L’IA au service des RH : des avancées tout au long du cycle de vie des collaborateurs
L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer les ressources humaines, apportant des changements profonds à chaque étape du cycle de vie d’un collaborateur. Du recrutement à la gestion des talents, en passant par la formation et le développement, l’IA s’impose comme un allié incontournable, rendant les pratiques plus efficientes et enrichissant l’expérience vécue par chaque salarié.
Si l’on examine le cycle de vie d’un collaborateur au sein d’une organisation, il devient manifeste que l’IA peut se glisser à chaque étape, s’immiscer dans de multiples processus, avec une amplitude qui varie selon les besoins. Il est donc nécessaire de définir clairement ce que l’on souhaite co-construire avec l’IA, afin de maintenir un équilibre entre l’intervention humaine et la génération automatique artificielle. Il est vrai que l’on pourrait être tenté de tout confier à l’IA, surtout lorsque l’on réalise qu’elle peut accomplir une multitude de tâches. Cependant, il est impératif d’être conscient de ses forces et de ses faiblesses, afin d’identifier les domaines où son potentiel est réellement significatif. Il serait naïf de penser que l’IA peut remplacer l’intelligence humaine dans toute sa complexité.
La véritable intelligence réside dans notre capacité à discerner ses forces et ses faiblesses, à cibler les domaines où elle performe et là où elle reste perfectible. C’est dans cette nuance que réside le véritable enjeu : l’art de sélectionner les champs d’application où l’IA apporte un surcroît de valeur et d’efficacité, plutôt que de chercher à l’intégrer partout, au risque de la rendre inefficace.
D’autant plus que les applications se démultiplient à grande vitesse. Cela va du robot qui pose des questions à des candidats sur la base d’un profil de poste et de CV préalablement rentrés en machine, jusqu’au rapprochement automatique des besoins en formation et de l’offre formation.
Toutefois, avant de se lancer dans la recherche de nouvelles solutions, il est judicieux d’explorer les fonctionnalités IA déjà disponibles dans son Système d’Information des Ressources Humaines (SIRH). Les éditeurs intègrent à grande vitesse des fonctionnalités d’IA dans leurs plateformes, et il est souvent possible de tirer parti de fonctionnalités existantes, sans avoir à investir dans de nouvelles solutions. Cela permet également d’éviter la multiplication des outils, qui peut s’avérer contre-productive et rendre l’adoption plus complexe pour les équipes.
Passons maintenant à quelques cas d’usages concrets et actionnables de l’IA dans les RH. Que vous choisissiez des solutions clés en main ou que vous optiez pour une mise en œuvre plus personnalisée à l’aide d’un Large Language Model (LLM) comme ChatGPT, Gemini, Claude, ou MistralAI, ces exemples illustrent comment l’IA peut transformer chaque étape du cycle de vie de vos collaborateurs. Bien entendu, cette liste n’est pas exhaustive, tant le champ des possibles est vaste et en constante évolution.
1. Recrutement : attirer et sélectionner les meilleurs talents
Solution clé en main : utiliser un outil d’IA de recrutement (Exemple : HireVue, LinkedIn Talent Insights)
- Sourcing intelligent : ces plateformes utilisent des algorithmes avancés pour analyser les bases de données et les réseaux professionnels comme LinkedIn afin d’identifier les candidats les plus pertinents. Elles vous permettent de trier les profils en fonction de compétences spécifiques, d’expériences, et même de la culture d’entreprise, en quelques clics.
- Préqualification automatisée : des chatbots basés sur l’IA réalisent les premières phases de présélection en posant des questions pertinentes aux candidats. Vous recevez ensuite un rapport détaillé avec les candidats les mieux classés.
Avantages : gain de temps, réduction des biais, accès rapide à un large vivier de talents.
Approche manuelle via un chatbot LLM (comme ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral)
- Sourcing : vous pouvez utiliser un LLM pour analyser les CV et lettres de motivation que vous avez déjà collectés. En chargeant ces documents dans l’outil, vous pouvez lui demander de classer les candidats en fonction de critères spécifiques (compétences, expériences, industries).
- Préqualification : créer des questions de pré-entretien adaptées à chaque poste et même simuler des scénarios d’entretien. L’outil peut également vous aider à préparer des résumés des réponses des candidats.
Avantages : flexibilité, personnalisation des questions et des critères de sélection sans coûts élevés.
Conseil pratique : pour éviter les biais, fournissez au LLM des instructions claires sur les critères objectifs de sélection (compétences, expériences) et évitez d’inclure des informations non pertinentes (âge, genre, etc.).
Inconvénient/point de vigilance : nécessite d’anonymiser toutes les données relevant de données personnelles pour être en conformité RGPD – peut s’avérer chronophage.
2. Intégration (onboarding) : une expérience personnalisée et fluide
Solution clé en main : utiliser un logiciel d’onboarding (Talmundo, BambooHR, Monday…)
- Assistant virtuel d’onboarding : ces outils incluent souvent des chatbots d’IA qui répondent aux questions fréquentes des nouveaux collaborateurs, en leur fournissant des ressources et des documents utiles.
- Parcours personnalisé : vous pouvez configurer des parcours d’intégration adaptés à chaque rôle, en automatisant les tâches administratives (création de comptes, présentation des équipes, etc.) et en proposant des formations spécifiques selon le poste.
Avantages : fluidité du processus d’intégration, gain de temps pour les équipes RH, expérience collaborateur optimisée.
Approche manuelle via un LLM
- Assistant virtuel personnalisé : configurez un GPT personnalisé comme assistant d’onboarding qui répond aux questions courantes des nouveaux arrivants. Il peut s’appuyer sur les questions récurrentes que vous recevez, ainsi que sur des ressources documentaires.
- Création de parcours d’intégration : vous pouvez demander à un LLM de vous aider à concevoir un plan d’intégration sur mesure en fonction des compétences et du poste de chaque collaborateur. L’outil peut suggérer des ressources, des formations, et des tâches à accomplir dans les premières semaines.
Conseil pratique : faites en sorte que votre assistant d’onboarding évolue en fonction des retours des nouveaux collaborateurs pour qu’il devienne de plus en plus pertinent.
3. Développement et formation : un apprentissage adapté à chacun
Solution clé en main : utiliser une plateforme de formation basée sur l’IA (Exemple : Cornerstone, EdCast)
- Parcours de formation sur mesure : ces plateformes utilisent l’IA pour proposer des parcours de formation adaptés aux compétences, objectifs et préférences d’apprentissage de chaque collaborateur.
- Suivi de progression : elles analysent les progrès des collaborateurs et ajustent les formations en fonction des résultats obtenus.
Avantages : personnalisation de l’apprentissage, suivi simplifié et ajustement rapide.
Approche manuelle via un LLM
- Recommandations de formation : demandez à GPT de créer des recommandations de formation en fonction des compétences à développer chez chaque employé. Vous pouvez alimenter l’outil avec les descriptions de poste et les compétences de chaque collaborateur.
- Création de contenu d’apprentissage : créer des supports de formation sur mesure (articles, quiz, vidéos) adaptés à différents niveaux de compétence.
Conseil pratique : mettez à jour régulièrement les besoins en compétences pour que les recommandations du LLM restent pertinentes.
4. Rétention des talents : anticiper et agir en amont
Solution clé en main : Utiliser un logiciel d’analyse prédictive (Exemple : Visier, PredictiveHR)
- Prédiction des départs : ces solutions analysent des indicateurs tels que l’engagement, la satisfaction, et les performances pour prédire les risques de départ et identifier les actions préventives à mettre en place.
- Engagement continu : elles permettent de suivre l’engagement des collaborateurs à travers des sondages automatisés et des analyses de données internes.
Avantages : réduction du turnover, amélioration de l’expérience collaborateur, actions proactives.
Approche manuelle via un LLM
- Analyse des signaux faibles : analyser les réponses des enquêtes de satisfaction et détecter les signaux avant-coureurs d’un désengagement.
- Suggestions d’actions préventives : générer des idées d’actions pour améliorer l’engagement des collaborateurs, telles que des initiatives de bien-être, des opportunités de développement, ou des programmes de reconnaissance.
Conseil pratique : croisez les analyses des LLM avec les entretiens individuels pour valider les signaux détectés.