Bilan d'Explorance World 2026 : les 4 thèmes phares de la conférence

Explorance World est entièrement consacré à l’analyse des retours d’expérience et à son rôle stratégique au sein des organisations, qu’il s’agisse d’établissements d’enseignement supérieur, d’entreprises de renommée mondiale ou d’organismes à but non lucratif.

Cet événement rassemble des responsables des ressources humaines, des professionnels de la L&D (formation et développement) et du développement, ainsi que des administrateurs issus d’universités, de grandes écoles et d’autres établissements d’enseignement qui utilisent la plateforme Explorance pour transformer les retours d’expérience des étudiants et des employés en actions concrètes.

L'édition 2026 de la conférence s'est tenue du 17 au 19 juin au George Sherman Union de Boston University, avec des ateliers pré-conférence le 16 juin. Le programme de trois jours comprenait des conférences plénières, des ateliers animés par des clients et un espace dédié aux technologies.

Explorance World a accueilli des intervenants et des participants issus de nombreuses organisations et établissements d'enseignement supérieur de renom, notamment (mais sans s'y limiter) :

• Allegion
• Université de Cornell
• Cox Automotive
• Université Dalhousie
• Eastman
• GE Aerospace
• Harvard
• Heartland Dental
• Université Heriot-Watt
• Université McGill
• Université d’État du Michigan
• Université d’État de l’Ohio
• Princeton
• Université de Stellenbosch
• Université Tufts
• United Rentals
• Université d’Oxford
• Université de Saint-Gall
• Université du Texas à Austin
• Université Zayed

Toutes ces sessions instructives et captivantes ont convergé pour mettre en évidence un enseignement essentiel : les organisations doivent repenser la notion de « Feedback ». Comment l’utiliser, comment le collecter et, dans de nombreux cas, s’il est vraiment nécessaire de le collecter.

Cet article revient sur les thèmes les plus importants de cette édition inoubliable de cette conférence de référence dans le secteur.

1. Le silence, c’est aussi une donnée : repenser ce que signifie « mieux écouter »

Les organisations qui définissent l’écoute comme se limitant strictement aux taux de réponse aux enquêtes, et rien de plus, mesurent la mauvaise variable. Tel était l’argument d’ouverture de l’Explorance World 2026, qui s’est déroulé sur trois jours de sessions couvrant à la fois les volets « enseignement supérieur » et « entreprise ».

Le discours d’ouverture de Samer Saab a directement mis le problème en perspective. La baisse des taux de réponse est le signe d’un environnement défaillant, auquel seule une écoute de meilleure qualité et plus globale peut véritablement remédier. Sans cela, les personnes cessent de répondre lorsqu’elles n’ont pas confiance dans la manière dont leurs commentaires sont pris en compte.

« Nous avons atteint un tournant décisif où l’approche traditionnelle, qui privilégie les enquêtes, ne suffit plus pour comprendre véritablement les voix des étudiants et des employés », a-t-il déclaré. « Nous devons bâtir des organisations véritablement conçues pour comprendre, et non simplement pour mesurer. Cela implique d’aller à la rencontre des personnes là où elles se trouvent, de comprendre leurs expériences à travers les signaux qu’elles émettent déjà, et ce n’est qu’ensuite que de poser les questions qui comptent le plus.

« L’avenir du Feedback ne réside pas dans le fait de poser davantage de questions, mais dans celui de mieux écouter », a-t-il ajouté.

Le discours de clôture de Shawn Overcast a renforcé cet argument sous un angle différent. Alors que les organisations recueillent plus de feedback que jamais, le défi ne réside plus dans la question de savoir si les dirigeants et les administrateurs ont accès à suffisamment de données.

Il s’agit plutôt de savoir si les personnes se sentent écoutées lorsqu’elles fournissent le feedback.

« Si nous ne sommes pas capables d’écouter véritablement, de faire preuve d’empathie, de réagir et d’agir, nous risquons de creuser davantage le fossé, ce qui va à l’encontre de l’objectif que nous poursuivons à travers nos pratiques d’écoute », a-t-elle déclaré.

« Et si nous considérions l’écoute non pas comme un simple processus administratif transactionnel, mais plutôt comme une expérience humaine profonde qui façonne notre confiance, notre engagement, notre façon d’apprendre et nos performances au sein de nos organisations ? »

Ces questions figuraient parmi les nombreuses qui ont nourri et orienté les discussions tout au long de la conférence.

2 : L’IA est une technologie comme les autres : traitons-la comme telle

La plupart des organisations considèrent l’IA soit comme une menace urgente, soit comme une avancée imminente. Arvind Narayanan, professeur d’informatique à l’université de Princeton, a ouvert la deuxième journée d’Explorance World 2026 en rejetant ces deux positions. Son argument était clair : l’IA est une technologie à usage général. Elle suit les mêmes schémas d’adoption que les précédentes évolutions technologiques.

Narayanan s’est appuyé sur son essai éponyme, coécrit avec d’autres auteurs, pour établir une distinction précise. Les méthodes d’IA, les applications d’IA et l’adoption de l’IA sont trois choses distinctes. Elles évoluent à des rythmes différents. L’amélioration des capacités techniques ne signifie pas pour autant que l’adoption par les organisations suive. Il a fallu près de 40 ans pour que les gains de productivité liés à l’électricité se concrétisent après la construction de la première centrale électrique.

Narayanan a fait valoir que l’IA suivra le même schéma. « La vitesse à laquelle les capacités de l’IA pourraient s’améliorer n’est pas la vitesse à laquelle elle transforme le travail », a-t-il expliqué. « Nous avons beaucoup plus de marge de manœuvre pour façonner cette dernière, quoi que fassent les entreprises technologiques et quelles que soient leurs prévisions. »

Les données viennent étayer cet argument. Sur un échantillon de 163 638 employés suivis pendant trois ans, le temps consacré aux outils d’IA a été multiplié par huit. Aucune catégorie d’activité n’a connu de baisse après l’adoption de l’IA. L’IA a amplifié le travail. Elle ne l’a pas remplacé.

La plupart des organisations ont adopté l’IA. Très peu ont mis en place la discipline opérationnelle nécessaire pour la piloter. L’argument de M. Narayanan est que les dirigeants qui considèrent l’IA comme radicalement différente des précédentes évolutions technologiques prendront de moins bonnes décisions que ceux qui ne le font pas.

« Sur une période de 18 mois à 2 ans, alors que les capacités augmentaient effectivement de manière spectaculaire, exactement comme l’affirment les entreprises, passant d’environ 25 % à 80 %, la fiabilité n’avait progressé que de 5 à 10 points de pourcentage environ », a-t-il ajouté.

« Les innovations nécessaires pour tirer pleinement parti de l’IA sur le lieu de travail ne viendront pas des entreprises spécialisées dans l’IA. C’est à nous tous d’y veiller. »

3. De la mesure à l’intelligence : l’évolution de l’analyse de l’apprentissage

Se contenter de rendre compte des activités de formation ne suffit plus à justifier la place de la formation et du développement (L&D) dans les décisions stratégiques de l’entreprise.

Michael Rochelle, directeur de la stratégie chez Brandon Hall Group, a clairement tracé cette ligne dans son discours d’ouverture du troisième jour. Les organisations incapables de démontrer en quoi la formation influe sur le chiffre d’affaires, la productivité ou les résultats clients devront faire face à des coupes budgétaires. La question n’est pas de savoir si la formation et le développement (L&D) sont importants. Il s’agit de savoir si la L&D peut le prouver.

Steve Lange, directeur général de Metrics That Matter, a expliqué comment les 18 à 24 prochains mois de développement de MTM rendront cela possible. La feuille de route passe du simple reporting à la prédiction. La génération d’informations basées sur l’IA, l’analyse conversationnelle et l’optimisation du portefeuille constituent les axes principaux. L’objectif est d’aider les responsables de la formation à anticiper les risques et à orienter les investissements avant que les problèmes ne surgissent, et non après.

Steve Lange a recentré la discussion sur ce que les équipes L&D devraient mesurer en priorité : « L’apprentissage n’est pas le résultat. C’est la performance qui compte. L’apprentissage est le moyen qui aide les collaborateurs à être performants. »

Il a reconnu que la plupart des organisations disposent déjà des données dont elles ont besoin. Le problème est de savoir quoi en faire. « Aujourd’hui, la plupart des organisations ont plus de données qu’elles ne savent quoi en faire. Le véritable défi ne réside plus dans la collecte d’informations, mais dans ce que nous en faisons. »

La feuille de route MTM comble cette lacune en passant des tableaux de bord aux décisions. Mais M. Lang a souligné que la technologie à elle seule ne suffirait pas à asseoir la crédibilité auprès des parties prenantes : « C’est de là que viennent les décisions, mes amis. C’est de là que viennent la confiance et la fiabilité. Elles naissent des conversations. Pas des rapports, ni des présentations PowerPoint, ni des tableaux de bord. »

Ce message s’inscrivait dans le thème général de la conférence. La mesure accompagne le parcours. Elle ne remplace pas le travail consistant à relier les enseignements tirés aux résultats de l’entreprise par le biais d’un dialogue direct avec les dirigeants.

Les sessions clients des deuxième et troisième jours ont montré que cette évolution est déjà en cours :

• GE Aerospace a intégré le MTM dans ses rythmes opérationnels quotidiens, hebdomadaires et mensuels, où les tableaux de bord déclenchent des actions dès la détection d’un problème.
• Eastman a utilisé l’analyse des enseignements tirés des échecs pour abandonner une plateforme peu utilisée et repenser un programme phare de développement du leadership après un changement de fournisseur.
• Cox Automotive a mis en relation les données de formation avec la fidélisation, les taux de promotion et les mutations latérales afin de présenter aux cadres supérieurs des données de performance plutôt que de simples taux de réussite.
• Heartland Dental a standardisé la mesure à l’échelle de l’entreprise grâce à des modèles partagés, des rapports au niveau des responsables et des processus d’admission clairs.

4. Une évaluation holistique de l’enseignement est à la fois nécessaire depuis longtemps et réalisable

Les évaluations des étudiants ne constituent pas à elles seules une base valable pour évaluer l’enseignement. Cet argument n’est pas nouveau. Ce qui est nouveau, ce sont les preuves qui l’étayent et les outils permettant d’agir en conséquence. La table ronde principale intitulée « Construire des évaluations holistiques de l’enseignement » s’est appuyée sur des recherches menées dans plus de 70 départements répartis dans trois universités. D.L. Fulmer Greenhoot, Noah Finkelstein, Gabriela Weaver, Ann Austin et Emily Miller ont présenté un cadre commun fondé sur les principes de validité, d’équité et de sources multiples de preuves.

Noah Finkelstein a clairement défini les enjeux : « Nous pensons que l’évaluation est un mécanisme essentiel pour externaliser notre valeur et notre raison d’être, et pour récompenser le type de travail que nous pouvons accomplir et que nous accomplissons effectivement. »

Le cadre proposé par la table ronde aborde un problème structurel lié à la manière dont les établissements recueillent les données probantes. Comme l’a expliqué Fulmer Greenhoot : « Nous savons que toute source unique, si elle provient d’êtres humains, comportera un certain degré de partialité, et le recours à plusieurs formes convergentes de données probantes est un moyen de limiter cela. »

Austin a souligné que la mise en œuvre d’une évaluation holistique nécessite plus que de nouvelles technologies : « Il ne s’agit pas simplement d’une formalité administrative. C’est en réalité quelque chose qui touche à l’ensemble de la culture, aux processus, aux structures, ainsi qu’à l’ensemble des acteurs de nos établissements d’enseignement supérieur. »

Le passage d’une évaluation à source unique à une évaluation à sources multiples porte déjà ses fruits. Un directeur de département a déclaré à l’équipe de recherche : « Je trouve ce processus libérateur », car la transparence des critères a mis fin aux débats sur l’attribution des notes.

Les sessions avec les clients organisées dans le cadre du programme principal ont montré à quoi ressemble ce cadre dans la pratique :

• Université d’État du Michigan : Nate Clason a décrit comment Blue automatise la collecte du Feedback des étudiants, des observations par les pairs, des auto-évaluations et des analyses des travaux réalisés dans le cadre des cours au sein d’un système unique. Il en résulte un rapport intitulé « Evidence of Teaching Quality » (Preuves de la qualité de l’enseignement) qui s’appuie sur plusieurs sources de données plutôt que sur un simple score d’enquête. Nate Clason a reconnu l’obstacle pratique : des décennies de recours aux évaluations des étudiants ont créé des habitudes institutionnelles qu’il faut un effort délibéré pour changer.
• Université américaine du Caire (AUC) : L’AUC a intégré le Feedback des étudiants, l’évaluation par les pairs et l’autoréflexion des enseignants dans un cadre Blue unifié. Les taux de réponse des étudiants ont atteint environ 60 %. Les enseignants ont reçu du Feedback constructif au cours du semestre plutôt qu’à la fin de celui-ci. Les responsables ont obtenu des données utiles pour leurs décisions en matière de mentorat et de développement, plutôt que de simples notes de performance isolées.
• Université de Notre Dame : Adrea Hernandez et Brandy Rypma ont livré un témoignage sans détours sur le défi de gestion du changement qui se cache derrière chaque décision technologique. Notre Dame a migré depuis un système développé en interne qui avait servi ses politiques d’évaluation holistique pendant plus d’une décennie. Un an après la mise en œuvre, les parties prenantes regrettent les flux de travail familiers, les nouveaux processus soulèvent des questions inattendues, et pérenniser l’adoption nécessite autant de planification que le déploiement lui-même.
• Université de Saint-Gall : L’établissement a mis en place un cycle structuré de suivi de la qualité pour les cours dont les résultats sont inférieurs à un seuil défini. Lorsqu’un cours obtient une note inférieure à 2,5 sur une échelle de cinq points, les administrateurs engagent un dialogue avec l’enseignant, documentent la cause, classent le problème et assurent le suivi des mesures prévues. Ce système permet à l’établissement de passer de réactions ponctuelles au niveau des cours à une vision globale de la qualité à l’échelle des programmes, fondée sur l’analyse des tendances.

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