Les didacticiels et la formation sont un élément essentiel de la réussite des clients dans les logiciels d’entreprise. Avec la montée en puissance des outils d’IA, de nouvelles opportunités ont émergé pour rationaliser la création de matériaux de formation pertinents de haute qualité. Un tel outil est Notebooklm, un ordinateur portable propulsé par l’AI développé par Google. Ce blog explore comment Notebooklm s’inscrit dans le processus de développement des logiciels de cours à Progress, en particulier dans le cadre Addie, et évalue son potentiel pour transformer la façon dont nous concevons et fournissons un contenu éducatif.
Le rôle de développeur de didacticiels
Au sein des sociétés de logiciels, le développement de logiciels de cours est parfois considéré comme une extension spécialisée et supplémentaire de l’écriture technique. Alors qu’un rédacteur technique fournit une documentation complète détaillant chaque fonctionnalité et fonction du produit, un développeur de dispositifs de cours se concentre sur les utilisateurs à travers les meilleures pratiques pour atteindre des objectifs spécifiques avec le produit.
Bien qu’il puisse y avoir de nombreuses façons d’accomplir une tâche logicielle, le travail du développeur de didacticiels consiste à parler au nom des experts de produits pour guider les utilisateurs à travers le « chemin heureux » de l’outil. Le rôle est plus opiniâtre que celui d’un écrivain technique, car un développeur de services de cours doit être en mesure de défendre sa décision de choisir un chemin par rapport aux autres.
Le développement de didacticiels diffère également de l’écriture technique en ce qu’elle nécessite un mélange dynamique d’éléments pédagogiques (vidéos, interactivités, graphiques, quiz) en plus des éléments textuels trouvés dans l’écriture technique.
Développement de didacticiels à la progression
Chez Progress, nous suivons un cadre bien connu pour le développement de logiciels de cours appelée le modèle Addie de la conception pédagogique. Nous utilisons également le cadre agile à l’échelle (en toute sécurité) pour planifier notre travail trimestriel en utilisant des points d’estimation de l’histoire.
Dans le modèle Addie, le développement de l’éducation a cinq phases (avec des étapes larges décrites):
- 🔍 Analyse (3-4 points d’histoire): définir les exigences du projet, rassembler des ressources et établir des objectifs de cours grâce à un document de plan de cours. Valider avec des experts en la matière (PME).
- 📐 Conception (5 points d’histoire): Définissez les leçons spécifiques, les sujets et les éléments pédagogiques du cours grâce à un document de contour détaillé. Obtenir l’approbation des PME.
- 🏗️ Développement (10-15 points d’histoire): Créez le contenu pour chaque leçon (texte, image, audio, vidéo et autres multimédias interactifs), publier la leçon autonome sur le site Web du bac à sable et avoir le contenu examiné par les pairs et les PME.
- Le travail de développement est d’environ 50% d’écriture de contenu (y compris des scripts vidéo) et de 50% à l’aide d’autres outils pour créer du contenu vidéo, audio, interactif ou graphique et examiner le contenu avec des PME.
- 🚀 Implémentation (affichage) (2-3 points d’histoire): publier sur le site Web en direct, archiver les fichiers de cours, annoncer la disponibilité des cours et promouvoir sur les communautés de produits.
- ✅ Évaluation (1-2 points d’histoire): Mettez à jour les leçons au besoin, suivez les mesures et les commentaires de l’apprenant et fournissez des données d’achèvement des cours aux parties prenantes.
Paysage d’outillage AI pour le développement de didacticiels
Depuis la prolifération des technologies d’IA basées sur LLM en 2023, les petits fournisseurs de l’espace eLearning ont fait des réclamations de manière à ce que leurs outils puissent générer un cours complet à partir d’un pont PowerPoint unique. En 2024, nous avons échantillonné certains de ces outils au progrès et avons constaté qu’ils ne manquaient pas de leurs promesses. Nous avons également trouvé que les objectifs coûteux et au niveau du service sont opaques (un outil basé sur le cloud était hors ligne toute la matinée sans messages sur le site Web de l’entreprise ou les canaux de médias sociaux).
Si 2023 et 2024 étaient les années de prolifération, 2025 a été l’année de consolidation. Les principaux fournisseurs ont déployé et promu des fonctionnalités que les joueurs de niche proposent en tant que produits entiers et les nouvelles fonctionnalités sont souvent incluses dans les licences que nous avons déjà.
Cette année, les développeurs de services de cours de Progress ont construit des GPT personnalisés à l’aide de Chatgpt et Microsoft Copilot. Ces outils se sont révélés utiles pour rassembler le contenu de la source à partir de la documentation du produit et adhérer au guide de style d’entreprise. Cependant, chaque outil limite le nombre de fichiers qu’il peut référencer et chacun peut retirer les données de sources non pertinentes ou imaginées.
Quand les progrès sont Chef de l’IA Entendu parler de nos expériences avec des GPT personnalisés, il a suggéré que nous essayions un type d’outil différent, un cahier alimenté par l’IA, dont la caractéristique déterminante est qu’elle ne répond qu’aux questions sur les données que vous fournissez.
Qu’est-ce que Notebooklm?
Notebooklm est un outil de recherche et d’écriture alimenté par l’IA développé par Google qui agit comme un assistant de recherche virtuel. Contrairement aux chatbots d’IA généraux qui tirent des informations d’Internet, Notebooklm se concentre uniquement sur le contenu que vous fournissez. Cette approche de génération augmentée de ressources (RAG) aide à minimiser les hallucinations et à vérifier les réponses de l’IA contre vos sources téléchargées.
Vous téléchargez différents types de fichiers sur Notebooklm, y compris:
- Pdfs
- Google Docs and diapositives
- Texte copié
- URL du site Web
- Vidéos YouTube (il extrait la transcription)
- Fichiers audio (il les transcrit)
Ces fichiers deviennent le Sources pour votre Carnet de notes. Après avoir téléchargé vos sources, vous pouvez interroger NotebookLM en utilisant des invites, de la même manière que d’autres chatbots.
Une caractéristique unique de NotebookLM (même entre autres outils d’assistant de recherche sur l’IA) est qu’il peut transformer vos documents en discussions engageantes de style podcast à deux hôtes, vous permettant d’écouter vos recherches.
En quoi Notebooklm diffère-t-il des autres LLM comme Copilot, Gemini et Chatgpt?
Les deux technologies utilisent des LLM pour traiter et générer du texte. Les utilisateurs interagissent avec les deux technologies en utilisant des invites, mais le but et les fonctionnalités des outils de recherche et d’écriture alimentés par l’IA sont fondamentalement différents des chatbots alimentés par AI à usage général.
Notebooklm est une application d’IA spécialisée axée sur l’analyse des connaissances et la génération de contenu. Il agit comme un assistant de recherche intelligent dédié à votre base de connaissances spécifique.
Il existe au moins deux différences fonctionnelles entre les technologies qui deviennent apparentes rapidement:
- Notebooklm s’efforcera de ne pas répondre aux questions générales. Il veut seulement retirer les réponses de vos sources.
- Disons que vous lui demandez: «Comment faire cuire un gâteau?» À moins que vos sources contiennent des recettes, la réponse de Notebooklm sera probablement: « Sur la base des sources fournies, il n’y a aucune information disponible sur la façon de faire cuire un gâteau. »
- Les invites ne sont pas enregistrées dans Notebooklm, bien que les réponses puissent être enregistrées comme persistantes Notes et converti en Sources. Vous ne pouvez pas compter sur le fait que votre historique de chat soit disponible en sessions ultérieures.
Notebook LM pour le développement de logiciels de cours à Progress
Notebooklm a été le plus utile dans le Conception et Développement phases du processus de création de didacticiels. Cette technologie devrait provoquer une réévaluation des activités dans le processus de développement de didacticiels.
Voici les gains d’efficacité que j’ai trouvés dans chaque phase et des suggestions d’incorporation de NotebookLM dans les phases du modèle Addie:
🔍 Analyse – petits gains
Cette phase concerne principalement la communication des parties prenantes et la collecte de ressources.
Utilisation suggérée de Notebooklm:
- Configurez un cahier de cours tôt et téléchargez toutes les sources pertinentes, y compris le plan du cours.
- Utilisez des invites pour explorer le plan du cours (par exemple, «Que savez-vous de la fonctionnalité X?») Pour vous familiariser avec l’outil.
📐 Conception – GRANDS GAINS
Après avoir téléchargé des sources, Notebooklm peut aider à rédiger le Aperçu du cours détaillé (Le plan de cours). Bien qu’ils ne soient pas parfaits, ces ébauches ont fourni un point de départ fort pour apporter les discussions et le raffinement des PME.
Améliorations de l’efficacité:
- Un effort réduit de ~ 5 points d’histoire à ~ 1 à 2 points.
Utilisation suggérée de Notebooklm:
- Générez la structure du cours, notamment: ventilation de leçon, possibilités de vidéos ou d’exercices guidés, suggestions au niveau du sujet.
🏗 Développer – de gros gains
Notebooklm a été efficace pour générer les premières ébauches pour le contenu de leçon, les scripts vidéo et les exercices guidés. Il était près de 100% efficace pour générer des résumés de cours et «vérifier vos questions».
Améliorations de l’efficacité:
- La réduction de la création de contenu basée sur le texte de ~ 5 à 7,5 points d’histoire à ~ 1 à 3 points.
- Par conséquent, l’effort total de cette phase est passé de ~ 10-15 points à ~ 6-10 points.
Utilisation suggérée de Notebooklm:
- Générez le contenu des cours de premier gilet en fonction du plan de cours.
Notes:
- Le temps d’examen et de raffinement a augmenté.
- Le contenu sans texte (par exemple, images, vidéos) n’a pas été affecté, car il s’appuie sur d’autres outils.
🚀 Implémentation (affichage) – Pas de gains
Cette phase consiste à publier des systèmes comme Sitefinity, Progress Community et SharePoint.
Notebooklm n’a aucun rôle actuel en raison du manque d’intégration avec ces plateformes.
✅ Phase d’évaluation – aucun gain (encore)
Cette phase est déjà largement automatisée via des rapports et des scripts.
Cas d’utilisation potentielle future: Fournissez des fonctionnalités de publication à jour Notebooklm et le contenu de cours existant pour suggérer quels cours peuvent avoir besoin de mises à jour.
Limitations de l’automobile
Dans mes tests, j’ai trouvé les limites suivantes lorsque je travaille avec Notebooklm:
- Notebooklm n’autorise pas les types de fichiers Microsoft Word (DOCX), PowerPoint (PPTX) ou Excel (xlsx) en tant que sources.
- Microsoft déploie sa propre technologie de carnet AI alimentée par AI (cadres de copilote Microsoft 365), qui peut finalement être un meilleur fournisseur de cette technologie.
- Les gains d’efficacité dépendent de la contenu de la source abondante.
- Si des discussions sur les caractéristiques ont lieu via les équipes ou le mou (ou les refroidisseurs d’eau), il peut être difficile de recueillir ces informations, car il n’y a pas d’intégration native en place pour ces canaux.
- Cet outil n’a aucun effet sur l’efficacité de la production d’images ou de vidéos (sauf qu’elle aide à écrire le script). D’autres outils sont nécessaires pour ces types de contenu.
Compétences en évolution pour les développeurs de logiciels de cours
Alors que Notebooklm rationalise la génération de contenu, le rôle des développeurs de logiciels de cours passe de la création de contenu à la conservation du contenu, au raffinement et à la conception stratégique.
Je vois les compétences suivantes comme devenir de plus en plus importantes:
🧭 L’approvisionnement de l’information et la conscience organisationnelle
- Identifier et rassembler le contenu pertinent de nombreuses sources, y compris les personnes.
- Évaluez les métadonnées pour déterminer la fraîcheur, la précision et la pertinence du contenu.
🧩 Architecture pédagogique et réflexion des systèmes
- Concevoir des flux de cours logiques qui construisent progressivement d’un sujet à l’autre.
- Adapter le séquençage des cours à mesure que de nouvelles idées ou exigences émergent pendant le développement.
👩🏫 Expertise en la matière et validation du contenu
- Vérifiez que le contenu généré par l’IA s’aligne sur la connaissance des produits et les attentes des parties prenantes.
- Représentent en toute confiance le matériel dans les revues des PME et le contenu accessible au public.
✒️ Précision éditoriale et cohérence du style
- Affinez les ébauches de l’IA pour rencontrer le guide de style de l’entreprise et maintenir une voix pédagogique cohérente.
- Appliquez de solides compétences de relecture et d’édition pour élever la clarté et le ton.
🎨 Conception de l’information et engagement de l’apprenant
- Utilisez du temps gagné pour améliorer la façon dont le contenu est présenté – visuellement et interactivement.
- Sélectionnez les bons éléments pédagogiques (par exemple, vidéos, exercices guidés, simulations) pour maintenir l’intérêt des apprenants et renforcer la compréhension. Devenez habile à créer ces types de contenu.
📈 Amélioration continue et sensibilisation à la tendance
- Surveillez l’évolution des tendances de l’apprentissage en ligne et les préférences de l’apprenant.
- Rassemblez les commentaires et expérimentez avec de nouveaux formats pour améliorer l’efficacité du cours.
Conclusion
NoteBookLM représente un changement prometteur dans la façon dont les développeurs de services de cours abordent la création de contenu, passant de la rédaction manuelle à la conservation et au raffinement stratégiques. Bien qu’il ne remplace pas le besoin d’expertise en la matière ou de compétences en conception pédagogique, il accélère considérablement le développement à un stade précoce et soutient la prise de décision plus éclairée.
Alors que les outils d’IA comme NoteBookLM continuent d’évoluer, ils deviendront probablement des collaborateurs indispensables dans le processus de développement des logiciels de cours, permettant aux développeurs de logiciels de cours de se concentrer davantage sur l’engagement, l’innovation et l’amélioration continue des apprenants.
juillet 2, 2025
Comment les cahiers alimentés par l’IA modifient le développement de didacticiels
Les didacticiels et la formation sont un élément essentiel de la réussite des clients dans les logiciels d’entreprise. Avec la montée en puissance des outils d’IA, de nouvelles opportunités ont émergé pour rationaliser la création de matériaux de formation pertinents de haute qualité. Un tel outil est Notebooklm, un ordinateur portable propulsé par l’AI développé par Google. Ce blog explore comment Notebooklm s’inscrit dans le processus de développement des logiciels de cours à Progress, en particulier dans le cadre Addie, et évalue son potentiel pour transformer la façon dont nous concevons et fournissons un contenu éducatif.
Le rôle de développeur de didacticiels
Au sein des sociétés de logiciels, le développement de logiciels de cours est parfois considéré comme une extension spécialisée et supplémentaire de l’écriture technique. Alors qu’un rédacteur technique fournit une documentation complète détaillant chaque fonctionnalité et fonction du produit, un développeur de dispositifs de cours se concentre sur les utilisateurs à travers les meilleures pratiques pour atteindre des objectifs spécifiques avec le produit.
Bien qu’il puisse y avoir de nombreuses façons d’accomplir une tâche logicielle, le travail du développeur de didacticiels consiste à parler au nom des experts de produits pour guider les utilisateurs à travers le « chemin heureux » de l’outil. Le rôle est plus opiniâtre que celui d’un écrivain technique, car un développeur de services de cours doit être en mesure de défendre sa décision de choisir un chemin par rapport aux autres.
Le développement de didacticiels diffère également de l’écriture technique en ce qu’elle nécessite un mélange dynamique d’éléments pédagogiques (vidéos, interactivités, graphiques, quiz) en plus des éléments textuels trouvés dans l’écriture technique.
Développement de didacticiels à la progression
Chez Progress, nous suivons un cadre bien connu pour le développement de logiciels de cours appelée le modèle Addie de la conception pédagogique. Nous utilisons également le cadre agile à l’échelle (en toute sécurité) pour planifier notre travail trimestriel en utilisant des points d’estimation de l’histoire.
Dans le modèle Addie, le développement de l’éducation a cinq phases (avec des étapes larges décrites):
Paysage d’outillage AI pour le développement de didacticiels
Depuis la prolifération des technologies d’IA basées sur LLM en 2023, les petits fournisseurs de l’espace eLearning ont fait des réclamations de manière à ce que leurs outils puissent générer un cours complet à partir d’un pont PowerPoint unique. En 2024, nous avons échantillonné certains de ces outils au progrès et avons constaté qu’ils ne manquaient pas de leurs promesses. Nous avons également trouvé que les objectifs coûteux et au niveau du service sont opaques (un outil basé sur le cloud était hors ligne toute la matinée sans messages sur le site Web de l’entreprise ou les canaux de médias sociaux).
Si 2023 et 2024 étaient les années de prolifération, 2025 a été l’année de consolidation. Les principaux fournisseurs ont déployé et promu des fonctionnalités que les joueurs de niche proposent en tant que produits entiers et les nouvelles fonctionnalités sont souvent incluses dans les licences que nous avons déjà.
Cette année, les développeurs de services de cours de Progress ont construit des GPT personnalisés à l’aide de Chatgpt et Microsoft Copilot. Ces outils se sont révélés utiles pour rassembler le contenu de la source à partir de la documentation du produit et adhérer au guide de style d’entreprise. Cependant, chaque outil limite le nombre de fichiers qu’il peut référencer et chacun peut retirer les données de sources non pertinentes ou imaginées.
Quand les progrès sont Chef de l’IA Entendu parler de nos expériences avec des GPT personnalisés, il a suggéré que nous essayions un type d’outil différent, un cahier alimenté par l’IA, dont la caractéristique déterminante est qu’elle ne répond qu’aux questions sur les données que vous fournissez.
Qu’est-ce que Notebooklm?
Notebooklm est un outil de recherche et d’écriture alimenté par l’IA développé par Google qui agit comme un assistant de recherche virtuel. Contrairement aux chatbots d’IA généraux qui tirent des informations d’Internet, Notebooklm se concentre uniquement sur le contenu que vous fournissez. Cette approche de génération augmentée de ressources (RAG) aide à minimiser les hallucinations et à vérifier les réponses de l’IA contre vos sources téléchargées.
Vous téléchargez différents types de fichiers sur Notebooklm, y compris:
Ces fichiers deviennent le Sources pour votre Carnet de notes. Après avoir téléchargé vos sources, vous pouvez interroger NotebookLM en utilisant des invites, de la même manière que d’autres chatbots.
Une caractéristique unique de NotebookLM (même entre autres outils d’assistant de recherche sur l’IA) est qu’il peut transformer vos documents en discussions engageantes de style podcast à deux hôtes, vous permettant d’écouter vos recherches.
En quoi Notebooklm diffère-t-il des autres LLM comme Copilot, Gemini et Chatgpt?
Les deux technologies utilisent des LLM pour traiter et générer du texte. Les utilisateurs interagissent avec les deux technologies en utilisant des invites, mais le but et les fonctionnalités des outils de recherche et d’écriture alimentés par l’IA sont fondamentalement différents des chatbots alimentés par AI à usage général.
Notebooklm est une application d’IA spécialisée axée sur l’analyse des connaissances et la génération de contenu. Il agit comme un assistant de recherche intelligent dédié à votre base de connaissances spécifique.
Il existe au moins deux différences fonctionnelles entre les technologies qui deviennent apparentes rapidement:
Notebook LM pour le développement de logiciels de cours à Progress
Notebooklm a été le plus utile dans le Conception et Développement phases du processus de création de didacticiels. Cette technologie devrait provoquer une réévaluation des activités dans le processus de développement de didacticiels.
Voici les gains d’efficacité que j’ai trouvés dans chaque phase et des suggestions d’incorporation de NotebookLM dans les phases du modèle Addie:
🔍 Analyse – petits gains
Cette phase concerne principalement la communication des parties prenantes et la collecte de ressources.
Utilisation suggérée de Notebooklm:
📐 Conception – GRANDS GAINS
Après avoir téléchargé des sources, Notebooklm peut aider à rédiger le Aperçu du cours détaillé (Le plan de cours). Bien qu’ils ne soient pas parfaits, ces ébauches ont fourni un point de départ fort pour apporter les discussions et le raffinement des PME.
Améliorations de l’efficacité:
Utilisation suggérée de Notebooklm:
🏗 Développer – de gros gains
Notebooklm a été efficace pour générer les premières ébauches pour le contenu de leçon, les scripts vidéo et les exercices guidés. Il était près de 100% efficace pour générer des résumés de cours et «vérifier vos questions».
Améliorations de l’efficacité:
Utilisation suggérée de Notebooklm:
Notes:
🚀 Implémentation (affichage) – Pas de gains
Cette phase consiste à publier des systèmes comme Sitefinity, Progress Community et SharePoint.
Notebooklm n’a aucun rôle actuel en raison du manque d’intégration avec ces plateformes.
✅ Phase d’évaluation – aucun gain (encore)
Cette phase est déjà largement automatisée via des rapports et des scripts.
Cas d’utilisation potentielle future: Fournissez des fonctionnalités de publication à jour Notebooklm et le contenu de cours existant pour suggérer quels cours peuvent avoir besoin de mises à jour.
Limitations de l’automobile
Dans mes tests, j’ai trouvé les limites suivantes lorsque je travaille avec Notebooklm:
Compétences en évolution pour les développeurs de logiciels de cours
Alors que Notebooklm rationalise la génération de contenu, le rôle des développeurs de logiciels de cours passe de la création de contenu à la conservation du contenu, au raffinement et à la conception stratégique.
Je vois les compétences suivantes comme devenir de plus en plus importantes:
🧭 L’approvisionnement de l’information et la conscience organisationnelle
🧩 Architecture pédagogique et réflexion des systèmes
👩🏫 Expertise en la matière et validation du contenu
✒️ Précision éditoriale et cohérence du style
🎨 Conception de l’information et engagement de l’apprenant
📈 Amélioration continue et sensibilisation à la tendance
Conclusion
NoteBookLM représente un changement prometteur dans la façon dont les développeurs de services de cours abordent la création de contenu, passant de la rédaction manuelle à la conservation et au raffinement stratégiques. Bien qu’il ne remplace pas le besoin d’expertise en la matière ou de compétences en conception pédagogique, il accélère considérablement le développement à un stade précoce et soutient la prise de décision plus éclairée.
Alors que les outils d’IA comme NoteBookLM continuent d’évoluer, ils deviendront probablement des collaborateurs indispensables dans le processus de développement des logiciels de cours, permettant aux développeurs de logiciels de cours de se concentrer davantage sur l’engagement, l’innovation et l’amélioration continue des apprenants.
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