En brefL’IA aide à passer du besoin déclaré au besoin réel et à créer des mises en situation propres à chaque métier. Mais une IA produit un langage plausible, pas forcément authentique : ses propositions doivent être confrontées à l’apprenant, à l’entreprise et à des sources réelles du secteur, à l’écrit comme à l’oral.
Depuis que j’intègre l’IA dans la conception de mes formations en anglais professionnel, j’approfondis davantage l’analyse des besoins et je conçois des activités plus proches du quotidien de mes apprenants. J’ai aussi appris à me méfier de ce qu’elle produit lorsqu’on ne vérifie rien.
Le sur-mesure, longtemps une promesse difficile à tenir
Concevoir une formation réellement adaptée à un poste suppose de comprendre les situations de travail, de maîtriser le vocabulaire du secteur et de produire des supports spécifiques. Chacune de ces étapes demande du temps. C’est pourquoi certaines formations présentées comme « sur mesure » reposent en pratique sur des supports génériques auxquels on ajoute quelques termes techniques.
Or une formation d’anglais professionnel sur mesure ne consiste pas simplement à adapter le vocabulaire des exercices au secteur de l’apprenant. Elle repose sur l’identification de ses situations de communication réelles, de ses difficultés linguistiques et des compétences qu’il doit mobiliser dans son travail.
L’IA générative permet d’aller plus loin sans multiplier les heures de préparation. Cet article porte sur deux étapes de la conception : l’analyse des besoins et la création de situations de communication propres au métier.
1. Comment l’IA améliore‑t‑elle l’analyse des besoins ?
Elle aide à passer du besoin déclaré au besoin réel. Un questionnaire classique recueille ce que les salariés pensent devoir améliorer, par exemple « je veux être plus à l’aise en anglais ». Cette réponse ne suffit pas à construire un parcours : il faut comprendre ce que « plus à l’aise » signifie dans le poste.
C’est ce type de résultat que je cherche à obtenir. J’utilisais auparavant un questionnaire classique. Depuis que j’ai développé le Smart Needs Analyzer, un outil d’analyse des besoins linguistiques construit avec l’IA, les rapports produits me donnent beaucoup plus de matière. L’outil croise les informations recueillies, fait ressortir les situations professionnelles prioritaires et propose des pistes de travail.
Il ne remplace pas mon analyse. Une IA peut repérer des besoins potentiels dans les réponses d’un salarié, mais elle ne peut pas vérifier seule qu’ils correspondent à ses difficultés réelles. Je confronte donc ses propositions aux échanges avec l’apprenant, aux attentes de l’entreprise et, si besoin, à une évaluation de ses compétences. Une étude récente d’Assassi va dans ce sens. Quinze formateurs en anglais de spécialité y ont comparé une analyse des besoins classique et une analyse réalisée avec ChatGPT. Ils ont jugé que l’IA enrichissait leur compréhension des situations professionnelles des apprenants et pouvait faire gagner du temps, mais qu’elle repérait moins bien leurs lacunes linguistiques qu’un test classique (Assassi, 2026).
2. Comment créer des mises en situation proches du terrain avec l’IA ?
En partant de sources authentiques plutôt qu’en demandant à l’IA d’inventer. Un formateur d’anglais n’est pas médecin, ingénieur ou logisticien, mais il doit préparer ses apprenants à communiquer dans ces environnements. L’IA l’aide à créer des glossaires, des dialogues et des jeux de rôle : transfert d’un patient, réunion technique, échange avec un fournisseur, réclamation client. Sa limite est importante : une expression peut être correcte sans être celle qu’un professionnel utiliserait réellement.
Je m’appuie donc sur des documents authentiques issus d’organismes professionnels de référence, notamment britanniques, irlandais et américains, ainsi que sur des rapports d’entreprises, de la documentation technique et la presse spécialisée. Je privilégie les textes rédigés directement en anglais plutôt que traduits. Ils permettent de vérifier la terminologie et de replacer les expressions dans leur contexte.
L’écrit ne suffit pas pour autant : un terme technique ne s’emploie pas de la même façon dans un rapport et dans une réunion. Je vérifie donc aussi son usage à l’oral, dans des corpus d’anglais parlé et dans des prises de parole de professionnels du secteur, comme des conférences, des présentations de résultats ou des webinaires. Je compare les formulations, leur fréquence, leur registre et leurs contextes d’emploi. Pour une expression spécialisée, je vérifie aussi qu’elle est employée par des professionnels du domaine, et pas seulement qu’elle existe. Dans les secteurs à forts enjeux (santé, sécurité, juridique), une validation par un référent métier reste recommandée. La recherche sur les langues de spécialité va dans ce sens : elle plaide pour une intégration plus étroite entre les données de corpus et l’IA générative dans l’enseignement (Crosthwaite, 2026).
Ma méthode repose sur trois étapes complémentaires. D’abord, une analyse approfondie des besoins, qui indique précisément ce que l’apprenant doit savoir faire en anglais dans son poste. Ensuite, la vérification des usages linguistiques à partir de sources authentiques et de corpus, à l’écrit comme à l’oral. Enfin, la transformation de ces informations en mises en situation fidèles au terrain et au bon niveau de difficulté, pour que l’apprenant s’exerce sur l’anglais dont il a réellement besoin. C’est là qu’intervient l’expertise du formateur. L’IA accélère chacune de ces étapes, mais c’est leur articulation qui fait la différence.
- 1Analyser les besoinsIdentifier ce que l’apprenant doit réellement savoir faire en anglais dans son poste.
- 2Vérifier les usagesContrôler la langue du métier dans des sources authentiques et des corpus, à l’écrit comme à l’oral.
- 3Créer les mises en situationTransformer ces informations en exercices fidèles au terrain, au bon niveau de difficulté.
3. Comment utiliser l’IA sans compromettre la confidentialité ?
En limitant ce qu’on y saisit et en choisissant des outils dont on connaît les conditions d’utilisation. Les réponses aux questionnaires de besoins peuvent contenir des informations personnelles, et les documents de travail des informations internes à l’entreprise. Ils ne doivent pas être transmis à un outil d’IA sans précaution.
L’anonymisation aide, mais ne suffit pas toujours : la nature des données, leur durée de conservation, les éventuels transferts hors de l’Union européenne et les garanties du fournisseur comptent aussi. Le RGPD s’applique pleinement aux traitements de données personnelles réalisés avec des systèmes d’IA. Une revue systématique de 53 études sur l’IA générative en éducation place d’ailleurs la protection des données personnelles parmi les principaux risques, et recommande des règles d’usage claires, des protocoles de protection des données et une supervision humaine (García-López et Trujillo-Liñán, 2025). Pour un organisme de formation, c’est une question de qualité de la prestation, pas seulement de technique.
Conclusion : du sur-mesure réel, à condition de vérifier
Un besoin identifié par l’IA n’est pas forcément un besoin confirmé, et un dialogue généré n’est pas forcément authentique. Utilisée avec méthode, l’IA permet pourtant de tenir enfin la promesse du sur-mesure : partir des situations réelles du poste et construire des activités qui leur ressemblent. Le Smart Needs Analyzer m’aide à mieux comprendre ce dont chaque apprenant a besoin. La vérification des contenus à partir de sources authentiques permet de s’assurer que ce qu’il apprend correspond à ce qu’il entendra et dira au travail.
Questions fréquentes
Comment l’IA permet-elle de personnaliser une formation d’anglais professionnel ?
Elle intervient à trois étapes : l’analyse des besoins, la création de mises en situation propres au métier et l’entraînement à l’oral entre les séances. Le formateur valide chaque contenu avant de l’utiliser.
Comment vérifier la fiabilité des contenus d’anglais professionnel générés par l’IA ?
En les confrontant à des documents authentiques issus de sources professionnelles de référence, en vérifiant les expressions orales dans des corpus d’anglais parlé et en distinguant ce qui relève de l’écrit et de l’oral. Pour les secteurs à forts enjeux, une validation par un référent métier reste recommandée.
Faut-il que le formateur d’anglais connaisse le secteur de l’entreprise ?
Il n’a pas besoin d’être spécialiste du métier, mais il doit comprendre les situations de communication de ses apprenants. Les contenus produits avec l’IA se vérifient à partir de sources authentiques du secteur et, lorsque la terminologie est sensible, auprès d’un référent métier.
Comment protéger les données des salariés lors de l’utilisation de l’IA ?
En limitant les données saisies, en anonymisant les réponses lorsque c’est possible et en choisissant des outils dont les conditions de conservation et de réutilisation sont connues. Les documents confidentiels de l’entreprise ne doivent pas être introduits dans un outil d’IA sans son accord.
Références
- Assassi, T. (2026). ESP practitioners’ perspectives on the efficiency of using artificial intelligence ‘ChatGPT’ in needs analysis. Computer Assisted Language Learning, 39(4), 797-828
- Crosthwaite, P. (2026). Is DDL dead yet? Not so fast! Revisiting earlier claims on the state of corpus linguistics, DDL, generative AI, and Language for Specific Purposes. Ibérica, 51, 5-19
- García-López, I. M. et Trujillo-Liñán, L. (2025). Ethical and regulatory challenges of Generative AI in education: a systematic review. Frontiers in Education, 10, 1565938
À propos de l'autrice
Myriam Chaar est la fondatrice de SmartShamrock, organisme de formation certifié Qualiopi spécialisé en anglais professionnel. Anglophone native d’origine irlandaise et docteure en linguistique, elle enseigne l’anglais professionnel depuis plus de 15 ans. Elle est certifiée « Former de manière innovante en langues vivantes » (RS7208).
Elle a conçu le Smart Needs Analyzer, un outil d’analyse des besoins linguistiques professionnels, et les SmartPrompts, des exercices d’oral personnalisés à pratiquer entre les séances.
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