Fermez les yeux et rêvez en grand ! Que peut apporter l'AI aux RH

January 20, 2021 Cyril Le Mat

L'intelligence artificielle (IA) appliquée aux RH reste un mystère pour beaucoup d'entre nous. Là où l'enjeu de la technologie est clair dans certains domaines tels que les véhicules autonomes, dans les RH nous sommes confrontés à des capacités technologiques abstraites et des organisations en constante évolution dont les enjeux sont à chaque fois singuliers. Essayons de décrypter les difficultés et promesses de l'IA dans les RH.

L'IA dans les RH est délicate et ne peut pas être trop scientifique 

En tant que Data Scientist, je trouve que les RH sont l'un des domaines les plus difficiles pour l’IA. L'une des principales raisons est que les données des RH sont principalement composées de "langage naturel", qui est sujet à interprétation. Une tâche difficile pour les ordinateurs en raison de problèmes de traduction, de synonymes et d'homonymes. 

En outre, les données sur les ressources humaines sont subjectives : les personnes se décrivent elles-mêmes et les membres de leur équipe différemment en fonction de leur propre agenda et cadre de pensée. La langue utilisée diffère d'une personne à l'autre, d'un manager à l'autre. En comparaison, les données dans le domaine juridique sont également un langage naturel, mais elles sont supposées être claires et objectives.

Autre point, les concepts des RH sont eux-mêmes assez flous. Me qualifier de "data scientist" revient à utiliser une étiquette qui est loin de donner une vision claire de la réalité de mon travail. Utiliser des compétences pour comprendre le rôle d'une personne est un moyen beaucoup plus clair d'obtenir des données précises, mais même les compétences doivent être interprétées avec précaution. Par exemple, deux personnes ayant des compétences en "gestion interculturelle" pourraient avoir des points de vue opposés sur ce que cela signifie et sur les actions qui en résultent.

En outre, il est difficile d'appliquer la science aux comportements humains. L'esprit humain est infiniment plus complexe que toute stratégie d'optimisation des itinéraires de transport ou de tarification hôtelière. Nous n'aurons jamais assez de données pour vraiment comprendre les humains. 

Soyons clairs, l'IA RH ne peut pas être trop scientifique. Un dicton courant dans la communauté de l'IA est que l'IA est généralement battue par un expert humain. C'est particulièrement vrai dans le domaine des RH, l'automatisation de processus RH entiers est irréaliste.  

Cependant, elle peut conduire à des fonctionnalités révolutionnaires dans les SIRH

D'après mon expérience, l'A dans les RH n'est pas destinée à prendre des décisions pour les équipes RH, car elle est trop complexe. Néanmoins, l'IA peut apporter une compréhension de certains concepts RH (compétences, emplois, CV, profils, carrières, départements, apprentissage et développement...) et de leurs relations (compétences sur un CV et niveau de maîtrise, compétences par rôles, liens entre apprentissage et parcours de carrière, carrières dans certains départements).  

Cette analyse permettra au logiciel d'avoir un niveau de compréhension automatique sur chaque point de données disponible dans l'ensemble de l'entreprise et :

D’améliorer la recherche/la navigation pour afficher un contenu approprié ;

D’ajouter une recommandation pour les différents cas d'utilisation des RH pour mieux représenter les données malgré leur complexité.

L'opportunité est différente pour chaque utilisateur, alors examinons les détails et découvrons comment elle pourrait avoir un impact sur les collaborateurs, les RH et les candidats :

Collaborateurs :

L'IA peut aider les utilisateurs à trouver les bons objets : emplois, mentor, apprentissage, conseils de carrière, parcours de développement.... Elle peut également permettre aux collaborateurs de s'exprimer dans leur propre langue - par exemple, de ne pas choisir des compétences dans des listes imbriquées fermées. Grâce à cela, ils mettront naturellement et régulièrement leurs données à jour et celles-ci ouvriront de nouveaux cas d'utilisation, comme par exemple une équipe transversale composée en fonction des compétences.  

Les équipes RH :

Au-delà d'avoir des collaborateurs plus autonomes, l'IA permet d’optimiser certains processus en accélérant l'accès aux bonnes données. Par exemple pour trouver qui peut faire x dans la BU y ou encore qui sont les meilleurs candidats pour z ? Elle peut également contribuer à réduire le besoin d'administration car il y a moins de cadre personnalisé à maintenir.  

L'IA peut améliorer l'analyse et ouvrir la porte à la "vraie" planification stratégique de la main-d'œuvre. Quelle est la situation actuelle de l'entreprise, quels sont nos besoins, quelles formations sont utiles ou non, quelles mesures doit-on prendre pour réduire notre déficit de compétences ? Elle ouvre également la porte à l'analyse avancée afin de répondre aux questions stratégiques de l'entreprise grâce aux données (transformation, nouvelle acquisition, réduction des effectifs, etc.) 

Les candidats :

Grâce à l'IA, les candidats donneront plus d'informations à l'entreprise en moins de temps, par exemple sur ce qu'ils peuvent et veulent faire. Mais c'est également vrai dans l'autre sens : les candidats sauront ce quelles compétences leur manquent pour obtenir l'emploi qu'ils souhaitent. D'autres opportunités peuvent également se présenter : par exemple, avec votre profil, vous feriez partie des 10 % des meilleurs candidats pour notre emploi x, seriez-vous intéressé ? Nous pourrions également imaginer donner à un candidat plus de visibilité sur une future carrière dans une entreprise, en se basant sur des exemples de profils similaires dans le passé et pourquoi l’encourager à échanger avec eux ? 

Ce ne sont là que quelques-uns des exemples sur lesquels j'ai eu la chance de travailler. La plupart des possibilités futures de l'IA restent à définir. Dans l'ensemble, le défi des RH dans le domaine de l'IA cache un potentiel étonnant. Contrairement aux secteurs traditionnels où de nombreuses approches scientifiques sont déjà présentes et tout à fait habituelles (par exemple, personne n'a attendu le courant de l'IA pour appliquer des méthodes statistiques à la tarification hôtelière). Les RH découvrent le potentiel de leurs données et les cas d'utilisation qui peuvent en être faits. Il s'agit d'un véritable bond en avant pour les professionnels du secteur, et nous pouvons nous attendre à ce que les SIRH soit profondément repensés dans un avenir proche. 

Vous voulez en savoir plus sur l'IA appliquée aux RH ? Lisez mon article sur la façon dont elle humanisera le lieu de travail.

A propos de l'auteur

Cyril Le Mat

Cyril Le Mat is a Data Science executive with over 10 years of experience building data teams and machine learning products for startups and tech companies. After graduating from the Ecole Centrale de Nantes with a master’s degree in mathematics and computer science, he worked as a Management Consultant and Data Analyst for various companies. He then joined several French startups as Head of Data Science : Cheerz (acquired by cewe) and HostnFly. In 2018, he joined Clustree, a HR Artificial Intelligence platform focused on skills framework and careers,where he built a technology that surpassed the state of the art of the market and was acquired by Cornerstone OnDemand. He is now an international expert in Artificial Intelligence applied to HR, developing machine learning products at Cornerstone OnDemand.

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