

Learning in the flow of work : pourquoi ce buzzword a attendu l'IA pour vraiment exister
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« In the flow of work. » Vous l'avez entendu en réunion, lu dans un appel d'offres, vu sur le slide d'un éditeur. C'est devenu le mot de passe du L&D moderne, et on le colle partout : sur un module e-learning raccourci, une notification automatique, une bulle d'aide dans un logiciel. Or déposer du contenu dans l'outil de travail, ce n'est pas former dans le flux du travail. L'idée séduit tout le monde, et pourtant presque personne ne l'a vraiment réalisée. Et si la vraie raison n'était pas un manque de volonté, mais une brique technologique qui vient seulement d'arriver ? On vous raconte.

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Se former au poste de travail, cela fait un siècle que l’on en parle
L'idée que le travail est un lieu d'apprentissage n’est pas nouveau, elle en a plus d'un siècle. Elle naît avec l'industrialisation du XIXe siècle. Jusque-là, on instruisait pour former l'esprit, loin de tout but productif. L'usine, elle, a besoin d'ouvriers compétents, et vite : elle rebranche l'apprentissage sur le geste, sur le poste de travail, auprès de celui qui sait déjà faire. Un siècle plus tard, tout un champ de recherche, le Workplace Learning, en fait son objet : comment apprend-on, vraiment, en travaillant ?
Ce champ a établi deux choses. La situation de travail est un terrain d'apprentissage exceptionnel, mais cet apprentissage ne va pas de soi : il suppose des occasions d'apprendre, des ressources au bon moment, des interactions de qualité. Sans elles, le travail ne forme personne.
L'AFEST : la France met l'intuition dans la loi
En 2018, la France franchit le pas. Avec la loi « Avenir professionnel » du 5 septembre 2018, l'Action de Formation En Situation de Travail (AFEST) devient une modalité de formation reconnue à part entière, au même titre qu'un stage. Apprendre en travaillant n'est plus un bricolage toléré, c'est une formation qui se finance et qui se prouve.
Mais l'AFEST dit aussi, en creux, pourquoi le flow of work est resté si rare. Pour former vraiment, elle réunit une à une les conditions que la recherche avait identifiées : une situation de travail choisie exprès, un tuteur qui observe le geste, un débrief où l'on met des mots sur ce qu'on vient de faire. C'est exactement ce qui marche, et exactement ce qui ne passe pas à l'échelle. Un tuteur pour un apprenant, des heures d'accompagnement par compétence : artisanal et chronophage par nature. Magnifique pour un salarié, intenable pour dix mille.
2018, Bersin met un nom moderne sur une vieille idée
La même année, à l'autre bout du monde, l'analyste Josh Bersin théorise cette idée et lui donne un nom : « learning in the flow of work ». Sa thèse est simple. Pendant 40 ans, la formation a suivi la technologie : la salle de classe, puis l'e-learning et le LMS, puis les bibliothèques de vidéos à la Netflix. À chaque étape, on demandait au collaborateur de quitter son travail pour aller apprendre ailleurs.

Bersin inverse la logique : la formation ne doit plus nous arracher au travail, elle doit venir à nous, au moment précis où on en a besoin. Son constat de départ reste vrai. D'après le LinkedIn Workplace Learning Report 2018 qu'il cite, le frein n°1 à la formation, ce n'est ni le budget ni l'envie, c'est le temps : le salarié moyen ne dispose que de 24 minutes par semaine pour se former. Logique, donc, que près d'un répondant sur deux réclame d'apprendre directement dans le flux de son travail.
La plus belle idée du L&D, que personne n'arrivait à réaliser
Voilà le paradoxe. Tout le monde adhère, presque personne n'y parvient. En 2022, The Josh Bersin Company interroge plus de 1 000 organisations : 78 % placent la formation parmi leurs priorités de direction, mais seules 12 % réussissent vraiment le learning in the flow of work. Une idée culte, un taux de réussite ridicule.
Pourquoi ce grand écart ? Parce que ce qu'on a appelé « flow of work » pendant des années n'en était pas. C'étaient des micro-contenus poussés sans contexte, des notifications ignorées, des bulles d'aide scriptées. On délivrait du contenu, jamais de la formation. Aucune des conditions identifiées par la recherche n'était réunie : ni le bon moment, ni la ressource adaptée, ni l'interaction de qualité. Il manquait l'intelligence capable de comprendre qui est le collaborateur, ce qu'il fait à l'instant T, et de lui répondre comme un formateur. La promesse était en avance sur sa technologie.
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Le chaînon manquant s'appelle IA
Ce qui manquait, l'IA générative l'apporte. Pour la première fois, un système peut comprendre le contexte de travail, dialoguer en langage naturel, s'adapter à chaque personne et intervenir au bon moment, au lieu d'attendre passivement qu'on se connecte à une plateforme. Les conditions que la recherche jugeait indispensables deviennent enfin réunissables à grande échelle.
On bascule du contenu statique à un interlocuteur. Plus une vidéo qu'on regarde, mais un formateur qui pose une question, corrige une réponse, reformule selon votre niveau. C'est exactement la rupture que pointe The Josh Bersin Company en 2026 : sur un marché de la formation passé de 200 à 400 milliards de dollars, les cours e-learning vieux de 30 ans ne suffisent plus, et moins de 5 % des entreprises ont déployé une approche réellement « AI-native ». Le terrain est immense, et il vient à peine de s'ouvrir.
La nouvelle équation : bon endroit, bon moment, bon contenu
Le vrai learning in the flow of work tient désormais en 3 conditions, et c'est la traduction moderne de ce que la recherche réclamait depuis longtemps. Il faut les 3.
Le bon endroit, d'abord : là où le travail se fait réellement, dans Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, ou même le CRM du commercial. Pas sur une plateforme à part qui exige un énième identifiant et qu'on oublie d'ouvrir.
Le bon moment, ensuite : au point de besoin précis, avant un rendez-vous client difficile, le jour d'une nouvelle procédure, pendant l'onboarding d'une recrue. Pas 3 semaines après, quand l'utilité s'est évaporée.
Le bon contenu, enfin : personnalisé, nourri du contexte réel de l'entreprise, adapté au métier et au niveau de chacun. Pas un module générique servi à l'identique à dix mille personnes très différentes.
Se former pour impacter, pas pour cocher une case
Ce déplacement rebranche la formation sur la performance. En 2026, Josh Bersin a rebaptisé son propre concept : on ne parle plus de « learning in the flow of work » mais de « dynamic enablement ». On n'apprend plus pour apprendre, mais pour performer. Les indicateurs suivent : exit le taux de complétion, place au time to autonomy d'une recrue et au time to proficiency des commerciaux.

Pour le L&D, le métier se déplace autant : on ne pousse plus un catalogue, on conçoit et on pilote des agents. Et les cas d'usage qui résistaient le mieux à la formation classique deviennent enfin continus : l'onboarding avec un compagnon toujours disponible dans le chat, le sales enablement qui souffle la bonne réponse à l'objection au bon moment, la conformité rejouée en continu plutôt qu'une fois par an, l'adoption de l'IA formée dans le flux, là où le travail change vraiment.
Conclusion
Le learning in the flow of work n'attendait pas une meilleure idée. Il attendait sa technologie. La valeur d'apprendre en situation était établie de longue date, des pédagogies de l'alternance aux travaux sur le Workplace Learning, et l'AFEST l'avait même inscrite dans la loi française. Bersin avait nommé la vision. Mais il manquait le moteur, capable de réunir enfin les bonnes conditions, au bon moment, pour chacun. Ce moteur, l'IA vient de le livrer, et il déplace la formation vers ce qui compte vraiment : l'impact.
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Equipe de rédaction
Blify
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