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IA dans la sphère RH : de quoi parle-t-on ?

Le

Assistant virtuel, chatbot, robot recruteur, moteur de recommandation de candidats ou de formations… Derrière ce terme fourre-tout d’intelligence artificielle se cachent des outils et des usages protéiformes pour les métiers des ressources humaines. Si les perspectives sont concrètes et prometteuses, les zones d’ombre restent nombreuses.

L’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de techniques mathématiques et informatiques disparates, qui visent à simuler certains traits de l’intelligence humaine.
Le machine learning est l’une d’elles : il permet à un robot d’apprendre automatiquement, et donc de tirer des conclusions qui gagnent en pertinence à mesure qu’il est entraîné.
Quant au deep learning, il tente d’imiter les réseaux de neurones du cerveau, ouvrant la voie à des innovations spectaculaires, mais souvent prospectives, en matière de reconnaissance faciale, d’analyse de sentiments ou d’analyse d’un niveau de langue, par exemple.

Dans les RH, des usages balbutiants

« Toutes les entreprises mettront tôt ou tard une solution d’IA derrière leurs outils de production. En revanche, elles ne sont pas encore prêtes à investir des sommes folles dans une IA appliquée à leurs propres RH », constate Geoffroy de Lestrange, Product Marketing & Communication Director EMEA de Cornerstone on Demand.

Selon une étude McKinsey de 2018, 52 % des entreprises du retail ont adopté une IA pour leurs process marketing, mais seules 8 % l’ont fait pour leurs RH. Si l’intelligence artificielle est aujourd’hui moins développée dans les RH qu’elle ne l’est dans la logistique ou la finance, c’est d’abord parce que le ROI escompté est moins évident. « L’IA dans les RH, ce sont souvent des budgets monstrueux pour accoucher d’une souris », confirme Christophe Bergeon, patron de la start-up Zest.

Entre « IA-washing » et « IA-bashing »

Sans compter que l’IA suscite une grande méfiance au sein d’une profession qui ne badine ni avec place de l’homme dans l’entreprise, ni avec la protection des données. Selon le cabinet EY, d’autres barrières empêchent l’adoption de l’IA dans les RH : le manque de compétences techniques des professionnels… et le nombre limité d’applications ayant déjà fait leurs preuves à échelle industrielle.

Pourtant, les outils ou logiciels RH « dopés à l’IA » fleurissent sur le marché, avec leur lot de promesses alléchantes : recruter plus vite et mieux en réduisant les risques, décharger les centres de services partagés RH, attirer et retenir les talents avec une expérience hyper-personnalisée, prédire les départs et les crises sociales, aider à la décision en matière de mobilité interne, etc.

S’il est si difficile de faire la part des choses entre l’affichage marketing et les bénéfices réels, c’est avant tout que l’IA peut prendre des formes très différentes, plus ou moins palpables pour l’utilisateur final.

IA conversationnelle, IA décisionnelle…

Premier type d’usage de l’IA dans le spectre RH : accéder à une information perdue dans la jungle du Web et/ou dans un système d’information. Un CV, une compétence, une donnée administrative (jours de congés restants…), une formation, etc. En fonction du contexte, l’information peut passer par le prisme d’un système de matching ou d’un chatbot.

Au cœur de ces approches se trouve le traitement automatique du langage naturel (Natural Language processing ou NLP en anglais), qui aide la machine à comprendre les subtilités du langage humain et à les reproduire.

Autres usages : analyser des informations en masse pour automatiser des tâches basiques, identifier des anomalies et/ou suggérer des actions. L’IA peut par exemple recommander l’augmentation salariale d’un collaborateur à un moment T pour maximiser sa rétention. Les logiciels de paie et SIRH commencent progressivement à intégrer ce type de moteurs de contrôle et d’aide à la décision dans leurs systèmes.

Et le prédictif ?

Une question demeure : l’IA peut-elle vraiment prédire l’avenir en analysant le passé (ou, au mieux, le présent) ? On lui reproche souvent de suggérer ce que l’on sait déjà ou de prédire des banalités. « Elle peut deviner des critères de succès par rapport à ce qu’elle observe… mais avant d’arriver à un résultat personnalisé, il faudrait un nombre de données infini. L’IA prédictif est un peu une ‘boîte noire’ qui intègre les non-dits de l’humain et ceux la machine », conclut Yves Loiseau, General Manager de Textkernel.

En somme, entre ce que l’IA sait faire pour les RH, ce qu’il est légal ou éthique de faire - et ce qui nous échappe encore, la question devrait nous occuper encore quelques décennies.

(article de Gaëlle Fillion)