SCORM a dix-sept ans, l'IA dix-sept mois : repenser l'outil-auteur

Il y a, dans le métier de la formation, une asymétrie de tempo que personne n'ose vraiment regarder en face. Le standard sur lequel repose la quasi-totalité de nos contenus e-learning — SCORM — n'a pas connu d'évolution majeure depuis sa dernière édition de mars 2009^[1]. Dans le même temps, l'intelligence artificielle générative qui s'invite dans nos chaînes de production se réinvente, elle, tous les six mois. D'un côté un socle figé depuis dix-sept ans ; de l'autre, une technologie qui n'a, en pratique, que dix-sept mois de maturité dans nos outils. Cet écart de cadence n'est pas anecdotique : il définit le défi central de l'outil-auteur d'aujourd'hui.

Un standard figé sur 2009

Commençons par un constat qui dérange. En 2025, 92 % des cours lancés sur SCORM Cloud — la plateforme de référence pour la diffusion de contenus normés — l'étaient encore au format SCORM^[1]. Autrement dit, le standard reste massivement majoritaire. Mais sa dernière version, SCORM 2004 4^e édition, date de mars 2009^[2]. Depuis, rien. Ses successeurs existent pourtant : xAPI est apparu en 2013, et cmi5 en 2016, ce dernier servant de « pont » entre l'écosystème SCORM et les nouvelles approches de suivi de l'apprentissage^[1].

Que SCORM n'ait pas bougé depuis 2009 est une inférence — il faut le formuler ainsi : sa dernière édition publiée est celle de mars 2009, et rien n'a suivi côté SCORM proprement dit. Mais cette inférence en dit long. Un standard qui structure encore l'immense majorité de la production mondiale, sans évolution depuis dix-sept ans, c'est à la fois une force — sa stabilité, son interopérabilité, sa portabilité d'une plateforme à l'autre — et une fragilité — son incapacité à exprimer nativement ce que l'apprentissage moderne sait désormais mesurer.

Un socle figé depuis dix-sept ans, une technologie qui se réinvente tous les six mois : tout l'enjeu de l'outil-auteur tient dans cet écart de cadence.

L'IA partout, mais l'enthousiasme se discipline

Face à ce socle immobile, l'autre extrémité du spectre bouge à toute vitesse. L'intelligence artificielle est, pour la troisième année consécutive, le sujet numéro un de la formation professionnelle au niveau mondial, selon la L&D Global Sentiment Survey 2026 qui agrège près de 3 800 réponses de 105 pays^[3]. Mais l'enseignement le plus intéressant de cette édition n'est pas la persistance du sujet : c'est sa maturation. Le rapport note que « l'intérêt pour l'IA a atteint son pic, et qu'elle est désormais utilisée de manière sélective »^[3]. L'engouement laisse place au discernement.

Du côté des concepteurs pédagogiques, l'adoption est massive et les bénéfices réels. Une étude de l'ATD menée auprès de 232 professionnels en août 2025 montre qu'environ 80 % d'entre eux utilisent l'IA ; 37 % déclarent une forte réduction de leur temps de conception, et 70 % estiment qu'elle améliore la qualité de leurs contenus^[4]. Mais la même étude relève des inquiétudes persistantes : la propriété intellectuelle des contenus générés et l'exactitude des informations produites^[4]. L'IA fait gagner du temps et monte en qualité, oui — à condition de ne jamais lâcher le volant.

Cette tension entre adoption et vigilance se retrouve sur le terrain français. Le Baromètre ISTF 2025 du digital learning, qui interroge environ 400 professionnels, place l'engagement des apprenants comme priorité numéro un (37 %), suivi de l'usage de l'IA en deuxième position (26 %)^[5]. Surtout, il révèle un fait structurant : 76 % des contenus de formation sont produits en interne^[5]. Les organismes ne sous-traitent pas leur savoir-faire pédagogique ; ils le gardent. Et c'est précisément ce qu'un outil-auteur doit servir.

La maîtrise comme nouvelle frontière

Mettons ces pièces côte à côte. Un standard interopérable mais figé. Une IA omniprésente mais dont l'enthousiasme se discipline. Des concepteurs qui en tirent un vrai gain de temps tout en s'inquiétant de la propriété et de l'exactitude. Et, en France, une production très majoritairement internalisée. De cette mosaïque émerge une conclusion limpide : la question n'est plus « faut-il adopter l'IA dans la création de contenus ? ». Elle l'a été ; elle est tranchée. La nouvelle frontière, c'est la maîtrise.

Maîtrise de la qualité et de l'exactitude d'abord : une IA qui produit vite mais qui hallucine est un risque pédagogique avant d'être un gain de productivité. Le concepteur doit pouvoir relire, corriger, valider — rester le garant du sens. Maîtrise de la propriété intellectuelle ensuite : qui possède le contenu généré, qui peut le rééditer, le porter ailleurs, le revendiquer ? Maîtrise de la souveraineté des données enfin : où sont hébergés les contenus et les informations des apprenants, sous quel droit, avec quelle traçabilité ? Et, en bout de chaîne, maîtrise de l'export standard : un cours que l'on ne peut pas exporter proprement vers la plateforme de diffusion de son choix est un cours dont on n'est pas réellement propriétaire.

La question n'est plus « l'IA ou pas ». Elle est tranchée. La nouvelle frontière, c'est la maîtrise : qualité, exactitude, propriété, souveraineté, export ouvert.

L'outil-auteur nouvelle génération

C'est cette équation que doit résoudre l'outil-auteur d'aujourd'hui. Non pas choisir entre l'IA et les standards, ni entre la vitesse et le contrôle, mais réconcilier les deux. Un outil-auteur de nouvelle génération, tel que nous le concevons, repose sur trois piliers indissociables :

1. L'IA comme accélérateur, pas comme pilote. Générer des trames, des variantes, des reformulations, des quiz — mais toujours sous le contrôle d'un concepteur qui relit, ajuste et valide. L'IA absorbe la part répétitive ; l'humain garde le jugement.
2. La maîtrise de bout en bout. Propriété claire des contenus produits, traçabilité, et hébergement en France pour la souveraineté des données — un sujet qui n'est pas une coquetterie réglementaire mais une condition de confiance pour les organismes qui internalisent leur production.
3. L'export aux standards ouverts. SCORM pour la compatibilité avec l'existant — puisque 92 % des cours en dépendent encore^[1] — mais aussi xAPI et cmi5 pour ne pas s'enfermer dans le socle de 2009. La portabilité du contenu est la garantie ultime que l'on en reste propriétaire.

C'est l'ambition d'E²SNauthor : un outil-auteur et un LCMS qui marient l'IA générative, la maîtrise complète du concepteur et l'export aux standards SCORM et xAPI, le tout hébergé en France. Non pas pour suivre une mode, mais pour répondre à la question que tout le monde finit par se poser après l'euphorie : qui contrôle vraiment ce qui est produit ?

Un secteur qui exige de la sobriété

Il y a une dernière raison, plus prosaïque, pour laquelle la maîtrise prime aujourd'hui sur la course aux fonctionnalités spectaculaires. Le financement mondial de l'EdTech a atteint en 2024 son plus bas niveau depuis dix ans — 2,4 milliards de dollars, soit une chute de 89 % par rapport au pic de 2021^[6]. En France, aucune EdTech ne figure dans le top 10 des levées de fonds de la French Tech en 2025, un classement dominé par l'IA avec Mistral en tête^[7].

Ce contexte n'est pas une mauvaise nouvelle : c'est un appel à la sobriété et à la valeur réelle. Dans un secteur où l'argent facile s'est tari, ce qui compte n'est plus de promettre la fonctionnalité la plus tape-à-l'œil, mais de livrer un outil qui fait gagner du temps sans faire perdre la maîtrise. L'IA n'est pas l'ennemie de la qualité ; le défaut de contrôle, lui, l'est. Réconcilier la cadence de l'IA et la stabilité des standards, c'est précisément le travail de fond auquel un outil-auteur sérieux doit s'astreindre.

Le standard a dix-sept ans, l'IA en a dix-sept mois. Entre les deux, il y a un métier, des concepteurs et des apprenants. Notre rôle n'est pas de trancher en faveur de l'un ou de l'autre, mais de bâtir l'outil qui réconcilie la vitesse et la maîtrise — pour que le temps gagné ne soit jamais payé en contrôle perdu.