La PDG d’une entreprise RH tech affirme que devenir natif en IA a révélé le travail que les employés souhaitent réellement accomplir
Découvrez comment une PDG dans la tech RH a utilisé l’IA pour éliminer les tâches administratives, révéler ce que les employés valorisent vraiment 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 lumière des inefficacités, révélant le potentiel d’améliorer les rôles en réduisant les charges administratives.
Aperçus du leadership: Les dirigeants devraient s’impliquer dans l’IA pour automatiser les processus et rester concentrés sur les rôles stratégiques et les interactions humaines.
Transformation des évaluations: Leapsome a repensé les évaluations de performance grâce à l’IA, améliorant la qualité des retours et réduisant la charge des managers.
Intégration des données: Une utilisation fluide de l’IA nécessite des systèmes de données connectés ; des outils disparates peuvent freiner l’efficacité des implémentations IA.
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 start-up de la clean-tech en forte croissance et en tant que Cheffe de cabinet dans un secteur en pleine mutation l’a amenée à se concentrer sur une question centrale : comment construire des organisations qui s’alignent, apprennent rapidement et performent à un niveau élevé ?
Nous l’avons rencontrée pour en savoir plus sur la façon dont elle répond à cette question grâce à l’IA. Voici ce qu’elle avait à dire.
Concevoir pour apprendre vite et bien performer
Je suis Jenny Podewils, cofondatrice et co-CEO de Leapsome. J’ai grandi à Berlin, en Allemagne, fille de deux universitaires recevant régulièrement des invités internationaux et participant à des dîners plein de discussions enrichissantes.
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Cela a façonné mon intérêt à relever de grands défis mondiaux. Pendant mes études universitaires en Suisse et au Royaume-Uni, j’ai découvert que les entreprises orientées vers l’impact constituaient le meilleur moyen de changer les choses.
Mes expériences dans une start-up clean-tech en forte croissance et en tant que Cheffe de cabinet dans une entreprise média en pleine transformation m’ont accrochée à une question. Comment construit-on des organisations qui s’alignent, apprennent rapidement et performent à un haut niveau ?
Je me suis passionnée pour la mise à l’échelle de l’alignement, la conception d’environnements qui apprennent vite et performent bien, et la création d’organisations meilleures fondées sur des données concrètes. L’humain passe environ 80 000 heures de sa vie au travail. Ce temps devrait avoir du sens. Cette conviction est devenue le fondement de Leapsome.
Kajetan von Armansperg et moi avons fondé Leapsome en 2016 pour aider les autres à bâtir des équipes performantes, concevoir des expériences collaborateur d’exception, et forger des cultures prospères grâce à des logiciels RH centrés sur les personnes.
La plateforme complète de HRIS, de gestion des talents et d’IA de Leapsome sert plus de 2 000 clients axés sur l’humain et le succès à travers le monde. Je suis basée à New York, où se trouve l’un de nos bureaux mondiaux.
En tant que dirigeante, j’écoute toujours et je pose les questions difficiles. J’ai confiance dans les responsables, et je suis déterminée quant à mes propres responsabilités. J’ai des exigences très élevées, et j’attache beaucoup d’importance à l’urgence et à l’impact.
Le choix d’être entièrement IA-native en interne
Nous avons adopté très tôt l’idée d’apporter les bénéfices de l’IA à nos clients, en livrant rapidement des fonctionnalités IA à fort impact dans notre produit. Nous avons aussi fait le choix délibéré de devenir entièrement IA-native en interne.
Nous avons très tôt élaboré la vision, défini les politiques et mis en place l’infrastructure et les outils nécessaires. Cent pour cent de notre équipe utilise des outils ou des agents IA au quotidien, et plus de 60% de nos collaborateurs ont créé au moins des agents simples pour automatiser certaines tâches. Ainsi, l’utilisation de l’IA et l’expérimentation font partie de notre travail et de nos rôles quotidiens chez Leapsome.
Nous continuons d’intégrer l’IA dans les processus à tous les niveaux de la plateforme — des performances aux enquêtes, ou de la paie aux workflows. C’est enthousiasmant de voir comment nous pouvons aider nos clients à tirer pleinement parti de l’IA, puisqu’elle est accessible directement là où se situe leur contexte RH.
Comment l’adoption de l’IA révèle des opportunités cachées 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 développent leurs propres agents — je m’attendais à des frictions : un peu de scepticisme, une certaine résistance de la part de personnes préférant s’en tenir à leurs habitudes.
Au contraire, j’ai trouvé un mélange d’enthousiasme et de soulagement. Les équipes voulaient se débarrasser du travail qui s’était accumulé autour de leurs véritables missions : premières ébauches, synthèse, relances, collecte de données et mise en forme. Quand l’IA prenait cela en charge, quelque chose s’ouvrait — les gens retrouvaient du temps pour les tâches épanouissantes qui nécessitent leur esprit critique et leur jugement humain.
Cela m’a révélé quelque chose de dérangeant. Nous ne confions pas seulement à des talents des tâches ennuyeuses. Nous avions construit des systèmes qui enfouissaient peu à peu la richesse de leurs rôles sous l’administratif, et la plupart l’acceptaient silencieusement comme une fatalité. L’IA a rendu cela visible. Une fois révélé, plus personne ne voulait revenir en arrière. Le potentiel est immense, et c’est grisant !
La vraie leçon : l’adoption est le dernier des problèmes. Ce que l’on découvre une fois l’administratif balayé, c’est là que le vrai travail commence.
Les gens voulaient se débarrasser du travail qui venait s’ajouter à leurs vraies missions : la rédaction initiale, les résumés, la relance, l’extraction de données et la mise en forme. Quand l’IA a pris en charge cet aspect, quelque chose s’est libéré : les gens ont gagné du temps pour des tâches épanouissantes, nécessitant réflexion critique et jugement humain.
Comment les leaders peuvent-ils adopter l’IA ?
C’est un aspect important de mon rôle de dirigeante que de consacrer du temps à mon apprentissage continu et à l’expérimentation concrète de l’IA. Je pense qu’il est essentiel pour les leaders d’aujourd’hui de dégager du temps pour cela.
La possibilité offerte aux leaders et aux professionnels des RH est de renforcer leur rôle de partenaire stratégique de l’entreprise, en automatisant les processus manuels, en surmontant la fragmentation des données et en générant des analyses plus rapidement. Cela libère également du temps pour le travail de partenariat humain et commercial qui, lui, ne doit pas être automatisé.
J’ai dû me défaire de l’idée que la « présence » avec les managers soit le moyen principal pour faire grandir les collaborateurs. Le coaching par IA, bien conçu et accompagné d’une supervision humaine, peut offrir des conseils cohérents et rapides à une échelle qu’aucun manager ne peut atteindre.
Pour être claire : cela ne remplace pas les managers, cela élargit leur champ d’action et garantit que les employés bénéficient d’un soutien entre deux points d’étape officiels.
Comment nous avons transformé les entretiens d’évaluation avec l’IA
Nous avons repensé les entretiens d’évaluation, en interne comme dans notre produit, grâce à l’IA. Cela a fondamentalement changé notre façon d’appréhender l’ensemble du processus.
L’ancienne méthode : Les managers passaient des heures à rédiger leurs évaluations, souvent en partant de zéro et en peinant à se souvenir des réalisations concrètes datant parfois de plusieurs mois. Un processus lourd, lent, nécessitant une charge administrative importante, nuisait aux résultats et aux délais ! Les entretiens risquaient de devenir un simple exercice de conformité, au lieu d’un moment d’alignement et de développement.
La méthode augmentée par l’IA : Nous avons créé un assistant IA qui rédige les retours d’évaluation en s’appuyant sur le contexte issu des réunions, des objectifs et des retours précédents. L’IA guide les utilisateurs tout au long du processus, met en avant le contexte pertinent — ce que l’employé a accompli, où il a rencontré des difficultés, comment il a progressé — et suggère un langage que les managers peuvent ensuite éditer, affiner et personnaliser selon leur discernement humain, leur empathie et leur relation avec leurs collaborateurs directs.
Les résultats : Le temps médian passé par les managers à rédiger une évaluation a fortement diminué. Plus important encore, la qualité s’est améliorée, car les managers apportent nuances et précisions, au lieu de rester bloqués devant une page blanche. Les employés constatent que les retours sont plus précis et exploitables.
Nous avons appliqué la même logique au module Q&R des employés. Les RH recevaient sans cesse les mêmes questions sur les politiques, par Slack, par e-mail, et même parfois par la même personne de façon répétée. Désormais, notre agent Helpdesk IA répond en langage clair à partir de notre base de connaissances. Les RH récupèrent ainsi du temps pour des missions nécessitant leur expertise humaine.
Nous avons également utilisé l’IA pour l’analyse post-enquête. Avant, nous passions des semaines à synthétiser les réponses libres, souvent de façon incomplète. L’IA fait maintenant ressortir en quelques jours les thématiques et tendances, ce qui permet aux dirigeants d’agir tant que les retours sont encore frais.
Le fil conducteur : L’IA a absorbé la charge administrative, permettant aux collaborateurs de se concentrer sur les tâches nécessitant véritablement un jugement humain : les discussions, les décisions, le suivi — ce qu’on ne peut déléguer à personne.
Pourquoi le potentiel de l’IA dépasse souvent la maturité des organisations
Lorsqu’on entend dire « l’IA va transformer les RH », on s’attend à un bouton magique. Mais l’IA n’est aussi performante que les données, processus et règles de gouvernance qui l’entourent. Si vos données collaborateurs sont éclatées dans cinq systèmes distincts, ou si vos processus sont informels et incohérents, l’IA ne pourra rien y changer.
Pire : elle pourrait faire remonter les mauvaises données, entraînant au mieux de la confusion et, au pire, de véritables problèmes.
Nous répondons à cette problématique en concevant une IA intégrée à notre produit comme votre système de référence, avec tout votre contexte lié à vos processus et workflows — et non ajoutée comme une fonctionnalité à part.
Notre IA accompagne les collaborateurs dans la définition des objectifs. Elle assiste lors des évaluations pendant le cycle de revue. Elle répond aux questions liées aux politiques à partir d’une base de connaissances définie. La structure définit les garde-fous, et l’IA agit à l’intérieur de ce cadre.
Nous privilégions également par défaut l’humain au centre. Notre IA rédige, suggère et synthétise, mais n’agit jamais sans validation humaine. Nous pensons que les décisions RH impliquent du contexte, des nuances et des conséquences que l’IA ne devrait pas gérer de façon autonome. Les responsables qui souhaitent que l’IA « fasse tout » sans supervision s’exposent à des problèmes juridiques, éthiques et de confiance.
Privilégier la profondeur plutôt que la largeur dans l’intégration de l’IA
Il y a un an, nous utilisions de nombreux outils. Maintenant, il y en a moins et ils sont davantage intégrés. Nous avons choisi la profondeur plutôt que la largeur. Nous utilisons des fonctionnalités d’IA tout au long de nos workflows : rédaction des revues, synthèse des enquêtes, notre coach basé sur l’IA, questions/réponses sur les politiques, transcription de réunions et analyses de données.
Ce ne sont pas des modules complémentaires IA, nous les intégrons là où le travail se fait, ce qui garantit leur adoption.
Notre base, c’est notre propre outil, et être notre propre client clarifie les choses. Cela nous force à être honnêtes. Nous l’utilisons pour tout : SIRH (dossiers employés, documents, absences, préparation de la paie, workflows), gestion des talents (entretiens annuels, objectifs, enquêtes d’engagement, retours, apprentissage, 1:1) et IA. Les données sont hébergées en un seul endroit, ce qui compte plus qu’il n’y paraît.
Au-delà de ça, nous avons créé des agents personnalisés dans Dust et Notion pour un usage transversal. Gemini, Claude et Lovable font aussi partie de notre écosystème selon les tâches. Et chaque équipe dispose de sa propre pile technique en surcouche. Nous n’essayons pas de tout standardiser, mais nous sommes intentionnels sur ce qui constitue le socle commun.
Le plus grand changement cette dernière année a été la consolidation. Nous avions trop de solutions ponctuelles, chacune très performante mais source de fragmentation des données et d’incessants coûts de transition. Moins d’outils, une intégration plus profonde, et une IA présente dans les workflows au lieu d’être isolée dans une seule application.
Pourquoi un coach IA pour le développement peut être un atout majeur
Nous utilisons en interne notre propre Coach de développement. C’est un agent IA qui offre en temps réel aux collaborateurs et managers des conseils personnalisés sur leur progression, sans attendre le prochain cycle de revue ou la disponibilité du manager.
Les managers dans les entreprises en croissance sont très sollicités. Ils ne peuvent pas voir tout le monde, et les collaborateurs en demande de conseils n’en reçoivent souvent qu’au moment des entretiens. Le Coach de développement change ce rythme.
Les collaborateurs peuvent poser des questions sur leurs objectifs, obtenir des prochaines étapes précises et comprendre à quoi ressemble « l’excellence » dans leur poste. Les managers peuvent l’utiliser pour se préparer à des échanges constructifs plutôt que réactifs. Le coach s’appuie sur le contexte des objectifs, des feedbacks et des modèles de l’entreprise pour fournir des conseils spécifiques, et non génériques.
Ce qui m’importe le plus, ce sont les signaux en arrière-plan. Quand les collaborateurs posent à l’IA des questions qu’on n’entendrait jamais autrement, on apprend quelque chose — pas sur des individus (c’est agrégé et anonyme) — mais sur les zones de flou, là où les gens se sentent bloqués, ce que les managers n’abordent pas. Obtenir de tels signaux précoces est autrement quasi impossible.
Les agents vont plus loin que le travail aussi. À la maison, j’ai développé plusieurs agents IA pour faciliter la gestion de ma famille. Par exemple, j’ai créé un planificateur de menus hebdomadaire qui respecte les principes d’alimentation saine que j’ai définis.
Pourquoi l’apprentissage entre pairs, concret et pratique, est la meilleure façon d’enseigner la culture de l’IA
Nous avons fait de l’utilisation de l’IA quelque chose de structurel, pas optionnel. Chaque collaborateur a accès aux outils IA, pas seulement ceux de la tech ou du produit. La maîtrise de l’IA ne doit pas être réservée à certains rôles ou fonctions.
Nous avons favorisé l’apprentissage grâce au partage, pas via de la formation obligatoire. Les membres de l’équipe présentent comment ils utilisent l’IA au quotidien. C’est collaboratif, concret, imparfait parfois, mais c’est ce qui permet l’appropriation. Quelqu’un partage ce qui a marché, un autre l’adapte à son contexte. Ce bouche-à-oreille dope l’adoption bien plus efficacement qu’un déploiement top-down.
Ce que j’ai constaté : plus les équipes expérimentent, plus elles trouvent des tâches à automatiser, des missions qu’elles pensaient « inévitables » depuis toujours. L’IA leur donne le droit et l’occasion de remettre cela en question.
Concernant la gouvernance, nous sommes explicites sur la confidentialité des données. Chacun sait quelles données peuvent ou non être intégrées dans des outils d'IA externes. C'est non négociable. La clarté des garde-fous donne aux équipes la confiance nécessaire pour repousser les limites, tant qu'elles restent dans le cadre défini.
Pour ce qui est de l’état « prêt pour l’IA » : je le décrirais moins comme une liste de contrôle que comme une culture. Des collaborateurs qui expérimentent sans craindre d’être jugés. Des équipes qui se demandent « Est-ce à un humain de faire cela ? »
Des dirigeants qui montrent l’exemple en utilisant l’IA visiblement, pas pour donner le change, mais parce qu’ils en ont l’usage. J’essaie d’être explicite moi-même à ce sujet. Si je demande à mes équipes de développer leur maîtrise de l’IA et que je ne la pratique pas moi-même, ce n’est pas du leadership. C’est du théâtre.
Les gens font des démonstrations de l’utilisation de l’IA dans leurs processus de travail. C’est mené par les pairs, concret, parfois imparfait, mais c’est ce qui fait que cela s’ancre réellement.
Pourquoi l’IA n’est aussi performante que les données auxquelles elle accède
L’accès aux données est fondamental. L’IA n’est aussi performante que les données sur lesquelles elle s’appuie.
Un agent IA autonome et attrayant en dehors de votre système RH peut rédiger une fiche de poste, certes. Mais il ne pourra pas vous dire si l’engagement chute dans une équipe précise, si un salarié performant n’a pas eu d’entretien de développement depuis des mois, ou si les subordonnés d’un responsable sous-performent systématiquement aux évaluations de leurs pairs.
Cette vision demande des données historiques et connectées — SIRH, objectifs, feedbacks, évaluations, engagement et formation, réunis au même endroit. Des solutions éparpillées, même dopées à l’IA, ne peuvent pas apporter cela. Nous avons passé des années à bâtir une solution pour répondre à ce besoin.
Notre feuille de route cible le volet agentique. Nous développons des agents qui gèrent des tâches circonscrites et précises : rédiger des documents, répondre à des questions sur les politiques, relancer les managers quant au suivi, pendant que les humains conservent le pouvoir de décision.
Ces agents travaillent en arrière-plan. L’objectif est d’étendre les capacités d’une petite équipe RH. Ainsi, un responsable RH qui gère les opérations pour 200 collaborateurs avec un ou deux collègues n’a plus à consacrer ses journées l’administratif, et peut enfin se concentrer sur des missions à fort impact.
Pourquoi l’IA pousse à repenser la finalité des RH
Pour les dirigeants RH, ce moment n’est pas juste une transition technologique. L’IA impose de s’interroger sur la raison d’être de la fonction RH.
Beaucoup de personnes à qui je parle sont venues aux RH parce qu’elles s’intéressaient aux personnes. Elles voulaient bâtir des cultures positives, développer des leaders et créer un environnement où chacun peut donner le meilleur de lui-même.
Puis, en chemin, beaucoup sont devenus des administrateurs de processus. Des systèmes se sont accumulés. Le rôle a été modelé autour d’eux. Si votre technologie RH privilégie la procédure au détriment de l’humain, ce biais influence progressivement votre mission. Les outils façonnent les comportements. Les systèmes définissent les rôles. Il faut le dire, et il faut bouleverser cela.
Voici quelques conseils pratiques pour utiliser l’IA dans les RH :
- Commencez par ce que vous détestez faire, pas par la fonctionnalité la plus innovante. Où perdez-vous du temps sur des tâches répétitives à faible valeur ajoutée ? Appliquez l’IA là en premier. Les premiers jets. Les synthèses. Les relances. Automatisez ces tâches et préservez votre temps pour ce qui dépend de vous.
- Prévoyez systématiquement une validation humaine. L’IA doit aider, pas décider, surtout en RH où les décisions influent sur les carrières et les moyens de subsistance. Posez clairement ce principe et veillez à son respect.
- Avancez plus vite que ce qui vous rassure. Les entreprises qui investissent dès maintenant dans la maîtrise de l’IA verront leur avantage se renforcer. Attendre que l’IA « mûrisse » est un choix qui a un coût.
- Emmenez votre équipe avec vous. Les jeunes collaborateurs et managers terrain repèrent souvent les opportunités les plus évidentes. L’adoption est à la fois un défi culturel et technologique.
- Pour les dirigeants de façon générale : Montrez personnellement l’exemple dans l’usage de l’IA, développez réellement vos managers, et gardez la raison d’être au cœur de vos actions. L’IA change la façon dont le travail est réalisé. Elle ne change pas pourquoi il est important.
Comment les rôles RH vont évoluer dans les 5 prochaines années
Dans cinq ans, je pense que la fonction RH aura complètement abandonné son identité de simple gestionnaire de processus, et les entreprises qui continueront sur l’ancien modèle s’en rendront compte dans leurs résultats.
La transition est déjà amorcée. Les dirigeants RH dans les entreprises en avance ne sont plus évalués sur le fait que les entretiens aient eu lieu ou que les enquêtes soient lancées. Ils sont évalués sur les résultats obtenus :
- La rétention s'améliore-t-elle là où c'est le plus important ?
- Les managers développent-ils leurs équipes ?
- Pouvons-nous établir un lien entre engagement, performance et productivité sur lequel agir ?
L’IA rend ce changement possible en prenant en charge 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 de demain sera plus petite, plus expérimentée et beaucoup plus influente. Non pas parce que les effectifs sont réduits, mais parce que le rôle prend de l’ampleur et gagne en crédibilité au sein de la direction. Moins de temps consacré à l’administratif, plus de temps passé à la table des décisions stratégiques.
Les organisations qui fonctionnent encore avec des systèmes RH fragmentés, des outils séparés pour la gestion RH, la performance, l’engagement et la formation, seront nettement désavantagées. L’IA apporte des informations précieuses à partir de données connectées. Elle produit du bruit à partir de données isolées. La fragmentation devient un héritage coûteux, et la prise de conscience arrive plus vite que beaucoup ne l’imaginent.
La version de la RH qui triomphera dans cinq ans ressemblera beaucoup plus à ce que la plupart des gens espéraient en choisissant ce métier.
Comment garder l’IA centrée sur l’humain dans les RH
Si les RH mettent en place l’IA de façon inappropriée — en l'utilisant pour éliminer la responsabilité, pour accélérer la généralisation de mauvaises décisions, ou en la prenant comme substitut aux conversations humaines difficiles qui fondent la culture — alors non seulement l’opportunité est gâchée, mais la confiance est sapée d’une manière difficile à réparer.
Un dysfonctionnement de l’IA n’est pas le principal risque. Le risque, c’est une IA qui fonctionne parfaitement mais oriente dans la mauvaise direction. Des évaluations plus rapides mais moins humaines. Des politiques « répondues » par un chatbot, sans qu’aucun humain ne vérifie la justesse ou l’équité de la réponse. Des décisions qui semblent objectives parce qu’elles viennent d’un système, alors que ce système reflète les présupposés de ceux qui l’ont conçu.
Notre philosophie est claire : L’IA ne doit jamais remplacer le jugement humain pour des décisions qui touchent à la carrière, aux moyens de subsistance ou au bien-être de quelqu’un. L’IA rédige, suggère, fait remonter des informations. Une personne relit, décide et assume la conséquence. Le jugement humain n’est pas négociable.
Les dirigeants RH que je respecte ne se demandent pas seulement « jusqu’où peut-on automatiser ? » mais surtout « que ne faut-il jamais automatiser, et pourquoi ? » Cette réflexion distingue une IA qui génère la confiance d’une IA qui la détruit.
C’est aussi l’un des thèmes les plus récurrents dans People over Perks, notre communauté de professionnels RH — et franchement, c’est là que se trouvent certaines des réflexions les plus lucides sur ce sujet. Si c’est une interrogation dans votre propre organisation, je vous encourage à nous rejoindre.
Comme je l’ai dit, nous passons environ 80 000 heures de notre vie au travail. Ce temps devrait être porteur de sens. L’IA devrait contribuer à le rendre encore plus significatif.
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