La transformation des métiers RH et l'intelligence artificielle

Point de vue signé par Sophie Blouquit-Faligot et Pascal de Lima[1]

La transformation des métiers de ressources humaines[2] s’accélère aujourd’hui à grand pas sous l’effet des nouvelles attentes d’une population en quête de sens. Nous en décrypterons principalement cinq. La transformation des métiers permet de passer à un monde plus à l’écoute et plus digital. Elle impacte directement les fiches de poste de tous les métiers de la gestion des ressources humaines. L’idée de base est d’être toujours plus réactif, mobile et plus productif afin de capter et de garder le plus de talents possibles. Nous pensons que l’intelligence artificielle peut fortement contribuer à aider les départements RH à s’adapter. Cela lui conférera au moins le temps d’une avance, un avantage comparatif qu’il devra ensuite cultiver en permanence.

Cinq changements notoires ont donc marqué la récente période Covid et Guerre en Ukraine. On pourrait en trouver d’autres mais ces cinq changements sociologiques nous paraissent façonner un nouveau monde, celui des métiers de gestion des RH de demain. Cet article est la synthèse d’interviews auprès de consultants travaillant dans des départements RH et tente de faire une synthèse de ce qui revient le plus souvent.

Tout d’abord (1) la nécessité de maintenir un niveau d’attractivité élevé pour capter l’attention de la jeunesse. Le ressenti est que les jeunes actuels aspirent en effet à davantage d’éthique, quitte à gagner moins. Les valeurs éthiques de l’entreprise qui souhaite attirer des jeunes et les parcours de carrière proposés doivent être sur-mesure. Avant, il était question de rémunération et de formation. Aujourd’hui, ils veulent être accompagnés et souhaitent également qu’il y ait un équilibre entre la vie privée et la vie personnelle. Aussi, ils vont aller voir la page de l’entreprise, ils regardent les indicateurs sur la diversité et donc la marque employeur. Tous ces index sont analysés. L’on-boarding a également changé d’environnement, c’est ce qu’on appelle les salariés boomerang. Les jeunes talents acquièrent des connaissances benchmarkées sur les entreprises et ne sont plus « fidèles » comme avant. Ils ne veulent plus attendre un an pour se faire une idée et pour s’engager. Il est important à ce niveau qu’il y ait des trajectoires de carrière et qu’il y ait plusieurs carrières. Parfois, l’idée même qu’une entreprise puisse être ouverte à la « slasherisation » est vu comme quelque chose de positif, c’est-à-dire la multi-activité. Il faut aussi soigner les départs, les process. On est donc en plein dans les nouveaux paradigmes RH, ces nouvelles attitudes de l’employeur, de l’entreprise, du salarié, qui permettront davantage d’écoute et de simplicité et plus d’agilité au final. Il y a à ce niveau un besoin continue de feedback, c’est donc une question de culture d’entreprise : la culture du feedback. Du coup, utiliser l’IA comme Neobrain ou trouvetavoie, Great place to work ou l’utilisation pour de nouvelles formes d’animation avec la vidéo peut constituer un élément facilitateur. Enfin, apporter des précisions sur le parcours futur du candidat impose d’avoir des contenus attractifs, de soigner sa réputation, d’avoir des annonces d’emplois claires et pas trop contraignantes, et surtout de rester honnête, ne pas survendre. Dans ce nouveau cadre, il faudra être capable de valoriser la créativité interne et les réponses rapides aux candidats externes. Les indicateurs devront être visibles.
(2) L’engagement du collaborateur revient également souvent. Ce point semble être apparu plus récemment, via notamment les indicateurs RSE (obligatoires d’ailleurs) et la quête de sens qui appelle à plus de transversalité dans les collaborations. Ici, l’intelligence artificielle va permettre d’obtenir des informations utiles pour alimenter et façonner la thématique RSE, c’est-à-dire lui construire une trajectoire. La RH engagera des analyses et des prévisions RSE. Dans ce cadre, il faudra surveiller les tendances RSE, benchmarker et industrialiser les indicateurs d’engagement des collaborateurs et projeter. Le développement de la marque employeur fera partie des objectifs avec le développement d’outils collaboratifs RSE. Pour tout cela, l’IA peut être extrêmement utile. Ici aussi, la technologie va contribuer à l’engagement du collaborateur d’autant meilleur que l’on embarquera les juniors mais aussi les seniors dans une dynamique RSE.
Des seniors parlons-en : (3) la mobilité après 20 ans dans un même poste fait aussi partie des éléments qui reviennent souvent. Des managers veulent s’adapter, d’autres préfèrent changer de poste et s’impliquer dans des parcours de type « multi-activité ». Il est donc nécessaire de maîtriser la pyramide des âges et la gestion de l’échec, en analysant au plus fin les cycles de vie par segment de salariés et en adéquation avec le cycle de vie des clients… Le développement des parcours de carrière avec des filières fait partie des prérequis : affiner et développer la transversalité via l’apprentissage des nouveaux paradigmes RH comportementaux permettront de se projeter mieux vers les métiers de demain. Cela implique naturellement d’être formé, de développer la mobilité géographique tout en créant des parcours de carrière et des parcours de formation à ces nouveaux paradigmes RH, car il faut aussi fidéliser les talents. Chez BNP, il y a une nouvelle possibilité : partir à la retraite, fidéliser, mais surtout partir doucement progressivement. Il y a aussi d’autres propositions qui sont le développement du coaching et du mentoring. Ici, l’IA peut être un outil redoutable d’analyse et de projection sur les ressources adéquates et les processus pertinents et efficaces pour apporter les réponses qui font sens.
(4) Sur la diversité et l’égalité des chances qui est un 4^ème point qui revient souvent, la loi oblige à la publication d’index H/F. A ce titre, la banque a 3 ans pour montrer qu’elle s’améliore, autrement c’est un risque d’amende. Les enjeux financiers sont donc importants. Maintenant, la diversité peut s’analyser de plusieurs manières : l’égalité dans le recrutement, la mobilité, les politiques de rémunération, etc… Les écarts peuvent également porter sur les anciens/jeunes, sur une promotion donnée. Il faut alors regarder les carrières et leurs évolutions, il faudra alors analyser le détail des rémunérations, les principes de bonnes conduites dans le domaine de l’Egalité/l’égalité des chances. Nous pensons qu’améliorer l’égalité des chances plutôt que l’égalité tout court est nettement plus réaliste.
Enfin dernier point, (5) l’organisation du travail et en particulier le développement du télétravail (ce qui ne constitue qu’un sous ensemble de l’organisation du travail). Il y a eu sur ce sujet des accords de télétravail et certaines entreprises sont plus ou moins ouvertes, avec plusieurs options. Des études montrent d’ailleurs que plus l’ouverture est importante plus les jeunes sont attirés et plus le recrutement augmente. Il sera nécessaire de maîtriser le rôle du syndicalisme, accompagner les managers pour réussir à coacher des équipes à distance. Ici, le point le plus difficile est d’animer au quotidien une équipe hybride : le rôle de la caméra dans les teams, optimiser les animations très courtes et fluidifier les relations à distance.

Nous vous proposons maintenant une série de cas d’usage développés par des start-up RH[3].

En résumé, l’utilisation de l’IA va permettre de mieux communiquer et favoriser l’adhésion des salariés par une démarche proactive et participative au processus de recrutement. Ici, l’IA appliquée au Big data permet la science de la détection de CV en externe et la science de la connaissance des salariés en interne pour optimiser leur adhésion avec des plans d’actions adéquats. En plus du recrutement, l’IA dans la RH peut aussi servir à gérer les talents internes de l’entreprise, les affecter à des missions et à gérer leur mobilité interne. L’IA pourra donc rendre les Responsables RH plus humains, à condition de maîtriser les biais informationnels inhérents à son utilisation. Voici donc une série de cas d’usage développés par des start-up encore principalement aux Etats-Unis mais qui pourront nous aider à y voir plus clair et nous développer, commençons par le recrutement, puis la gestion de carrière, enfin le management RH :

Sur le recrutement : Textio (2014, USA, $29,5M) : outils d’aide à la rédaction d’annonces d’emplois efficaces et d’analyse des réponses des candidats. On est ici dans le domaine du traitement du langage (NLP).

Suivent des outils d’analyse prédictive pour identifier des talents à chasser avec Entelo (2011, USA, $41M, ci-contre) et Gild (2011, USA, $26M, acquis par Citadel en 2016). Ce genre d’outil s’appuie sur des techniques de prévision exploitant du machine learning. Entelo est doté d’un moteur de recherche qui scrute les profils d’individus sur Internet pour les exploiter, à partir de 70 critères comme l’état de leur employeur (acquisition, IPO, évolution du cours de bourse, analyse de sentiment). La partie IA de ce genre de solution n’est pas visible par les candidats sollicités. Ce sont des outils d’empowerment des recruteurs. La start-up française Clustree (2013, France, $11,6M), lancée par Bénédicte de Raphélis Soissan, utilise aussi l’IA pour rapprocher l’offre et la demande.

Riminder (2016, France, $2,3M) est une autre start-up qui propose de filtrer les CV avec du deep learning en récupérant les informations structurées et non structurées comprises dans les CV des candidats et dans les ressources d’Internet. Cela leur permet de faire des prévisions sur l’adéquation des CV aux postes ouverts. Ils utilisent de l’analyse sémantique pour extraire les informations textuelles des CV et de la reconnaissance d’entités (noms d’employeurs, email, téléphone, postes occupés, formation et diplômes). Leur système est entraîné pour reconnaître et rapprocher une grande variété de fonctions. Les propositions de candidats sont alors expliquées selon une grille de critères (expérience, soft skills, motivation, formation, etc). Les fonctions de Riminder sont aussi disponibles sous forme d’APIs pour les éditeurs de logiciels de RH. Les données d’entraînement sont issues de sources mondiales pour éviter les biais culturels locaux.

Paradox.ai (2016, USA, $13,3M) a créé un chatbot de recrutement gérant un dialogue qualifiant avec les candidats. Outil adapté aux métiers d’exécution comme dans le retail et la restauration.

Checkr (2014, USA, $149M) est une start-up qui réalise des vérifications de CV et analyses de réputation de candidats. Elle aurait déjà plus de 10 000 clients avec son offre en cloud dont Uber. Le principe consiste à scanner toutes les sources publiques disponibles pour identifier les incohérences, bizarreries ou plus simplement, un casier judiciaire.

Bayes Impact (2014, France, $120K) est une société originale qui veut utiliser l’IA pour le bien public et se positionne comme une ONG. Son créateur Paul Duan s’est fait connaître en lançant un partenariat avec Pôle Emploi pour faciliter le rapprochement entre l’offre et la demande d’emplois. L’offre comprend un agent conversationnel qui aide le chercheur d’emploi à se positionner et à trouver un travail correspondant à ses capacités.

Groupe Gorgé (France) est une PME industrielle spécialisée en robotique civile et militaire. En 2020, ils lançaient StedY.io, un outil à base d’IA qui sert à automatiser le recrutement d’ingénieurs, sachant que StedY est lui-même un employeur sur le marché de l’ingénierie.

IBM Watson est utilisable pour analyser votre personnalité à partir de vos écrits, en s’appuyant sur Personality Insights et Tone Analyzer, deux outils d’analyse de vos écrits qui font partie des différentes API de Watson. La solution permet en tout cas de détecter l’humeur de l’auteur, comme sa tristesse. Il peut-être d’améliorer les recrutements, tout du moins de candidats qui ont une vie publique sur Internet. L’analyse de personnalité peut aussi exploiter les vidéos d’interviews, même si le candidat parle à une machine, comme un jeu de serious gaming. C’est ce que propose l’Américain HireView (2004, USA, $93M). Leur logiciel analyse les expressions faciales dans les visages et identifie des traits de personnalité. La solution est déployée chez Unilever aux USA et au Royaume Uni. L’efficacité de ce genre de recrutement à la tête du client serait sujette à caution. L’histoire pourrait se compliquer si les recruteurs se mettaient à utiliser des variations de ces systèmes d’analyse du visage comme ce prototype de Stanford qui détermine automatiquement les préférences sexuelles. Le recrutement est aussi un autre terrain de jeu pour les chatbots comme celui que l’agence française TheChatbotFactory a déployé à la BNP. Aux USA, Google est aussi présent sur ce marché avec Google Hire lancé en juillet 2017 et surtout destiné aux PME qui utilisent G Suite, la suite bureautique en ligne de Google. Le processus de recrutement s’intègre donc naturellement dans Gmail et Google Calendar pour dispatcher les entretiens d’embauche vers les personnes disponibles dans l’entreprise.

Google Hire permet aussi d’optimiser le texte de ses offres d’emploi, ne serait-ce que pour l’indexation dans Google Search ! Google Hire gère enfin un vivier de candidats pour les faire ressortir du lot lors de nouvelles ouvertures de postes. A vue de nez, c’est plus une application de travail collaboratif qu’une IA mais il existe divers moyens d’analyse. Des chercheurs arrivent à le faire juste en analysant le mouvement des yeux ! Ces systèmes sont fragilisés par les biais issus des données d’entraînement. Google met en avant le fait qu’elle s’appuie sur de l’IA, ne serait-ce qu’au niveau de ses fonctions d’analyse du langage. D’un point de vue symétrique, Microsoft et sa filiale LinkedIn utilise sa base pour conseiller les utilisateurs lors de leur rédaction de CV (vidéo) dans Word, le Resume Assistant. Ce n’est qu’un des outils que l’éditeur pourrait proposer afin de faciliter le recrutement. Et comme ils disposent de la base de LinkedIn, ils peuvent l’exploiter à fond !

Experis IT, une filiale de Manpower, a développé une solution qui permet d’avoir un entretien d’embauche avec un avatar, qui n’est pas sans rappeler les tentatives du genre réalisées par L’Oréal et le Crédit Agricole en 2007 sur Second Life. Leur Digital Room qui est un cocon d’isolation du candidat analyse son visage et sa voix ainsi que ses réponses aux questions posées. Le système va alors générer un rapport au recruteur et au candidat. C’est visiblement adapté au recrutement de fonctions d’exécution. Ca fait envie ! Cette innovation digitale était présentée lors de Viva Technology en mai 2018. L’inconvénient est de nécessiter cet engin, mais ont devrait pouvoir faire la même chose à distance avec un simple laptop.

Goshaba (2014, France) propose une solution faisant la correspondance entre CV de candidats et de postes à pourvoir pour les recruteurs. Ils proposent aussi un jeu mobile qui sert à évaluer les compétences sociales des candidats. Il y a peut-être de l’IA dedans, mais sans qu’elle soit bien facile à identifier.

Merito (2016, France, 2,2M€) aide à recruter des travailleurs à temps partiel pour la distribution. Le matching exploite les notions de distance ainsi que l’évaluation des précédents managers.

Cryfe (2020, Suisse) est un logiciel d’analyse comportementale destiné au RH et autres professionnels qui pourraient en avoir besoin (psychologues, communication, politiques…). Il exploite le deep learning dans le traitement du langage et l’analyse d’images pour détecter l’authenticité de l’interlocuteur. Une solution équivalente est proposée par DeepScore (Japon). Golden Bees (2015, France, 1M€) propose la solution Wan2Bee qui permet le ciblage de candidats via de la publicité programmatique. L’outil est destiné aux recrues potentielles qui voient des annonces de postes ouverts à la place des publicités en ligne classiques. Attirer les talents sélectionner les talents gérer les carrières former les collaborateurs évaluer les collaborateurs candidater.

Nottx (2015, UK) et sa solution Fairhire, s’appuie sur le l’IA qui identifie les parties des CVs qui doivent être supprimées comme l’identité, l’origine sociale et géographique ainsi que les formations suivies. L’autre solution consisterait à biaiser dans un sens positif et contrôlé les données d’entraînement, par exemple, en renforçant le poids statistiques des populations trop peu présentes dans les métiers. C’est ce que semble proposer pymetrics (2011, USA, $56M) qui vise explicitement à augmenter la diversité dans le recrutement dans les entreprises. Enfin, signalons la création d’un label d’IA inclusive pour le recrutement créée par Arborus et Bureau Veritas, ce dernier assurant les audits, évidemment rémunérés.

Sur la gestion des carrières, d’autres applications à base d’IA visent à améliorer la correspondance entre les compétences, le potentiel des collaborateurs et leur parcours dans l’entreprise. WiserSkills (2016, France) a conçu une solution qui sert à cartographier les compétences à développer dans l’entreprise et à exploiter cette information pour préparer les collaborateurs à s’y adapter. C’est un outil en ligne où le collaborateur décrit lui-même ses compétences et ses sources de motivations. Il ne s’agit pas seulement de renseigner ses seules aptitudes métier. L’outil était en test à la Société Générale en 2017.

Braincities (2013, France) propose une « IA bienveillante » avec des applications dans les RH, la finance ainsi que pour les Smart Cities. Et notamment un outil de machine learning pour analyser les parcours de carrière et le matching entre collaborateurs et équipes dans les métiers techniques. Un autre outil de la start-up permet d’analyser les échanges textuels dans l’entreprise pour les associer à ses éléments culturels.

Leena AI (2015, Inde) est un chatbot pour RH qui répond aux questions des salariés de l’entreprise. Il s’intègre dans Slack ou Facebook Workplace. Cela couvre surtout les processus standardisés de l’entreprise comme sur sur les congés et les notes de frais.

Eightfold.ai (2016, USA, $23,75M) est un outil de gestion de pool de talents basé sur l’exploitation de données internes et externes à l’entreprise. Au bout du compte, tout cela est censé accélérer l’ensemble du processus de recrutement, et qui plus est, de réduire les erreurs de recrutement.

HelloElton (2018, France) propose un coach à base d’IA qui forme les collaborateurs aux « soft skills ». Reste à savoir ce que fait exactement cette IA. Arborus est un fonds de dotation lancé par l’association Arborus et de grandes entreprises internationales en 2010. Il fait la promotion de l’égalité de genre dans le monde, via le label européen et international GEEIS (Gender Equality European & International Standard).

Seedlink (2013, Pays-Bas) propose une IA qui sert à prédire le comportement des salariés. Elle s’appuie sur du traitement du langage qui analyse le résultat de questions ouvertes d’une application mobile. La solution est utilisée chez L’Oréal (vidéo).

Pulse (2016, France) prend le pouls des salariés avec des enquêtes d’opinion avec questions fermées et ouvertes. Une fois interprétées, elles doivent permettre de « mesurer la météo sociale, prédire une démission, calculer le salaire d’équilibre, détecter le risque de burnout et scorer le fit profil/post ». Cela repose sur du traitement du langage.

Flashbrand (2015, USA) propose aussi un outil de sondage des collaborateurs mâtiné d’IA qui propose aux managers des questions à poser en fonction des résultats des enquêtes précédentes. Chez IBM, une IA serait capable de prédire quand les salariés seraient sur le point de démissionner. En fait, cette IA est utilisée en interne chez IBM. Elle serait efficace dans 95% des cas mais la recette n’est pas précisée. IBM indique avoir réduit de 30% l’effectif de sa RH à l’échelle mondiale. En plus de leur outil de prévision de démissions qui est probablement à base de machine learning multi-critères, la RH propose aux salariés l’assistant virtuel AI MYCA (My Career Advisor) pour identifier les domaines d’amélioration des compétences et Blue Match qui permet d’identifier de nouveaux postes en interne. Enfin, Pôle Emploi utilise sa base de données de 8,5 millions de demandeurs d’emplois (en 2016) pour proposer des parcours de métiers aux demandeurs d’emploi s’appuyant sur leurs compétences existantes et prédire leurs chances de retour à l’emploi. Ils prédisent aussi les chances qu’un emploi d’un recruteur soit pourvu.

Enfin dans le domaine du management, il faut savoir que les solutions d’IA dédiées au management en général sont encore rares. On a vu qu’elles étaient pour l’instant concentrées sur le recrutement et la gestion des carrières. Le management pourrait cependant tirer parti de diverses solutions existantes ou à venir à base d’IA. Cela concerne par exemple celles qui fluidifient le travail collaboratif et qui améliorent la priorisation des tâches. A terme, on verra sans doute apparaître des outils qui permettront aux managers d’améliorer leur communication. C’est encore expérimental à ce stade.

[1] Sophie Blouquit-Faligot est Responsable de Mission et Pascal de Lima est Chef économiste de CGI Business Consulting

[2] Du chargé de formation au chargé de recrutement, au chef de projet ergonomie et prévention des risques professionnels, au conseiller en évolution professionnelle, consultant SIRH, Consultant en recrutement, contrôleur de gestion social, directeur de centres de formation, DRH, enseignant, Formateur, Gestionnaire de paie, Généraliste, juriste RH, Responsable RH, Responsable SIRH, Responsable administration du personnel, Responsable de formation, Responsable de la diversité, Responsable de la gestion des carrières, Responsable des relations sociales, Responsable du recrutement, Responsable mobilité internationale, responsable paie, Responsable rémunérations.

[3] Les Cas d’usage (les exemples relatifs aux start-up du domaine de l’article) ont été trouvés dans « Les usages de l’intelligence artificielle Edition 2021 Février 2021 Olivier Ezratty ».