Comment s'assurer que l'IA s'adapte aux métiers RH ?

L’intelligence artificielle porte en elle la promesse d’une nouvelle organisation du travail. En nous déchargeant des tâches ingrates ou répétitives, l’IA libère notre énergie créatrice. Elle “augmente” surtout l’homme en lui apportant une précieuse aide à la décision. Au sein de l’entreprise, la fonction RH est peut-être celle qui a le plus à gagner de ce changement de paradigme. L’IA est appelée à accompagner la DRH dans les missions les plus nobles de son métier que sont la détection des talents et le développement des compétences.

Du recrutement prédictif à la détection de signes avant-coureurs d’une démission, les technologies d’apprentissage automatique couvrent toutes les étapes du parcours collaborateur. Mais c’est sur le volet de la mobilité interne que l’apport de l’IA est le plus prégnant selon Paul Mougel, Chief Technical Officer de 365Talents :

C’est dans ce domaine que les sources d’informations disponibles sur les collaborateurs sont les plus importantes. Il permet aussi de construire une relation dans la durée, de prendre le temps de comprendre quelles sont les compétences et les aspirations d’un individu.

“Fluidifier” la mobilité interne suppose de réconcilier l’offre et la demande en termes de compétences, de rapprocher les opportunités proposées par l’entreprise avec les expériences multiples des collaborateurs, leurs appétences, leurs souhaits d’évolution. Au-delà de la mobilité interne, 365Talents couvre aussi les activités connexes que sont la gestion prévisionnelle de l’emploi et des compétences (GPEC), le staffing d’équipes projets transverses et la formation personnalisée afin de s’extraire des parcours de formation prédéfinis. En couvrant tout ce spectre, la plateforme permet de positionner le collaborateur sur les postes ouverts, ceux liés à un projet ou sur les postes en devenir.

Capter les compétences dormantes ou cachées

Pour accomplir cette tâche, 365Talents fait abstraction des référentiels de compétences existants. 

La GPEC s’appuie sur une nomenclature RH gravée dans le marbre. Le processus est long et coûteux et quand la GPEC est mise en place, elle est déjà obsolète. Évoluant en permanence, les compétences sont très difficiles à maintenir à jour tout particulièrement dans les métiers de la DSI.

Quant à l’entretien annuel d’évaluation, il n’a lieu – comme son nom l’indique – qu’une fois l’an. Ce qui en fait un exercice imposé peu efficace. L’IA va, elle, non seulement capter l’information en continu mais aussi diversifier les sources d’information. Au-delà des données connues (CV, entretiens de carrière…), elle révélera aussi les aptitudes dormantes ou cachées d’un individu. Dans le privé, un développeur informatique peut être le président d’une association sportive, ce qui dénote des capacités de manager et de gestionnaire. Toutefois, seuls ses collègues les plus proches lui connaissent ces talents.

Pour capter cette compétence informelle, la solution 365Talents repose sur le principe de l’auto-évaluation. Le collaborateur déclare ses compétences qui seront ensuite confrontées à l’avis de son manager. L’outil lui suggère également des compétences en analysant les données remontées par les systèmes métiers comme un CRM, un gestionnaire de projets ou une plateforme de gestion de code. 

Des algorithmes pré-entraînés

Pour parvenir à ce rapprochement, l’IA doit surmonter un grand nombre de défis sémantiques. Le développement en informatique n’est pas le développement commercial. Un même intitulé de poste peut correspondre sur le terrain à des réalités très différentes. La fonction de chef de projet revêt notamment un grand nombre de sens possibles. Par ailleurs, les fiches de postes peuvent être rédigées dans des langues différentes. 

L’IA est en outre capable de proposer un poste rédigé dans une langue à un collaborateur ayant déclaré ses compétences dans une autre langue. Pour faire cette analyse sémantique ou les traductions, 365Talents fait appel à des linguistes en interne et s’appuie sur des algorithmes pré-entraînés sur des données génériques. Ce qui a pour avantage de sauter la phase d’entraînement et de passer très vite en production. Selon le principe de l’auto-apprentissage, plus la plateforme est utilisée et plus elle aura une connaissance fine des collaborateurs et meilleures seront ses suggestions.

 Les premiers mois, nos clients font analyser les résultats de nos algorithmes par leurs data scientists. Challenger la pertinence de nos modèles est tout à fait salutaire, nous sommes demandeurs de ce feedback.

L’implication de la DSI, un facteur-clé de succès

Si le projet est généralement porté par la DRH, l’intervention de la DSI au plus tôt augmente, selon Paul Mougel, ses chances de succès. La DSI va notamment évoquer la question de l’hébergement et du traitement des données personnelles mais aussi de la conformité au RGPD avec le recueil du consentement et l’exercice des droits des utilisateurs (droits d’accès, de rectification, à la portabilité…).

Les données appartiennent à nos clients et sont hébergées en France. Nous avons mis en place des procédures couvrant tous les points indispensables à la performance de notre plateforme, allant de la réplication des données au monitoring des accès, en passant par les procédures de sécurité et d’audit. Comme tous les process, ils sont en amélioration continue, et nous avons la chance, là encore, d’être challengés par nos clients qui viennent régulièrement nous auditer.

Paul Mougel rappelle que dès ses débuts, 365Talents a collaboré avec des grands comptes comme Société Générale, Crédit Agricole, Allianz, la Caisse des dépôts et consignations, EY ou April.

Si les entreprises préfèrent recourir à une solution en mode SaaS, continuellement maintenue à jour, il convient de l’intégrer à leur écosystème. 365Talents dispose pour cela de connecteurs pour s’interfacer à un logiciel de gestion des candidatures (Applicant tracking system, ou ATS) ou à un module d’authentification unique (Single Sign-On, ou SSO).

C’est un enjeu d’urbanisation du SI pour les DSI mais aussi d’optimisation du parcours collaborateur qui doit être fluide et sans couture. Un facteur-clé de succès.

Lever les inquiétudes autour de l’IA

Au-delà de ces aspects techniques, Paul Mougel estime qu’il ne faut pas négliger le volet accompagnement au changement. Un tel projet suscite, selon lui, deux types d’appréhension. La première porte sur la capacité à déployer l’application à l’échelle, sur un ensemble important de collaborateurs. Une masse critique est nécessaire pour cerner les compétences et faire des suggestions personnalisées.

 Il faut pouvoir tenir cette promesse et ne pas la survendre. En début de projet, nous organisons un atelier de vulgarisation de 2 heures sur les tenants et les aboutissants de l’IA appliquée aux RH. Il s’agit d’aider à la compréhension des concepts pour que les gestionnaires RH puissent ensuite les diffuser en interne.

L’autre appréhension concerne le discours anxiogène autour de l’IA véhiculé dans les médias avec un côté Big Brother. Le collaborateur peut se demander si ce n’est pas un algorithme qui va décider pour lui de son prochain poste. Le gestionnaire RH craint, lui, de perdre en valeur ajoutée.

Au sein des grands comptes, le personnel RH n’a matériellement pas les moyens de suivre individuellement tous les salariés. En moyenne, on compte un référent RH pour 300 collaborateurs. Ce dernier va donc se concentrer sur les 20 % de hauts potentiels. En “augmentant” le gestionnaire RH, en lui remontant des signaux faibles, l’IA va permettre à l’ensemble du personnel de bénéficier du même niveau d’attention.
Enfin, pour lever les inquiétudes parfois irrationnelles autour de l’IA, il faut, d’après Paul Mougel, sortir de l’effet “boîte noire”. “Cela suppose de faire preuve de transparence et d’expliquer comment nos algorithmes fonctionnent, sur quels critères reposent les résultats de matching.” Un résultat obtenu peut n’être pas bon car l’opportunité a été mal rédigée ou la compétence mal formulée. Parfois, le match est correct mais pas pertinent pour des causes étrangères à la plateforme. Par exemple, un individu ne souhaite pas changer de poste pour des raisons familiales.

Par ailleurs, il est bon de rappeler que, sans humain pour valider et vérifier la pertinence des données collectées, l’IA ne pourrait offrir de matching pertinent. Cette interaction permanente entre l’homme et la machine est la condition sine qua non de succès d’un tel projet d’après Paul Mougel.

L’un sans l’autre n’a pas de sens, ce sont les deux faces d’une même pièce. Nous ne faisons pas de l’IA pour nous faire plaisir mais tout simplement parce que c’est une nécessité. Il n’y a pas d’autre solution pour traiter cette masse de données que l’on ne connaît pas encore ou pour se projeter sur les compétences à venir.