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  • Photo du rédacteurThierry Bardy

L'intelligence artificielle générative, nouvelle alliée des DRH ?


Muriel Jasor

L'IA peut aider les directions des ressources humaines à identifier les risques de départ, à relever les défis liés à la rétention des talents et à élaborer des plans d'évolution de carrière.

En pleine crise du recrutement et de la rétention des talents, les entreprises n'ont toujours pas trouvé leur martingale en matière de ressources humaines. Bonne nouvelle ? L'intelligence artificielle (IA) générative pourrait voler au secours des directeurs des ressources humaines (DRH).

Ces trois dernières années, les entreprises se sont échinées à combiner pour leurs employés un collectif performant et fort avec une « expérience » de bien-être personnalisée - avec plus d'autonomie et de responsabilisation, qu'ils travaillent à distance, en mode hybride ou sur site. Elles édifient aussi quantité de « places de marché » vouées au développement des talents et à leur mobilité. Des « marketplaces » sous la forme de catalogues interactifs de formation, d'offres d'emploi, etc. qui ne sont guère couronnées de succès, tant s'en faut.

Bien sûr, il ne faut pas faire aveuglément confiance à l'intelligence artificielle, dont les algorithmes peuvent comporter nombre de biais. Mais en jouant, avec discernement, de sa complémentarité avec les RH, « son impact peut se révéler effectif et positif en termes de recrutements, d' onboarding (intégration) des nouvelles recrues , de cartographie des emplois à remplacer et d'évolution et création de business models », souligne John Hazan, associé responsable de la solution Talents pour l'Europe chez Bain & Company.Le réseau LinkedIn vient, du reste, de proposer aux professionnels des RH un tout nouvel outil de recrutement « assisté par l'IA ».

Travail d'acculturation

Selon le Forum économique mondial, 23 % des emplois vont devoir se transformer d'ici à 2027. Parallèlement, l'IA pourrait aider à mieux se concentrer sur… l'humain. Pour, par exemple, affiner l'analyse d'une ambiance de travail et d'un degré d'engagement des salariés, bien au-delà d'un simple nuage de mots. « A partir d'une matière textuelle et verbale, il devient alors possible de cibler divers segments homogènes de réponses : des points saillants, des éléments détracteurs, etc. », décode John Hazan. « De quoi améliorer l'expérience collaborateur et permettre aux responsables RH de se focaliser, selon le modèle Ulrich, sur des tâches à valeur ajoutée en devenant de véritables business partners - enfin, depuis dix ans que l'on en parle ! - en support des managers. »

Management des talents, analyses prédictives des mouvements de personnel, évaluation des politiques RH et de rémunération d'une entreprise en France comme à l'étranger mais aussi recherche d'informations au sein de politiques empilées… « Avec les IA génératives, l'innovation se fait non plus en amont mais en aval. Elles créent des modèles universels sur lesquels tous les cas d'usages sont à inventer », poursuit John Hazan. « L'IA peut aussi identifie des collaborateurs et les connecter à des projets, des parcours d'apprentissage ou des programmes de mentorat ciblés en accord avec leurs envies, ou après l'identification de lacunes à combler », explique-t-on chez CornerStone, spécialiste des solutions d'expérience talents.

Les directions des ressources humaines vont vite devoir transformer leurs pratiques pour être en mesure d'accompagner les managers et leurs équipes vers une acculturation de l'IA. Pour cela, « il leur faut développer une culture data et avancer des éléments quantitatifs - pas forcément tous financiers - pour mesurer l'impact de leur action et être crédibles vis-à-vis du business autour de la table du comex », insiste John Hazan.

Comment ensuite évaluer et gérer les risques éthiques associés à l'IA générative ? Avec des directives claires qui disent quoi utiliser et avec quel degré de confidentialité et de protection des données. Un cadre de gouvernance solide s'impose pour désigner qui est responsable du résultat du modèle d'IA générative, ainsi que de l'audit des algorithmes utilisés et des données d'entraînement.

Il y a urgence. Et John Hazan de rappeler : « ChatGPT a atteint 100 millions d'utilisateurs en deux mois, TikTok en neuf mois, Instagram en trente mois alors que le magnétoscope a mis cinq ans pour entrer chez les ménages. »

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