RH basées sur l’IA : libérer le potentiel avec l’adhésion des collaborateurs

L’intelligence artificielle est « à la mode ». Nous sommes soumis à des prédictions sur son impact futur – négatif et positif – sur tous les aspects de la vie. Les organisations utilisent le lavage de l’IA pour gonfler artificiellement le cours de leurs actions ou leur attractivité pour les investisseurs (« Inflation Artificielle », un autre type d’IA). Le monde est devenu un peu fou de l’IA.

Pour ces raisons, j’ai hésité à écrire sur l’IA ces derniers mois. Néanmoins, comme beaucoup d’entre vous, je réfléchis au futur monde de l’IA. Par exemple, je réfléchis à la manière dont PeopleWeek pourrait ou devrait intégrer les capacités de l’IA dans notre technologie, et à la manière dont les pratiques de gestion des personnes pourraient évoluer grâce à l’IA. D’un autre côté, je suis rapidement ramené sur terre lorsque je pense au nombre d’organisations de moyenne et grande taille qui ne fournissent même pas à leurs collaborateurs, managers et RH une technologie RH de base, sans parler de l’IA.

Dans cet article, j’examine l’application de l’IA dans les ressources humaines – par opposition au déploiement d’outils d’IA dans le rôle d’un employé – en termes de son impact potentiel sur la fonction RH et sur les collaborateurs. Je soutiens que même si l’IA peut offrir de nombreux avantages aux RH, les collaborateurs aborderont son adoption avec scepticisme, n’acceptant les outils d’IA dans les RH que s’ils améliorent leur expérience globale du travail globale.

Avantages pour la fonction RH

Le domaine des RH où l’IA (et le Machine Learning) a été le plus utilisé jusqu’à présent est le recrutement. Les partisans des outils de recrutement basés sur l’IA affirment qu’ils permettent une sélection plus précise et plus objective, ainsi qu’une expérience candidat plus rapide et plus engageante. Les critiques soulignent les risques potentiels en matière de confidentialité des données et expriment leurs inquiétudes quant à la possibilité qu’un système d’IA soit formé sur des données de recrutement antérieures, ce qui pourrait involontairement perpétuer des préjugés, conduisant à des résultats injustes et discriminatoires pour les candidats appartenant à des groupes démographiques spécifiques.

Il existe cependant de nombreuses autres utilisations potentielles de l’IA qui rendraient le travail des équipes RH plus efficace et plus agréable. Voici trois exemples plus ou moins complexes :

Faible complexité

Les descriptions de poste sont un outil fondamental pour de nombreuses activités RH, notamment le recrutement, la gestion des performances, la planification des effectifs, l’analyse comparative des rémunérations, la planification de carrière et la gestion des talents. Pourtant, d’après mon expérience, la plupart des employés n’ont pas de description de poste à jour car cela prend trop de temps aux RH et aux managers pour la faire correctement. Avec seulement quelques informations de base, un outil comme Chat GPT peut rédiger rapidement une description de poste qui peut correspondre à environ 70 % et peut ensuite être personnalisée et finalisée avec relativement peu d’effort.

Medium Complexity

L’analyse comparative des postes et des rémunérations nécessite de très grands ensembles de données. En particulier, la tâche consistant à faire correspondre des postes identiques dans les zones géographiques et les secteurs concernés est pénible. Dane le passé, je redoutais le processus annuel de préparation des données avec les prestataires d’enquêtes. Malheureusement, au moins deux fois plus de temps a été consacré à la préparation des données qu’à l’analyse des données des résultats pour prendre des décisions éclairées. L’IA pourrait sûrement alléger une grande partie de cette activité importante et libérer du temps aux RH pour l’analyse et les recommandations éclairées.

Haute complexité

L’IA pourrait être le moteur des RH prédictives. Aujourd’hui, les RH ont tendance à être réactives plutôt que prédictives. Par exemple, les RH interviennent parce qu’il y a un poste vacant, un problème de performance, un problème de comportement, une démission, etc. Avec le bon ensemble de données et les bons algorithmes, l’IA pourrait aider les organisations à identifier les modèles qui conduisent à la nécessité d’interventions RH réactives, et atténuez-les ainsi ou évitez-les complètement. Par exemple, imaginez si les RH avaient accès à des données indiquant qu’un certain collaborateur – et un collaborateur très apprécié en plus – est susceptible de souffrir d’épuisement professionnel à court terme. Cette « prédiction » pourrait être dérivée de l’analyse des données des employés parallèlement à un ensemble de données historiques complet englobant les individus – internes et externes à l’organisation – qui ont déjà souffert d’épuisement professionnel. Les facteurs pris en compte peuvent inclure l’âge, le sexe, la situation familiale, l’état civil, le niveau de revenu, le code postal, les évaluations de performance, les habitudes de vacances et l’absentéisme.

Avantages pour les collaborateurs

Les bénéfices de l’IA pour les RH bénéficieraient également indirectement aux collaborateurs. Néanmoins, je doute que l’un des exemples ci-dessus les intéresse particulièrement et les RH prédictives peuvent susciter des inquiétudes sur l’utilisation des données personnelles même si elles peuvent éviter au collaborateur talentueux de souffrir d’un burn-out.

Nous savons que certaines industries suppriment déjà des emplois en raison des gains de productivité générés par l’IA. Cela est très rarement le résultat du remplacement d’un travail entier par l’IA, mais plutôt du remplacement de certaines parties de nombreux emplois par l’IA, ce qui signifie que collectivement, moins d’humains sont nécessaires. Cette tendance est un facteur important dans les cours records des actions des géants technologiques des « Magnificent Seven » (les « Sept Magnifiques »): ils ont pu augmenter considérablement leurs revenus tout en réduisant leurs coûts grâce aux augmentations de productivité induites par l’IA et aux réductions d’effectifs qui en ont résulté.

Ainsi, le point de départ pour de nombreux collaborateurs est que l’IA constitue une menace pour leur sécurité d’emploi, leur capacité de gain et leurs données personnelles. Pour cette raison, les organisations auront tout un défi à faire valoir les vertus de l’utilisation de l’IA dans les RH. Utiliser l’IA pour automatiser les tâches administratives de gestion des personnes pourrait également aliéner les collaborateurs en rendant les RH moins humaines ou personnelles. Par exemple, alors que ChatGPT pourrait aider les managers à préparer la description de poste ou une lettre de référence d’un employé, un employé serait sûrement contrarié si le résultat généré par l’IA était une description de poste ou une lettre de référence paresseuse et générique qui ne reflétait pas fidèlement ses responsabilités et ses réalisations.

Les organisations doivent réfléchir aux utilisations de l’IA au sein des RH qui amélioreront la qualité de vie au travail des collaborateurs, plutôt que de mettre en œuvre des outils qui les rendront moins pertinents et moins sûrs de leur emploi. Voici quelques exemples de la manière dont l’IA au sein des RH pourrait profiter aux collaborateurs :

• Job Fit – L’utilisation précise et réfléchie de l’IA dans le recrutement peut aider les organisations et les demandeurs d’emploi (et les candidats internes) à trouver la bonne adéquation entre le rôle et l’organisation et la personne. Cela augmenterait la satisfaction au travail et, par conséquent, la productivité et la rétention.

• Améliorations des processus et des produits – L’IA peut être utilisée pour effectuer une analyse organisationnelle conçue pour identifier les tendances des plaintes et des problèmes des clients et des collaborateurs. Cela pourrait contribuer à améliorer les processus, la conception des produits et les systèmes, ce qui rendrait le travail plus agréable et plus gratifiant. Ce type d’analyse nécessiterait le traitement et le croisement d’un grand nombre de données, provenant par exemple d’e-mails, de systèmes de tickets, d’évaluations de performances, de sondages clients, etc.

• Gestion de l’information – Dans de nombreuses organisations de moyenne et grande taille, les collaborateurs passent trop de temps à essayer de trouver les informations dont ils ont besoin sur l’intranet de l’entreprise, SharePoint, le canal Slack, etc. L’utilisation d’un chatbot IA peut aider les collaborateurs à trouver des réponses aux questions beaucoup plus rapidement, par exemple des informations sur les politiques de l’entreprise, les procédures, le matériel de formation, etc.

• Bien-être – Des outils existent aujourd’hui pour aider à identifier de manière proactive le stress ou les tensions parmi les collaborateurs en analysant leur voix lors des réunions vidéo. Ce logiciel est intégré à l’application de réunion de l’entreprise et effectue les analyses à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique.

Conclusion

Il existe un grand potentiel pour l’utilisation de l’IA dans les RH, et cela va bien au-delà du recrutement. Elle offre la perspective de rendre les services RH plus efficaces, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cela soulève également la possibilité passionnante des RH prédictives, même si cela soulèvera des inquiétudes quant à l’utilisation des données personnelles. Malgré ce grand potentiel, que les RH doivent exploiter plutôt que résister, je vois deux défis majeurs. La première est que les organisations doivent être prêtes à investir davantage dans la technologie RH, qu’il s’agisse de l’IA ou des logiciels RH en général. Les services RH de la plupart des organisations ont encore du mal à obtenir une part équitable du budget informatique, même si les PDG déclarent que les collaborateurs sont leur plus grand atout (« bla, bla, bla »). Deuxièmement, les organisations – dirigées par les RH – devront démontrer aux collaborateurs que l’IA utilisée au sein des RH améliorera leur qualité de vie : toutes les IA sur le lieu de travail ne menacent pas la sécurité de l’emploi, la capacité de gain et la confidentialité des données.