Avant l’IA, le temps long de la conception

Raïssa Amounie commence toujours par rappeler la réalité du travail de conception. Avant les outils, il y a le temps. Beaucoup de temps. Structurer un module, définir les objectifs pédagogiques, écrire un script, imaginer un univers visuel, tester, corriger, recommencer. « On passe des heures à structurer, à brainstormer, à rédiger. La conception n’est jamais linéaire. » Chaque module est un équilibre fragile entre pédagogie, contraintes projet et expérience apprenant. L’IA est arrivée dans ce contexte déjà sous pression. Pas comme une rupture brutale, mais comme une promesse de soulagement. « J’ai vite compris que l’IA pouvait m’aider sur certaines tâches chronophages, celles qui prennent du temps mais ne font pas toute la différence. » Pas question de déléguer la conception. Mais d’alléger la pré-production.

Là où l’IA accélère vraiment

Dans la conception pédagogique, l’apport est immédiat. Reformuler des textes en fonction d’une cible, raccourcir des passages trop denses, générer rapidement des quiz. « Pouvoir demander à l’IA de produire plusieurs quiz selon le niveau des apprenants, débutants, intermédiaires ou experts, c’est un gain de temps énorme. » Le travail de fond reste le même, mais la mise en forme s’accélère. Même logique sur la scénarisation. L’IA ne crée pas à la place du concepteur, mais elle propose. « Quand nous avons travaillé sur un module scénarisé, l’IA nous a suggéré d’intégrer un antagoniste. Cela a immédiatement donné un enjeu au parcours. » Une idée simple, mais qui n’était pas venue spontanément. L’IA devient alors un déclencheur, un stimulateur d’options. Côté graphique, le bénéfice est tout aussi concret. « Créer un décor peut me prendre une journée entière. Avec l’IA, je peux obtenir une base en deux heures, puis retravailler. » Le temps gagné est réinvesti ailleurs, sur les personnages, la narration visuelle, la cohérence globale.

Ce que l’IA ne sait pas faire

Très vite, les limites apparaissent. L’IA produit vite, mais elle produit large. « Les images générées sont souvent génériques. Une illustration n’est pas juste une image, elle doit raconter quelque chose, faire ressentir une émotion. » La sensibilité artistique ne se décrète pas dans un prompt. Même constat côté pédagogique. Les scénarios proposés doivent être relus, corrigés, parfois profondément retravaillés. « L’IA peut générer des dialogues, mais elle ne comprend pas toujours les nuances pédagogiques. » Elle aide, elle n’arbitre jamais. Les voix de synthèse illustrent bien cette frontière. Utiles pour prototyper, valider un module avant enregistrement final, elles montrent rapidement leurs limites. « Les voix d’acteurs transmettent une émotion. Une formation entièrement en voix de synthèse n’a pas la même qualité. » L’IA sert l’efficacité, pas l’expérience finale.

Le mythe du “tout automatique”

Un autre mythe tombe rapidement : celui du gain de temps automatique. « Pour obtenir une image cohérente, je dois souvent refaire le prompt plusieurs fois. Et garder le même style graphique d’une illustration à l’autre reste difficile. » Le temps gagné d’un côté peut être reperdu ailleurs. Même vigilance sur les contenus. « Quand on demande des informations à l’IA, il faut toujours vérifier. Intégrer une erreur factuelle dans un module serait catastrophique. » L’IA ne garantit rien. Elle propose. La responsabilité reste humaine. Ce déplacement est central. L’IA n’efface pas le travail, elle le transforme. « Elle nous oblige à être encore plus vigilants sur la qualité finale. » Le rôle du concepteur ne disparaît pas. Il se renforce.

Droits, qualité, responsabilité : les lignes rouges

Sur le plan visuel, une autre zone grise s’impose : celle des droits d’auteur. « On ne sait jamais vraiment si l’IA s’inspire ou copie. Certaines images sont très proches de styles existants. » Pour une professionnelle indépendante, la question est loin d’être théorique. D’où une règle claire : transparence. « Il faut toujours être transparent avec les clients sur l’usage de l’IA dans un module. » L’outil ne pose pas seulement des questions techniques. Il engage la responsabilité éditoriale. Même exigence côté pédagogique. « L’IA peut donner l’illusion d’une production rapide et maîtrisée. Mais sans contrôle humain, le risque est réel. » Qualité, fiabilité, cohérence : rien n’est automatisable.

Ce que l’IA change vraiment dans le métier

Au final, l’IA ne remplace ni la directrice artistique ni l’ingénieur pédagogique. Elle déplace la valeur. « Ce qui compte aujourd’hui, c’est la capacité à cadrer, à choisir, à corriger. » Le métier se recentre sur la direction, moins sur l’exécution brute. Cela suppose de nouvelles compétences. « Si l’on utilise l’IA, il faut former les équipes à rédiger de bons prompts. » Mais surtout, à garder un regard critique. L’IA n’est qu’un outil parmi d’autres. « Elle n’a de valeur que dans la manière dont on l’utilise. » Elle permet d’aller plus vite. Elle ne dispense jamais de penser. « Elle m’a fait gagner du temps. Elle ne m’a jamais remplacée. »

Par la rédaction d'e-learning Letter