Selon une recherche du Boston Consulting Group, dans un environnement dynamique, les entreprises doivent rivaliser sur le plan de leur rythme d’apprentissage. Les nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) peuvent offrir des avantages en matière d’apprentissage, mais seulement si elles sont intégrées dans des systèmes d’apprentissage bien conçus et holistiques.

Le véritable superpouvoir des humains réside dans notre socialité et notre aptitude à l’apprentissage social. Cela peut également générer un avantage concurrentiel.

La plupart des entreprises ont un grand potentiel pour mieux tirer parti de l’apprentissage social en appliquant certaines pratiques d’optimisation à leur cycle d’apprentissage social et à certains éléments de soutien, comme la structure et la culture incitative.

Les technologies numériques telles que l’IA peuvent dynamiser chaque étape du processus d’apprentissage social. Cependant, cela ne se fera pas automatiquement : une approche stratégique délibérée est nécessaire.

Le concept de génération et de traitement des connaissances dans les organisations a été façonné par les travaux du théoricien des organisations Ikujiro Nonaka, qui a introduit le modèle SECI (socialisation, externalisation, combinaison et internalisation) en 1994. L’un des exemples les plus marquants d’apprentissage social est celui de la découverte de la pénicilline et du développement d’antibiotiques.

Pour la plupart des entreprises, il existe un énorme potentiel d’amélioration de l’apprentissage social, avant même d’envisager l’utilisation de nouvelles technologies telles que l’IA, en appliquant les disciplines de base de conception, de mesure et d’optimisation des processus d’apprentissage.

Avec cette base solide en place, les technologies numériques ont le potentiel de dynamiser chaque étape du processus d’apprentissage comme suit :

• Étendre le domaine de recherche et améliorer la perception.
  Les technologies numériques peuvent étendre la portée de l’organisation en donnant accès à des viviers de connaissances plus vastes par l’entremise d’écosystèmes numériques ou de viviers de données partagés.
• Dynamiser l’expérimentation et la distillation des apprentissages.
  Les technologies numériques peuvent dynamiser l’expérimentation, permettant aux entreprises de mener des expériences à plus grande échelle et plus rapidement (par exemple, en orchestrant de nombreuses expériences simultanément, en exécutant des simulations et en automatisant la collecte de données), les aidant ainsi à identifier rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
• Diffuser efficacement les apprentissages et déterminer ce qui fonctionne à grande échelle.
  Les nouvelles technologies numériques peuvent contribuer à rendre les systèmes de gestion des connaissances numériques plus efficaces en offrant plus de flexibilité dans la manière dont les connaissances sont stockées et extraites.
• Rendre les modèles mentaux explicites et évolutifs.
  Les technologies numériques peuvent faciliter la réflexion collective et aider les entreprises à mieux comprendre leurs bases de connaissances implicites.
• Attirer l’attention sur les nouvelles anomalies critiques.
  L’IA peut surveiller activement les paramètres changeants générés par les nouveaux comportements (retours clients, tendances du marché, etc.).
• Bâtir et améliorer les systèmes d’apprentissage social.
• Cartographier le système d’apprentissage actuel.
• Améliorer l’apprentissage traditionnel.
• Introduire la technologie pour étendre et améliorer le système d’apprentissage.
• Établir un système de gouvernance efficace.