Soutenance mémoire
Selon les politiques des ressources humaines des entreprises, la formation continue devient un levier d’action stratégique pour l’évolution des carrières professionnelles. Ainsi, les adultes sont encouragés à poursuivre des actions de formation afin de se perfectionner, adapter et consolider leurs compétences professionnelles. En France, le système de la formation continue s’inscrit dans un environnement socioéconomique complexe incluant des acteurs multiples dont les entreprises privés ou publics, les participants (salariés ou demandeurs d’emplois), les organismes de formation, les OPCA1 et l’Etat. Parmi ces acteurs, l’organisme de formation est un intermédiaire pour les entreprises qui souhaitent déléguer leurs actions de formations. En pratique, les modalités de formation s’opèrent principalement par des sessions de formation en présentiel2 . D’une part, ce type de formation répond à une réglementation juridique relative au droit de la formation3 (gouvernance, financement, évaluation…). D’autre part, la formation en présentiel relève d’un besoin exprimé par les participants (ou les salariés) qui souhaitent interagir avec des personnes physiquement en bénéficiant d’un cadre spatio-temporel distancié de leurs lieux de travail. Dans ce contexte, ce projet de recherche est soutenu par l’organisme de formation « Lexiane Formation » qui souhaite s’inscrire dans une démarche de qualité en optimisant la gestion courante de son activité de formation. Garant du dispositif de formation continue, ses missions peuvent être synthétisées de la manière suivante :
Un rôle pédagogique en proposant une offre de formation spécialisée
L’organisme de formation vise à proposer un dispositif de formation en adéquation avec les besoins des participants qui sont affiliés à des organisations (entreprises privés ou publics). Dans un cadre formel, son rôle pédagogique consiste à proposer une offre de formation4 et de mettre à disposition un formateur spécialisé afin de superviser le groupe de formation en présentiel. Contrairement à la formation initiale davantage axée sur la transmission de savoirs théoriques et formels par l’enseignant5 , l’échange de pratiques professionnelles sont favorisées dans le cadre de la formation pour adultes. Ainsi, le groupe de formation en présentiel devient un vecteur de socialisation qui conditionne la qualité de la formation à travers les relations et interactions sociales qui s’instaurent entre ses membres. Principalement restreint, la composition du groupe de formation pour adulte n’est pas choisie par les membres du groupe mais planifié selon des contraintes et des critères multiples gérés par l’organisme de formation.
Un rôle de gestion pour l’organisation des sessions de formation
Au niveau organisationnel, la planification des sessions de formation consiste à composer un groupe de formation en présentiel. En complément des critères pédagogiques et sociaux énumérées précédemment, cette tâche opérationnelle se heurte à des contraintes logistiques (ou spatio-temporelles) et économiques. D’une part, les participants sont dispersés géographiquement et doivent respecter un volume horaire plafonné lié à leurs obligations professionnelles et à une réglementation législative spécifique 6 . D’autre part, un nombre minimal de participants conditionne le projet de formation pour être viable économiquement. Par conséquent, la situation de formation s’inscrit dans un espace-temps en dehors du cadre de travail du participant et reste soumise à des contraintes économiques et juridiques .
Ainsi, le rôle de l’organisme de formation implique des tâches opérationnelles multiples et diverses (commercialisation de l’offre de formation, recrutement des formateurs, gestion administrative des contrats, planification et suivi des évaluations des sessions de formations). Dans ce contexte, notre proposition consiste à développer un système d’aide à la gestion de la formation continue en se focalisant particulièrement sur la planification semi-automatisée des sessions de formation.
La planification des sessions de formation demeure une mission fondamentale pour l’organisme de formation. Cette tâche opérationnelle consiste à conditionner favorablement l’action de formation en favorisant les interactions sociales entre les participants du groupe. Selon les théories socioconstructivistes 7 , de nombreux travaux scientifiques ont étudié le fonctionnement du groupe de formation dont principalement la dynamique et la collaboration entre les membres du groupe. Dans le cadre de la formation pour adulte, cette problématique est abordée différemment : (Bourgeois E., Nizet J. 1997) oriente cette question essentielle qui n’est plus de savoir si globalement les interactions entre pairs sont ou non de nature à favoriser l’apprentissage mais bien à quelles conditions se déroulent ces interactions sociales. En pratique, la composition des groupes de formation demeure une tâche manuelle et particulièrement complexe. En effet, le processus de décision se heurte à la difficulté de concilier des multiples critères de décision de différentes natures (sociale, pédagogique, logistique et économique) et interdépendants. Ainsi, le gestionnaire de formation est contraint d’explorer de nombreuses combinaisons de groupes de formation impliquant un traitement manuel excessivement long et dépendant de son expérience métier. Par conséquent, la principale problématique est de faciliter la planification des sessions de formation en proposant un outil informatique qui recherche et aide à la composition des groupes de formation potentiels dans un temps de traitement raisonnable. En parallèle, l’analyse de l’activité de formation devient une mission de pilotage stratégique pour l’organisme de formation. Les données relatives à l’activité de formation sont particulièrement contextualisées liée à la spécificité de la formation continue. La problématique complémentaire est de proposer des outils adéquats permettant l’analyse et la représentation des données de type multidimensionnelle.
Système d’information de gestion
Système d’Information des Ressources Humaines
Les systèmes d’information de gestion ont pour objectif de soutenir les multiples activités de gestion au sein des organisations (contrôle des opérations, contrôle de gestion et de planification stratégique). Parmi les applications existantes, le SIRH (Système d’Information des Ressources Humaines) se définit comme un système d’information dédié essentiellement à la gestion des ressources humaines. A partir des années 1990, l’informatisation des outils de gestion s’est progressivement développée à travers les SIRH afin de centraliser et automatiser des tâches administratives courantes (gestion et contrôles des données de la paie, congés payés…) pour s’élargir par la suite à l’ensemble des domaines d’activités des ressources humaines (recrutement, évolution des carrières, formation, rémunération, qualité de vie du travail…). Initialement, les SIRH ont recours à des PGI18 en les adaptant aux besoins des organisations. Par la suite, les méthodes informatiques ont permis de complexifier les SIRH selon une approche prévisionnelle en appliquant un processus de planification des activités. Cette évolution vise à appliquer un processus formel et systématique des activités de GRH en vue d’établir une adéquation entre les ressources humaines et la performance stratégique et organisationnelle de l’entreprise (Lemire, L., 2015). Les techniques algorithmiques se sont particulièrement focalisées sur la planification automatique sous contraintes dans le domaine de la GTA19. Issue de la recherche opérationnelle, la planification automatique sous contraintes (ou ordonnancement) vise à ordonner la réalisation des différentes activités selon des contraintes temporelles ou de séquencement des ressources disponibles en quantité limité. Les travaux scientifiques se sont particulièrement focalisés sur l’aide à la planification des activités pour automatiser et optimiser le traitement de la gestion du personnel (Franchini, L. 2000), (Draghici, C. 2005), (Redjem, R. 2013). Ainsi, la programmation par contrainte (ou PPC) est la principale technique utilisée pour la génération de planning en affectant le personnel durant une période fixe en prenant en compte les différentes contraintes de l’organisation (réglementation du travail, préférence individuelle…). D’autres travaux connexes utilisent cette technique pour optimiser le processus de décision interne comme par exemple : rationaliser la gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (Dujarier M., 2010) ou l’aide à la constitution d’équipe et de groupe multifonctionnel en interne (Mansour, N., 2004), (Bennour, M., 2012). Au niveau de la gestion de la formation, le rôle du SIRH est considéré comme une extension du LMS20 (Cercle SIRH, 2017). Selon (Baudoin, E., 2019), ses fonctionnalités sont principalement axées pour l’aide à la gestion administrative et pédagogique des formations :
-Aide à l’élaboration du plan de formation ;
-Gestion du catalogue des formations ;
-Gestion administrative des formations en présentiel/distanciel ;
-Conception, diffusion et évaluation des contenus multimédias des formations en ligne ;
-Pilotage et déclaration administrative des formations.
Au niveau scientifique, les travaux de recherche axés sur la gestion et l’optimisation de l’activité de formation continue sont minoritaires et se focalisent principalement sur la gestion de la formation du personnel en interne (Bistorin, O., 2007). Plus récemment (Leon Blanco, M. 2019) propose des outils pour l’aide à la planification et la personnalisation des parcours de formation des apprenants en utilisant la programmation linéaire.
Evolutions
A partir des années 2010, les techniques algorithmiques liées à l’émergence de l’intelligence artificielle se sont sophistiquées dans le domaine des ressources humaines. Progressivement, le périmètre fonctionnel dédié à la gestion des SIRH s’est élargi à l’ensemble des activités des ressources humaines pour soutenir la prise de décision en intégrant la collecte, la modélisation, l’exploitation, la consolidation et la restitution des données de l’entreprise. De même, la volumétrie et la gestion des données se sont imposées pour permettre la compréhension des indicateurs d’activité et l’anticipation des actions pour piloter l’entreprise. Initialement, le SIRH centralise l’ensemble des données RH dans un système unique à travers des tableaux de bord. Ces outils visent à faciliter la gestion et l’exploitation des données dans un cadre réglementaire et juridique. Les fonctionnalités de simple contrôle (ou de « reporting ») utilisées pour le suivi des performances ont progressivement évolué vers l’aide à la prise de décision fondée sur des faits observables et quantifiables (Kun-fa, L., 2019). L’analyse de données liée aux ressources humaines (ou « HR Analytics ») vise à justifier des prises de décisions au-delà du simple outil de contrôle. Les travaux de recherche américains sont nombreux mais demeurent limités en France. Ce domaine de recherche s’est particulièrement observé d’une manière significative pour l’aide aux recrutements et la gestion des carrières (Jatobá, M., 2019). En effet, l’utilisation des algorithmes s’est étendue (raisonnement logique, méthode probabiliste, décisions en temps réel, théories des jeux) pour faciliter et optimiser le processus de recrutement (Russell, S., 2016), (Vedapradha, R., 2019). Ils sont particulièrement utilisés pour le traitement des données lors de la phase de sélection des candidats comme par exemple le tri des CV. De même, (Hemamou L., 2018) propose de faciliter le recrutement par une analyse automatique de vidéos pour détecter les moments clés (ou significatifs) lors de l’entretien d’embauche. La modélisation repose sur un algorithme non linéaire pour émettre un avis au préalable de la décision humaine. (Bhalgat K., 2019) déclare que « cette évolution des pratiques dans le processus de recrutement va permettre d’optimiser l’acquisition de talents en supprimant les tâches répétitives et chronophages, minimiser les décisions humaines biaisées ainsi que les préjugés humains ». Néanmoins, ces nouvelles méthodes dans la gestion des ressources humaines impliquent de multiples défis dont l’adhésion et la prise en main technique des professionnels RH selon (Michaelides M., 2018). De plus, le caractère sensible de certaines données personnelles (âge, santé, sexe, orientation sexuelle…) induit des réflexions éthiques et juridiques (Black J., 2019).
Système d’information dédié à l’apprentissage humain
Apprenants
Les systèmes d’information dédiés aux apprentissages humains sont des objets sociotechniques complexes compte tenu du caractère pluridisciplinaire du domaine de recherche (science de l’éducation, psychologie cognitive, didactique, ergonomie…). La littérature scientifique s’est particulièrement focalisée sur les systèmes informatiques d’apprentissage humain destinés aux apprenants en formation initiale (élève, étudiant universitaire…). Historiquement, les plateformes utilisées pour l’apprentissage humain sont apparues avec l’émergence de l’ordinateur sous les abréviations EAO21 et EIAO22 initiant ainsi le principe de l’interactivité de l’apprenant avec le système informatique. En France, ces systèmes informatiques ont été abordés sous le sigle EIAH23 défini par (Tchounikine P., 2002, 2011) comme étant « un environnement intégrant des agents humains (apprenant ou enseignant) et artificiels (informatiques) et leur offrant des conditions d’interactions – localement ou à travers les réseaux informatiques – ou encore des conditions d’accès à des ressources formatives – humaines et/ou médiatisées – locales ou distribuées ». L’auteur souligne également une dissociation entre les systèmes «orientés pédagogie » qui se focalisent sur l’organisation et l’enseignement de contenus bien identifiés et les systèmes « orientés performance » qui se focalisent sur la réalisation d’activités par les apprenants. Parmi les systèmes « orientés pédagogie », l’avènement de la formation à distance (ou du e-learning) a permis l’émergence des systèmes d’apprentissage en ligne nommé LMS (ou Learning Managament System). Ces systèmes informatiques visent la diffusion, la gestion, le stockage des contenus pédagogiques principalement destinés aux apprenants dans un contexte scolaire et universitaire. Ce type de support d’apprentissage unique présente l’inconvénient d’intégrer des contenus pédagogiques pré-fabriqués et ne pas pouvoir personnaliser le parcours pédagogique de l’élève (ou étudiant). Par ailleurs, les fonctionnalités axées sur la gestion de la formation sont peu mises en exergue et se limitent principalement à un tableau de bord instrumentés par divers outils (portfolio, wiki, reporting, réseautage social…) pour aider les enseignants à suivre la progression des apprenants.
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Table des matières
Introduction
Partie 1. Etat de l’art
Chapitre 1. Système d’information en contexte organisationnel
1.1 Système d’information décisionnel
1.1.1 Notions
1.1.2 Technique d’aide à la décision multicritère
1.2 Système d’information de gestion
1.2.1 Système d’Information des Ressources Humaines
1.2.2 Evolutions
1.3 Système d’information dédié à l’apprentissage humain
1.3.1 Apprenants
1.3.2 Enseignants et formateurs
Chapitre 2. Analyse et visualisation des données en formation initiale et continue
2.1 Analyse et traitement des données
2.1.1 Analyse de l’apprentissage humain (ou Learning Analytics)
2.1.2 Analytique RH (ou HR Analytics)
2.2 Outils de gestion (ou management) des données
2.2.1 Indicateurs
2.2.2 Tableau de bord
2.3 Visualisation des données
2.3.1 Visualisation analytique
2.3.2 Visualisation descriptive
Chapitre 3. Analyse multidimensionnelle du groupe de formation pour adulte
3.1 Type de groupe de formation
3.1.1 Groupe de formation
3.1.2 Groupe professionnel
3.2 Acteurs du groupe de formation pour adulte
3.2.1 Apprenant-adulte
3.2.2 Formateur d’adulte
3.2.3 Organisation/Institution
3.3 Dimension sociale (ou relationnelle)
3.3.1 Relation professionnelle
3.3.2 Intensité des relations sociales
3.3.3 Symétrie/Asymétrie des relations sociales
3.4 Dimension cognitive
3.4.1 Interactions par les pairs
3.4.2 Expériences professionnelles
3.5 Dimension organisationnelle et environnementale
3.5.1 Type de regroupement
3.5.2 Mode environnemental (Présentiel vs Distanciel)
3.5.3 Taille du groupe
Chapitre 4. Algorithme d’aide à la composition du groupe de formation
4.1 Introduction
4.1.1 Méthodologie
4.2 Méthode méta-heuristique et heuristique
4.2.1 Principe de traitement
4.2.2 Algorithme génétique
4.3 Méthode de classification automatique
4.3.1 Classification basée sur les graphes (ou détection de communauté)
4.3.2 Classification non-supervisée
Chapitre 5. Conclusion
Partie 2 – LexRH : Méthodologie et développement d’un prototype d’aide à la gestion et à la planification de groupe en formation continue
Chapitre 6. Conception et développement d’un prototype d’aide à la gestion de la formation continue
6.1 Système d’aide à la gestion de la formation continue
6.1.1 Analyse de l’existant
6.1.2 Objectif(s)
6.1.3 Type d’utilisateurs
6.1.4 Type de données
6.2 Représentation et visualisation des données
6.2.1 Visualisation descriptive
6.2.2 Visualisation analytique
6.3 Ergonomie des interfaces-utilisateurs
6.3.1 Tableau de bord principal
6.3.2 Interface de recherche de données
6.3.3 Interface de visualisation interactive
6.3.4 Tableau de bord analytique
6.4 Implémentation technique
6.4.1 Type de prototype
6.4.2 Fonctionnement global
6.5 Conclusion
Chapitre 7. Aide à la planification par algorithme génétique
7.1 Types de planification en formation continue
7.1.1 Cas d’utilisations
7.1.2 Méthode de résolution
7.2 Identification des contraintes et des critères de décision
7.2.1 Type de contraintes
7.2.2 Catégorisation des critères de décision
7.3 Algorithme génétique
7.3.1 Fonction-objective
7.3.2 Principe et paramétrage du traitement de l’AG
7.3.3 Implémentation du code-source
7.4 Conclusion
Chapitre 8. Aide à la planification par analyse statistique
8.1 Analyse statistique de l’activité de formation
8.1.1 Finalités d’application
8.1.2 Objectif(s)
8.1.3 Méthodologie
8.2 Analyse et traitement statistique
8.2.1 Statistiques descriptives
8.2.2 Analyse globale
8.2.3 Traitement et tests statistiques
8.3 Analyse et traitement des données textuelles
8.4 Interprétation
8.5 Conclusion
Partie 3-Expérimentation
Chapitre 9. Evaluation de la performance du prototype d’application
9.1 Méthode et évaluation de l’AG
9.1.1 Jeu de données expérimentales
9.1.2 Collection des requêtes de test
9.1.3 Evaluation globale
9.1.4 Evaluation des paramètres de l’AG
9.1.5 Exemples de résultats
9.2 Tests fonctionnels et techniques
9.2.1 Cas d’utilisation
9.2.2 Mesures d’évaluation
9.2.3 Protocole de tests
9.2.4 Résultats
9.3 Tests-utilisateurs
9.3.1 Méthodologie
9.3.2 Résultats
9.4 Conclusion
Chapitre 10. Conclusion
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