Le CES 2026 ne pose plus la question “IA ou XR ?”. Il met en scène leur convergence : d’un côté, des expériences immersives plus “situées” (lunettes, mixed reality, spatial computing) ; de l’autre, une IA qui devient moteur pédagogique : adaptation en temps réel, feedback contextualisé, analyse de traces et recommandations. Plusieurs sessions CES portent explicitement cette hybridation “AI x Spatial Computing”, et la programmation XR/Spatial Computing insiste sur des usages orientés productivité et apprentissage.
Pour les équipes L&D, l’enjeu n’est plus de “faire de la VR”, mais de rendre la compétence plus pilotable : mieux cibler ce qui doit être entraîné, accélérer la production de contenus, et produire des indicateurs de maîtrise exploitables.
L’IA qui “habite” la simulation : personnaliser sans complexifier
Dans un module immersif classique, tout est écrit d’avance : scénarios, réactions, critères. L’IA change l’économie du dispositif en permettant une variation contrôlée.
- Adaptation en temps réel : la simulation ajuste le niveau de difficulté selon les performances. Un apprenant qui hésite obtient une aide (indices, rappel de procédure, visualisation d’un risque). Un apprenant à l’aise bascule vers des cas plus ambigus ou plus contraints (pression temporelle, incidents simultanés, variables parasites).
- Feedback plus “métier” : on ne se limite plus au “bon / pas bon”. L’IA peut formuler un retour de type tutorat : ce qui a été fait, ce qui a été oublié, dans quel ordre, et pourquoi ça compte.
Le CES met aussi l’accent sur l’IA “praticable” via des formats d’appropriation concrets : les CES AI Trainings (nouvelle initiative 2026, en partenariat avec Modev) illustrent cette logique “passage à l’action” plutôt que démonstration.
De la “trace” à l’insight : l’IA comme moteur de learning analytics immersif
Le vrai saut, côté L&D, n’est pas seulement l’interaction : c’est la capacité à transformer les traces XR en éléments lisibles.
Dans une session immersive, on peut capter : séquence d’actions, hésitations, erreurs récurrentes, temps de réaction, choix, voire respect des règles (ordre de consignation, points de contrôle, décisions sous stress). L’IA intervient alors à deux niveaux :
- Structurer le débrief : générer un compte rendu exploitable (points forts / points à travailler / risque majeur / recommandation de consolidation).
- Alimenter les parcours : recommander automatiquement une remédiation (micro-module MR sur site, répétition VR ciblée, coaching terrain, revue de procédure).
Exemple type (industrie) : une simulation sécurité où l’IA repère des oublis récurrents (EPI, mauvaise priorité, confusion “arrêt machine / consignation”), puis déclenche un correctif très court en MR sur poste, au moment où le geste est réellement réalisé.
L’IA qui “habite” la simulation : personnaliser sans complexifier
Le vrai saut, côté L&D, n’est pas seulement l’interaction : c’est la capacité à transformer les traces XR en éléments lisibles.
Dans une session immersive, on peut capter : séquence d’actions, hésitations, erreurs récurrentes, temps de réaction, choix, voire respect des règles (ordre de consignation, points de contrôle, décisions sous stress). L’IA intervient alors à deux niveaux :
- Structurer le débrief : générer un compte rendu exploitable (points forts / points à travailler / risque majeur / recommandation de consolidation).
- Alimenter les parcours : recommander automatiquement une remédiation (micro-module MR sur site, répétition VR ciblée, coaching terrain, revue de procédure).
Exemple type (industrie) : une simulation sécurité où l’IA repère des oublis récurrents (EPI, mauvaise priorité, confusion “arrêt machine / consignation”), puis déclenche un correctif très court en MR sur poste, au moment où le geste est réellement réalisé.
De la personnalisation à la co-conception : l’IA comme “accélérateur de production”
Autre bascule : l’IA ne sert pas uniquement à coacher l’apprenant, elle sert aussi à produire.
- Scénarios et variantes : générer rapidement des déclinaisons (panne machine, dialogue client, incident HSE, crise managériale) tout en gardant des critères d’évaluation stables.
- Items d’évaluation : produire des checklists, grilles d’observation et questions de débrief cohérentes avec les objectifs.
- Base d’assets : accélérer la création d’un socle (dialogues, brief/debrief, scripts) que le studio/les formateurs “éditorialisent” et sécurisent.
Ce point est clé pour la scalabilité : la XR a longtemps été freinée par son coût de production. L’IA peut réduire ce goulot… à condition d’avoir un cadre qualité (revue pédagogique, validation métier, garde-fous).
Exemple CES : Firsthabit (CHALK AI / CHALK 4.0), la logique “IA d’abord” appliquée à l’apprentissage
Firsthabit illustre bien la tendance “IA au cœur du learning”, avec CHALK AI qui a reçu deux CES 2026 Innovation Awards (catégories Artificial Intelligence et Education Technology), et l’annonce d’une présentation/officialisation de CHALK 4.0 au CES 2026.
Ce que l’entreprise met en avant : une approche dite “Visual LLM” appliquée à l’éducation, avec un apprentissage fondé sur la visualisation, l’interactivité et la personnalisation, et des interactions 3D.
Même si l’exemple est “edtech”, la logique intéresse les entreprises : rendre la personnalisation industrialisable et outiller les formateurs via des tableaux de bord et des parcours adaptatifs.
CHALK 4.0 (Firsthabit) en 4 points
- Un tuteur IA “visuel” : CHALK 4.0 se présente comme un visual chatbot capable d’expliquer non seulement par le texte, mais en dessinant et manipulant des représentations (formules, schémas, graphes, visualisations 3D).
- Un cours conversationnel : l’expérience est pensée comme une “conversation lecture” : l’apprenant interrompt, questionne, reformule, et l’IA adapte l’explication au fil de l’échange.
- Deux usages clés : un mode “compréhension” (explication guidée, souvent présenté comme cinematic learning) et un mode “entraînement” orienté résolution de problèmes.
- Personnalisation en temps réel : la plateforme met en avant l’adaptation continue du parcours selon les difficultés rencontrées et les réponses de l’apprenant.
Reconnaissance CES 2026 : CHALK AI a reçu deux CES 2026 Innovation Awards (catégories AI et Education Technology), et Firsthabit communique sur le lancement/présentation de CHALK 4.0 au CES 2026.
