12 cas d’utilisation de l’IA en RH sur lesquels les entreprises devraient s’attarder

Qu’est-ce que l’IA ?

L’IA est une famille de technologies et de méthodes mathématiques (des algorithmes) ayant pour but de permettre à des machines de simuler, ou s’inspirer, des processus cognitifs des êtres humains pour réaliser des tâches. C’est un système logiciel qui exécute des tâches normalement effectuées par une personne, mais beaucoup plus rapidement qu’un humain. Par exemple, une recherche sur le web utilise l’IA pour examiner des milliards d’articles, de sites web et d’autres sources de données afin d’identifier les meilleures réponses à une question en moins d’une seconde.

Avec l’apprentissage automatique, l’IA apprend à partir de ses tâches précédentes. Un développeur de ce type de système commence par former son IA avec un ensemble de connaissances de base, puis au fur et à mesure que de nouvelles données sont ajoutées, il permet à l’IA d’élargir ses connaissances, voire de corriger des connaissances antérieures erronées ou mal dégrossies. Le retour d’information des utilisateurs peut également influer sur les réponses futures de l’IA. Par exemple, si un utilisateur indique que les informations fournies par un chatbot n’étaient pas utiles, le système d’IA enregistre la réponse et peut proposer une réponse différente la prochaine fois.

12 cas d’utilisation de l’IA dans les RH

Voici quelques cas d’utilisation de l’IA dans le domaine des ressources humaines, ainsi que certains inconvénients liés à l’utilisation de cette technologie dans des contextes bien spécifiques.

1. Chatbots

Les chatbots peuvent aider les employés ou les candidats à un poste en répondant aux questions qu’ils se posent dans un contexte donné. Les développements récents ont considérablement amélioré la capacité des chatbots à fournir des réponses pertinentes, et un temps de formation plus long pour les chatbots se traduira par une meilleure expérience pour les utilisateurs. Utilisateurs qui pourront de plus en plus affiner leur compréhension de profils de poste, actions attendues, plan de carrière… propres à la stratégie RH de telle ou telle entreprise.

Revers de la médaille : une mauvaise expérience de la relation humain/chatbots peut conduire à une vision négative de l’employé ou du candidat vis-à-vis de l’entreprise. Le chatbot doit être d’un niveau de pertinence qui renvoie directement une image donnée de l’entreprise et ne générer ni déception ni frustration. Dans ce contexte l’entraînement est clé.

2. Intégration

L’IA peut aider à personnaliser le contenu informationnel destiné aux nouveaux employés. Certains contenus peuvent dépendre du lieu de travail ou du service de l’employé, et l’IA peut aider à déterminer quel contenu envoyer à un nouvel embauché, en fonction de profils prédéfinis.

Les utilisateurs doivent également former correctement l’IA à cette tâche. Elle doit avoir une compréhension suffisamment fine de l’entreprise pour adresser les bons messages et permettre une intégration plus rapide.

3. Formation

De nombreux systèmes de gestion des formations internes s’appuient d’ores et déjà sur l’IA pour recommander ou assigner automatiquement des modules de formation aux employés en fonction de certains critères comme le rôle, la fonction, le rang hiérarchique… Surtout, les centres d’intérêt dans un contexte de projets peuvent être un point d’entrée intéressant, notamment dans les grands comptes où les contenus pédagogiques sont foison. Il s’agit de demander à l’IA des recommandations sur la base de projets existants et correspondants ou alors dans le cas de mise à jour de contenus… Le système peut également recommander des cours similaires à ceux suivis par l’employé ou ses pairs dans la même fonction.

Reste que l’attribution automatique de cours peut conduire à une longue liste que l’employé doit trier et surtout prioriser, entraînant un effet négatif sur l’expérience de l’employé. L’IA est un intervenant automatique et extrêmement puissant en matière de recommandation, qui peut devenir un fort agent de perturbation, entraînant dès lors des effets nuisibles à la productivité des employés.

4. Parcours de carrière

L’IA peut générer une ébauche de parcours de carrière au sein de l’entreprise à partir d’une liste d’employés actuels et anciens, de demandes d’emploi ouvertes, de CV d’employés et d’informations provenant d’autres organisations. Cette capacité pourrait aider les RH et les autres dirigeants de l’entreprise à planifier les changements ou les parcours. Un module qui valorise tout particulièrement les outils de gestion des talents.

Les RH doivent régulièrement mettre à jour les parcours de carrière en fonction de l’évolution des besoins de l’entreprise afin de s’assurer qu’ils ne contiennent pas d’informations obsolètes. Là encore, la performance de l’IA dépendra de la qualité des données d’apprentissage et de leur mise à jour régulière.

5. Foire aux questions (FAQ)

L’IA peut utiliser les questions passées des employés et ses propres réponses pour générer une liste de FAQ pour les employés, en priorisant en fonction des intérêts du moment ou bien des profils. Un document FAQ peut être utile pour les nouveaux embauchés ou les employés en formation sur un nouveau système.

Les RH doivent à tout moment contrôler l’alignement des propositions et des contenus avec les politiques évolutives de l’entreprise, afin d’être sûres que l’information distribuée est valide ou bien que tel ou tel profil se voit bien signifier les réponses qui lui sont utiles.

6. Création de contenu RH

La communication est l’une des clés de voûte de l’animation RH dans un contexte de fidélisation des profils ou d’orientation stratégique des carrières. Des solutions telles que ChatGPT sont en mesure de composer un texte qui peut servir de point de départ à une politique RH ou à d’autres textes RH. L’IA peut également fournir des suggestions utiles pour la création de contenu. Par exemple, si le personnel des RH recrute des employés pour un nouveau site d’entreprise, le système d’IA peut partager des informations susceptibles d’être pertinentes pour l’utilisateur, comme le salaire minimum moyen sur un territoire ou des statistiques sur l’employabilité de la population active.

7. Données connexes sur les candidats

Dans le recrutement, les soft skills (ou compétences personnelles, au-delà des compétences professionnelles plus techniques) sont de plus en plus recherchées, notamment dans un contexte de travail collaboratif. Certaines plateformes de recrutement sont dotées de capacités d’IA permettant d’extraire des informations sur les candidats à partir de médias sociaux et de sites web accessibles au public, afin d’établir un profil complet. Cette capacité peut faire gagner du temps aux recruteurs et ajouter beaucoup d’informations au profil d’un candidat.

8. Évaluation et identification des candidats

La plupart des plateformes de recrutement utilisent l’IA pour classer automatiquement les candidats en fonction des mots-clés contenus dans leur CV, afin de faire correspondre automatiquement les candidats existants aux nouvelles offres d’emploi. Ces fonctionnalités peuvent faire gagner du temps aux recruteurs. Mais le fait de juger les profils uniquement sur la base de mots-clés peut avoir pour conséquence que des candidats prometteurs se classent moins bien qu’ils ne le devraient, s’ils n’ont pas ajouté les bons mots-clés à leur CV. Les recruteurs doivent également toujours prendre en compte le problème potentiel de la partialité de l’IA dans l’embauche. Aux États-Unis, l’Equal Employment Opportunity Commission travaille avec les entreprises et les fournisseurs de logiciels RH pour partager des informations sur le sujet.

9. Communication sur le recrutement

Certaines plateformes de recrutement intègrent des fonctions d’IA générative qui aident les utilisateurs à créer divers types de communication écrite. Par exemple, une plateforme peut créer une description de poste, un type de contrat de travail ou même rédiger des mails pour les candidats.

Si ces communications générées par l’IA peuvent constituer un bon point de départ, les recruteurs doivent toujours examiner le texte, en particulier s’il s’agit de communications et de documents juridiquement contraignants.

10. Examen des performances

De nombreux systèmes de gestion des performances intègrent désormais des fonctionnalités d’IA, notamment des suggestions pour améliorer les textes descriptifs, des exemples d’objectifs particulièrement simples et pertinents à évaluer et de l’accompagnement dans le process d’évaluation à destination des managers.

Comme pour les communications relatives au recrutement, les responsables doivent toujours examiner les communications générées par l’IA, surtout dans un contexte important en matière légale ou salariale.

11. Entretiens de présélection

Certaines plateformes de recrutement permettent à l’IA de réaliser un entretien avec un candidat. Le recruteur ajoute les questions de l’entretien au système, puis l’IA note l’entretien en fonction des réponses du candidat et fournit au recruteur la vidéo et le texte de l’entretien.

Bien que ce type d’entretien permette de gagner du temps, les candidats peuvent ne pas apprécier l’approche de l’entretien et le fait qu’ils ne peuvent pas interagir directement. Cette approche demande d’être très bien présentée comme une vision innovante de l’entreprise et non comme un système de mise à distance.

12. Publication de rapports

L’IA peut exploiter les données, rechercher des modèles et fournir des informations. Cette capacité peut s’avérer particulièrement précieuse pour les grandes entreprises disposant d’une grande quantité de données sur les salariés.

Toutefois, le personnel des RH doit toujours examiner les conclusions de l’IA, pour s’assurer qu’elles sont correctes et qu’elles reposent sur une base solide. Il s’agit également d’aligner les pratiques sur le cadre légal de l’exploitation des données personnelles, y compris dans un contexte professionnel.