Le projet Yoma est une initiative destinée à renforcer les capacités des jeunes en Afrique en les faisant participer à des innovations fondées sur des défis, en favorisant leur développement personnel et en améliorant leur bien-être relationnel. Lancé avec le soutien de l’UNICEF et de divers partenaires internationaux, Yoma vise à lutter contre le chômage des jeunes et à promouvoir le développement des compétences par le biais de défis concrets qui non seulement renforcent les capacités individuelles, mais favorisent également le sens de la communauté et de l’impact social. Dans ce cadre plus large, notre équipe de l’Interaction Data Lab de l’Institut Learning Planet (LPI), en collaboration avec l’Institut de recherche en intelligence artificielle du Conseil national de la recherche espagnol (IIIA-CSIC), a étudié comment l’IA peut améliorer la dynamique d’équipe et le bien-être relationnel dans ces contextes basés sur les défis.
Notre objectif spécifique était de comprendre comment la composition des équipes – basée sur des facteurs tels que la diversité des compétences, l’équilibre entre les sexes et les traits de personnalité – affecte les expériences et les résultats des participants dans les environnements collaboratifs. Ce travail est important pour les raisons suivantes : a) les travaux antérieurs sur la composition des équipes se sont principalement concentrés sur son effet sur les résultats et les performances de l’équipe, l’expérience et la satisfaction de l’équipe étant négligées ; b) des études antérieures sur l’apprentissage basé sur les défis ont montré que si ces programmes sont efficaces pour développer les compétences en matière de résolution de problèmes et de leadership, moins d’attention a été accordée à la manière dont la dynamique de l’équipe elle-même influence le bien-être relationnel des participants – défini comme la qualité des interactions et des relations au sein d’un groupe, un facteur clé de l’engagement à long terme et de la réussite dans le travail à impact social.
En partenariat avec le CSIC, nous avons mis en œuvre un algorithme de formation d’équipe piloté par l’IA, qui tient compte de divers éléments tels que les compétences, les traits de personnalité, le sexe et les antécédents des participants, afin de créer des équipes bien équilibrées. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui forment des équipes de manière aléatoire ou en se basant uniquement sur des facteurs superficiels tels que la disponibilité, cet algorithme s’adapte dynamiquement pour équilibrer la diversité et les compétences, en veillant à ce que chaque équipe soit composée de membres ayant des forces complémentaires et des points de vue variés.
Notre étude s’est attachée à comparer les équipes formées par l’IA à des groupes de contrôle constitués par sélection aléatoire. La population totale de 97 participants a été divisée en 24 équipes de 4 à 5 membres, avec 12 équipes formées par l’IA et 12 équipes de contrôle. Nous nous sommes concentrés non seulement sur les résultats, tels que la qualité des projets finaux produits par les équipes, mais aussi sur l’expérience globale des participants, la dynamique d’équipe et le développement du bien-être relationnel. Pour mesurer cela, nous avons conçu des enquêtes complètes qui ont évalué des dimensions telles que la croissance du réseau social, la sécurité psychologique, le développement des compétences et la satisfaction globale de l’expérience de groupe.
Principaux enseignements : Équipes pilotées par l’IA et bien-être relationnel
L’une des principales conclusions de notre étude est l’amélioration significative du bien-être relationnel des participants des équipes formées par l’IA par rapport à ceux des équipes formées de manière aléatoire. Comme le montre la figure 1, les équipes formées par l’IA ont déclaré se sentir plus proches de leurs coéquipiers, exprimer une plus grande satisfaction à l’égard du processus de collaboration et se sentir plus valorisées pour leurs contributions. Ces résultats soulignent l’importance de la composition intentionnelle des équipes dans les environnements d’apprentissage collaboratif, où la qualité des interactions est aussi cruciale que les résultats finaux.
Outre le bien-être relationnel, les équipes formées par l’IA ont affiché une croissance plus forte de leur réseau social. Les participants ont déclaré avoir noué des liens plus significatifs avec des pairs issus de milieux culturels et professionnels différents. Ce résultat est particulièrement important pour le projet Yoma, dont l’un des principaux objectifs est de créer des réseaux durables parmi les jeunes qui peuvent soutenir leurs projets futurs, tant sur le plan personnel que professionnel.
Les équipes formées par l’IA ont également fait preuve d’un plus grand développement des compétences spécifiques au projet, en particulier dans des domaines tels que la création de médias et l’activisme. Ces équipes ont enregistré des gains de compétences significativement plus élevés que leurs homologues du groupe de contrôle. Cette constatation est d’autant plus pertinente que le défi exigeait des équipes qu’elles produisent un contenu médiatique faisant la promotion de l’initiative Yoma, offrant aux participants à la fois la possibilité de mener à bien la tâche et de développer des compétences pratiques précieuses qui leur serviront dans des projets futurs.
En termes de sécurité psychologique – une composante essentielle du bien-être relationnel – les participants des équipes formées par l’IA ont systématiquement déclaré se sentir plus à l’aise pour s’exprimer, partager leurs idées et fournir un retour d’information au sein de leur groupe. Ces résultats sont conformes aux recherches plus générales sur la dynamique d’équipe, qui suggèrent que lorsque la diversité de l’équipe est bien gérée, elle favorise un environnement plus inclusif. Les participants se sentent plus à l’aise pour prendre des risques et s’engager plus profondément dans leurs tâches, ce qui améliore la dynamique de l’équipe et enrichit l’expérience de collaboration.
Alors que les équipes formées par l’IA sont nettement plus performantes en termes de bien-être relationnel et de croissance du réseau social, l’impact sur les résultats finaux des projets est moins prononcé (figure 2). Bien que la qualité globale des projets produits par les équipes formées par l’IA soit légèrement supérieure, la différence n’est pas aussi significative que dans d’autres domaines. Cela suggère que si la composition efficace de l’équipe joue un rôle essentiel dans l’amélioration de l’expérience et du développement des compétences des participants, la qualité du résultat final peut également dépendre d’autres facteurs, tels que la complexité de la tâche ou des pressions externes comme les contraintes de temps.
Extension de la recherche à l’écosystème Yoma
Sur la base de ces résultats, nous nous concentrons actuellement sur l’écosystème plus large de Yoma. Notre prochaine phase d’analyse comprend des données provenant de plus de 250 parties prenantes dans divers pays africains, recueillies par le biais d’enquêtes et d’entretiens approfondis. Cet ensemble de données élargi nous permettra d’explorer ce qui favorise le bien-être relationnel dans une gamme plus large d’activités basées sur des défis au sein de la plateforme Yoma, et de déterminer si ces résultats positifs se maintiennent dans le temps et à travers différents types de défis. Par exemple, nous chercherons à savoir si les réseaux sociaux formés au cours de ces défis continuent à fonctionner comme des systèmes de soutien pour les participants, et si les compétences développées au cours des défis Yoma se traduisent par des avantages tangibles dans leur vie éducative ou professionnelle.
Conclusion : Le rôle de l’IA dans l’amélioration de l’apprentissage collaboratif
Les résultats de notre étude montrent que l’IA peut jouer un rôle essentiel dans l’amélioration du bien-être relationnel dans les environnements d’apprentissage basés sur les défis, en particulier en créant des équipes à la fois diverses et complémentaires en termes de compétences et de personnalité. En favorisant des réseaux sociaux plus solides, en améliorant les expériences d’équipe et en développant des compétences clés liées au projet, la formation d’équipes par l’IA peut avoir un impact significatif sur le succès et l’engagement à long terme des participants à des initiatives telles que Yoma. Cette étude est étroitement liée à la mission de l’unité de recherche Learning Transitions (UR LT), qui se concentre sur les approches systémiques des transitions planétaires en tirant parti de l’IA, de l’intelligence collective et de l’interdisciplinarité. Notre travail sur les dynamiques d’équipe pilotées par l’IA soutient les objectifs plus larges de l’UR LT de transformer l’éducation et les structures organisationnelles, en donnant aux individus et aux communautés les moyens de gérer les transitions de manière plus efficace. Cette étude est actuellement en cours d’examen.
Au fur et à mesure que nous avançons dans nos recherches, nous souhaitons continuer à explorer la manière dont ces résultats peuvent être appliqués plus largement au sein de l’écosystème Yoma et contribuer à la création d’environnements plus efficaces, plus favorables et plus inclusifs pour que les jeunes apprennent, se développent et apportent des contributions significatives à leurs communautés.
Un article de l’équipe Interaction Data Lab (Marc Santolini et Olga Kokshagina) de l’Institut Learning Planet
qui est devenu un groupe d’amis/collaborateurs
En savoir plus sur :
- Le projet Yoma
- Équipe et projets de l‘Interaction Data Lab
- Unité de recherche sur les transitions d’apprentissage de l’Institut Learning Planet
