Notre Méthodologie
La formation IA traditionnelle échoue parce qu'elle confond connaissance et compétence. Notre approche est différente — construite autour d'une seule obsession : le transfert réel vers la pratique.
Le problème
La plupart des cours IA remplissent des heures de contenu. Ils expliquent les concepts, définissent le jargon, construisent des plans sur 12 semaines. Et les apprenants oublient 80% en moins d'une semaine.
Ce n'est pas un problème de motivation. C'est un problème de design. Des modules trop longs, trop théoriques, trop déconnectés du travail réel.
Nous avons construit notre approche en partant de l'inverse : que faut-il pour qu'une compétence IA soit utilisée dès le lendemain ? Tout le reste découle de cette question.
Notre approche
Chaque décision pédagogique chez DeepLearn Academy est guidée par trois règles fondamentales. Elles s'appliquent à chaque module, chaque parcours, chaque format de contenu.
Chaque module résout un seul problème. Un seul. Pas "comment utiliser l'IA pour le marketing" — mais "comment écrire une description produit en 30 secondes avec ChatGPT." Si vous ne pouvez pas démontrer la compétence en moins de 3 minutes, le module est divisé.
Focus total60% du temps de formation, l'apprenant regarde l'IA travailler en direct — pas des slides, pas des définitions. Le reste du temps, il pratique. On n'apprend pas à conduire en lisant le code de la route.
Demo-firstApprendre une fois ne suffit pas. Chaque module déclenche une séquence de rappel : J+1, J+7, J+30. La compétence est réactivée au moment exact où elle commence à s'effacer. C'est de la science, pas de la chance.
Spaced repetitionAnatomie d'un module
Chaque module suit une structure identique. Elle n'est pas arbitraire — chaque étape a une fonction précise dans le processus d'apprentissage.
On commence par la douleur, pas la solution. L'apprenant voit son propre problème nommé en 15 secondes. Si ce n'est pas son problème, il peut passer. C'est volontaire.
On montre ce qui se passe quand la compétence est absente. Le mauvais output IA, à l'écran, en temps réel. Pas de description, pas d'explication. La preuve par l'image.
Le cœur du module. Split-screen : la commande à gauche, le résultat à droite. Trois étapes. L'apprenant voit exactement quoi taper, mot pour mot. Aucune ambiguïté possible.
Une phrase. Un principe. Pas un résumé — une règle que l'apprenant pourra retrouver mentalement dans six mois sans revoir la vidéo.
Un exercice. Dix secondes. L'apprenant applique exactement ce qu'il vient de voir. Pas plus tard, pas demain. Maintenant. C'est là que l'apprentissage se consolide.
Parcours d'apprentissage
Les modules sont les briques. Les parcours sont l'architecture. Chaque learning path est conçu autour d'une transformation précise — pas d'une liste de sujets.
Qui est l'apprenant avant ? Qui sera-t-il après ? Une phrase. Mesurable. Spécifique.
3 à 5 points de contrôle. Chaque jalon est une compétence débloquée, pas un chapitre terminé.
Chaque module a ses prérequis et ses déblocages. La progression est logique, pas linéaire.
À chaque jalon, l'apprenant démontre la compétence en situation réelle. Pas un QCM. Un résultat.
Pourquoi ça marche
Notre approche s'appuie sur trois décennies de recherche en sciences de l'apprentissage : l'effet de testing, la répétition espacée, et le principe de charge cognitive minimale.
On ne réinvente pas l'apprentissage. On applique ce qui fonctionne, rigoureusement, à chaque décision de design pédagogique.
Rejoignez les professionnels qui utilisent l'IA dès le lendemain de leur première formation.