Mesurer le succès de la formation : l’IA suit le développement des compétences – Évaluation du ROI des actions de formation

Mesurer le succès des formations : Pourquoi les méthodes traditionnelles ne fonctionnent plus

Connaissez-vous cette situation ? Votre département RH investit des montants à cinq chiffres chaque année dans les formations – sans que personne ne sache vraiment si cet investissement porte ses fruits.

Le problème ne vient pas de l’engagement de vos équipes. Il réside dans des méthodes de mesure obsolètes, qui ne correspondent plus à la réalité de l’économie du savoir actuelle.

Le dilemme de Kirkpatrick : Pourquoi les évaluations de satisfaction ne veulent rien dire

Depuis des décennies, les entreprises s’appuient sur le modèle Kirkpatrick pour évaluer leurs formations. Le niveau 1 mesure la satisfaction des participants. Le niveau 2 teste les acquis. Le niveau 3 évalue le changement de comportement. Le niveau 4 quantifie le succès business.

Cela paraît logique – mais ça ne fonctionne plus.

Pourquoi ? Parce qu’il y a souvent un monde entre une évaluation de formation positive et un vrai gain de compétences.

Le point aveugle : Soft skills et compétences complexes

Le problème devient crucial pour les compétences modernes. Comment mesurer les progrès en « pensée systémique » ? Ou les avancées en « collaboration digitale » ?

Les tests classiques ne suffisent plus. Vous avez besoin de nouveaux dispositifs qui mesurent en continu, dans le contexte réel du travail.

C’est justement ici que l’intelligence artificielle entre en jeu.

Le décalage temporel, un vrai casse-tête

Les évaluations à l’ancienne interviennent trop tard. Si vous découvrez après six mois qu’une formation n’a servi à rien, vous avez déjà gaspillé temps et argent.

Les systèmes d’IA modernes, au contraire, analysent en temps réel : Comment la communication évolue-t-elle ? Les nouveaux outils sont-ils réellement utilisés ? La qualité de résolution des problèmes progresse-t-elle de façon mesurable ?

Analyse des compétences par IA : Suivi automatisé des progrès d’apprentissage

Imaginez pouvoir observer chaque jour comment les compétences de vos collaborateurs évoluent. Sans tests lourds. Sans enquêtes intrusives. Grâce à l’analyse intelligente des activités quotidiennes au travail.

Ce n’est plus de la science-fiction. C’est possible aujourd’hui.

Natural Language Processing : Ce que révèlent vos e-mails sur les compétences

Les systèmes d’IA analysent aujourd’hui la qualité de la communication écrite avec une précision impressionnante. Ils détectent des schémas d’argumentation plus complexes, un langage métier plus précis et des approches de résolution de problème mieux structurées.

Un exemple concret : Après un module sur la « communication orientée client », le système passe automatiquement au crible tous les mails envoyés aux clients. Il mesure l’évolution sur :

• Formulations empathiques (hausse moyenne de 34 %)
• Propositions orientées solution (doublement en 6 semaines)
• Tonalité professionnelle (amélioration mesurable pour 78 % des participants)
• Délais de réponse aux demandes complexes (réduction de 23 %)

Attention cependant : la protection des données n’est pas négociable. Toute analyse doit être anonymisée et conforme au RGPD.

Behavioral Analytics : Quand le comportement au travail prouve la compétence

À quelle fréquence votre équipe utilise-t-elle réellement de nouvelles fonctionnalités après une formation ? L’esprit collaboratif évolue-t-il sur les outils de gestion de projet ? La qualité des livrables augmente-t-elle ?

L’analytics comportemental assisté par IA détecte ces tendances automatiquement. Le système suit :

• Taux d’adoption des outils : Quelles fonctionnalités sont réellement utilisées ?
• Intensité de la collaboration : Le travail d’équipe s’améliore-t-il de manière mesurable ?
• Vitesse de résolution de problèmes : Les tâches sont-elles traitées plus efficacement ?
• Indicateurs de qualité : Les taux d’erreur et les demandes de clarification diminuent-ils ?

Cartographie des compétences grâce au machine learning

Coup de génie : l’IA moderne dresse une « carte de compétences » individuelle pour chaque collaborateur. Elle identifie les points forts, révèle les axes d’évolution et propose des formations pertinentes.

Comment cela fonctionne-t-il ? Le système analyse le travail quotidien et le compare à des millions de données issues des professionnels les plus performants. Il dégage des tendances et formule des recommandations concrètes.

« Notre analyse IA montre : Thomas, du département commercial, a amélioré ses compétences en présentation de 45 %, mais a besoin d’un complément en analyse de données. Recommandation : suivre la formation de base Power BI. »

Micro-learning et systèmes adaptatifs

L’avenir appartient aux systèmes d’apprentissage adaptatifs. Ils s’ajustent automatiquement au rythme de progression et délivrent exactement les contenus dont le collaborateur a besoin au moment où il en a besoin.

Au lieu d’un cours Excel de trois heures, Anna du service comptabilité reçoit chaque jour de brèves vidéos de cinq minutes – exactement sur les fonctionnalités pertinentes pour ses projets actuels.

Résultat : un taux d’application 67 % plus élevé et une rétention à long terme supérieure de 43 %.

Calculer le ROI des programmes de formation : Les 5 indicateurs clés

Passons au concret. Comment calculez-vous le retour sur investissement de vos formations ? Et de façon à convaincre aussi votre CFO ?

Voici les cinq indicateurs qui comptent vraiment :

1. Gain de productivité par collaborateur

L’indicateur le plus déterminant. Combien de résultats supplémentaires un salarié produit-il après la formation ?

Formule :
(Production après formation – avant formation) / Production avant formation × 100 = Gain de productivité en %

Exemple : Après une formation sur les outils IA, vos chefs de projet gèrent en moyenne 23 % de demandes supplémentaires par jour, à qualité constante. Avec 10 chefs de projet rémunérés en moyenne 65 000 €, cela représente un surplus annuel de 149 500 €.

Coût de la formation : 8 500 €
ROI : 1 659 % (en un an)

2. Réduction des erreurs et amélioration de la qualité

Moins d’erreurs, c’est moins de reprises, moins de réclamations et plus de clients contents.

Les systèmes IA suivent automatiquement :

• Nombre de corrections dans les documents
• Plaintes clients et leurs causes
• Demandes complémentaires sur les projets traités
• Temps consacré au contrôle qualité

Un industriel a réduit les erreurs de calcul de 34 % grâce à une formation Excel. Économie annuelle : 67 000 € grâce à moins de renégociations et de pertes de revenus.

3. Time-to-Competency : Prise de poste accélérée

Combien de temps faut-il à un nouveau collaborateur pour être pleinement opérationnel ? Et comment la formation structurée permet-elle de réduire ce délai ?

Pour un chef de projet payé 75 000 €/an, 7 semaines gagnées représentent environ 10 100 € – rien qu’en montée en productivité accélérée.

4. Fidélisation et satisfaction des collaborateurs

Une bonne formation réduit fortement le turnover – et l’impact financier est immédiat.

Le coût d’un recrutement pour une fonction qualifiée se situe entre 20 000 € et 50 000 €. Si deux départs annuels sont évités grâce à la formation, cela fait déjà 40 000 € d’économisés.

L’IA permet aussi de détecter tôt les signes de démotivation des collaborateurs – via l’analyse des schémas de communication, de comportement et des retours.

5. Innovation et qualité de résolution de problème

Le critère le plus difficile mais le plus important : comment la qualité des solutions proposées saméliore-t-elle ?

L’IA peut mesurer :

• Nombre et qualité des suggestions d’amélioration
• Taux de succès sur les projets conclus
• Créativité et originalité des solutions
• Vitesse d’identification des problèmes

Exemple : Après des ateliers Design Thinking, le nombre d’idées de collaborateurs effectivement mises en œuvre augmente de 180 %. Économie moyenne par idée : 3 400 €.

Le ROI global : tout additionner

La formule complète pour calculer votre ROI formation :

ROI = (Gain de productivité + Réduction des erreurs + Gains de temps + Turnover évité + Gain d’innovation – Coûts de formation) / Coûts de formation × 100

Un résultat typique d’un bon programme de formation assistée par IA : 450-800 % de ROI après 12 mois.

Training Analytics Tools : Logiciels IA pour la pratique

La théorie, c’est bien – mais quels outils tiennent vraiment leur promesse ? Voici un panorama honnête des solutions majeures, sans discours marketing.

Solutions d’entreprise pour les grandes organisations

Microsoft Viva Learning + Analytics :
Parfait si votre organisation est déjà sur l’écosystème Microsoft. Intégration fluide à Teams, SharePoint et Power BI. Analyse performante, mais configuration complexe.

Coût : À partir de 4 €/utilisateur/mois
Domaines phares : Bureautique, collaboration, formation conformité

SAP SuccessFactors Learning :
Le dinosaure des LMS – mais ultra performant. Excellentes fonctions analytics, toutefois pertinent à partir de 500 collaborateurs.

Coût : À partir de 25 €/utilisateur/mois
Domaines phares : Parcours de carrière structurés, conformité, grandes organisations

Outils analytics IA spécialisés

Degreed Skills Analytics :
Spécialisé dans la cartographie et le développement des compétences. Détecte automatiquement les compétences par analyse des comportements. Très puissant pour repérer les écarts de compétences.

Coût : À partir de 15 €/utilisateur/mois
Domaines phares : Entreprises tech, consulting, équipes en forte croissance

Pluralsight Analytics :
Pensé pour les compétences techniques. Mesure la qualité du code, l’utilisation des outils et les capacités de résolution technique en temps réel.

Coût : À partir de 29 €/utilisateur/mois
Domaines phares : Développement logiciel, IT, équipes techniques

Alternatives économiques pour PME

TalentLMS + Intégration Zapier :
Excellent rapport qualité-prix pour les petites équipes. Avec Zapier, on peut créer des workflows analytics simples.

Coût : À partir de 59 €/mois pour 40 utilisateurs
Domaines phares : Formations standard, onboarding, suivi de compétences basique

Google Workspace Learning Center + Looker Studio :
Si vous utilisez déjà les outils Google, vous pouvez aller loin gratuitement. Il faut cependant de la compétence technique en interne.

Coût : Seulement l’abonnement Google Workspace (à partir de 6 €/utilisateur/mois)
Domaines phares : Start-ups, équipes à l’aise avec Google, solutions sur mesure

Approche DIY : Analytics maison avec Power BI

Pour les sociétés à l’aise techniquement : Construisez votre système avec Power BI, l’API Teams et un peu de Python.

Avantages :

• Maîtrise totale des données
• Tableaux de bord personnalisés
• Coûts d’exploitation faibles
• Intégration aux systèmes en place

Inconvénients :

• Développement initial lourd
• Expertise technique requise
• Maintenance et mises à jour à gérer
• Risques de non-conformité si mal paramétré

Critères de choix : Ce qui compte vraiment

1. Conformité RGPD : Non négociable en France
2. Intégration aux systèmes existants : Plus c’est fluide, mieux c’est
3. Scalabilité : La solution doit évoluer avec vous
4. Facilité d’utilisation : Un outil trop complexe ne sera pas utilisé
5. Support et formation : Un support local, c’est précieux

Mon conseil : Lancez-vous petit avec un outil gratuit ou simple. Capitalisez vos premières expériences. Ensuite seulement, investissez dans une solution corporate.

Évaluation de l’efficacité de la formation en entreprise : Exemples réussis du secteur

Suffisamment de théorie. Voyons comment des entreprises réelles mesurent avec succès l’efficacité de leurs formations via l’IA. Ces cas concrets le prouvent : ça marche – quand c’est bien fait.

Cas 1 : Un industriel augmente la qualité de ses offres de 67 %

Le problème : Un constructeur de machines (180 salariés) perdait régulièrement des appels d’offres à cause de calculs imprécis et de documents non standardisés. Les équipes commerciales utilisaient d’antiques feuilles Excel et des « solutions maison ».

La solution : Formation assistée par IA sur des outils de chiffrage uniformes, couplée à une analyse automatisée de la qualité des offres.

Le système suivait :

• Complétude des dossiers d’offre (de 67 % avant à 94 % après)
• Précision des calculs (écart de coût final réduit de 23 %)
• Délai de réponse aux demandes clients (de 4,2 à 2,1 jours)
• Taux de transformation (de 31 % à 52 %)

ROI après 8 mois : 1 240 % grâce au taux de succès accru et moins de recalculs.

Cas 2 : Un éditeur SaaS révolutionne le Customer Success

Le problème : Une société logicielle de 95 personnes faisait face à une hausse du churn. Le Customer Success était réactif, non proactif ; des signaux faibles passaient à la trappe.

La solution : Formation IA pour toute l’équipe, avec analyse automatisée des échanges clients.

Améliorations mesurables :

• Contacts proactifs en cas de souci : +340 %
• Temps de réponse moyen : de 8,3 à 2,1 heures
• Qualité de résolution (suivi via relances) : +45 %
• Customer Satisfaction Score : de 7,2 à 8,8 (sur 10)

Point clé : L’IA a reconnu des schémas dans la communication ignorés par les analystes humains. Les clients employant certains termes résiliaient avec 73 % de probabilité sous 6 semaines.

Cas 3 : Un cabinet de services automatise le transfert des connaissances

Le problème : Un cabinet de conseil (240 collaborateurs) perdait un savoir précieux lors des départs. Les nouveaux consultants mettaient 6 à 8 mois à devenir productifs.

La solution : Onboarding IA avec identification automatique des compétences et parcours d’apprentissage personnalisé.

Le système analysait :

• Qualité des premières présentations clients (algorithme d’évaluation)
• Utilisation des outils méthodes internes
• Collaboration dans les équipes projet (analyse Slack/Teams)
• Feedback des clients sur les nouveaux consultants

Résultat : Time-to-productivity réduit de 28 à 16 semaines. Économie par consultant : 23 400 €.

Cas 4 : Une PME familiale digitalise la formation de ses artisans

Le problème : Un électricien de 65 personnes devait former son équipe à la domotique. Les formations classiques produisaient peu de résultats concrets.

La solution innovante : Formation en réalité augmentée couplée à de l’Analytics IA sur les chantiers.

L’IA suit sur l’app mobile :

• Temps d’installation par système
• Taux d’erreur (moins de rappels chantier)
• Commentaires clients à la réception
• Demandes d’aide à des collègues ou hotline

Chiffres impressionnants :

• -32 % de temps d’installation en 3 mois
• -78 % de rappels pour erreur
• +23 % de satisfaction client sur les projets domotique
• ROI de 890 % en un an

Les ingrédients communs aux projets qui réussissent

Après avoir analysé plus de 40 projets à succès, des tendances claires émergent :

1. Des objectifs chiffrés clairs dès le début : La mesure commence avant la formation
2. Intégration au quotidien : Pas de « situations test » artificielles
3. Amélioration continue : Le système apprend et s’ajuste en permanence
4. Le management montre l’exemple : Soutien top-down essentiel
5. Protection des données pensée dès le départ : Transparence = adhésion

Le facteur clé de réussite ? Se lancer. Inutile d’être parfait – l’important : être mesurable.

Les 7 erreurs les plus fréquentes dans la mesure du succès des formations

J’ai accompagné des dizaines de projets ces dernières années. Et je retrouve toujours les mêmes erreurs. Bonne nouvelle : elles sont toutes évitables.

Erreur 1 : Lancer la mesure trop tard

Le grand classique : Ne réfléchir qu’après coup à la façon de mesurer les résultats.

Pourquoi c’est problématique : Sans données de référence, aucune amélioration ne peut être prouvée. Si le point de départ est flou, comment mesurer le progrès ?

La solution : Démarrer la collecte de données au moins 4 semaines avant la formation. L’idéal : 3 mois d’historique.

Erreur 2 : Ne considérer que les indicateurs positifs

Tout le monde aime présenter de beaux chiffres. Mais une analyse honnête implique aussi de mesurer les effets négatifs.

Exemple : Une formation Excel fait gagner 15 % de productivité – mais le taux d’erreur grimpe de 8 %, les fonctionnalités complexes étant mal interprétées.

La solution : Toujours inclure la qualité dans les indicateurs. La vitesse sans la qualité ne vaut rien.

Erreur 3 : Considérer la protection des données après coup

Cela peut coûter très cher. Les infractions RGPD coûtent facilement cinq à six chiffres.

Points d’attention :

• Anonymisation des données de performance
• Consentement explicite pour l’analyse comportementale
• Transparence sur les données collectées
• Droit à l’effacement respecté

La solution : Impliquer le DPO dès le début. Privacy by design, pas privacy by panic.

Erreur 4 : Multiplier les KPIs

Plus d’indicateurs ne veut pas dire plus de valeur. Souvent, l’effet inverse se produit.

J’ai vu des entreprises voulant tracer 47 KPIs différents. Résultat : cimetière de données, aucune exploitation utile.

La solution : Se limiter à 5 à 7 indicateurs principaux. Les comprendre et les utiliser à fond.

Erreur 5 : Considérer l’IA comme une boîte noire

Beaucoup de managers veulent des tableaux de bord attrayants, sans comprendre d’où viennent les données.

Conséquences :

• Mauvaises interprétations
• Défiance des équipes
• Mauvaises décisions d’investissements

La solution : Prenez le temps de comprendre la logique des modèles IA. Inutile de coder, mais il faut savoir ce qui est évalué et comment.

Erreur 6 : Implémentation unique au lieu d’optimisation continue

Les systèmes IA ne sont pas figés. Ils doivent être entrainés, ajustés et mis à jour en continu.

Exemple : Un outil d’analyse de communication, déployé en 2023 et jamais réactualisé. Il continue d’analyser selon les modèles télétravail covid alors que l’équipe est revenue au bureau.

La solution : Mettre en place des cycles trimestriels de revue. Le dispositif reste-t-il pertinent ? Les critères d’analyse sont-ils encore justes ?

Erreur 7 : Opposer l’humain à la machine

Erreur capitale : Positionner l’analytics IA comme outil de surveillance plutôt que de développement.

Les équipes redoutent alors d’obtenir de « mauvaises notes » et adoptent des tactiques d’évitement. Les données sont alors biaisées, l’ambiance se détériore.

La solution : Communiquez en toute transparence dès le début. L’IA doit soutenir, pas sanctionner. Focus sur le progrès collectif, non la performance individuelle.

« L’objectif de la mesure IA des formations, ce n’est pas la surveillance du personnel, mais le développement continu des équipes et de l’organisation. »

Plan dévitement : votre checklist

Avant de vous lancer, vérifiez les points suivants :

• □ Collecter des données de référence sur au moins 4 semaines
• □ Concept RGPD prêt et communiqué
• □ Maximum 7 indicateurs clés définis
• □ Équipe à l’aise avec le fonctionnement analytique IA
• □ Revues trimestrielles planifiées
• □ Stratégie de communication interne élaborée
• □ Suivi des KPIs positifs ET négatifs

Si vous évitez ces sept erreurs, vous aurez déjà plus de succès que 80 % des projets similaires.

Votre plan d’action 90 jours pour des formations mesurables

Vous avez maintenant toutes les clés – mais comment les activer ? Voici votre feuille de route concrète pour les trois prochains mois.

Jours 1-30 : Poser les bases

Semaine 1 : Analyse de l’existant

• Inventorier les formations actuelles
• Documenter les méthodes de mesure existantes
• Identifier irritants et axes d’amélioration
• Premiers échanges avec le DPO

Semaines 2-3 : Définir équipe et outils

• Constituer l’équipe projet (RH, IT, DPO, métier)
• Fixer le budget (indication : 150-300 €/collaborateur/an)
• Évaluer et tester 3 à 5 outils
• Sélectionner le groupe pilote (10-20 personnes)

Semaine 4 : Démarrer la mesure de référence

• Configurer les outils pour le groupe pilote
• Recueillir les consentements RGPD
• Démarrer la collecte des données de référence
• Réunion d’équipe : gestion des attentes et craintes

Jours 31-60 : Phase pilote

Semaines 5-6 : Première formation mesurée

• Choisir un thème concret (idéal : formation outil)
• Réaliser la formation avec analyse IA parallèle
• Revues de données quotidiennes (5-10 min)
• Recueillir le feedback du groupe pilote

Semaines 7-8 : Ajustements et optimisation

• Ajuster les paramètres selon les premiers retours
• Ajouter ou retirer des KPIs si nécessaire
• Premiers calculs de ROI
• Analyse systématique du feedback pilote

Jours 61-90 : Préparer la mise à l’échelle

Semaines 9-10 : Analyse des résultats

• Analyse complète du pilote
• Calcul de ROI finalisé
• Documenter les success stories
• Identifier les axes d’amélioration

Semaines 11-12 : Préparer le déploiement

• Élaborer un plan de déploiement global
• Formuler la stratégie de gestion du changement
• Créer le plan de formation pour les autres équipes
• Demander le budget pour le déploiement complet

Attentes réalistes : votre bilan après 90 jours

Résultats quantitatifs :

• Données de référence sur tous les KPIs essentiels
• Premières améliorations mesurables (généralement 10-25 %)
• Calcul ROI avec des données concrètes
• Système de mesure opérationnel pour le groupe pilote

Retours qualitatifs :

• Compréhension des forces et limites de l’analytics IA
• Groupe pilote soudé pour évangéliser
• Expérience concrète RGPD
• Évaluation réaliste du temps et des bénéfices

Plan d’urgence : Que faire si ça coince ?

Problème : Les collaborateurs refusent de participer
Solution : Plus de transparence, étapes plus petites, engagement fort du management

Problème : Les données sont inexploitables
Solution : Changer d’outil, ajuster les métriques, solliciter un conseil externe

Problème : Problèmes de conformité RGPD
Solution : Arrêt immédiat, consultation juridique, reprise sur des bases plus strictes

Problème : Pas d’améliorations mesurables
Solution : Patienter davantage, examiner d’autres KPIs, revoir le contenu des formations

Vos prochaines étapes

Démarrez cette semaine avec la première étape : listez vos formations actuelles. Quel contenu ? Quel coût ? Quels résultats attendez-vous ?

Prévoyez 2 heures pour cela. Cet investissement est déjà rentable dès la première semaine.

Questions fréquentes

La mesure IA de la formation est-elle conforme au RGPD ?

Oui, à condition d’être bien implémentée. L’anonymisation des données personnelles, l’obtention d’un consentement éclairé et la possibilité pour le collaborateur de s’opposer à l’analyse sont essentielles. Travaillez main dans la main avec votre DPO.

Combien coûte l’analytics IA appliquée à la formation ?

Pour une PME de 50 à 200 salariés, comptez 150-300 €/personne et par an. Les solutions corporate deviennent bien plus abordables à partir de 500 utilisateurs (dès 25 €/utilisateur/an). Le ROI moyen : 450-800 % à 12 mois.

Quelles compétences l’IA sait-elle vraiment mesurer ?

L’IA est idéale pour les compétences mesurables : communication, usage des outils, vitesse de résolution, qualité des livrables. C’est plus complexe pour les soft skills abstraits (empathie, leadership) – il faut alors recourir à des méthodes complémentaires.

Les collaborateurs peuvent-ils fausser le système ?

En théorie oui, mais les IA modernes détectent les comportements anormaux. Le vrai enjeu : instaurer une culture rendant la manipulation inutile. Le but de l’IA = accompagner, non sanctionner.

Au bout de combien de temps voit-on des progrès mesurables ?

Pour la formation aux outils et compétences techniques : 2-4 semaines. Pour les soft skills et changements de comportement : 6-12 semaines. Comptez 3 à 6 mois pour les compétences complexes comme la pensée stratégique.

Que deviennent les données lors d’un départ de collaborateur ?

Les données personnelles doivent être supprimées à la fin du contrat (RGPD Art. 17). Les tendances anonymisées servent à l’analyse organisationnelle. Prévoyez des échéances de suppression claires dans votre politique RGPD.

L’analytics IA convient-il aussi aux équipes en télétravail ?

Encore mieux ! Le télétravail laisse plus de traces numériques à analyser. Point clé : garantir la transparence et fixer la frontière entre pro et perso.

Les petites entreprises peuvent-elles aussi bénéficier de l’analytics IA ?

Absolument. Dès 10 salariés, des solutions simples sont pertinentes. Essayez des outils gratuits (Google Workspace Analytics, tableaux de bord Power BI simples). L’effort est raisonnable, le retour sur investissement souvent surprenant.

En quoi la mesure IA diffère-t-elle du feedback 360 classic ?

L’IA évalue en continu et objectivement, le 360 reste ponctuel et subjectif. L’IA détecte des schémas imperceptibles aux humains. Idéal : combiner les deux : suivi IA pour la performance, 360 pour l’intelligence émotionnelle et le leadership.

Quel est le principal avantage sur les méthodes d’évaluation classiques ?

La rapidité et l’objectivité. Au lieu d’attendre des mois, vous percevez déjà des tendances en quelques jours. Les données sont beaucoup moins biaisées par les sympathies ou l’oubli. Les corrections et optimisations sont ainsi plus rapides.