Statistiques de formation des employés 2026, données de complétion issues de 213 660 cours

Points clés à retenir

Comment nous avons mesuré cela

Tous les chiffres proviennent des données produit d’Easygenerator couvrant les 12 mois allant de juin 2025 à juin 2026. L’ensemble de données contient 213 660 cours créés et 22,9 millions d’interactions apprenant-cours. Les taux de complétion incluent uniquement les cours ayant au moins 5 résultats d’apprenants. La durée des cours et les points d’abandon couvrent les cours diffusés via des liens hébergés par Easygenerator ; les cours exportés sous forme de packages SCORM et lus dans un LMS externe ne sont donc pas inclus dans ces deux mesures.

Il s’agit de comparaisons observationnelles, et non de tests contrôlés. Les auteurs qui adoptent l’IA, collaborent ou créent des cours courts peuvent différer de manières que ces données ne peuvent pas saisir.

Divulgation. Easygenerator est l’éditeur de cette étude et la source des données. Chaque chiffre décrit l’activité sur la plateforme Easygenerator plutôt que celle du secteur du e-learning dans son ensemble.

Le taux de complétion diminue à mesure que les cours s’allongent

Les cours de moins de 5 minutes sur la plateforme Easygenerator ont atteint un taux de complétion moyen de 85,5 %. Les cours entre 5 et 15 minutes ont atteint 81,5 %, et les cours de plus de 15 minutes ont atteint 70,6 %. La tendance se vérifie à chaque étape, et l’écart entre les cours les plus courts et les plus longs atteint près de 15 points de pourcentage.

Easygenerator ne demande pas aux auteurs de déclarer la durée prévue d’un cours, nous avons donc mesuré la durée à partir de ce que les apprenants ont réellement fait. Chaque cours porte le temps médian passé par les apprenants qui ont atteint la fin, et cela devient sa durée effective.

Cette méthode est importante pour déterminer la portée de l’écart. Le groupe le plus long n’est pas composé de cours ayant à peine dépassé la barre des 15 minutes. Le cours type dans ce groupe dure près de 32 minutes, la comparaison s’établit donc entre des cours réellement courts et des cours réellement longs.

La mesure regroupée creuse l’écart plutôt que de le réduire. La complétion regroupée compte chaque apprenant plutôt que chaque cours, de sorte que les cours à fort trafic pèsent davantage. Selon cette mesure, les cours courts ont atteint 87,0 % et les cours longs ont atteint 67,6 %. Les cours longs perdent davantage de terrain une fois pondérés par le volume d’apprenants, ce qui suggère que l’effet s’accentue à grande échelle.

La durée n’est pas le seul facteur en jeu ici. Les cours longs ont tendance à couvrir des sujets plus difficiles, ils comportent davantage d’évaluations et ils apparaissent plus souvent dans les programmes obligatoires où les apprenants ont moins leur mot à dire sur le moment où ils commencent. Les données montrent une tendance forte plutôt qu’un mécanisme, et un cours de 40 minutes sur un sujet complexe n’est pas le même produit qu’une mise à niveau de 3 minutes.

L’interprétation pratique pour les équipes L&D est de considérer 15 minutes comme un plafond de travail plutôt que comme un objectif. Lorsque le sujet nécessite réellement 40 minutes, l’option consiste à le diviser plutôt qu’à le couper, car trois cours courts offrent à l’apprenant trois lignes d’arrivée au lieu d’une.

Ce dernier point se rapporte à un autre élément de ces données. Les apprenants qui terminent un cours sont beaucoup plus susceptibles de terminer le suivant, ce qui signifie qu’un cours divisé fait plus que réduire les abandons. Cela permet également de créer l’habitude qui accompagne l’apprenant tout au long du reste du programme.

Les cours sans questions semblent donner de meilleurs résultats en termes de complétion, tout en mesurant moins l’apprentissage.

Les cours sans questions sur la plateforme Easygenerator ont été terminés à 90,7 %, contre 72,3 % pour les cours comportant 1 à 3 questions et 71,6 % pour les cours comportant 4 questions ou plus. L’écart de 19 points ressemble à un argument en faveur de la suppression de l’évaluation dans les cours. Les données sur l’abandon disent quelque chose de proche de l’inverse.

Remarquez où l’effet s’arrête. Le taux d’achèvement chute fortement entre 0 question et 1 question, puis il bouge à peine. Les cours avec 4 questions ou plus ont un taux d’achèvement presque identique à celui des cours avec 1 à 3 questions. La première question coûte la quasi-totalité du taux d’achèvement, et chaque question suivante ne coûte que très peu.

Pour comprendre ce que l’écart mesure réellement, nous avons examiné où les apprenants ont été vus pour la dernière fois lorsqu’ils n’ont pas terminé un cours.

Dans les cours avec questions, 80 % des apprenants qui n’ont pas terminé le cours ont tout de même atteint la fin du contenu. Ils ont suivi tout le cours, puis ont échoué à atteindre la note de passage. Dans les cours sans questions, seuls 53 % des apprenants n’ayant pas terminé le cours sont allés aussi loin ; près de la moitié d’entre eux se sont donc arrêtés en cours de route et ne sont jamais revenus.

Un détail va dans le sens opposé, et il mérite d’être mentionné. Parmi les apprenants qui ont abandonné en cours de route, ceux des cours sans questions sont allés plus loin avant de s’arrêter, soit 79,7 % du parcours contre 60,8 %. Les apprenants qui abandonnent un cours sans questions le font plus tard. Il y en a simplement beaucoup plus.

Pour quiconque rapporte des taux de complétion à la hausse, la conséquence pratique est que les deux chiffres ne sont pas comparables. Un taux de complétion de 90 % pour un cours sans évaluation et un taux de 72 % pour un cours avec évaluation décrivent des accomplissements différents, et les placer dans la même colonne d’un tableau de bord donne l’impression que le cours le moins performant est le meilleur.

La paire de chiffres la plus utile à suivre est la part d’apprenants qui atteignent la fin du contenu, parallèlement à la part de ceux qui réussissent. Ces deux éléments répondent à des questions distinctes, et seul le second vous renseigne sur l’apprentissage.

Cela soulève une question évidente. Si la plupart des apprenants qui ne terminent pas le cours atteignent la fin mais échouent à la note de passage, que leur arrive-t-il ensuite ?

Les apprenants qui terminent un cours sont plus susceptibles de terminer le suivant

Parmi les apprenants ayant terminé un cours sur la plateforme Easygenerator, 57,4 % ont poursuivi pour en terminer un deuxième. Parmi ceux qui en ont terminé un deuxième, 73,3 % en ont terminé un troisième. Les probabilités s’améliorent à chaque étape, ce qui fait que le premier cours est le plus difficile à faire suivre par un apprenant.

Les deux chiffres sous-estiment légèrement l’effet. Un apprenant qui a terminé son premier cours en mai 2026 pourrait bien terminer son deuxième en juillet, ce qui tombe en dehors de la fenêtre de mesure. Le taux réel du deuxième cours est supérieur à 57,40 %.

Nous ne pouvons pas séparer les deux explications à l’origine de ce schéma. L’une suggère que l’achèvement crée une habitude et que chaque réussite facilite la suivante. L’autre suggère que les apprenants qui terminent un premier cours étaient déjà les plus susceptibles de tout terminer, donc le deuxième cours filtre simplement les personnes qui n’allaient jamais abandonner. Les deux sont probablement vraies dans une certaine mesure, et ces données ne permettent pas de les distinguer.

Ce que le schéma change, c’est là où l’effort porte ses fruits. Un programme qui fait suivre un cours à 100 apprenants commence son deuxième cours avec un taux de base bien meilleur qu’un programme qui ne leur a jamais fait terminer le premier. Concentrer l’attention sur le premier cours d’une séquence semble être une meilleure utilisation du temps de conception que de la répartir uniformément sur les six.

La plupart des apprenants qui échouent à une évaluation reviennent et réussissent

Parmi 783 646 combinaisons apprenant-cours sur la plateforme Easygenerator où un apprenant a échoué au moins une tentative, 70,10 % ont fini par réussir. 23,00 % supplémentaires ont échoué et ne sont jamais revenus. La plupart des apprenants qui ont obtenu une note éliminatoire ont essayé à nouveau.

Lisez ceci à côté de la section 2 et les deux conclusions se complètent. La plupart des apprenants qui ne terminent pas un cours avec des questions ont atteint la fin du contenu, et la plupart des apprenants qui échouent à une évaluation reviennent pour la repasser. Une note insuffisante agit comme une pause dans le processus plutôt que comme une sortie de celui-ci.

Les 23,0 % qui ne reviennent jamais constituent le groupe pour lequel il vaut la peine de concevoir. Ces données ne permettent pas de dire pourquoi ils se sont arrêtés, et les raisons plausibles vont dans des directions différentes. Certains cours s’inscrivent dans des programmes de conformité où une reprise nécessite qu’un responsable la réinitialise. Certains apprenants n’apprennent jamais qu’une seconde tentative est possible. Certains abandonnent tout simplement.

La démarche utile pour une équipe L&D est de vérifier laquelle de ces situations s’applique à sa propre configuration, car la solution diffère complètement. Une reprise qui nécessite une approbation administrative est un problème de processus. Une reprise dont personne n’est informé est un problème de communication.

Les cours collaboratifs prennent plus de temps à construire et atteignent plus de personnes.

Les cours avec un seul auteur sur la plateforme Easygenerator ont atteint la première publication en environ 3 heures. Les cours avec deux auteurs ont pris 7,1 jours, et les cours avec trois auteurs ou plus ont pris 12,8 jours. Ces mêmes cours collaboratifs ont touché environ 3,4 fois plus d’apprenants.

La différence de temps est suffisamment importante pour qu’elle nécessite une explication plutôt qu’une justification. Un auteur seul publie en un après-midi, car il n’a à attendre personne. Chaque co-auteur ajoute un cycle de révision, un calendrier et une série de commentaires.

Ce que suggèrent les données, c’est que les équipes n’ajoutent pas de co-auteurs au hasard. Ils les ajoutent aux cours les plus importants, et les chiffres de portée le montrent. Un cours que 635 personnes suivront justifie un cycle de révision d’une manière qu’un cours pour une équipe de 12 personnes ne justifie pas.

Les chiffres de complétion présentent une anomalie qui va à l’encontre de la tendance. Les cours avec trois auteurs ou plus ont obtenu le taux de complétion moyen par cours le plus bas, à 72,90 %, et le taux de complétion global le plus élevé, à 86,90 %. La complétion globale est pondérée par le nombre d’apprenants, de sorte que les cours collaboratifs attirant le plus de trafic affichent d’excellents taux de complétion. La moyenne est tirée vers le bas par des cours collaboratifs plus petits qui touchent peu de personnes.

Pour une équipe L&D, l’interprétation consiste à adapter le processus aux enjeux. Un cours pour une petite équipe peut être publié en un après-midi avec un seul auteur. Un cours qui touchera plusieurs centaines de personnes justifie les deux semaines, et les données fournissent un chiffre réaliste sur lequel planifier plutôt qu’un chiffre optimiste.

Les cours créés avec EasyAI atteignent la première publication environ 30 % plus rapidement

Le cours type créé avec EasyAI sur la plateforme Easygenerator a atteint la première publication en environ 16 heures, contre environ 23 heures pour les cours créés sans celui-ci. Les auteurs qui ont utilisé EasyAI ont également publié deux fois plus de cours au cours d’un trimestre actif, soit une médiane de 2 contre 1.

Les moyennes sont bien supérieures aux médianes dans les deux groupes, et la raison est importante. Un petit nombre de cours restent à l’état de brouillon pendant des mois avant que quiconque ne les publie, et ces cours tirent la moyenne vers le haut. La médiane décrit ce qu’un cours typique fait, c’est pourquoi elle constitue le point principal ici.

Notez également que les deux moyennes sont proches l’une de l’autre, 15,4 jours contre 16,8. L’avantage en termes de vitesse apparaît clairement dans le cas typique et beaucoup moins clairement une fois que les brouillons abandonnés depuis longtemps entrent dans le calcul.