Dans nos deux précédents articles, nous avons établi deux constats essentiels.
D’abord, Les conversations les plus importantes sont souvent celles que nous pratiquons le moins.
Ensuite, la recherche nous montre que les compétences de communication se développent grâce à la répétition, au feedback, à la mise en situation et à l’entraînement progressif (article : Pourquoi la pratique compte plus que le contenu pour développer les compétences de communication)
Autrement dit : la pratique compte. Le problème n’est donc plus de savoir si la simulation fonctionne.
La recherche est aujourd’hui largement convergente sur ce sujet. Les approches de simulation permettent de développer des compétences techniques et non techniques, de créer des environnements d’apprentissage sécurisés et de renforcer la préparation des professionnels avant des situations réelles.
Le véritable enjeu est maintenant : comment offrir davantage d’opportunités de pratique à davantage de personnes ?
Car si la simulation fonctionne, elle reste souvent difficile à déployer à grande échelle.
C’est précisément là que l’intelligence artificielle commence à changer les règles du jeu.
Le véritable frein n’est pas pédagogique
Pendant plusieurs décennies, les simulations ont constitué l’une des méthodes les plus efficaces pour entraîner les compétences cliniques et communicationnelles.
Le principe est simple :
- recréer une situation réaliste
- placer l’apprenant dans un contexte proche de la réalité
- lui permettre de s’exercer
- fournir du feedback
- recommencer.
Les bénéfices de ces approches sont bien documentés. Les travaux sur la simulation en santé montrent qu’elles permettent de développer aussi bien les compétences techniques que les compétences non techniques, tout en améliorant la préparation aux situations réelles.
Pourtant, la plupart des organisations se heurtent rapidement à une limite. Chaque nouvelle simulation nécessite généralement :
- du temps de conception
- l’intervention d’experts
- des formateurs ou facilitateurs
- parfois des acteurs ou patients simulés
- des sessions programmées
- une logistique importante.
Dans une école vétérinaire, cela peut signifier mobiliser plusieurs enseignants pour quelques heures d’entraînement, de recruter des acteurs pour jouer un rôle dans les simulations pour les étudiants. Dans un groupe de cliniques, cela peut nécessiter de coordonner plusieurs sites. Dans une entreprise de santé animale, cela implique parfois d’organiser des sessions pour des équipes dispersées sur plusieurs régions ou pays et dans plusieurs langues.
Le problème n’est donc pas que la simulation ne fonctionne pas, mais qu’elle reste coûteuse à créer, à déployer et à faire évoluer.
Ce que l’IA change réellement
L’intelligence artificielle ne change pas les principes de l’apprentissage. Les compétences de communication continueront à se développer grâce à la pratique, au feedback et à la répétition.
En revanche, l’IA change radicalement l’accès à ces opportunités de pratique.
La revue de littérature réalisée par Tjorven Stamer et ses collègues(1) identifie plusieurs bénéfices potentiels de l’IA dans la formation à la communication en 2023 :
- davantage d’opportunités de pratique
- une meilleure accessibilité
- davantage de personnalisation
- la possibilité de recevoir du feedback
- une meilleure scalabilité des dispositifs pédagogiques.
Autrement dit, l’IA permet de créer de nouvelles occasions de s’exercer lorsque les ressources humaines ne sont pas disponibles.
Un étudiant peut s’entraîner entre deux cours.
Un vétérinaire peut répéter une conversation difficile avant une consultation.
Un manager peut préparer un entretien délicat.
Un délégué terrain peut tester différentes réponses à une objection client.
L’objectif n’est pas de remplacer les enseignants, les formateurs ou les managers, mais bien d’augmenter le nombre d’opportunités de pratique, de s’entrainer, de répéter.
Les simulations conversationnelles ne sont plus expérimentales
Il y a encore quelques années, les interlocuteurs virtuels relevaient essentiellement de projets de recherche. Aujourd’hui, la situation évolue rapidement.
La revue de littérature publiée en 2025 par Fernández-Alcántara et ses collègues(2) identifie déjà de nombreux outils de simulation virtuelle utilisés pour entraîner les compétences de communication des professionnels de santé. Les auteurs montrent que les patients virtuels deviennent progressivement des outils d’apprentissage courants et que les interactions en langage naturel deviennent de plus en plus réalistes.
La question n’est donc plus de savoir si on peut simuler une conversation, mais plutôt de savoir comment rendre ces simulations pertinentes, accessibles et utiles pour les apprenants ?
Cette évolution marque un changement important. Pour la première fois, il devient possible d’imaginer des dispositifs où l’apprenant peut s’exercer quand il en a besoin, et non uniquement lorsqu’une session de formation est programmée.
Les grands modèles de langage ouvrent une nouvelle étape
L’émergence des grands modèles de langage (LLMs) accélère encore cette évolution. L’étude conduite par Elhilali et ses collègues(3) a évalué en 2025 une plateforme de patients simulés alimentée par plusieurs modèles de langage.
Les utilisateurs ont rapporté une forte facilité d’utilisation et les auteurs concluent que ce type d’approche peut soutenir le développement des compétences de communication dans les formations en santé.
Plus important encore, ces technologies rendent possible une personnalisation qui était auparavant difficile à atteindre à grande échelle.
Les organisations peuvent désormais envisager :
- différents profils d’interlocuteurs
- différents niveaux de difficulté
- différents contextes
- différents styles de réaction
- différents objectifs pédagogiques.
Nous passons progressivement d’un modèle où quelques scénarios sont disponibles pour tous à un modèle où les expériences d’apprentissage peuvent être adaptées à des besoins spécifiques.
Les premières implémentations à grande échelle apparaissent déjà
L’un des arguments souvent avancés face à l’IA est qu’il s’agirait encore d’une technologie de laboratoire. Pourtant, les premières implémentations à grande échelle existent déjà.
L’étude de 2026 de Woods et ses collègues(4) décrit l’intégration d’une plateforme de consultations simulées par IA destinée à l’entraînement à la communication clinique d’étudiants de premier cycle. Cette évaluation de service montre que ce type de plateforme peut être déployé dans un véritable environnement d’enseignement et utilisé comme complément aux approches existantes.
Ce résultat est particulièrement intéressant. Il montre que nous sommes en train de passer d’expérimentations technologiques à des usages pédagogiques réels.
On sait maintenant que ces outils peuvent être utilisés, il nous faut désormais trouver comment les intégrer intelligemment dans les parcours de formation.
La prochaine évolution : de « nous créons les simulations » à « vous créez les simulations »
Pendant longtemps, les organisations étaient dépendantes d’experts pédagogiques, d’équipes de développement ou de prestataires spécialisés pour créer de nouvelles expériences d’apprentissage.
Cette approche fonctionne, mais elle limite naturellement :
- le nombre de scénarios disponibles
- la vitesse de création
- la personnalisation
- l’autonomie des organisations.
Les travaux récents (2026) de Jing Chang et de ses collègues(5) soulignent que les grands modèles de langage offrent aujourd’hui de nouvelles perspectives pour la communication, l’éducation et la formation en santé, même si leur déploiement nécessite une approche réfléchie et encadrée.
Cette évolution ouvre la voie à un nouveau modèle où :
- les écoles vétérinaires créent leurs propres situations pédagogiques
- les groupes vétérinaires construisent des scénarios adaptés à leurs protocoles
- les entreprises de santé animale entraînent leurs équipes sur leurs propres conversations terrain.
Nous passons progressivement d’une logique de consommation de contenu à une logique de création d’expériences d’apprentissage.
Ce que cela signifie pour la santé animale
La santé animale est un domaine particulièrement riche en conversations à fort enjeu :
- consultations cliniques
- recommandations de plans de santé
- discussions autour du coût des soins
- gestion des objections
- onboarding
- management
- accompagnement du changement
- discussions scientifiques
- interactions avec les leaders d’opinion.
Toutes ces situations pourraient bénéficier davantage d’opportunités de pratique.
Dans ce contexte, l’intérêt de l’IA ne réside pas uniquement dans sa capacité à générer du contenu. Son principal potentiel est ailleurs : rendre la pratique plus accessible.
Une nouvelle génération d’expériences d’apprentissage
L’avenir de la simulation ne consiste probablement pas à remplacer les enseignants, les formateurs ou les experts. Il consiste à amplifier leur impact.
Les recherches publiées ces dernières années convergent vers une même idée :
- la pratique et l’entrainement à répétition sont indispensables
- la simulation reste efficace
- l’IA peut rendre cette pratique plus accessible
- les organisations auront besoin de davantage d’autonomie pour créer leurs propres expériences d’apprentissage.
C’est précisément cette réflexion qui est à l’origine du lancement de notre plateforme de création de jeu de rôles Squill®AI Studio, imaginé et conçu par l’humain et propulsé par l’IA.
Non pas comme une simple plateforme technologique, mais comme une nouvelle manière de créer, personnaliser et déployer des expériences d’apprentissage à partir des conversations qui comptent réellement pour vos organisations en santé animale, avec le soutien de nos experts vétérinaires, ingénieurs pédagogiques et développeurs Wolf Learning.
Car si la pratique reste la clé du développement des compétences, le véritable enjeu est désormais de rendre cette pratique accessible à grande échelle, pour vos besoins et partout où vous le souhaitez rapidement et facilement.
Références
- Tjorven Stamer et al. (2023). Artificial Intelligence Supporting the Training of Communication Skills in Health Care Professions: Scoping Review.
- Fernández-Alcántara et al. (2025). Virtual Simulation Tools for Communication Skills Training in Health Care Professionals.
- Elhilali et al. (2025). Large Language Model–Based Patient Simulation to Foster Communication Skills in Health Care Professionals.
- Woods et al. (2026). Implementation of an AI-Simulated Consultation Platform for Undergraduate Clinical Communication Training: A Service Evaluation.
- Jing Chang et al. (2026). Applications, Challenges and Future Directions of LLMs in Healthcare Communication.