IA et langues : quand la pratique reprend le dessus sur le tout-contenu
L’intelligence artificielle fascine autant qu’elle inquiète le monde de la formation. Entre le fantasme du “tout-machine” et une synergie intelligente entre l’outil et le formateur, une question revient : l’IA va-t-elle remplacer l’humain, standardiser les parcours, automatiser ce qui relève de la relation pédagogique ?
Mon constat, renforcé au salon Learning Technologies France (28–29 janvier 2026), est plus terre-à-terre : l’IA n’a pas vocation à remplacer la pédagogie, mais à la rendre plus praticable et plus efficace. C’est une source d’assistance pour les formateurs et de valeur pour les apprenants – à condition de ne pas devenir un vernis technologique plaqué sur des contenus uniquement pour l’esbroufe.
Le marché bascule : du contenu disponible à la compétence acquise
Ce qui frappe aujourd’hui, c’est l’abondance : modules à consommer, bibliothèques à parcourir, vidéos à “finir”. Ces formats restent utiles. Mais ils ne suffisent plus – parce qu’ils ne transforment pas automatiquement un savoir en compétence opérationnelle, mobilisable dans le réel.
Sur le terrain, on le voit tous les jours : un apprenant peut “savoir” beaucoup… sans parvenir à s’en servir au bon moment. En entreprise, c’est fréquent. Je pense à ce trader avec qui nous discutions récemment : écrit impeccable, compréhension solide, mais paralysie dès qu’il faut prendre la parole en réunion. Son enjeu n’était pas le niveau : c’était l’activation.
C’est là que l’IA a toute sa place : non pas pour “enseigner mieux” qu’un humain, mais pour rendre possible davantage de pratique, plus régulièrement, avec un feedback immédiat — entre deux sessions synchrones — et au plus près du besoin de l’apprenant.
Pourquoi les langues sont un cas d’école
La formation linguistique est devenue le terrain favori des expérimentations : promesse de traduction instantanée censée rendre l’apprentissage des langues obsolète, multiplication d’applications et d’exercices générés à la demande… Et pourtant, c’est précisément en langues que l’on voit, par contraste, ce qui reste profondément humain :
– la régularité (un peu souvent) compte plus que l’intensité (beaucoup rarement) ;
– l’affectif : oser parler, accepter l’erreur, ne pas se décourager ;
– le contexte : parler “anglais” n’est pas parler “anglais avec un client mécontent au téléphone”.
L’obstacle n’est d’ailleurs pas toujours pédagogique. Il est souvent psychologique. Une scène classique l’illustre bien : un Français parle plus facilement en anglais entouré d’étrangers que lorsqu’il est entouré… d’autres Français. La peur du jugement vient moins de l’erreur que du regard social. C’est exactement à cet endroit que l’IA peut jouer un rôle utile : offrir un espace d’entraînement sans “perdre la face”.
Ce que l’IA apporte concrètement : trois usages qui changent tout
La bonne question n’est pas “IA ou humain ?”. La vraie question est : où l’IA augmente-t-elle la pratique sans abîmer l’exigence pédagogique ? D’après notre expérience, trois fonctions sont particulièrement efficaces.
Déverrouiller l’oral par la répétition, sans pression
En cours, on n’ose pas toujours. Entre deux cours, on se retrouve seul. L’IA comble ce “trou” : on tente une formulation, parfois maladroite, parfois hybride, on recommence, on ajuste.
Anecdote simple mais révélatrice : des apprenants très compétents à l’écrit osent plus facilement se lancer avec une IA qu’avec un humain, parce que la machine ne juge pas. Résultat : ils parlent davantage. Et en langues, parler davantage, c’est déjà progresser.
Contextualiser : du “niveau” au “métier”
L’entreprise ne paye pas pour “B1”. Elle paye pour : participer à une conf call, gérer un conflit, argumenter face à un client, préparer une fusion avec une entité étrangère.
Simuler un jeu de rôle “client mécontent” est souvent plus formateur qu’un exercice générique sur un temps verbal. Et ce type de mises en situation, l’IA peut les générer, les varier, les adapter à un rôle, un secteur, un objectif.
Donner un feedback exploitable, immédiatement
Un apprenant ne progresse pas avec une croix rouge. Il progresse quand il comprend pourquoi et comment faire mieux : reformulation, alternative plus naturelle, correction d’un faux ami, rappel rapide de structure. L’IA peut le fournir à chaud – là où l’humain le ferait parfois plus tard, faute de temps.
Les limites : ce que l’IA ne fera pas à notre place
L’enthousiasme technophile ne doit pas masquer quelques réalités simples.
Sans objectifs clairs, l’IA produit du volume, pas de l’impact
On peut générer mille exercices inutiles. La valeur n’est pas la production : c’est la scénarisation (quelles compétences viser, dans quel ordre, avec quels critères de réussite).
L’IA peut se tromper – et parfois avec aplomb
En langues, une erreur “qui sonne bien” peut s’ancrer vite. Un dispositif sérieux suppose des garde-fous : signalement d’erreurs et traitement, contrôle humain, relecture, et un usage où l’IA reste une assistante — pas un guide suivi aveuglément.
La langue professionnelle, c’est aussi de la nuance
L’oral pro, ce n’est pas seulement des mots justes : c’est une intention, une posture, une culture — parfois de la diplomatie, du non-dit, du second degré. L’IA aide à répéter. Mais l’humain reste central pour passer de l’exercice à la compétence incarnée.
Le “coaching” aux moments critiques reste difficilement substituable
Anecdote très concrète : la veille d’une certification, certains apprenants n’ont pas besoin d’un exercice de plus. Ils ont besoin d’être rassurés, remis en confiance, recadrés sur une stratégie d’examen. Cette dimension d’accompagnement – presque de coaching – ne se résume pas à une correction : elle tient à la relation, au timing, à la lecture fine de la personne.
Conclusion : moins de promesses, plus d’usage
L’IA n’est ni une baguette magique ni une menace inévitable. C’est un facilitateur. Elle rend possibles des choses dont on rêvait depuis longtemps : plus de pratique, plus de feedback, plus de personnalisation, plus de visibilité sur la progression.
Mais elle ne remplace ni la contextualisation métier, ni la relation humaine qui fait tenir un apprenant dans la durée. En formation linguistique, la ligne de crête est claire : refuser le tout-digital déshumanisé sans renoncer à l’efficacité des outils. Mettre l’IA au bon endroit : au service de l’entraînement, avec un formateur qui reste la référence.
C’est probablement là que se situe, pour les entreprises, le meilleur retour sur investissement : moins de contenus consommés, plus de compétences réellement acquises.