Le déploiement de l’IA dans les RH – une tendance nuancée

Charlotte LEPINE - Artimon

Charlotte Lépine

Consultante

Les solutions d’IA spécialisées dans le domaine des RH permettent aux DRH de se concentrer sur les fonctions relationnelles et humaines. L’enjeu est de replacer le salarié au cœur du processus RH à travers une collaboration et le rendre acteur de son expérience

Malgré l’offre grandissante de solutions d’IA pour les RH, leur déploiement reste marginal, les principales difficultés étant liées aux coûts et à l’incertitude concernant le ROI apporté par l’investissement

La réussite du déploiement d’IA au sein des DRH passe par un projet simple qui permet de poser les bases, connaître la data disponible et créer les bons réflexes, pour ensuite escalader vers des projets ambitieux de complexité croissante

Depuis une dizaine d’années, les progrès en intelligence artificielle se sont accélérés et des nouveaux champs d’application et usages ont vu le jour (reconnaissance faciale, vocale, outils d’aide à la décision, algorithme de prédiction et d’analyse, etc…). Le contexte technologique général a été très favorable à ces développements, reposant sur de forts investissements, l’apparition du cloud, l’augmentation des volumes de données avec Internet, le développement d’algorithmes avancés, l’accélération des échanges et la puissance de calcul et de stockage.

Tous secteurs confondus, les entreprises traversent une période de mutations profondes pour assimiler ces transformations. Et les directions de ressources humaines sont d’autant plus concernées. D’une part, elles intègrent de nouveaux outils et font évoluer leurs process et, d’autre part, elles accompagnent la transition auprès des équipes et les transformations dans les modes de travail. Dans cet article, nous explorons l’évolution du marché des solutions d’IA pour les directions de ressources humaines, leur potentiel d’impact ainsi que leur niveau de déploiement réel dans les organisations.

L’innovation au cœur des enjeux d’évolution des ressources humaines

Le département RH bénéficie des multiples opportunités qu’offre l’IA, que ce soit dans le recrutement, la gestion des effectifs, la communication interne ou encore l’analyse et le traitement de grandes quantités de données. A titre d’exemple, ces solutions apportent la capacité de se libérer de certaines tâches répétitives, d’anticiper les besoins en compétences des collaborateurs, de traiter les candidatures de manière plus pertinente, ou d’optimiser la communication interne. Dans ce contexte, les DRH « augmentés » voient leur métier se transformer grâce au déploiement d’outils digitaux.

A ce titre, les investissements dans l’innovation RH au niveau global se sont élevés à 2 milliards d’euros en 2016. Aussi, d’après une étude d’IBM (2017), le marché des solutions de technologies cognitives dans les RH (comme la RPA, le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur) s’est accéléré  notablement dans les 3 dernières années : 66% des PDG pensent que ces technologies peuvent apporter de la valeur aux RH ; 50% des DRH reconnaissent qu’elles ont le pouvoir de transformer des aspects majeurs de leur métier; et 54% pense que l’intelligence artificielle affectera des rôles clés dans l’organisation RH. Finalement, l’écosystème français est à l’image de cette dynamique : on compte en France près de 600 start-ups innovantes en RH et numérique, faisant partie de la « Tech RH »[1], dont une centaine travaillant autour des applications d’intelligence artificielle pour les ressources humaines.

Parmi les enjeux principaux des années à venir exprimés par les DRH figurent la gestion des données RH et, plus particulièrement pour 88% d’entre eux la conformité avec la règlementation. L’évolution vers une fonction RH prédictive grâce à l’analytique est également plébiscitée par 80% des décideurs, nombreux étant les bénéfices du couplage entre reporting et analytique sur la performance RH (en termes d’identification de talents, optimisation de la formation, fidélisation). Cependant, seuls 24% jugent leur fonction mature sur ce sujet.

Un déploiement des solutions d’IA à forte valeur ajoutée pour les RH

Prenons des exemples concrets dans les principaux domaines des ressources humaines afin d’illustrer la valeur ajoutée que peuvent apporter les outils basés sur l’intelligence artificielle.

Fig 1-La capacité, les impacts et les résultats que peuvent apporter les outils d’IA au processus de recrutement

Dans le recrutement, les développements actuels en intelligence artificielle présentent une valeur ajoutée sur certaines étapes chronophages du processus, comme le sourcing et la pré-sélection de candidats. L’utilisation de chatbots permet de répondre aux questions les plus fréquentes des candidats et accompagner les recruteurs dans l’analyse des CV. Par exemple, pour être en mesure de répondre aux 2 millions de candidats chaque année, l’Oréal a mis en place un chatbot qui permet l’automatisation du premier screening pour les emplois à volumétrie importantes (stages et métiers de la vente). L’entreprise affirme aboutir à un gain de temps dans le traitement de candidatures, qui permet aux recruteurs de se concentrer sur le traitement des profils plus pertinents, et traiter les candidatures en profondeur.

Plusieurs entreprises, comme AXA et la SNCF, ont adopté des solutions de préqualification des candidats[2]. Ces outils réalisent du sourcing en temps réel, proposant aux candidats les offres adaptées à leur profil. Le système établit en deux clics un matching entre le CV du candidat et les offres d’embauche qui lui correspondent le mieux, grâce à une technologie d’IA basée sur l’analyse sémantique des CV, croisée avec une base de données de métiers et compétences demandés par les entreprises. Pour les recruteurs, la préqualification facilite la recherche des meilleurs talents et des profils les plus adaptés pour un poste.    

Le domaine de la gestion des talents (gestion des compétences, formation, engagement) bénéficie également des technologies de l’IA. Elle permet de personnaliser l’expérience salarié avec des solutions innovantes qui s’intéressent à son évolution au sein de l’entreprise. Par exemple, grâce à des solutions d’adaptive learning[3], les entreprises ont la possibilité de créer des parcours de formation personnalisés en fonction des besoins, et adaptables pour faciliter l’assimilation des connaissances. Ce type de solution permet de mettre l’accent sur la progression des collaborateurs tout au long de leur carrière, de se donner les bons outils pour apprendre de manière continue et s’adapter aux changements dans chaque secteur et métier.

Finalement, concernant la gestion des compétences, des outils permettent aux collaborateurs d’auto-déclarer leurs compétences et leurs motivations sur une plateforme digitale, qui pourra ensuite les orienter au mieux vers les métiers les plus adaptés. C’est la solution en test à la Société Générale[4], adressée à la population de conseillers de clientèle, une fonction fortement impactée par les transformations technologiques. Grâce à une connaissance précise des compétences et motivations et à travers un algorithme, les équipes RH sont en mesure de repenser la mobilité interne.

Un décalage entre les promesses des solutions d’IA dans les RH et la réalité du déploiement 

L’innovation se développe, les algorithmes se perfectionnent, et la concurrence accroît. Malgré cela, l’intégration des solutions proposant de l’IA pour la gestion des ressources humaines se fait de manière progressive et parfois timide. Interrogés par MARKESS by exægis, 29% des décideurs RH ont investi en machine learning en 2018, ou sont prêts à le faire ; 23% dans des robots conversationnels et 17% dans l’intelligence artificielle. En revanche, 38% d’entre eux affirme vouloir faire appel à l’IA d’ici 2020 pour automatiser les processus RH. Confirmation d’une stratégie réelle ou vœu pieux, les organisations sont souvent en décalage entre une volonté de proposer des solutions innovantes pour leurs collaborateurs et candidats, et une réalité terrain souvent plus complexe. Le déploiement de ces outils reste donc assez marginal, les principales difficultés étant liées aux coûts à et l’incertitude concernant le ROI apporté par l’investissement.

Parallèlement, lorsqu’on interroge côté start-up, elles sont nombreuses à affirmer avoir des difficultés pour passer du POC (proof of concept, une sorte d’expérimentation des outils en conditions réelles qui permet de faire des itérations pour ajuster au mieux), au déploiement complet des solutions. Parmi les barrières évoquées fréquemment, des questions liées au budget évidemment, mais également une certaine absence de réalisme concernant la data disponible, ce qui entraîne des coûts supplémentaires. Comme l’évoquait Benoit Limare[5] lors des conférences France is AI, le prérequis incontournable avant de démarrer tout projet d’IA, est de s’assurer de la quantité et de la qualité de data disponible. De même, les organisations ne doivent pas négliger les phases de standardisation ou labélisation des données. Sans cela, aucune solution ne pourra fonctionner de manière optimale. Commencer par un projet d’IA simple, permet de poser les bases et créer les bons réflexes en interne, pour ensuite escalader vers des projets ambitieux de complexité croissante.  

Fig. 2 – Bonnes pratiques pour l’intégration d’une solution d’IA dans les RH

Le gain de productivité apporté par l’automatisation de tâches répétitives à faible valeur ajoutée permet de se consacrer sur une gestion plus humaine des talents et des carrières (modélisation de carrière, réduction des biais et des stéréotypes, élargissement du sourcing…), et illustre ainsi une approche contre intuitive : plus de machine pour un traitement plus humain. L’apport principal est surtout de pouvoir se consacrer davantage aux fonctions relationnelles et humaines. L’expérience de l’Oréal illustre bien cette approche. Jean-Claude Le Grand, Directeur des Relations Humaines de L’Oréal, affirmait que « cette nouvelle technologie très performante renforce le rôle de conseil des RH et leur permet de se concentrer réellement sur la dimension humaine et qualitative du recrutement ».

Les directions de ressources humaines font face aux enjeux liés à l’acceptation et l’intégration de l’IA et autres technologies au sein des organisations. La fonction se doit d’accompagner l’assimilation des nouveaux outils dans l’environnement de travail et leur développement. Mais elle doit également avoir une vision prospective pour anticiper les impacts opérationnels que l’intégration de ces outils implique sur les métiers et les modes de travail. A travers la vision et compréhension des bénéfices que les technologies apportent, ce changement devient une opportunité de création de valeur et de transformation des métiers. Les enjeux sont donc essentiellement de replacer le collaborateur au cœur du processus RH à travers une collaboration, afin de le rendre acteur de son expérience. Cette individualisation du processus passe par une personnalisation de son parcours (formation, suivi RH), une meilleure analyse de ses compétences et motivations et une amélioration de son engagement au sein de l’entreprise.


[1] La Tech RH regroupe les start-ups innovantes dans le domaine du numérique et de l’IA.

[2] CVCatcher est une solution de recrutement qui permet de cibler et matcher les profils des candidats et les offres d’emploi

[3] Domoscio est une startup française qui connecte les sciences cognitives, le Big Data et l’IA pour créer des solutions d’adaptive learning afin d’optimiser l’assimilation et la consolidation et améliorer les impacts de l’apprentissage.

[4] WiserSkills est une solution de cartographie des compétences et des appétences professionnelles

[5] Benoit Limare est fondateur de Sicara, startup française dédiée à la reconnaissance d’images


Pour aller plus loin :

Comment l’intelligence artificielle peut accompagner le recrutement , Studio Perspectives Artimon, octobre 2019

“ Extending expertise How cognitive computing is transforming HR and the employee experience “, IBM

« Les RH face aux défis de la gestion des données – Perspective 2020 », Markess by exaegis, janvier 2019