LIFOW : oui, mais comment ?

Le “learning in the flow of work”, on l’a vu venir. Le coup d’après, c’est comment le mettre en œuvre.

En L&D, on présente le “learning in the flow of work” comme la grande promesse de 2026. Des acteurs comme Cornerstone en font un tournant stratégique : travail et apprentissage ne seraient plus deux activités distinctes, mais un continuum soutenu par des agents IA intégrés aux workflows métier.

Concrètement, dans ce scénario, l’IA détecte les écarts de compétences en temps réel, pousse des micro contenus contextualisés dans les outils du quotidien (CRM, apps collaboratives, outils métier) et suit l’application des nouvelles compétences en lien direct avec les KPI business. La formation sort du LMS et des salles pour se dissoudre dans l’activité elle même.

Dans mon livre aiaiaiaiai !, j’ai décrit cette bascule sous l’angle de la désinstitutionnalisation de la formation et des écosystèmes apprenants augmentés par l’IA. J’y parle de l’IA comme d’un “chef d’orchestre invisible” qui détecte les résonances entre personnes, propose des connexions fécondes, personnalise les parcours collectifs et régule l’écosystème pour éviter surcharge, isolement ou dépendance. On n’y parle déjà plus de “faire des cours”, mais de concevoir des environnements d’apprentissage vivants, reliés au travail réel.

Ce qui se joue, ce n’est pas “plus de microlearning dans Teams”. C’est un changement de métier pour la fonction L&D. Les rôles d’architecte d’écosystèmes apprenants, de jardinier de communautés, de médiateur humain IA prennent le relais du simple “gestionnaire de catalogue” : des professionnels qui conçoivent les conditions d’émergence de l’intelligence collective plutôt que des listes de contenus.

Mais cette désinstitutionnalisation orchestrée par l’IA vient aussi avec des risques : surcharge cognitive, anxiété de performance, fractures entre ceux qui sont branchés sur les bons flux d’apprentissage et les autres, dérives de surveillance ou de normalisation silencieuse. Le “learning in the flow of work” n’est pas neutre : mal piloté, il peut créer autant de déserts cognitifs qu’il peut amplifier l’autonomie apprenante.

On peut pourtant en faire autre chose qu’une mode. Une entrée concrète consiste à cartographier les points de friction : où les équipes sortent elles de leurs outils pour chercher de l’aide ? Puis à y injecter des aides contextuelles, capsules, checklists ou agents IA spécialisés, plutôt que d’ajouter des contenus génériques au catalogue. Dit autrement : le “learning in the flow of work” n’est pas un produit à acheter, c’est une architecture à concevoir.

L’IA ne remplace pas la formation, elle la dissout dans les flux de travail. La vraie question pour les L&D, ce n’est plus “faut il y aller ?”, mais : avec quelle boussole allons nous piloter cette dissolution pour qu’elle augmente vraiment autonomie, qualité et justice cognitive dans nos organisations ?

#LD
#flowofwork
#ecosystemesapprenants
#IAapprentissage
#aiaiaiaiai

Sources

• Cornerstone, How learning in the flow of work will transform L&D in 2026, 22 décembre 2025.
• Valamis, Learning in the Flow of Work: A Guide for Managers, 13 janvier 2025.
• Blend ed, Learning in the Flow of Work: Why It Fails and How to Make It Work, 6 février 2026

Je conçois des écosystèmes apprenants pour les équipes L&D et les organismes de formation. Fondateur d’ATAWAK et auteur de aiaiaiaiai ! – Apprendre et partager le savoir dans un monde liquide. Maître de conférences associé à l’Université Sorbonne Nouvelle – UFR Sciences de l’information et de la communication.

2608-0036-01