Cité par Exclusive RH, Jac Fitz-enz, l’un des premiers à avoir analysé le potentiel stratégique du capital humain, rappelle dans le livre de Jean-Paul Isson que « Les RH disposent d’une manière efficace de gagner leur place à la table des décideurs mais ils doivent le faire à l’aide de données qui évalueront l’intelligence d’affaire du capital humain. ». La valeur des données est bien identifiée, mais leur utilisation et les conséquences de celle-ci posent des enjeux aux professionnels des ressources humaines. C’est autour de ces sujets que s’est réunie le 10 septembre 2019, la communauté Rhizome pour un atelier d’”Open Innovation”. 4 enjeux ont été identifiés et alimentés par des partages d’expériences et réflexions des partenaires de Rhizome. Ces enjeux ont couvert des sujets RH très globaux, mais ont également abordé des questions d'avantage opérationnelles.
Comment embarquer le Top Management dans les projets IA / data ?
Bien que les professionnels RH réalisent l’importance et les bénéfices que peut apporter une utilisation pertinente de la data et de l’intelligence artificielle, ce sujet reste encore relativement récent. Il est alors difficile dans certains cas de faire valider la réalisation d’un projet data / IA aux top managers, surtout dans les grandes structures qui ont l’habitude de travailler sur un modèle hiérarchique vertical. La communauté Rhizome s’est interrogée sur la manière dont il fallait diffuser et proposer un projet data/IA.
Tout d’abord, il apparaît important de communiquer sur le projet au sein de l’entreprise à tous les niveaux de management et pas seulement proposer l’idée aux décideurs finaux. L’objectif de cette communication serait de diffuser partager un tel projet avec les autres équipes et collaborateurs, afin de créer une véritable dynamique d’innovation.
Afin de limiter les risques et convaincre ses managers de la solidité du projet, il faut également passer par des étapes essentielles lors de sa construction. Cela commence par un benchmark de projets d’autres entreprises et la prise en compte de tous les risques liés au projet, ainsi qu’aux échecs qui ont été reproduits chez les autres. Après quoi il est nécessaire de faire une analyse de risques et de freins poussée, pour montrer aux top managers que tous ces facteurs ont bien été pris en compte.
L'engouement de l’équipe ne suffit pas il est nécessaire d’avoir une approche méthodique et bien construite aussi bien dans l’élaboration du projet IA/data que dans sa présentation et diffusion au sein de l’entreprise. Une culture de l’entreprise sur le modèle de “test and learn” est alors particulièrement propice au déploiement d’une telle approche.
Comment la data peut aider à analyser les éléments de fixation des objectifs dans l’entretien d’appréciation et leur cohérence avec les objectifs globaux de l’entreprise?
La data et l’intelligence artificielle ne présentent pas l’ultime solution à l’amélioration des entretiens annuels, ils sont seulement un moyen afin d’améliorer le processus. En effet afin que les managers puissent bien comprendre la politique et les objectifs globaux de l'entreprise la data n’est pas indispensable à toutes les étapes.
Un premier constat partagé est que si le manager a bien compris les objectifs globaux de l’entreprise, il pourra plus facilement les interpréter et les reformuler pour les cascader ensuite à ses équipes.
Afin d’analyser s’il y a une cohérence entre les objectifs formulés par les managers pour leurs équipes, et les objectifs de l’entreprise, il est important en premier lieu d’établir un échange de personne à personne, sans passer par la technologie. La transmission et l’appropriation de l’information est avant tout humaine. Après cette étape, une approche data peut être pertinente dans la mesure où il est possible de faire une analyse de données simple après la formulation d’objectifs par le/la manager. Des techniques comme celle des nuages de mots permettront d’identifier si les objectifs globaux de l’entreprise se retrouvent bien dans les objectifs formulés par les managers des différentes directions et entités de l’entreprise. Cette analyse simple peut permettre d’engager un premier niveau de dialogue avec les managers et si les décalages sont perçus il sera possible de mettre en place des actions correctives.
Enfin s’il est nécessaire d’aller plus loin dans l’analyse sémantique des résultats d’entretiens d'appréciations, il faut au préalable passer par l’étape humaine de construction d’une grille standardisée avec des critères établis et factuels, d’après laquelle on pourra voir si un objectif a été atteint ou non. Afin de réaliser avec succès ces processus l’IA ne semble pas nécessaire à ce stade, mais l’approche data est utile afin d’améliorer la qualité des données recueillies et créées à l’issue de ce cheminement de fixation d’objectifs des collaborateurs pour les faire correspondre à ceux du groupe.
Ce qui est important dans cette approche IA, c’est surtout le chemin pour y arriver et qui permet de mettre en place une première façon d’analyser la donnée, et de passer à une approche “data thinking”.
Comment s’appuyer sur la data pour identifier les métiers de demain?
Bien que la data peut ne pas être nécessaire dans certaines tâches RH, celle ci va faire évoluer ou faire disparaître certains métiers. Ainsi, nos partenaires venus des secteurs aussi bien privé que public pensent d’ores et déjà aux enjeux de ces changements. Ils ont ainsi identifié deux types de métiers: ceux qui vont avoir des changements liés aux nouvelles technologies et ceux qui vont se transformer au sein même de l’entreprise qui sera éventuellement amenée à changer son activité. Afin d’appréhender au mieux les métiers de demain il faut tout d’abord se concentrer sur l’inévitabilité du changement des métiers d’aujourd’hui et anticiper les conséquences de ce changement sur les métiers et les collaborateurs. Une anticipation constructive de ces évolutions demande alors d’analyser ce qui existe concrètement pour en deuxième temps se projeter dans le futur. Il faut identifier et définir les compétences transférables et accompagner les collaborateurs à l’aide des formations. Afin de construire cette anticipation il faut se demander de quelles compétences nous aurons besoin dans les années à venir.
Pour faciliter ce questionnement il est possible alors de mettre en place des actions de sensibilisation de ses collaborateurs et les sonder à travers des entretiens ou des tests pour savoir quels changements ils sont prêts à accepter. Lorsque les collaborateurs les plus enclins au changement sont identifiés il est possible de lancer des programmes de coaching pour leur donner des outils pour s’adapter aux changements liés à la data et à l’intelligence artificielle. Une mise en place des indicateurs et des suivis est aussi pertinente pour diffuser cette dynamique au sein de l’entreprise.
Comment utiliser la data pour rendre les RH plus performants? Le cas des métiers en "tension".
La technologie bien utilisée peut rendre les professionnels RH plus performants, notamment dans le contexte de métiers en “tensions”, comme ceux des bûcherons ou des jardiniers de la Ville de Paris. Ce type de métiers usants nécessite d’une part de trouver des agents externes aux organisations et d’autres part à réorienter et aider ces personnes dans leur reconversion professionnelle. Dans les deux cas l’IA et la data peuvent être à l’origine de solutions efficaces comme dans le sourcing des candidats extérieurs qui cherchent à se faire embaucher à ces postes de métiers en “tension”. Des algorithmes basés sur des données fiables aident les entreprises à détecter les candidats. Un effort reste à faire pour les éclairer dans leur choix et les aider à se positionner sur un marché de plein emploi. La création et l’animation d’un vivier de candidats est envisagée, en s’appuyant sur les concepts du marketing digital. Une des grandes difficultés dans l’animation de vivier réside dans sa mise à jour. Adecco souligne une expérimentation en cours chez eux à l’aide d’un “voice call”, et l’accueil plutôt positif des candidats recontactés par un assistant vocal. La recherche d’outils d’automatisation tels que les chatbots avec la promesse de fluidifier le passage d'informations entre collaborateurs sur des thèmes juridiques, du droit de travail, des congés, et ainsi de libérer du temps aux RH pour se consacrer à l’accompagnement plus qualitatif des personnes qui se dirigent vers une reconversion professionnelle ou accompagner les personnes dans les métiers à risques.
Les évolutions et les changements dans le monde des RH amenés par la data, l’intelligence artificielle et les nouvelles technologies sont inévitables. Le constat commun est que les RH doivent s’adapter à ces changements numériques présents dans tous les secteurs d’activité. Ils doivent en effet anticiper les transformations et accompagner les collaborateurs dans leur évolution mais pour ce faire il leur est aussi nécessaire d’apporter simultanément des changements dans la manière d’exercer leur propre métier. Ces deux composantes étant étroitement liées, les professionnels RH doivent être agiles et novateurs dans leur appréhension des impacts de la data et de l’intelligence artificielle. On peut penser aux méthodes dites “agiles” de gestion de projets et de travail ou encore aux acteurs économiques essentiels de l’innovation RH que sont les startups qui de par leur structure et le contexte de leur création font naître des solutions pertinentes aux nombreux enjeux posés par les nouvelles technologies.
Retrouvez les startups les plus “data” de Rhizome
Boost.rs : référentiel et cartographie de compétences
Goshaba : pré qualification de candidatures via des jeux cognitifs
Golden Bees : recrutement par la publicité programmatique
Mailoop : amélioration continue de l'usage de l'email et des réunions
Braincities : analyse des comportements et des sentiments pour améliorer la gestion de carrière
Data4job : utilisation de la data et l'IA pour accélérer les processus RH sur le recrutement et la mobilité interne
