IA & RH, une promesse fragilisée par des données et une confiance faibles

L’intelligence artificielle n’a été adoptée que récemment par les ressources humaines, après son intégration dans d’autres domaines. Portées par des start-up, les innovations virtuelles se multiplient, mais la technologie se heurte à des limites sérieuses dans le champ RH. Où en est-on concrètement ?

Une enquête menée auprès de responsables RH et de chefs de projets de digitalisation dans de grandes entreprises met en lumière trois écueils : la qualité des données utilisées, le risque de dérive gadget, et la question de la gouvernance algorithmique. Mais rappelons d’abord ce que recouvre réellement le terme d’IA.

Le terme « intelligence artificielle » est polysémique, tout comme l’IA elle-même est polymorphe. Derrière son vocabulaire – algorithmes, IA conversationnelle ou décisionnelle, machine learning, deep learning, traitement du langage naturel, chatbots, voicebots et analyse sémantique – se cache une large gamme de techniques, dont les applications concrètes se multiplient.
Il convient également de distinguer l’intelligence artificielle faible (intelligence non sensible) et l’intelligence artificielle forte (une machine dotée de conscience, de sensibilité et d’intellect), également appelée « intelligence artificielle générale » (une machine capable d’appliquer l’intelligence à tout problème, et non à un problème spécifique).

Pour les responsables RH, l’IA permet de gagner du temps, d’améliorer la productivité et d’offrir une « expérience collaborateur enrichie ». Pour les start-up (600 d’entre elles innovent dans les RH et les technologies digitales, dont une centaine en RH et IA), la fonction RH constitue « un marché porteur ».

Soutien administratif et juridique : un gain de temps

L’IA libère les RH de tâches répétitives et chronophages, permettant aux équipes et managers de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

De nombreux services d’assistance administrative et juridique utilisent désormais des assistants virtuels et chatbots pour répondre instantanément aux questions des salariés, où qu’ils soient et en temps réel : « Où en est ma demande de formation ? », « Combien de jours de congés me reste-t-il ? ». L’IA redirige vers la documentation légale adéquate ou vers l’expert concerné. EDF a choisi de créer un chatbot juridique pour améliorer sa gestion auprès des utilisateurs. Ce chatbot gère les aspects réglementaires des ressources humaines : absences du personnel, congés, paie et politique salariale. « Nous avions l’idée de concevoir un chatbot juridique pour ne plus avoir à répondre aux mêmes questions juridiques récurrentes, permettant aux juristes de se recentrer sur des dossiers à plus forte valeur ajoutée. Au départ, le chatbot contenait 200 notions juridiques, puis 800... 75% des utilisateurs en sont satisfaits. » (Chef de projet)

L’IA n’est pas seulement utilisée pour gérer les absences, les congés, les notes de frais ou la formation, mais aussi pour les aspects administratifs et juridiques de la paie et de la politique salariale. Pour la paie, les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour émettre et vérifier l’exactitude et la cohérence de toutes les déclarations. Par ailleurs, l’IA propose des forfaits de prestations sociales personnalisées en fonction des profils des employés.

Recruter : aider au choix des candidats

Le recrutement est un autre domaine où l’IA s’avère utile : elle peut simplifier la recherche de candidats, trier et gérer les candidatures, et identifier les profils répondant aux critères de sélection pour un poste donné. 

Les chatbots peuvent ensuite échanger avec les candidats via des questions préenregistrées, recueillant des informations sur leurs compétences, leur formation et leurs expériences passées. « Ces bots remplacent les premiers échanges entre le responsable RH ou les collaborateurs et les candidats. Ils libèrent du temps pour se concentrer plus efficacement sur des sujets à plus forte valeur ajoutée » (chef de projet).

Les algorithmes analysent sémantiquement le contenu des offres d’emploi, ciblant les CV des candidats correspondant le mieux aux attentes des recruteurs dans les bases de données internes et externes via des réseaux sociaux professionnels comme LinkedIn. Ainsi, des profils de CV non préalablement présélectionnés peuvent être identifiés. Depuis 2016, Unilever utilise l’IA en combinaison avec une approche de neurosciences cognitives pour le recrutement. Les start-ups proposent quant à elles un service qui met en avant des profils candidats sans nécessiter de CV, diplômes ou expérience, en s’appuyant sur l’affinité, le matching prédictif ou la constitution de smart data.

Ces outils s’adressent surtout aux entreprises qui doivent traiter un grand nombre de candidatures, comme les banques pour les postes de service client ou les grandes enseignes de distribution pour les responsables de rayon. Les candidats sont informés du processus et donnent leur autorisation pour l’activation du microphone et de la caméra de leur smartphone ou ordinateur.

Ces techniques semblent efficaces pour les emplois peu qualifiés et les marchés sous pression. En revanche, plus un poste requiert des compétences élevées et complexes, plus les limites de la technologie se font sentir.

Alors que de nouveaux exemples concrets émergent, les opinions des responsables RH et des chefs de projet divergent quant à la valeur ajoutée de l’IA en recrutement. Certains estiment que l’IA facilite la génération de candidatures, identifie des compétences négligées dans les approches traditionnelles et assiste le processus de sélection. D’autres adoptent une approche plus prudente, arguant qu’à l’heure actuelle, il est possible que les attentes soient surévaluées quant aux apports réels de l’IA.

Formation et compétences : des parcours sur mesure

L’approche de l’IA en matière de formation marque une transition de l’acquisition de compétences métier à la personnalisation des parcours professionnels. Avec l’apparition de l’analyse des données d’apprentissage, les techniques évoluent. Les données recueillies sur les modes d’apprentissage (temps nécessaire à l’acquisition des connaissances et niveau de compréhension) permettent de modéliser les manières d’apprendre et de proposer des suggestions individualisées pour le développement des compétences.

De plus, l’IA est utilisée pour offrir aux salariés des opportunités de mobilité interne basées sur leurs souhaits, compétences et les options disponibles dans l’entreprise. Les start-ups proposent des solutions de gestion de mobilité combinant évaluation, formation et suggestions de parcours, postes et programmes de développement des compétences. En France, ces solutions restent limitées par le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), bien qu’elles puissent être personnalisées dans d’autres pays.

Saint-Gobain a décidé d’exploiter le potentiel de l’apprentissage automatique pour améliorer sa gestion des talents. Une équipe projet composée de profils divers (RH, data scientists, juristes, directions métiers, etc.) a été constituée avec deux objectifs : utiliser l’IA pour identifier les talents non détectés par les équipes RH et managériales ; et détecter les talents présentant un fort risque de départ de l’entreprise. La confidentialité est garantie, et aucune décision n’est déléguée aux machines.

Motivation et climat social : vers une compréhension fine de l’engagement

L’IA offre la possibilité d’identifier les employés à risque de départ et d’améliorer la compréhension des phénomènes sociaux en entreprise. 
« Nous interrogerons les salariés toutes les une à deux semaines pendant 45 secondes sur des dizaines de leviers d’engagement… Les réponses sont anonymisées et agrégées, et – d’un autre point de vue – elles fournissent des indicateurs aux différents acteurs : responsable RH, manager, administrateur, etc. Nous pourrons ainsi déterminer en temps réel ce qui favorise ou compromet l’engagement tout en proposant des conseils » (Chef de projet).

Grâce à cette application, les responsables RH, managers et autres collaborateurs disposent d’indicateurs en temps réel qui font apparaître les forces et faiblesses des équipes sans révéler l’identité des répondants. « En plus d’aider à améliorer son propre style de travail et personnel, ces variables permettent, lorsqu’une action corrective est mise en place, d’en mesurer immédiatement l’effet réel » (Responsable RH).

Alors que l’intelligence artificielle peut, comme le montrent ces différents exemples, soutenir la gestion des ressources humaines, certains de ces nouveaux usages sont encore en phase de test. Outre leur mode de mise en œuvre, des questions et critiques demeurent, notamment sur la gestion des données RH, le retour sur investissement et la gouvernance algorithmique.
 

Qualité et quantité restreintes des données

La donnée est l’ingrédient clé de l’IA, et sa qualité est primordiale. Si les données injectées ne sont pas de bonne qualité, les résultats seront vagues ou déformés. L’exemple d’Amazon est emblématique à cet égard : après le lancement de son premier logiciel de recrutement, l’entreprise a décidé de le retirer rapidement du marché car il favorisait les CV d’hommes. En effet, le programme informatique utilisé par Amazon était construit à partir des CV reçus au cours des dix dernières années, majoritairement issus de profils masculins.

De plus, les jeux de données dans le domaine des ressources humaines ont tendance à être plus restreints comparés à d’autres secteurs. En effet, le nombre de personnes employées, même dans les grandes entreprises, est particulièrement faible par rapport au nombre d’achats réalisés par les clients. La quantité d’observations sur les ventes d’un article est très importante, ce qui facilite les applications de big data. En revanche, ce n’est pas du tout le cas pour les ressources humaines !

La quantité et la qualité des données doivent être prises en compte, ainsi que la manière de les intégrer dans un contexte et un intervalle de temps favorisant l’analyse et la prise de décision. C’est le cas, par exemple, dans le domaine de la maintenance prédictive, où les systèmes experts peuvent détecter des signes d’usure sur une machine avant les êtres humains : en collectant les bonnes données, des interventions just-in-time peuvent être effectuées pour réviser les machines. En revanche, c’est une autre affaire pour les systèmes humains, où les actions et réactions des individus ne sont pas suivies (et devraient-elles l’être ?), et peuvent s’avérer totalement imprévisibles.

Retour sur investissement et dérive gadget 

Investir dans l’IA peut être coûteux, les responsables RH s’inquiétant des budgets et du retour sur investissement. 

« Les sites web des entreprises doivent être régulièrement refondus et modernisés... Soyons réalistes, créer un chatbot vous coûtera environ 100 000 euros, alors que refaire le site institutionnel coûtera dix fois plus cher... Et un chatbot est très tendance, il donne une image moderne, il y a beaucoup de battage médiatique, et – de plus – c’est visible pour l’entreprise ! C’est quelque chose que l’on peut voir ! » (Chef de projet).

Dans de nombreuses organisations, les contraintes liées à la faible quantité de données disponibles et aux rares occasions de faire évoluer un processus soulèvent la question de la rentabilité. Les responsables RH rencontrés pour notre étude se sont interrogés : doivent-ils investir dans l’IA ? Devraient-ils risquer de compromettre la confiance que les employés placent dans les RH uniquement pour faire partie des premiers utilisateurs ? Et, bien que l’IA et les technologies virtuelles soient sous le feu des projecteurs, constituent-elles réellement une priorité pour les RH ? D’autant plus que les tendances se succèdent à grande vitesse : la version 3.0 à peine installée, la 4.0 — puis bientôt la 5.0 — font déjà leur apparition.

Un autre danger guette l’IA : celui de sombrer dans le gadget, une dérive dont il faut souligner qu’elle ne menace pas seulement l’IA, mais plus largement l’ensemble des outils de management. Alors que les grands logiciels RH disposent désormais d’applications capables de suivre une véritable profusion d’indicateurs, ne court-on pas encore le risque de se noyer dans une mer d’informations dont la pertinence et l’efficacité interrogent ? Oui aux outils RH, non aux gadgets !

Beaucoup de start-up opérant dans le domaine de l’IA et des ressources humaines n’ont souvent qu’une vision partielle de la fonction RH. Elles proposent des solutions ciblées sans toujours parvenir à les intégrer dans l’écosystème propre à chaque entreprise.

Gouvernance algorithmique

Face à la croissance de l’IA et à la multiplicité des solutions disponibles, les responsables RH, conscients des atouts de l’intelligence artificielle, se posent des questions : « Ai-je trouvé des professionnels RH avec qui échanger ? Non. Des consultants ? Oui, mais trop souvent je n’ai reçu qu’une information partielle, tirée d’études de cas bien connues qui ne me permettent pas vraiment de savoir où je mets les pieds… Quant à l’intelligence artificielle, je dois dire que je ne l’ai pas encore rencontrée. Au vu de ces constats, j’avoue ne pas être très tenté à l’idée de devenir un bêta-testeur, aveuglé par la complexité des algorithmes et sans réelle capacité de comparer la justesse des résultats que ces applications pourraient me fournir. Devons-nous risquer nos qualités, notre bon fonctionnement, sans parler de la confiance que nos collaborateurs nous accordent, simplement pour faire partie des premiers adopteurs ? » (Responsable RH)

La société dans son ensemble se définit par sa diversité infinie et son absence de stabilité. L’automatisation du management et de la prise de décision en ressources humaines ne va-t-elle pas à l’encontre de cette réalité, à la fois psychologique et sociologique ? L’imprévisibilité du comportement humain ne peut être traduite en données. Avec l’IA, ne risque-t-on pas de remplacer le management, l’analyse et le jugement éclairé par un automatisme qui détruirait la vitalité même de l’innovation ?

Quelle place resterait-il alors pour l’inventivité et la créativité managériales, si essentielles face à des problématiques de gestion toujours spécifiques ? Si les questions posées en RH sont universelles (comment recruter, évaluer et motiver ?), les réponses, elles, sont toujours locales. L’art du management ne peut, en réalité, être dissocié de son contexte.

En fin de compte, l’enjeu n’est pas de sacrifier les méthodes managériales, mais de capitaliser sur les avancées technologiques afin d’encourager une vision holistique et innovante de la fonction RH, où l’IA jouera sans aucun doute un rôle croissant à l’avenir, notamment dans l’analyse des données prédictives.

Une traduction assistée par LLM.