Formation professionnelle : reprendre la main sur la donnée apprenante face aux plateformes américaines

# Formation professionnelle : reprendre la main sur la donnée apprenante face aux plateformes américaines

*Par la rédaction de RiffLab Media — Analyse éditoriale, 2026*

Il y a quelque chose de profondément ironique dans la situation actuelle. Les DSI et DRH européens dépensent des budgets considérables pour former leurs collaborateurs aux enjeux de la souveraineté numérique, de la cybersécurité, de la conformité RGPD — et ils le font sur des plateformes américaines dont les conditions contractuelles autorisent l'exploitation des données d'apprentissage à des fins d'entraînement de modèles IA. La leçon de souveraineté est délivrée dans une salle de classe dont les murs appartiennent à quelqu'un d'autre.

Ce paradoxe n'est pas anodin. Il dit quelque chose de structurel sur la manière dont le marché des Learning Management Systems (LMS) s'est constitué en Europe depuis le milieu des années 2010 : par défaut, par commodité, par absence d'alternative perçue. En 2026, cette perception est fausse. Les alternatives européennes existent, elles ont mûri, certaines intègrent désormais des couches d'intelligence artificielle qui rivalisent sérieusement avec l'offre dominante américaine. Mais la migration ne se décrète pas. Elle se prépare, elle se justifie, elle se négocie en interne. Cet article est une contribution à cette préparation.

Le verrouillage silencieux : comment les LMS américains capturent la donnée apprenante

Avant de parler d'alternatives, il faut nommer précisément ce que l'on cherche à éviter. Le marché des plateformes de formation en ligne est dominé par quelques acteurs américains dont le modèle économique repose, depuis plusieurs années, sur une logique que j'appellerai la capture de la donnée comportementale apprenante.

Concrètement : chaque interaction d'un collaborateur avec une plateforme de formation — le temps passé sur un module, les erreurs commises dans un quiz, la vitesse de progression, les abandons, les relances nécessaires — constitue une donnée d'une valeur considérable. Agrégée à l'échelle de millions d'utilisateurs, cette donnée permet d'entraîner des modèles prédictifs sur les parcours d'apprentissage, les profils cognitifs, les corrélations entre type de contenu et rétention. C'est précisément ce que les grands acteurs américains font, et leurs conditions générales d'utilisation, lorsqu'on les lit attentivement, le permettent explicitement ou l'autorisent par défaut.

Le problème n'est pas seulement éthique ou réglementaire — même si la question de la conformité au RGPD est réelle et sous-estimée. Le problème est concurrentiel et stratégique. Une entreprise européenne qui forme ses collaborateurs sur une plateforme américaine contribue, sans le savoir, à l'entraînement de modèles IA dont les fruits seront revendus à ses concurrents ou intégrés dans des offres futures auxquelles elle devra s'abonner. Elle finance la recherche de son fournisseur avec ses propres données opérationnelles.

Il faut ajouter à cela un second niveau de verrouillage : le format propriétaire des contenus et des données de progression. La majorité des plateformes américaines utilisent des standards ouverts (SCORM, xAPI) pour l'import de contenus, mais leurs exports de données analytiques sont dans des formats propriétaires, non interopérables, qui rendent la migration vers un autre outil extrêmement coûteuse. C'est un verrouillage classique par la sortie : on entre facilement, on sort difficilement.

2026 : l'IA comme nouveau terrain de dépendance — ou de libération

Depuis 2024, une évolution majeure a rebattu les cartes du marché LMS mondial : l'intégration de l'intelligence artificielle générative dans les plateformes de formation. Génération automatique de contenus, personnalisation des parcours en temps réel, assistants pédagogiques conversationnels, analyse prédictive des besoins en compétences — l'IA est désormais le principal argument commercial de toutes les grandes plateformes.

Cette évolution est à double tranchant pour l'Europe. D'un côté, elle aggrave potentiellement le problème de dépendance : les modèles IA intégrés dans les LMS américains sont entraînés sur des données américaines, avec des biais culturels et linguistiques qui ne correspondent pas toujours aux réalités des entreprises européennes, et leur fonctionnement est totalement opaque. D'un autre côté, elle ouvre une fenêtre d'opportunité réelle pour les acteurs européens.

Pourquoi ? Parce que l'IA génère un nouveau point de friction dans la relation client-fournisseur. Les entreprises européennes commencent à poser des questions qu'elles ne posaient pas il y a trois ans : *où sont traités les prompts de nos collaborateurs ? sur quels modèles s'appuie la personnalisation ? mes données de formation servent-elles à entraîner votre prochain modèle ?* Ces questions créent une ouverture commerciale et politique pour les alternatives européennes qui peuvent répondre : nos modèles sont hébergés en Europe, auditables, et vos données ne quittent pas votre périmètre contractuel.

Je pense que 2026 est précisément le moment charnière. Pas parce que les alternatives européennes sont parfaites — elles ne le sont pas toutes. Mais parce que la fenêtre de décision est ouverte : les contrats sont en cours de renégociation dans beaucoup d'entreprises, la pression réglementaire européenne s'est intensifiée avec les évolutions de l'AI Act, et la maturité des solutions locales a suffisamment progressé pour que le gap fonctionnel ne soit plus rédhibitoire.

Ce que font concrètement les solutions européennes — et ce qu'elles ne font pas encore

Soyons honnêtes : il serait contre-productif de présenter les alternatives européennes comme des équivalents parfaits de l'offre dominante américaine. Ce serait faux, et cela desservirait la cause que je défends ici.

Ce qui existe et fonctionne bien en 2026, côté européen, c'est d'abord la couche LMS elle-même : plusieurs acteurs français, allemands et nordiques proposent des plateformes solides, conformes RGPD by design, hébergées sur infrastructure européenne, avec des capacités d'administration et de reporting qui couvrent l'essentiel des besoins des PME et ETI. L'argument technique du « c'est moins bien » tient de moins en moins.

La couche IA, en revanche, est plus hétérogène. Certaines solutions européennes ont fait le choix d'intégrer des modèles open source — Llama, Mistral, ou des modèles spécialisés — déployés en local ou sur infrastructure souveraine, ce qui règle la question de la confidentialité des données. D'autres ont opté pour des partenariats avec des fournisseurs cloud européens pour l'inférence. Dans les deux cas, la proposition est cohérente avec un discours de souveraineté.

Deux acteurs méritent qu'on s'y attarde ici, non pas pour en faire la promotion commerciale, mais parce qu'ils illustrent deux stratégies différentes et instructives.

360Learning, acteur français dont la présence européenne est significative, a construit son modèle autour d'une logique de *collaborative learning* — l'idée que les experts internes de l'entreprise sont les meilleurs formateurs, et que la plateforme doit faciliter la création et la validation de contenus par les pairs. L'IA y joue un rôle d'assistant à la création de contenu et d'analyse des parcours. Ce qui est intéressant d'un point de vue souverainiste, c'est que ce modèle réduit structurellement la dépendance au contenu externe — et donc aux bibliothèques de contenus américains qui constituent un autre vecteur de dépendance souvent négligé. La donnée pédagogique reste dans l'entreprise, produite par elle, pour elle.

Coorpacademy by Go1 est un cas plus complexe et plus instructif encore pour comprendre les ambiguïtés du marché. Acteur initialement suisse, racheté par Go1, groupe australien, qui lui-même s'appuie sur une infrastructure partiellement américaine — ce cas illustre parfaitement pourquoi la question de la souveraineté ne se résume pas à la nationalité du fondateur, ni même du siège social. Elle se pose à chaque couche de la stack : hébergement, modèle IA, conditions contractuelles, droit applicable. Un audit de souveraineté réel doit descendre à ce niveau de granularité.

C'est justement ce travail d'audit que je recommande aux DSI et RSSI qui lisent ces lignes : ne vous contentez pas d'un logo européen ou d'un siège à Paris ou Berlin. Posez les questions contractuelles précises sur le lieu de traitement des données, les droits sur les données apprenantes, les sous-traitants utilisés pour les services IA.

Les quatre verrous contractuels à identifier avant toute décision

Il faut être concret sur les mécanismes de dépendance, parce que c'est là que se jouent les véritables batailles. J'identifie quatre verrous contractuels que tout responsable IT ou acheteur doit impérativement analyser avant de signer — ou de renouveler — un contrat avec une plateforme de formation.

Premier verrou : la clause d'utilisation des données pour l'amélioration du service. C'est la clause que tout le monde signe sans la lire. Dans sa version la plus agressive, elle autorise le fournisseur à utiliser les données de vos utilisateurs — leurs interactions, leurs résultats, leurs comportements — pour entraîner ses modèles. Dans sa version atténuée, elle autorise une utilisation agrégée et anonymisée. La différence entre les deux est énorme. Exigez une rédaction explicite, contractuelle, qui exclut toute utilisation de vos données pour l'entraînement de modèles tiers.

Deuxième verrou : la portabilité des données analytiques. Demandez systématiquement, avant signature, un export complet de vos données dans un format ouvert et documenté. Si le fournisseur hésite ou propose uniquement un export propriétaire, c'est un signal fort. Les plateformes européennes qui jouent le jeu de l'interopérabilité le font généralement sans difficulté.

Troisième verrou : la localisation des traitements IA. Si la plateforme intègre des fonctionnalités IA — et en 2026, elles le font toutes —, exigez de savoir où les prompts sont traités, sur quels modèles, et si ces modèles ont accès aux données individuelles de vos utilisateurs. Un assistant pédagogique conversationnel qui envoie les questions de vos collaborateurs à un modèle hébergé hors d'Europe sans chiffrement de bout en bout est une surface d'exposition majeure.

Quatrième verrou : les conditions de résiliation et les frais de sortie. Ce dernier point est souvent négligé parce qu'on ne pense pas à la sortie quand on entre. Pourtant, les pénalités de résiliation anticipée, les délais de préavis, et surtout les conditions dans lesquelles vous récupérez vos contenus et vos données à la fin du contrat peuvent rendre une migration pratiquement impossible sur le plan financier. Négociez ces conditions à l'entrée, pas à la sortie.

Vers une politique d'achat souveraine pour la formation professionnelle

Je terminerai par une proposition qui dépasse le choix d'un outil : il faut que les entreprises européennes se dotent d'une politique d'achat explicitement souverainiste pour les outils de formation. Pas par idéologie, mais par cohérence stratégique.

La formation professionnelle est un actif stratégique de premier ordre. Elle façonne les compétences, les cultures internes, les capacités d'adaptation des organisations. Les données qu'elle génère — qui apprend quoi, à quelle vitesse, avec quelles difficultés — sont des données RH sensibles à la fois sur le plan individuel et sur le plan organisationnel. Elles ne devraient pas transiter par des infrastructures étrangères soumises à des législations extraterritoriales comme le Cloud Act américain.

Cette politique d'achat souverainiste ne signifie pas rejeter toute solution non européenne par principe. Elle signifie appliquer une grille d'analyse systématique qui inclut les quatre verrous identifiés ci-dessus, valoriser les acteurs européens à capacité fonctionnelle équivalente, et documenter les choix de déviation lorsqu'une solution américaine est retenue malgré tout — avec une feuille de route de migration à horizon défini.

En 2026, l'écosystème européen de la formation IA est suffisamment mature pour que ce choix soit crédible. Il ne l'était pas forcément en 2020. Il l'est aujourd'hui. La question n'est plus « est-ce possible ? » mais « avons-nous la volonté politique interne de le faire ? »

C'est cette volonté que les DSI, CTO et RSSI peuvent et doivent construire — avec leurs DRH, avec leurs directions générales, avec leurs directions achats. La souveraineté numérique ne se décrète pas depuis Bruxelles. Elle se construit, contrat par contrat, dans les salles de réunion des PME et ETI européennes.

*RiffLab Media est un média B2B indépendant. Cet article ne constitue pas un conseil en achat et n'engage aucun partenariat commercial avec les acteurs cités.*