La PDG d’une entreprise de technologie RH affirme que devenir natif en IA a révélé le travail que les employés souhaitent réellement faire
Découvrez comment une PDG de la tech RH a utilisé l’IA pour éliminer les tâches administratives, révéler ce que les employés apprécient réellement et aider les équipes RH à se concentrer sur la stratégie, la croissance et le jugement humain.
Adoption de l’IA: Leapsome a intégré des outils d’IA, les employés créant des agents IA pour automatiser diverses tâches.
Défis organisationnels: L’adoption précoce de l’IA a mis en évidence des inefficacités, révélant la possibilité d’enrichir les fonctions en réduisant les charges administratives.
Enseignements des dirigeants: Les dirigeants doivent s’impliquer dans l’IA pour automatiser les processus et garder le cap sur la stratégie et les interactions humaines.
Réforme de l’évaluation: Leapsome a repensé l’évaluation des performances avec l’IA, améliorant la qualité des retours et réduisant la charge des managers.
Intégration des données: Une utilisation fluide de l’IA exige des systèmes de données connectés ; des outils isolés peuvent freiner une intégration d’IA efficace.
Jenny Podewils est cofondatrice et co-CEO de Leapsome, une plateforme RH et IA utilisée par plus de 2 000 entreprises dans le monde. Son expérience précédente dans une startup clean-tech en forte croissance et en tant que Chief of Staff dans un secteur en mutation rapide l’a amenée à se concentrer sur une question centrale : comment bâtir des organisations alignées, capables d’apprendre rapidement et de performer à haut niveau ?
Nous avons échangé avec elle pour en savoir plus sur la façon dont elle répond à cette question avec l’IA. Voici ce qu’elle nous a partagé.
Concevoir pour apprendre vite et réussir
Je suis Jenny Podewils, cofondatrice et co-CEO de Leapsome. J’ai grandi à Berlin, en Allemagne, fille de deux universitaires régulièrement entourés de convives internationaux et de débats stimulants à table.
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Cela a façonné mon intérêt pour les grands enjeux mondiaux. Pendant mes études universitaires en Suisse et au Royaume-Uni, j’ai découvert que les entreprises à vocation d’impact étaient le meilleur moyen d’avoir un effet réel.
Mes fonctions dans une start-up clean-tech en pleine croissance et en tant que Chief of Staff dans une entreprise de médias en pleine transformation m’ont amenée à m’interroger : comment construire des organisations qui travaillent aux côtés d’agents IA, apprennent vite et atteignent une excellente performance ?
Je me suis passionnée pour le passage à l’échelle de l’alignement, la conception d’environnements favorisant l’apprentissage rapide et la performance, et la création de meilleures organisations fondées sur la donnée concrète. Les humains passent environ 80 000 heures de leur vie au travail. Ce temps doit avoir du sens. Cette conviction est devenue la base de Leapsome.
Kajetan von Armansperg et moi avons fondé Leapsome en 2016 pour aider les autres à construire des équipes performantes, concevoir une expérience collaborateur exceptionnelle et façonner des cultures d’entreprise réussies grâce à des logiciels RH centrés sur l’humain.
La plateforme complète de Leapsome – RHIS, talents et IA – accompagne plus de 2 000 clients à travers le monde centrés sur l’humain et performants. Je suis basée à New York, où se situe l’un de nos bureaux internationaux.
En tant que dirigeante, j’écoute toujours et je pose les questions difficiles. J’accorde ma confiance aux responsables, et j’assume pleinement mes propres responsabilités. Mes standards sont très élevés, et j’attache de l’importance à l’urgence et à l’impact.
Faire le choix de devenir totalement IA-native en interne
Nous avons voulu apporter très tôt les bénéfices de l’IA à nos clients, en lançant rapidement des fonctionnalités IA à fort impact dans notre produit. Nous avons aussi fait le choix délibéré d’adopter une approche totalement IA-native en interne.
Nous avons construit la vision, défini les politiques, mis en place les infrastructures et les outils dès le départ. 100 % de notre équipe utilise des outils ou agents IA dans son travail quotidien, et plus de 60 % de nos salariés ont déjà créé au moins des agents simples pour automatiser certaines tâches. Ainsi, l’utilisation de l’IA et l’expérimentation font intégralement partie de notre quotidien et des fonctions chez Leapsome.
Nous continuons à intégrer l’IA dans les processus sur toute la plateforme – de la performance aux enquêtes, de la paie aux workflows. C’est enthousiasmant de voir comment nous pouvons soutenir nos clients pour qu’ils tirent pleinement parti de l’IA, puisqu’elle est directement accessible là où se trouve leur contexte RH.
Comment l’adoption de l’IA révèle des opportunités insoupçonnées au travail
Lorsque nous avons déployé les outils d’IA en interne et observé la courbe d’adoption — toute notre équipe utilise désormais l’IA régulièrement, et la plupart créent leurs propres agents — je m’attendais à rencontrer des réticences : un peu de scepticisme, quelques résistances de ceux qui préféraient leur routine.
À la place, j’ai constaté un mélange d’enthousiasme et de soulagement. Les collaborateurs voulaient se débarrasser du travail périphérique à leur vrai métier : rédaction initiale, résumés, relances, extractions, formatage de données. Quand l’IA a pris le relais, quelque chose s’est libéré – les gens ont pu consacrer plus de temps à ce qui les épanouit et qui requiert de la réflexion critique et du discernement humain.
Cela m’a révélé quelque chose d’inconfortable. Nous n’attribuions pas seulement des tâches répétitives à des personnes talentueuses. Nous avions mis en place des systèmes qui enfouissaient progressivement le cœur de leur métier sous des couches administratives, et la plupart acceptaient ce fonctionnement sans broncher. L’IA l’a rendu visible. Une fois ce constat fait, personne ne voulait revenir en arrière. Le potentiel est immense, et c’est passionnant !
La véritable leçon : l’adoption n’est pas le principal problème. Ce que vous découvrez quand l’administratif disparaît, c’est là que le vrai travail commence.
Les gens voulaient se libérer des tâches qui s’accumulent autour de leur véritable métier : la rédaction initiale, le résumé, la relance, la collecte de données et la mise en forme. Lorsque l’IA a pris en charge ces activités, quelque chose s’est ouvert — les gens ont gagné plus de temps pour effectuer un travail épanouissant qui nécessite de la réflexion critique et du discernement humain.
C’est une part importante de mon rôle de dirigeante que de consacrer du temps à ma propre formation continue et à l’expérimentation pratique de l’IA. Je crois qu’il est crucial pour les leaders aujourd’hui de dégager ce temps.
L’opportunité pour les dirigeants et les professionnels des Ressources Humaines est d’endosser leur rôle de partenaire stratégique pour l’entreprise en automatisant les processus manuels, en dépassant la fragmentation des données et en générant plus rapidement des analyses. Cela libère également du temps pour les tâches de partenariat humain et d’accompagnement métier qui ne devraient pas être automatisées.
J’ai dû abandonner l’idée que le temps passé en personne avec les managers soit la façon principale de développer les collaborateurs. Le coaching avec IA, s’il est bien mené et supervisé par l’humain, peut offrir un accompagnement cohérent et en temps utile, que même les meilleurs gestionnaires ne peuvent pas fournir à grande échelle.
Pour être claire : cela ne remplace pas les managers, cela étend leur portée et garantit que les employés reçoivent un soutien entre les points de suivi formels.
Comment nous avons transformé les évaluations de performance grâce à l’IA
Nous avons repensé les entretiens d’évaluation, à la fois en interne et dans notre produit, avec l’IA. Cela a fondamentalement changé notre vision de tout le processus.
L’ancienne méthode : Les managers passaient des heures à rédiger des projets d’évaluation, souvent en partant de zéro et en ayant du mal à se remémorer des réussites spécifiques de plusieurs mois en arrière. Un processus lourd et lent, nécessitant beaucoup d’administration, nuisant aux résultats et aux délais ! Les entretiens risquaient de devenir un exercice de conformité plutôt qu’un moment d’alignement et de développement.
La méthode enrichie par l’IA : Nous avons conçu un assistant IA qui rédige les retours d’évaluation en s’appuyant sur le contexte des réunions, objectifs et retours précédents. L’IA guide les utilisateurs tout au long du processus, met en avant le contexte pertinent — ce que le collaborateur a accompli, là où il a eu des difficultés, comment il a progressé — et suggère des formulations que les managers peuvent modifier, améliorer et personnaliser selon leur raisonnement humain, leur empathie et leur relation avec le collaborateur.
Résultats : Le temps médian que les managers consacrent à la rédaction des évaluations a considérablement diminué. Plus important encore, la qualité s’est améliorée car les managers peuvent affiner et nuancer plutôt que d’être bloqués devant une page blanche. Les employés déclarent que les retours sont perçus comme plus précis et exploitables.
Nous avons appliqué la même logique au questions-réponses des employés. Les RH recevaient sans cesse les mêmes questions de politique interne via Slack, e-mail, et parfois de la même personne à plusieurs reprises. Désormais, notre agent IA Helpdesk répond à ces questions en langage naturel, en puisant dans notre base de connaissances. Les RH récupèrent ainsi du temps pour des tâches nécessitant une expertise humaine.
Nous avons aussi appliqué cela à l’analyse post-enquête. Avant, nous passions des semaines à synthétiser les réponses libres, souvent de manière incomplète. L’IA met maintenant en évidence les thèmes et tendances en quelques jours, afin que les dirigeants puissent agir pendant que les retours sont encore frais.
Le fil conducteur : L’IA a absorbé la charge administrative, permettant aux équipes de se concentrer sur le travail qui exige un véritable discernement humain : les conversations, les décisions et le suivi que personne ne peut déléguer.
Pourquoi le potentiel de l’IA dépasse souvent la maturité organisationnelle
Les gens entendent « L’IA va transformer les RH » et s’attendent à un bouton magique. L’IA n’est efficace que si les données, les flux de travail et la gouvernance autour sont de qualité. Si vos données RH se trouvent dans cinq systèmes différents, ou si vos processus sont informels et incohérents, l’IA ne peut pas résoudre cela.
Pire encore, elle pourrait faire remonter de mauvaises données, provoquant au mieux de la confusion, et au pire, un vrai problème.
Réflexions de Jenny
L’IA est seulement aussi performante que les données, les flux de travail et la gouvernance qui l’entourent.
Nous répondons à ce défi en intégrant l’IA au cœur de notre produit, qui devient votre système de référence, avec tout votre contexte lié à vos processus et flux de travail — et non pas ajouté comme une fonctionnalité séparée.
Notre IA accompagne les employés tout au long du processus de fixation des objectifs. Elle aide à la préparation des évaluations pendant le cycle d’évaluation. Elle répond aux questions sur les politiques à partir d’une base de connaissances définie. La structure fixe le cadre, et l’IA évolue à l’intérieur de celui-ci.
Nous appliquons également par défaut le principe humain dans la boucle. Notre IA rédige, suggère et résume, mais n’effectue aucune action sans validation humaine. Nous pensons que les décisions RH impliquent un contexte, des nuances et des conséquences que l’IA ne devrait pas gérer de manière autonome. Les dirigeants qui souhaitent que l’IA « fasse tout, sans supervision » risquent de se heurter à des problèmes juridiques, éthiques et de confiance.
Aller en profondeur plutôt qu’en largeur avec l’intégration de l’IA
Il y a un an, nous avions beaucoup d’outils. Aujourd’hui, ils sont moins nombreux, mais davantage intégrés. Nous avons privilégié l’approfondissement plutôt que la dispersion. Nous utilisons l’IA à travers nos flux de travail : rédaction d’évaluations, synthèses d’enquêtes, coaching avec IA, questions/réponses sur les politiques, transcription de réunions et analyses de données.
Il ne s’agit pas d’ajouts séparés, nous les intégrons là où le travail se fait, ce qui garantit leur adoption.
Notre base est notre propre outil, ce qui clarifie bien des choses en étant nous-même notre principal utilisateur. Cela nous oblige à rester honnêtes. Nous l’utilisons pour tout : SIRH (dossiers des employés, documents, absences, préparation de la paie, flux de travail), gestion des talents (évaluations de performance, objectifs, enquêtes d’engagement, feedbacks, apprentissage, entretiens individuels) et IA. Les données sont centralisées, et cela a plus d’importance qu’il n’y paraît.
En plus, nous avons créé des agents personnalisés dans Dust et Notion pour une utilisation inter-équipe. Gemini, Claude et Lovable font également partie de notre environnement, selon les besoins. Chaque équipe possède aussi sa propre pile d'outils par-dessus cette base. Nous n’essayons pas d’uniformiser à outrance, mais nous décidons consciemment de ce qui constitue le socle.
La plus grande évolution de l’an dernier a été la consolidation. Nous avions trop de solutions spécifiques, chacune efficace mais entraînant une fragmentation des données et des coûts liés au changement d’outils. Moins d’outils, intégration plus forte, et IA présente à travers tous les workflows plutôt que cantonnée à une seule application.
Pourquoi un coach de développement IA peut être un élément décisif
Nous utilisons notre propre Coach de Développement en interne. C’est un agent IA qui offre aux employés et aux managers des conseils en temps réel sur leur progression, sans devoir attendre la disponibilité d’un responsable ou un cycle d’évaluation formel.
Les managers dans les entreprises en croissance sont sollicités de toutes parts. Ils ne peuvent pas être en contact avec chacun, et les employés qui cherchent une orientation n’en reçoivent souvent qu’à l’approche des évaluations. Le Coach de Développement change cette dynamique.
Les employés peuvent poser des questions sur leurs objectifs, obtenir des prochaines étapes concrètes et comprendre ce que signifie « excellent » dans leur poste. Les managers peuvent s’en servir pour préparer des discussions pertinentes, plutôt que de réagir en dernier recours. Il s’appuie sur le contexte des objectifs, l’historique des feedbacks et les référentiels internes, rendant les suggestions spécifiques et non génériques.
Ce qui m’intéresse surtout, c’est ce qui se passe en arrière-plan : les signaux. Quand les employés posent à l’IA des questions qu’ils n’auraient jamais osé formuler, cela nous apprend quelque chose — pas sur les individus (c’est agrégé et anonyme) — mais sur les domaines manquant de clarté, là où les gens se sentent bloqués, ce que les managers n’abordent pas. Ces signaux précoces sont difficiles à obtenir par ailleurs.
Les agents vont au-delà du travail. Chez moi, j’ai créé plusieurs agents IA pour faciliter la gestion familiale. Par exemple, j’ai conçu un planificateur de repas hebdomadaire qui prend en compte les principes d’alimentation saine que j’ai définis.
Pourquoi l’approche par les pairs et la pratique est la meilleure façon de développer la culture IA
L’utilisation de l’IA est structurée, et non optionnelle chez nous. Chaque collaborateur a accès aux outils d’IA, pas seulement l’ingénierie ou le produit. L’aisance avec l’IA ne doit pas être réservée à certains métiers ou fonctions.
Nous avons développé la culture IA par le partage, et non via des formations obligatoires. Chacun montre comment il utilise l’IA dans ses tâches. C’est guidé par les pairs, concret, parfois désordonné, mais c’est ce qui fonctionne. Quelqu’un fait une démo de ce qui a marché, un autre adapte cela à son contexte. Cette diffusion favorise l’adoption bien mieux que n’importe quel déploiement descendant.
Ce que j’ai constaté : plus les personnes expérimentent, plus elles identifient des tâches à automatiser, autrefois considérées comme « juste la routine » du poste. L’IA donne la permission — et la possibilité — de remettre ça en question.
En matière de gouvernance, nous sommes explicites sur la protection des données. Chacun sait quelles données peuvent ou ne peuvent pas être intégrées dans des outils d’IA externes. Non négociable. La clarté des garde-fous donne confiance aux personnes pour repousser les limites à l’intérieur de ce cadre.
Pour ce qui est de savoir à quoi ressemble une organisation « prête pour l’IA » : Je le décrirais moins comme une liste de contrôle que comme une culture. Des employés qui expérimentent sans crainte d’être jugés. Des équipes qui se demandent « Est-ce qu’une personne devrait faire cela ? »
Des leaders qui montrent l’utilisation de l’IA de façon visible, non comme une mise en scène, mais parce qu’ils l’utilisent réellement. J’essaie moi-même d’en être l’exemple. Si je demande à mes équipes de développer leur aisance avec l’IA sans la pratiquer moi-même, ce n’est pas du leadership. C’est du théâtre.
Les gens montrent comment ils utilisent l’IA dans leur quotidien. C’est mené entre pairs, concret et parfois chaotique, mais c’est ce qui fait que cela s’ancre.
Pourquoi l’IA n’est aussi performante que les données auxquelles elle accède
L’accès aux données est essentiel. L’IA n’est aussi performante que les données auxquelles elle a accès.
Un agent d’IA brillant et autonome, extérieur à votre système RH, peut rédiger une fiche de poste, certes. Mais il ne pourra pas vous dire si l’engagement baisse au sein d’une équipe en particulier, si un collaborateur performant n’a pas eu d’entretien de développement depuis des mois, ou si les collaborateurs d’un manager présentent systématiquement des performances inférieures lors des évaluations croisées de leurs pairs.
Ces informations nécessitent des données historiques connectées — SIRH, objectifs, feedbacks, évaluations, engagement, apprentissage, tout au même endroit. Les solutions ponctuelles fragmentées, même dopées à l’IA, ne peuvent pas fournir cela. Nous avons consacré des années à bâtir une solution pour résoudre ce problème.
Notre feuille de route se concentre sur l’aspect agentique. Nous développons des agents capables de gérer des tâches ciblées et limitées : rédaction de documents, réponse aux questions de politique interne, relance des managers sur les actions de suivi, tandis que l’autorité décisionnelle reste entre les mains humaines.
Ces agents fonctionnent en arrière-plan. L’objectif est d’étendre ce qu’une équipe RH légère peut accomplir. Cela permet à un ou une responsable RH supervisant les opérations pour 200 salariés, accompagné(e) d’un(e) ou deux collègues, de ne plus passer ses journées sur les tâches administratives et de pouvoir se concentrer sur les missions qui produisent de vrais résultats.
Pourquoi l’IA impose une réflexion sur le rôle des RH
Pour les responsables RH, ce moment dépasse une simple transition technologique. L’IA impose une réflexion fondamentale sur la raison d’être des RH.
Beaucoup de personnes à qui je parle ont choisi les RH parce qu’elles s’intéressaient aux gens. Elles voulaient créer des cultures fortes, développer des leaders, bâtir des environnements propices à l’excellence dans le travail.
Au fil du temps, nombre d’entre eux se sont transformés en gestionnaires de processus. Les systèmes se sont accumulés. La fonction a fini par s’y conformer. Si votre technologie RH accorde plus de valeur au processus qu’aux personnes, cette dynamique façonne le rôle au fil du temps. Les outils façonnent les comportements. Les systèmes façonnent les postes. C’est important de le nommer, et important de le remettre en question.
Quelques conseils pratiques pour utiliser l’IA dans les RH :
Commencez par le travail que vous détestez, pas par la fonction la plus brillante. Où perdez-vous du temps sur des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée ? Appliquez l’IA à ces points en priorité. Le premier jet. Le résumé. La relance de suivi. Automatisez ces tâches et réservez-vous pour les missions qui exigent votre intervention.
Favorisez le contrôle humain. L’IA doit assister, non décider, en particulier dans les RH où les décisions ont une incidence sur la carrière et la vie des personnes. Posez clairement ce principe et veillez à son respect.
Avancez plus vite que ce qui vous semble confortable. Les organisations qui développent leur maîtrise de l’IA aujourd’hui bénéficieront d’un avantage cumulatif. Attendre que l’IA « arrive à maturité » comporte un coût.
Emmenez votre équipe avec vous. Les jeunes salariés et les managers de proximité voient souvent le mieux où sont les opportunités. L’adoption est un défi culturel autant que technologique.
Pour les leaders en général : Montrez personnellement l’exemple dans l’usage de l’IA, investissez sérieusement dans vos managers, et gardez votre cap sur la finalité. L’IA change la façon dont le travail s’effectue. Elle ne change pas la raison pour laquelle il a de l’importance.
Comment les rôles RH vont évoluer dans les 5 prochaines années
D’ici cinq ans, je pense que les RH auront complètement abandonné l’identité de gestionnaire de processus. Les entreprises qui continueront à la considérer ainsi en subiront les conséquences dans leurs résultats.
La transition est déjà engagée. Les responsables RH dans les organisations en avance ne sont plus évalués sur le fait que les entretiens ont eu lieu ou que les sondages ont bien été diffusés. Ils sont mesurés sur les résultats :
La rétention s'améliore-t-elle là où cela compte le plus ?
Les managers développent-ils leurs équipes ?
Pouvons-nous établir un lien exploitable entre l’engagement, la performance et la productivité ?
L’IA rend ce changement possible en gérant de manière fiable la couche opérationnelle, permettant ainsi aux responsables RH de se concentrer sur la stratégie, le diagnostic et l’intervention.
L’équipe RH du futur sera plus réduite, plus senior et bien plus influente. Non pas parce que les effectifs seront réduits, mais parce que le rôle gagne en ampleur et acquiert une crédibilité à la table de direction. Moins de temps sur l’administratif, plus de temps dans la salle où se prennent les décisions business.
Les organisations qui fonctionnent encore avec des systèmes RH fragmentés, des outils distincts pour le SIRH, la performance, l’engagement et l’apprentissage, seront clairement désavantagées. L’IA génère des analyses utiles à partir de données connectées. Elle produit du bruit à partir de données isolées. La fragmentation devient un lourd héritage coûteux, et la prise de conscience est plus proche que beaucoup ne le pensent.
La version gagnante de la RH dans cinq ans ressemblera beaucoup plus à ce pour quoi la plupart des gens ont choisi ce métier.
Comment maintenir l’IA centrée sur l’humain dans les RH
Si les RH déploient mal l’IA — en l’utilisant pour éviter la responsabilité, accélérer la propagation de mauvaises décisions, ou comme substitut aux conversations humaines difficiles qui forgent la culture — on ne se contente pas de gâcher l’opportunité. On érode la confiance d’une manière très difficile à rétablir.
Le principal risque n’est pas une IA défaillante. Le risque, c’est une IA qui fonctionne exactement comme prévu mais va dans la mauvaise direction. Des évaluations plus rapides mais moins humaines. Des politiques « traitées » par un chatbot sans que personne ne vérifie si la réponse est juste ou pertinente. Des décisions qui paraissent objectives parce qu’elles proviennent d’un système, alors que celui-ci reflète les présupposés de ses concepteurs.
Notre philosophie est claire : L’IA ne doit jamais remplacer le jugement humain dans les décisions qui affectent la carrière, la vie ou le bien-être d’une personne. L’IA rédige, suggère, fait émerger. Une personne relit, décide et endosse les conséquences. Le jugement humain est non négociable.
Réflexions de Jenny
L’IA ne doit jamais remplacer le jugement humain dans les décisions qui affectent la carrière, le gagne-pain ou le bien-être de quelqu’un… Le jugement humain est non négociable.
Les responsables RH que je respecte le plus ne se demandent pas seulement « jusqu’où peut-on automatiser ? » mais aussi « qu’est-ce qui ne doit jamais être automatisé, et pourquoi ? ». Cette exigence distingue l’IA qui crée la confiance de celle qui la détruit.
C’est également l’un des sujets les plus débattus dans People over Perks, notre communauté de professionnels RH — et honnêtement, certaines des réflexions les plus pertinentes sur ce sujet y voient le jour. Si c’est une question que vous explorez dans votre propre organisation, je vous invite à nous rejoindre.
Comme je l’ai dit, les gens passent environ 80 000 heures de leur vie au travail. Ce temps doit avoir du sens. L’IA doit aider à le rendre plus précieux.
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