Comment mesurer l'efficacité des formations au-delà du taux de complétion ?

Mais une question reste souvent sans réponse : qu'est-ce que cette formation a réellement changé ?

Un manager a terminé son parcours sur le feedback. Très bien. Mais conduit-il mieux ses entretiens ? Un commercial a validé son module de négociation. Parfait. Mais sait-il mieux défendre son prix face à un client ? Un collaborateur a suivi une formation sur l'IA générative. Mais utilise-t-il désormais ces outils de manière pertinente dans son travail ?

Pendant longtemps, nous avons confondu la preuve qu'une formation a été suivie avec la preuve qu'elle a été utile. Et si nous commencions à mesurer autre chose ? C’est l’objet de ce zoom du jour !

1. Le taux de complétion mesure une activité. Pas nécessairement un apprentissage.

Commençons par une précision importante : le taux de complétion n'est pas un mauvais indicateur. Il est même indispensable dans certaines situations. Pour une formation réglementaire ou obligatoire, savoir qui a terminé son parcours, qui ne l'a pas fait et quelles échéances restent à respecter constitue une information essentielle.

Mais pour mesurer le développement des compétences, cet indicateur présente une limite évidente. Terminer une formation ne signifie pas nécessairement avoir appris. Et avoir appris ne signifie pas nécessairement savoir appliquer. Prenons deux collaborateurs.

Le premier termine une formation de 45 minutes, valide son quiz final et obtient son attestation. Le second suit seulement une partie du contenu, puis met immédiatement en pratique une méthode qui lui permet de résoudre un problème professionnel.

Lequel a le plus bénéficié de sa formation ? Impossible de répondre uniquement à partir du taux de complétion. C'est pourtant ce que nous faisons parfois lorsque nous utilisons cet indicateur comme principal critère de succès. Nous mesurons ce qui s'est passé sur la plateforme, alors que l'essentiel se joue souvent après, lorsque le collaborateur retourne travailler. Le taux de complétion nous dit si le parcours est terminé. Il ne nous dit pas si la compétence est acquise.

2. Nous avons construit des tableaux de bord pour les plateformes. Pas toujours pour les compétences.

Pourquoi les taux de complétion, de connexion ou de participation occupent-ils une place aussi importante dans nos reportings ? Parce qu'ils sont faciles à collecter.

Une plateforme sait précisément quand un collaborateur se connecte, lance un module, consulte une ressource ou termine un parcours. En revanche, elle ne sait pas automatiquement si ce collaborateur gère mieux une situation difficile, prend de meilleures décisions ou adopte une nouvelle pratique professionnelle.

Et c'est parfaitement normal : ces changements sont plus complexes à observer. Mais cette facilité de mesure a parfois influencé notre définition même de la performance Learning. Nous avons appris à répondre à des questions comme : combien de personnes avons-nous formées ? Combien de contenus ont été consommés ? Quel est le taux de participation ?

Alors que les questions les plus importantes sont peut-être ailleurs : quelles compétences ont réellement progressé ? Quels comportements ont changé ? Quels problèmes les collaborateurs savent-ils désormais mieux résoudre ? À force de mesurer ce que nos outils savaient compter, nous avons parfois oublié de mesurer ce que nos formations étaient censées produire.

Cela ne signifie pas qu'il faille abandonner les indicateurs d'usage. Ils restent précieux pour comprendre l'adoption d'un dispositif, identifier les points de friction et améliorer l'expérience. Mais ils ne devraient constituer que le début de l'analyse.

3. Satisfaction, apprentissage, comportement, résultats : quatre niveaux à ne pas confondre

Cette réflexion n'est pas nouvelle. Le modèle de Kirkpatrick, développé à partir des travaux de Donald Kirkpatrick, distingue quatre niveaux d'évaluation de la formation.

Et il reste particulièrement utile pour structurer notre manière de mesurer.

Prenons une formation sur le feedback managérial.

Au premier niveau, on demande au manager s'il a trouvé la formation intéressante et pertinente.

Au deuxième, on vérifie s'il sait distinguer un feedback factuel d'un jugement personnel et structurer une conversation.

Au troisième, on observe s'il utilise effectivement cette méthode dans ses échanges avec son équipe.

Au quatrième, on cherche à comprendre si ces nouvelles pratiques contribuent à améliorer certains résultats : qualité des échanges, coopération ou résolution de problèmes, par exemple.

Ces quatre niveaux ne nous racontent pas la même histoire.

Un collaborateur peut adorer une formation sans avoir beaucoup appris. Il peut acquérir une méthode sans jamais l'utiliser. Et il peut modifier son comportement sans que cela produise immédiatement un résultat mesurable à l'échelle de l'entreprise.

C'est pourquoi il faut résister à la tentation de ramener toute l'efficacité Learning à un seul chiffre.

4. Le véritable indicateur oublié : est-ce que vos collaborateurs savent faire ?

Il y a une question que nous aimerions voir davantage au centre de l'évaluation : « Est-ce que le collaborateur sait désormais faire ce qu'il ne savait pas faire avant ? ». C'est une question simple, mais elle change profondément la manière de concevoir et de mesurer une formation.

Prenons une formation à la négociation. Un quiz peut vérifier que le collaborateur connaît les étapes d'une négociation, les principes de préparation ou les différentes techniques de réponse aux objections. Mais cela ne garantit pas qu'il saura réagir face à un client exigeant, défendre une proposition ou gérer une discussion qui prend une tournure inattendue.

Pour évaluer ces compétences, il faut aller plus loin que la restitution de connaissances. Il faut observer une performance. Cela peut prendre la forme d'un jeu de rôle, d'une étude de cas, d'une simulation, d'une mise en situation professionnelle ou d'une observation sur le terrain.

Si l'objectif est d'apprendre à conduire une conversation difficile, pourquoi se contenter de vérifier que le collaborateur sait répondre à des questions sur les conversations difficiles ? C'est précisément l'une des perspectives ouvertes par les agents conversationnels d'entraînement.

Un collaborateur peut s'exercer face à un interlocuteur simulé, prendre des décisions, formuler des réponses et recevoir un feedback sur des critères définis. Ces exercices permettent de recueillir des indices plus proches de la compétence recherchée qu'un simple quiz de connaissances.

Ils ne remplacent pas l'observation en situation réelle. Mais ils peuvent constituer une étape intermédiaire précieuse entre comprendre une méthode et savoir l'appliquer.

5. Et si nous mesurions la progression plutôt que la seule réussite finale ?

Imaginons deux collaborateurs qui réalisent un entraînement à la gestion des objections commerciales.

Le premier obtient un score de 85 % dès sa première tentative.

Le second commence à 45 %, s'entraîne, reçoit du feedback, recommence et atteint finalement 80 %.

Lequel a le plus appris ? Le premier semble plus performant à l'arrivée. Mais le second a peut-être réalisé la progression la plus importante. Un score final mesure un niveau de performance à un instant donné. Une progression nous renseigne sur ce qui a changé pendant l'apprentissage. Cette distinction est essentielle.

Lorsque l'on évalue uniquement le résultat final, on risque de valoriser les collaborateurs qui maîtrisaient déjà une compétence avant la formation. À l'inverse, comparer un diagnostic initial et une évaluation finale peut aider à identifier les acquis développés pendant le parcours. Mais, encore faut-il que les évaluations soient comparables et qu'elles mesurent réellement la compétence visée.

Dans les entraînements pratiques, il peut également être intéressant d'observer l'évolution des performances d'une tentative à l'autre : le collaborateur structure-t-il mieux sa réponse ? Écoute-t-il davantage son interlocuteur ? Mobilise-t-il les bons arguments ? Parvient-il à gérer une situation plus complexe ? Ces informations peuvent enrichir considérablement l'évaluation pédagogique.

Mais elles demandent une précaution : progresser dans une simulation ne prouve pas automatiquement que l'on progressera dans toutes les situations réelles. C'est pourquoi la mesure de l'apprentissage gagne à être complétée par une observation à froid.

6. Le grand angle mort : ce qui se passe après la formation

C'est probablement le moment le moins visible de nos tableaux de bord. Discutées dans toutes les conférences et événements learning.. Le collaborateur termine sa formation, ferme son ordinateur et retourne travailler. Et ensuite ? Que se passe-t-il ? A-t-il eu l'occasion d'utiliser ce qu'il a appris ? Son manager l'a-t-il encouragé à mettre en pratique la compétence ? Son environnement de travail lui permet-il de changer ses habitudes ?

Ces questions sont essentielles, car l'efficacité d'une formation ne dépend pas uniquement de sa qualité pédagogique. Un collaborateur peut avoir parfaitement compris une méthode sans jamais disposer des conditions nécessaires pour l'appliquer. C'est particulièrement vrai pour les compétences comportementales : management, communication, coopération, relation client.

Nous parlons souvent de l'Action Gap, cet écart entre savoir et faire. Une formation peut réussir à transmettre une connaissance et échouer à transformer une pratique. Pour mieux comprendre cet écart, il est utile de prévoir une évaluation à froid, quelques semaines après la formation.

Pas nécessairement un questionnaire interminable. Parfois, trois questions suffisent pour obtenir des signaux intéressants :

• Avez-vous eu l'occasion d'utiliser ce que vous avez appris ?
• Dans quelle situation concrète ?
• Qu'est-ce qui vous a aidé ou empêché de le mettre en pratique ?

Ces réponses ne constituent pas à elles seules une preuve objective d'efficacité. Mais elles permettent de comprendre ce qui se passe entre l'apprentissage et le travail réel. Et elles peuvent révéler un problème que le taux de complétion ne montrera jamais : la formation a fonctionné, mais l'environnement n'a pas permis de l'utiliser.

7. Faut-il mesurer le ROI de toutes les formations ?

Dès que l'on parle d'efficacité Learning, la question du retour sur investissement finit par apparaître. Combien la formation a-t-elle rapporté ? Quel impact a-t-elle eu sur la productivité ? Sur les ventes ? Sur la fidélisation des collaborateurs ? Ce sont des questions légitimes. Mais elles ne sont pas toujours simples à traiter.

Imaginons qu'une entreprise forme ses managers à la qualité du feedback et constate, six mois plus tard, une amélioration de l'engagement des équipes. Peut-on attribuer cette évolution à la formation ? Pas nécessairement. D'autres facteurs ont pu intervenir : changement d'organisation, évolution des pratiques managériales, contexte économique ou composition des équipes.

Observer une amélioration après une formation ne signifie pas automatiquement qu'elle a été causée par cette formation. Pour mesurer un effet causal, il faut parfois mettre en place des méthodes d'évaluation plus exigeantes : groupes de comparaison, mesures avant/après, indicateurs opérationnels suivis dans le temps.

Ces démarches peuvent être très utiles pour des programmes stratégiques ou coûteux. Mais faut-il les appliquer à chaque microformation de vingt minutes ? Probablement pas. Nous pensons qu'il faut surtout proportionner l'effort d'évaluation à l'enjeu.

Une formation obligatoire nécessite une traçabilité rigoureuse. Un parcours de management peut justifier une mesure des acquis et de la mise en pratique. Un programme de transformation commerciale de grande ampleur peut mériter une analyse plus approfondie de ses effets sur les résultats. Bien sûr, l'objectif n'est pas de tout mesurer. C'est de mesurer ce qui permet de prendre de meilleures décisions.

8. À quoi pourrait ressembler un tableau de bord Learning vraiment utile ?

Plutôt que de multiplier les indicateurs, imaginons un tableau de bord organisé autour de quatre questions.

1. Les collaborateurs utilisent-ils l'offre de formation ? On retrouve ici les indicateurs classiques : utilisateurs actifs, formations commencées, taux de complétion, fréquence d'utilisation. Ils permettent de comprendre l'adoption et l'engagement.
2. Quels sont les besoins d'apprentissage exprimés ? Quelles compétences sont recherchées ? Quels sujets émergent ? Quels besoins reviennent régulièrement ? Cette lecture permet de rapprocher l'offre de formation de la réalité du terrain.
3. Dans quelle mesure l'offre répond-elle à ces besoins ? Les collaborateurs trouvent-ils une expérience pertinente ? Quels sujets restent insuffisamment couverts ? Quelles demandes nécessitent une nouvelle réponse pédagogique ?
4. Les expériences sont-elles utiles et permettent-elles de progresser ? On peut ici combiner l'utilité perçue, les résultats d'évaluations, la progression dans les exercices et, lorsque c'est possible, les retours sur la mise en pratique. Ces quatre dimensions ne constituent pas un modèle universel. Elles offrent une manière plus complète de regarder la performance Learning.

On ne pilote plus uniquement la consommation de formations. On cherche à comprendre la demande, la pertinence des réponses et les apprentissages réalisés. Et surtout, ces informations deviennent utiles pour agir : améliorer une expérience, développer un nouveau sujet, identifier une population à accompagner ou renforcer les possibilités de mise en pratique.

Avec Kokoon, regarder au-delà de la simple consommation de contenus

Avec Kokoon, nous défendons une conviction : la performance Learning ne devrait pas se résumer au nombre de formations suivies. L'ambition est de rapprocher trois dimensions souvent séparées : les besoins exprimés par les collaborateurs, les expériences d'apprentissage proposées et leur utilité.

Cela passe notamment par une meilleure compréhension des sujets recherchés, des usages de la plateforme et des retours des apprenants.

Les expériences d'entraînement avec des agents IA ouvrent également des possibilités intéressantes pour travailler les compétences en situation, proposer du feedback et accompagner la progression. Bien sûr, aucune plateforme ne peut déduire automatiquement l'impact réel d'une formation sur la performance de l'entreprise à partir de ses seules données d'utilisation.

Mais elle peut aider les équipes RH et Learning à disposer de signaux plus riches pour piloter leur offre et améliorer continuellement les expériences proposées. L'enjeu n'est pas d'avoir davantage de chiffres. C'est d'avoir de meilleures réponses aux bonnes questions.

Pour conclure : une formation terminée n'est pas nécessairement une formation réussie

Nous continuerons à mesurer les taux de complétion. Et nous aurons raison de le faire. Mais il est temps de cesser de les considérer comme une preuve suffisante de l'efficacité pédagogique. Car entre terminer une formation, acquérir une compétence et changer une pratique professionnelle, il existe plusieurs étapes que nos tableaux de bord ne racontent pas toujours.

L'IA ouvre de nouvelles possibilités pour observer les besoins, personnaliser les expériences, proposer des entraînements et recueillir des indices de progression. À condition de ne pas remplacer un indicateur simpliste par un autre. La vraie question n'est plus seulement : « Combien de collaborateurs ont terminé leur formation ? » C'est : « Combien sont désormais capables de faire quelque chose qu'ils ne savaient pas faire avant ? »

Et c'est probablement à cette question que nos dispositifs Learning devraient chercher à répondre en priorité.