissages.
• Limitation des compétences analytiques et stratégiques : les formats courts en stand alone conviennent mieux à des apprentissages procéduraux ou factuels. Ils sont moins adaptés pour développer des compétences qui nécessitent une analyse critique ou une réflexion approfondie ou explorer des concepts stratégiques.
• Dépendance au contexte : le micro-doing est souvent dépendant d’un environnement propice à la mise en pratique. Les apprenants qui n’ont pas l’occasion de pratiquer risquent de se désengager et de décrocher. Les managers doivent ici jouer un rôle essentiel et pro-actif pour encourager leurs équipes à mobiliser leurs compétences nouvelles en situation de travail.
• Charge cognitive mal maîtrisée : les activités proposées dans le cadre du micro-doing peuvent ajouter une charge cognitive extrinsèque si elles ne sont pas bien guidées. Les apprenants peuvent se retrouver submergés par des consignes floues ou mal adaptées à leur niveau. La simplicité et la clarté des consignes sont fondamentales. Le lien avec les savoirs doit être évident et explicite.

Quel avenir pour le micro-learning et le micro-doing à l’ère de l’intelligence artificielle générative ?

Les IA génératives, capables de produire des contenus en temps réel et de répondre instantanément aux besoins des apprenants en fonction d’un contexte donné (emplois, secteur d’activité, niveau, préférences d’apprentissage, corpus et graphes de connaissances…), représentent une avancée majeure. Elles pourraient rendre l’apprentissage encore plus flexible, personnalisé et véritablement intégré dans les activités quotidiennes en just in time. Toutefois, cette évolution interroge quant à l’avenir des formats micro.

Désalignement pédagogique ?

Les formats micro vont-ils se fondre dans les algorithmes d’IA générative ? Ne risque-t-on pas alors de perdre ce qui fait la richesse pédagogique de ces formats courts, à savoir la cohérence pédagogique et une vision stratégique globale dans un parcours de formation ? La transformation en simples réponses ponctuelles ou en actions isolées pourrait compromettre leur efficacité pédagogique.

• Perte de cohérence : les agents conversationnels pourraient fournir des réponses adaptées, mais déconnectées d’un cadre pédagogique structuré et progressif en termes de difficulté, sans prise en compte des dépendances entre les notions abordées ni de leur ordonnancement optimal.
• Perte de consolidation : l’absence de répétitions planifiées et de parcours scénarisés pourrait limiter l’ancrage mémoriel et la progression cohérente.
• Uniformisation : Sans scénarisation humaine, les ressources produites par l’IA à la volée risquent de devenir des contenus génériques qui n’intègrent pas la diversité des contextes et des besoins, sauf à développer de véritables agents autonomes nourris du contexte, des spécificités du secteur, du corpus académique et pratique lié au sujet… S’il est probable que l’on parle beaucoup d’agents autonomes en 2025, nous n’en sommes qu’au début.

Pour garantir un apprentissage structuré et efficace, il est donc actuellement crucial de :

• maintenir une scénarisation pédagogique globale intégrant les formats micro comme des briques modulaires dans un parcours ;
• créer des parcours adaptatifs, où les IA utilisent des structures pédagogiques formelles comme base de production de solutions personnalisées.

L’IA peut enrichir les formats micro en les intégrant dans des parcours dynamiques, tout en garantissant la cohérence grâce à des cadres définis par des concepteurs pédagogiques. Les agents conversationnels peuvent devenir des orchestrateurs pédagogiques, combinant micro-learning et micro-doing de manière fluide.

Exemple : Un apprenant commence par un module de micro-learning sur la gestion des priorités. L’IA propose ensuite une activité de micro-doing de réorganisation de l’agenda, tout en s’assurant que cette action s’inscrit, au bon moment, de façon cohérente dans le parcours de formation.

Les IA peuvent intégrer des variables contextuelles (temps, lieu, secteur, données personnelles) pour rendre les formats micro plus pertinents et immersifs. Attention toutefois à la confidentialité des données des apprenants. La réglementation et notamment l’IA Act européen impose des mesures de protection strictes dans les domaines de la formation et de l’éducation.

Exemple : Un apprenant en formation sur la maintenance industrielle reçoit une micro-action directement liée à une machine défectueuse, suivie d’un feedback immédiat.

Vers une logique purement utilitariste de la formation ?

Ne risque-t-on pas de se diriger vers une logique purement utilitariste de la formation au détriment de la réflexion ? Les IA risquent de privilégier des réponses rapides et opérationnelles, sans encourager une réflexion approfondie, ni favoriser l’interconnexion des savoirs, savoir-faire et savoir-être.

Exemple : Un apprenant pourrait réaliser une activité de micro-doing (par exemple, résoudre un problème technique) sans comprendre le raisonnement ou le savoir-faire qui la sous-tend.

L’automatisation du micro-learning et du micro-doing par des IA peut entraîner une perte de contrôle sur les objectifs pédagogiques initiaux et s’éloigner des objectifs de formation définis par le service formation. Les interactions ponctuelles unitaires risquent de perdre en pertinence et rendre difficile l’évaluation globale des apprentissages.

Exemple : Si une IA répond à des questions isolées sur une thématique complexe (par exemple, la gestion de projet), elle pourrait négliger l’importance d’une progression structurée et les points d’ancrage clés.

Les formats micro intègrent des mécanismes de répétition espacée et de mise en pratique progressive. Les IA génératives et particulièrement de potentiels agents autonomes, centrés sur l’immédiateté, pourraient négliger ces principes fondamentaux. Sans rappels planifiés, l’information risque de ne pas être durablement mémorisée. L’apprentissage s’en trouverait superficiel et limité dans le temps.

Réinventer le micro-learning avec l’IA ?

Les équipes pédagogiques doivent continuer à jouer un rôle central en définissant des cadres et des progressions pédagogiques. Les IA génératives peuvent enrichir ces parcours. On peut imaginer des parcours hybrides, dans lesquels l’IA guide l’apprenant à travers des micro-modules scénarisés. On peut également utiliser l’IA pour personnaliser les parcours dans le respect de l’ingénierie globale validée.

L’IA peut transformer les formats micro en briques capables de s’adapter en temps réel sans perdre la vision pédagogique.

Exemple : Une capsule de micro-learning sur la négociation pourrait se trouver enrichie en temps réel avec des scénarios spécifiques au contexte de l’apprenant. L’expérience individualisée conserve alors sa cohérence avec les objectifs du parcours.

L’ère de l’IA générative ne signe pas la fin du micro-learning et du micro-doing, mais appelle à leur transformation. Ces formats doivent évoluer pour devenir des ressources flexibles, adaptatives et totalement contextualisées, tout en préservant leur cohérence pédagogique. Les IA génératives offrent une opportunité unique d’enrichir ces formats.

Attention toutefois à ne pas négliger dans l’évolution des formats micro :

• le maintien d’un cadre pédagogique structuré ;
• une utilisation raisonnée de l’IA comme outil complémentaire, et non comme substitut ;
• un équilibre entre immédiateté et réflexivité sur ses apprentissages.

L’avenir du micro-learning et du micro-doing repose sur leur capacité à combiner harmonieusement innovation technologique et rigueur pédagogique.

Nombre d’acteurs qui opèrent ces formats micro et mobile learning peuvent vous accompagner dans vos réflexions, vous aider à analyser vos besoins spécifiques et mettre en place, dans votre organisation, une solution parfaitement alignée avec vos objectifs. Dans ce dossier, nous leur donnons la parole. Vous y trouverez leurs conseils, leurs recommandations et leurs retours d’expérience. N’hésitez pas à les solliciter.

Bonne lecture !