Qu’est-ce que les learning analytics ?

Les learning analytics, ou analyse de l’apprentissage, désignent l’ensemble des processus de collecte, de mesure, d’analyse et de visualisation de données relatives aux apprenants, à leurs comportements et à leurs performances. L’objectif est clair : mieux comprendre les mécanismes d’apprentissage pour améliorer les méthodes pédagogiques, adapter les contenus et optimiser les parcours.


Issues du croisement entre la science des données (data science), l’intelligence artificielle et les technologies éducatives, ces analyses permettent de prendre des décisions fondées sur des données concrètes. Elles s’intègrent aujourd’hui dans une stratégie globale de transformation numérique de la formation.

Pourquoi les learning analytics sont-elles de plus en plus utilisées dans la formation ?

L’essor du digital dans l’enseignement, les cours en ligne et les plateformes LMS a multiplié les interactions numériques. Ces traces d’apprentissage sont autant d’opportunités de compréhension : temps passé sur un module, taux de complétion, réponses à un quiz, interactions sociales sur un forum…

Les learning analytics permettent ainsi aux formateurs de personnaliser les parcours, d’identifier les blocages, de mesurer l’engagement, ou encore de prévenir le décrochage. Pour les apprenants, cela se traduit par une formation plus adaptée à leurs besoins, avec un meilleur suivi, une progression optimisée et une réussite accrue.

Quels types de données sont collectées et analysées ?

Dans le cadre des learning analytics, la diversité des données recueillies est à la fois une richesse et un défi. Ces données proviennent principalement des interactions entre l’apprenant et les outils numériques de formation. Elles sont ensuite agrégées, analysées et transformées en indicateurs pertinents pour l’amélioration pédagogique.

On peut regrouper ces données en plusieurs catégories principales :

  • Les données comportementales : elles retracent les actions effectuées par les apprenants sur une plateforme (clics, défilements, téléchargements, durée de consultation). Ces informations permettent d’analyser l’engagement et la régularité des apprenants.
  • Les données de progression : elles concernent les résultats obtenus lors de quiz, évaluations, devoirs ou examens en ligne. On peut ainsi suivre l’évolution des performances, module après module.
  • Les données de navigation : elles indiquent comment les apprenants circulent au sein d’un contenu, quels modules sont consultés en priorité, ou au contraire délaissés.
  • Les données sociales : dans les environnements collaboratifs, les interactions via forums, chats ou commentaires sont aussi analysées pour comprendre le niveau de participation collective ou détecter des signaux de décrochage.
  • Les données déclaratives : issues de questionnaires de satisfaction ou d’auto-évaluations, elles apportent une dimension qualitative essentielle pour compléter les observations purement quantitatives.

La collecte de ces données doit impérativement respecter les principes de confidentialité et de protection des données personnelles (RGPD), avec une politique de transparence vis-à-vis des apprenants.

Comment les learning analytics transforment-elles la pédagogie ?

Les learning analytics changent profondément la manière dont on conçoit, dispense et évalue la formation. Elles permettent aux enseignants et formateurs de passer d’un modèle uniforme à une approche différenciée et évolutive.

Voici les principaux impacts de cette transformation :

  • Une pédagogie plus adaptative : grâce à l’analyse des données en temps réel, il est possible de proposer des contenus ou des exercices ajustés au niveau, au rythme et aux préférences de chaque apprenant. Cela permet de personnaliser les parcours de formation, en s’adaptant aux besoins réels plutôt qu’aux profils supposés.
  • Un meilleur accompagnement : les données mettent en lumière les apprenants en difficulté, ceux qui décrochent ou ceux qui performent de façon inhabituelle. Les enseignants peuvent ainsi intervenir plus rapidement et de manière plus ciblée, en proposant des entretiens, du soutien ou des ressources complémentaires.
  • Une amélioration continue des contenus : en analysant les parties d’un cours qui suscitent le plus d’erreurs ou qui sont systématiquement ignorées, les concepteurs pédagogiques peuvent identifier les points faibles de leur programme et ajuster leurs supports.
  • Un pilotage stratégique de la formation : les responsables pédagogiques peuvent s’appuyer sur les learning analytics pour suivre des indicateurs globaux comme le taux de complétion, la durée moyenne de formation, ou encore l’évolution des scores. Ces indicateurs permettent d’objectiver l’efficacité d’un programme, de prioriser les actions d’amélioration et de valoriser les résultats auprès des parties prenantes.

Au-delà des chiffres, les learning analytics renforcent une culture du feedback constructif. Les apprenants bénéficient eux aussi de tableaux de bord ou de bilans de progression qui leur permettent de mieux se situer, de prendre conscience de leurs points forts et axes d’amélioration, et de devenir acteurs de leur propre apprentissage.

Quelles sont les limites et les enjeux éthiques ?

Si les bénéfices sont nombreux, les learning analytics posent aussi des questions importantes. La collecte massive de données doit respecter la vie privée des utilisateurs. Il est impératif d’informer les apprenants sur la finalité de la collecte, d’obtenir leur consentement, et de sécuriser les données.
Autre enjeu majeur : l’interprétation des résultats. Une donnée mal analysée peut induire des décisions pédagogiques erronées. Il est donc essentiel de former les enseignants à l’usage des analytics et de favoriser une culture du data-informed decision making, sans tomber dans une automatisation déshumanisée.

Quels outils pour mettre en place les learning analytics ?

De nombreuses solutions permettent aujourd’hui de collecter et d’analyser les données d’apprentissage. Certaines plateformes LMS intègrent nativement des tableaux de bord d’analyse.
D’autres outils plus avancés, comme les systèmes d’analyse prédictive ou les outils de visualisation de données (Power BI, Tableau, etc.), permettent une exploration plus fine des résultats.
Des initiatives open source et des projets universitaires (comme LAK ou l’International Journal of Learning Analytics) participent aussi à enrichir les pratiques.

Exemples d’applications concrètes en formation

  • Suivi du taux de complétion : permet de savoir quels modules sont terminés ou abandonnés.
  • Évaluation de la qualité des contenus : repérer les ressources peu consultées ou générant des erreurs.
  • Mesure de l’engagement : fréquence des connexions, interactions sociales, temps passé.
  • Aide à l’orientation : guider l’étudiant vers les contenus ou parcours les plus adaptés à son profil.

Dans l’entreprise, les learning analytics peuvent aussi servir à piloter les plans de formation, à évaluer le ROI pédagogique ou encore à identifier les compétences à développer pour chaque collaborateur.

Intégrer les learning analytics dans vos formations avec Edusign

Dans la formation professionnelle, l’exploitation des données ne se limite pas aux plateformes LMS : elle peut aussi être appliquée à la gestion de présence, la collecte de feedbacks et le suivi administratif.

Edusign intègre des fonctionnalités qui permettent de :

  • Analyser l’assiduité grâce aux feuilles d’émargement électroniques et aux rapports de présence.
  • Recueillir des données qualitatives via des questionnaires de satisfaction automatisés.
  • Croiser les indicateurs pédagogiques et administratifs pour une vision globale de la performance de formation.
  • Exporter et visualiser facilement les données pour optimiser vos actions et valoriser vos résultats auprès des financeurs.

💡 En combinant les learning analytics issues de vos contenus pédagogiques et celles fournies par Edusign, vous obtenez un pilotage complet de vos formations, du suivi en temps réel à l’amélioration continue.

Vers l’avenir : quel potentiel pour la pédagogie de demain ?

Les learning analytics ne cessent d’évoluer avec l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et les interfaces adaptatives. Demain, les plateformes de formation seront capables de proposer des parcours entièrement personnalisés, de détecter automatiquement les difficultés et de suggérer des contenus alternatifs.
À condition de rester vigilants sur les aspects éthiques et de garder l’humain au cœur de l’apprentissage, les données ont le potentiel de transformer durablement la pédagogie.