Avec Elégance Learning AI, le groupe Elégance veut appliquer l'intelligence artificielle à la correction des gestes techniques en ligne

LA NOUVELLE ÉCONOMIE INTERVIEW

Jean-Éric Knecht : « Une IA qui entraîne les mains plutôt que de les remplacer »

Jean-Éric Knecht, président du groupe Elégance France, s’attaque à une limite ancienne de la formation à distance : comment apprendre un geste professionnel sans qu’un formateur soit physiquement présent pour corriger la main, le mouvement, l’angle, le rythme ou l’enchaînement ? C’est précisément le pari d’Elégance Learning AI, nouvelle filiale créée pour développer un modèle de correction personnalisée et instantanée des gestes techniques en ligne. Dans son communiqué, le groupe résume son ambition en une formule simple : proposer une solution de formation technique « universelle, financièrement accessible, dans plus de 180 langues et depuis n’importe où dans le monde », avec seulement un smartphone et une connexion.

L’idée est née d’un constat très concret. Depuis 1969, Elégance forme aux métiers techniques à travers ses Académies, puis s’est engagé dans la formation en ligne à partir de 2017. Mais la vidéo, le tutoriel ou le cours à distance butaient toujours sur le même obstacle : ils pouvaient montrer le bon geste, mais pas corriger en temps réel le geste de l’apprenant. Or, dans les métiers où la précision manuelle compte, c’est souvent là que tout se joue. Depuis 2022, Jean-Éric Knecht a donc suivi de près les évolutions de l’intelligence artificielle, avec une attention particulière portée aux outils capables d’identifier et d’analyser les gestes. Le groupe a, en parallèle, constitué un environnement technique plus solide : studio de tournage professionnel, régie dédiée et développement d’un jeu de données propriétaire permettant de documenter finement les gestes techniques.

Le tournant vient des modèles dits multimodaux, capables de comprendre à la fois l’image, la vidéo et le langage. Elégance Learning AI s’appuie sur un Vision Language Model, c’est-à-dire un modèle d’intelligence artificielle qui analyse simultanément une séquence vidéo et des instructions pédagogiques. L’objectif n’est pas seulement de reconnaître un mouvement, mais de comprendre son déroulement dans le temps. La solution repose notamment sur NVIDIA Cosmos Reason, présenté comme un modèle open source conçu pour l’IA physique et la robotique. Concrètement, l’outil analyse les mouvements image par image, observe leur enchaînement et produit un retour structuré. Pour un apprenant, cela signifie qu’il ne reçoit pas seulement une note globale, mais une correction détaillée : ce qui est juste, ce qui ne l’est pas, à quel moment le geste dévie et comment le reprendre.

C’est ici que la formule choisie par Elégance prend tout son sens : une « IA qui entraîne les mains plutôt que de les remplacer », pour aller « vers le geste parfait ». Dans un débat public souvent dominé par la peur du remplacement de l’humain par la machine, Jean-Éric Knecht défend une autre lecture : l’IA comme outil de transmission, d’entraînement et de montée en compétence. Le modèle compare les gestes filmés à des référentiels pédagogiques : séquences de référence, annotations étape par étape, grilles d’évaluation. C’est un point important, car dans les métiers techniques, l’expertise ne repose pas seulement sur le résultat final. Elle repose aussi sur la méthode. Un geste peut produire un effet correct une fois, mais rester mauvais s’il n’est pas reproductible, sécurisé ou conforme aux standards professionnels.

Pour passer du prototype à un dispositif exploitable à grande échelle, Elégance s’est associé dès 2024 à Monaco Digital. L’entreprise monégasque intervient comme architecte et intégrateur technique, avec des compétences en intelligence artificielle, cloud, infrastructure, cybersécurité et conformité réglementaire. Le communiqué insiste aussi sur le respect du RGPD et de l’AI Act, deux sujets essentiels dès lors que l’on traite des vidéos, des données métier et des évaluations individualisées. L’enjeu peut être considérable pour la formation professionnelle. Si le modèle tient ses promesses, il pourrait réduire une partie des barrières d’accès aux métiers techniques : distance géographique, coût de la formation, disponibilité des formateurs, langue d’apprentissage. Il pourrait aussi permettre à des centres de formation de suivre davantage d’apprenants sans sacrifier la qualité de la correction.