IA et RH : L’Entreprise Disruptée – Emmanuelle BLONS

L’intelligence artificielle : rien de plus humain

Emmanuelle a démarré en redéfinissant l’intelligence artificielle de manière contre-intuitive : « Il n’y a rien de plus humain que l’intelligence artificielle ». L’IA repose sur trois éléments : beaucoup de données (collectées et enseignées par des humains), un algorithme (codé par un développeur), et du machine learning (souvent supervisé par un humain). Cette perspective permet de comprendre que tout ce qui est bon, mais aussi tout ce qui est mauvais, peut aller dans l’IA.

L’IA intervient dans les RH selon deux aspects principaux : comment la RH peut utiliser l’IA pour améliorer ses processus (recrutement, gestion de la performance, formation), et comment la RH peut préparer l’entreprise à l’arrivée de l’IA sur d’autres processus, notamment en termes de conduite du changement et de protection des données personnelles.

Prédire et prévenir l’attrition avec l’IA

Un exemple concret illustre le potentiel de l’IA pour la gestion des ressources humaines : la prédiction des départs potentiels. En analysant des critères tels que l’ancienneté dans le poste, les promotions récentes, les interactions avec le manager et l’activité sur LinkedIn, l’IA peut identifier les collaborateurs à risque de quitter l’entreprise.

Cependant, la machine ne doit jamais avoir le dernier mot. Le manager doit exercer son esprit critique et interpréter les résultats. Par exemple, une activité accrue sur LinkedIn peut signifier une recherche d’emploi, mais aussi une participation active à un programme d’ambassadeur de l’entreprise. L’intelligence humaine doit toujours s’exercer pour challenger et interpréter les prédictions de l’IA.

Optimiser le recrutement avec l’IA

L’IA peut également révolutionner le recrutement en allant chercher des profils complètement atypiques que les recruteurs classiques n’auraient pas identifiés. L’exemple de L’Oréal est éloquent : l’IA a suggéré de recruter des avocats pour des postes commerciaux, et ces profils ont extrêmement bien réussi car l’IA avait repéré des compétences transférables que le recruteur humain n’aurait pas eu le temps de creuser.

L’IA peut aussi analyser les micro-expressions faciales, le champ lexical et le ton de la voix pendant les entretiens vidéo, fournissant des informations supplémentaires au recruteur. Mais encore une fois, ces outils doivent compléter, et non remplacer, le jugement humain.

Engager les équipes avec l’IA

L’IA peut également contribuer à l’engagement des collaborateurs de deux manières : l’analyse de sentiment pour comprendre l’état d’esprit des salariés à partir des enquêtes et des échanges sur les forums internes, et redonner du pouvoir aux salariés sur leur carrière en leur proposant des formations et des postes adaptés à leurs compétences, comme le fait Natixis avec son outil de matching.

Cette approche permet aux collaborateurs d’interagir directement avec l’IA, de définir leurs niveaux de compétence et de recevoir des suggestions personnalisées, créant ainsi une expérience similaire à Netflix où l’algorithme apprend des préférences de l’utilisateur.

Les risques et les biais à éviter

Emmanuelle a mis en garde contre trois niveaux de risques : les données biaisées (comme l’exemple d’Amazon qui recrutait uniquement des hommes), l’algorithme biaisé (codé par des équipes peu diverses), et le machine learning biaisé (formé par des humains avec des biais inconscients).

Pour éviter ces pièges, deux piliers sont essentiels : la transparence (pouvoir « soulever le capot » pour comprendre l’algorithme) et la diversité (avoir des équipes diverses pour coder, tester et interpréter les résultats). L’éthique by design doit être intégrée dès la phase de conception.

En résumé

Voici les enseignements majeurs à retenir de cette Masterclasse avec Emmanuelle Blons :

• L’IA comme complément, pas substitut
  Utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser la prise de décision et libérer du temps, tout en conservant le jugement humain pour les décisions stratégiques.

• Prévenir l’attrition et optimiser le recrutement
  L’IA peut identifier les collaborateurs à risque et découvrir des profils atypiques, mais le manager doit toujours exercer son esprit critique.

• Transparence et diversité pour éviter les biais
  S’assurer que les équipes qui développent l’IA sont diverses, et pouvoir comprendre et challenger les algorithmes utilisés.

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