Alexandre Diard Face à l’intelligence artificielle, nous sommes parfois étonnés, parfois enthousiastes, parfois craintifs, ce qui témoigne de l’impact croissant de cette technologie sur notre environnement. Il est évident que celle-ci prend de plus en plus d’ampleur et touche de nombreux secteurs d’activité et métiers, les RH y compris.
Dans ce contexte, les entreprises explorent les possibilités offertes par l’IA générative pour optimiser les processus RH, afin d’améliorer l’efficacité, la performance et les conditions de travail des collaborateurs. Si les perspectives sont prometteuses, l’IA soulève également des questions et des limites à considérer.
Vous aimerez sûrement ce contenu
Guide pratique pour digitaliser vos RH
Nos articles sur le même sujet :
Comment l’intelligence artificielle impacte-t-elle les enjeux RH ?
Comprendre l’IA générative
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative (GenAI en anglais) est un type d’intelligence artificielle. Elle est alimentée par les données massives et utilise des algorithmes d’apprentissage automatique (machine-learning) pour prédire et optimiser des tâches humaines. Elle s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels et des architectures complexes pour automatiser des processus, analyser de vastes ensembles de données et effectuer des prédictions précises.
L’IA générative est utilisée dans divers domaines comme le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Elle est capable de créer divers contenus tels que du texte, des images, de la musique, de l’audio ou encore des vidéos. Les modèles de langage les plus connus sont GPT (d’OpenAI) et Bard (de Google).
Les avancées récentes dans ce domaine
La notion d’IA générative n’est pas récente, elle remonte aux années 1950. Des concepts tels que l’approche de Turing (reposant sur l’apprentissage artificiel pour tenter de reproduire l’intelligence humaine) et le datamining (qui extrait des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données) émergent aussi à ce moment-là. Cependant, tous ces concepts ne seront diffusés auprès du grand public que bien plus tard. Les premières vraies formes d’IA générative vont apparaître dans les années 2000, notamment dans le secteur musical, puis dans le domaine de la génération de texte et d’image.
C’est l’abondance de données – le Big Data – qui a catalysé les progrès dans l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux, en alimentant les systèmes avec des ensembles massifs de données. Ces données, stockées et traitées dans le cloud, offrent une puissance de calcul quasiment illimitée pour les algorithmes d’apprentissage.
De nos jours, nous disposons, dans notre quotidien, de nombreux exemples d’IA générative. Les GPS, les recommandations de contenus sur les plateformes de streaming et les traducteurs automatiques en ligne en sont des illustrations parfaites.
Comment l’IA générative peut-elle transformer les RH ?
L’IA générative a le pouvoir de révolutionner les RH en automatisant les tâches et en optimisant les processus. Décortiquons les mécanismes qui redéfinissent les pratiques traditionnelles de recrutement, de gestion administrative et de développement professionnel propres aux services RH.
Une expérience employé plus personnalisée
L’IA générative permet de créer des contenus personnalisés adaptés aux besoins spécifiques de chaque employé. Elle peut aussi analyser les interactions passées et actuelles des salariés avec les systèmes RH pour personnaliser les interactions futures, comme des suggestions de formation.
Les assistants virtuels alimentés par l’IA générative offrent une assistance personnalisée aux employés pour diverses tâches administratives, allant de la gestion des congés à la planification de carrière. Ces assistants peuvent comprendre et répondre aux questions des employés de manière naturelle, améliorant ainsi leur expérience utilisateur.
L’IA générative est capable d’utiliser le traitement du langage naturel et l’analyse des sentiments pour évaluer les réponses émotionnelles des employés à divers événements ou politiques de l’entreprise. Les DRH peuvent ensuite se servir de ces analyses pour détecter les problèmes potentiels et ajuster les stratégies pour mieux répondre aux besoins émotionnels des employés, ce qui contribue à une meilleure expérience globale au travail.
Des processus facilités
Le recrutement
L’IA générative révolutionne également le recrutement en automatisant les tâches chronophages comme la sélection de candidats, la rédaction d’annonces et l’évaluation des compétences. Grâce à une analyse sémantique, elle facilite le sourcing et identifie rapidement les profils pertinents, et ce, même dans les secteurs en tension.
En s’appuyant sur l’IA pour le recrutement, les recruteurs peuvent personnaliser les offres d’emploi pour renforcer la marque employeur et prédire la réussite des candidats grâce à des modèles d’apprentissage automatique. Ces avancées améliorent l’efficacité des processus de recrutement et permettent une intégration harmonieuse des nouveaux talents dans les équipes.
La paie et la gestion du personnel
L’automatisation des tâches répétitives s’applique aussi aux activités dites transactionnelles telles que l’administration du personnel ou la gestion des contrats de travail. Elle offre aux équipes la possibilité de se libérer du temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Intégrée au moteur de paie, l’IA sert de levier pour accélérer les contrôles de conformité et détecter d’éventuelles anomalies. Dans le domaine des « compensation & benefits », l’IA peut identifier les écarts de salaires au sein de la même fonction, facilitant ainsi l’analyse des politiques de rémunération et des avantages sociaux en entreprise.
Une meilleure gestion des compétences
L’IA générative a le potentiel de transformer la gestion des compétences en évaluant les collaborateurs et en dressant une cartographie de leurs compétences grâce à des algorithmes d’analyse des données. Elle favorise ainsi une gestion proactive des carrières, ce qui permet ensuite aux employés de bénéficier d’une évolution professionnelle concrète.
En utilisant des techniques d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive, elle identifie les besoins en formation des collaborateurs et crée des programmes de formation individualisés. Ces programmes, basés sur les données des apprenants, favorisent l’acquisition de compétences spécifiques via des modules au contenu personnalisé. Cette approche individualisée permet d’optimiser l’utilisation des budgets de formation et de préserver l’employabilité des collaborateurs.
Parallèlement, l’IA simplifie la gestion des compétences en proposant une évaluation automatisée du potentiel d’évolution des collaborateurs et en facilitant la mobilité interne. Grâce à des outils intelligents, les DRH ont plus de chances de proposer un accompagnement personnalisé aux salariés, notamment des parcours de formation, du coaching ou des bilans de compétences. En agissant ainsi sur le développement des compétences, l’IA contribue à améliorer la performance individuelle et collective au sein de l’entreprise.
Défis et considérations éthiques
Les défis de l’intégration de la GenIA dans les RH
Intégrer l’IA générative dans les RH pose un certain nombre de défis, notamment en raison de la complexité croissante des processus de recrutement et de sélection. Les algorithmes prédictifs et autonomes doivent être capables de segmenter les candidats de manière efficace pour optimiser les décisions de recrutement.
Parallèlement, la gestion des talents et la rétention des employés nécessitent une approche personnalisée. On attend des outils pour développer l’IA qu’ils arrivent à prédire les besoins d‘évolution professionnelle de chaque individu, en analysant les données machine pour fournir des recommandations adaptées.
L’externalisation de certains processus est parfois la meilleure solution. Il s’agit alors d’utiliser des logiciels intelligents et des réseaux d’apprentissage pour exploiter les données en temps réel et détecter d’éventuelles anomalies. Cela permet aux RH de se concentrer sur des tâches plus valorisantes, telles que la création d’algorithmes personnalisés pour prédire le comportement des employés et développer des stratégies de rétention plus efficaces dans un écosystème de plus en plus axé sur la data et le marketing digital.
Sans compter qu’il est essentiel de trouver un équilibre entre l’automatisation des processus RH et le maintien d’une interaction humaine significative. Les algorithmes prédictifs peuvent aider à piloter les décisions en matière de ressources humaines, mais une analyse en temps réel des données est nécessaire pour garantir une prise de décision éclairée et une gestion éthique des talents.
Pour conclure, l’intégration de l’IA générative dans les RH n’est pas sans défis. Aussi, l’un des principaux obstacles réside dans la nécessité de connaître la fiabilité d’un site internet utilisé pour la collecte et l’analyse des données. En effet, la qualité des décisions prises par les algorithmes dépend directement de la fiabilité des sources d’information. Il est crucial de vérifier la crédibilité des plateformes et des données qu’elles fournissent pour éviter les biais et les erreurs potentiellement coûteuses, notamment via des sites spécialisé attestant de la fiabilité.
L’éthique RH à l’épreuve
Dans un contexte où l’intelligence artificielle joue un rôle croissant dans les processus RH, la question de l’éthique devient cruciale. Les développeurs doivent garantir la transparence et la responsabilité dans la conception et l’application des systèmes IA, afin de prévenir les biais et les discriminations.
De plus, la réglementation a évolué pour encadrer ces technologies et protéger les droits individuels, en assurant une équité d’accès et une protection des données personnelles, notamment via le RGPD. La cybersécurité est un enjeu majeur pour prévenir les atteintes à la vie privée.
Il est essentiel d’éviter les abus potentiels de l’IA, tout en exploitant son potentiel pour améliorer les processus RH. Les entreprises doivent opérer dans des environnements éthiques, en tenant compte des implications sociales et sociétales de leurs décisions. Une approche proactive est donc nécessaire pour anticiper les défis éthiques et garantir que l’IA soit utilisée de manière responsable et équitable, dans le respect des droits fondamentaux des individus.
Enfin, la fiabilité du système repose sur la qualité des données utilisées. Elles doivent être anonymes et variées afin d’éviter les biais cognitifs et les résultats tronqués.
Conclusion
L’IA générative offre un avantage compétitif déterminant dans un environnement concurrentiel en constante évolution, notamment en matière d’acquisition de talents et d’expérience employé. Elle permet aux équipes RH de réaliser des analyses prédictives, d’être plus efficaces et d’innover. Malgré ses défis, elle promet d’améliorer de manière significative les processus RH.
Cependant, son utilisation nécessite une prudence accrue pour éviter les risques potentiels. Une intégration éthique et responsable de ces technologies est indispensable. L’avenir de l’IA générative dans les RH s’annonce radieux, ouvrant de nouvelles perspectives pour le bien-être au travail et au-delà.
