La DRH d’une startup IA explosive partage ses apprentissages sur la mise en œuvre de l’IA dans des environnements en hyper-croissance
Katie Burke est la Chief People Officer chez Harvey, une entreprise d’IA qui révolutionne la manière dont le travail est effectué dans le secteur juridique et des services professionnels. Auparavant, elle occupait le poste de DRH chez HubSpot — gérer des équipes RH dans des environnements en hyper-croissance est donc sa spécialité.
Impact de l’IA: L’IA fait passer l’accent de la planification des effectifs à l’efficacité et à la transformation, dans une approche centrée sur le travail.
Pile technologique: Harvey utilise une pile technologique axée sur l’IA afin de rationaliser ses opérations et d’améliorer l’efficacité en interne.
Rôle du leadership: Une adoption réussie de l’IA commence par l’impulsion donnée par les dirigeants, en veillant à l’intégration de l’IA dans la stratégie des cadres supérieurs.
Planification flexible: S’adapter à la progression rapide de l’IA nécessite une approche organisationnelle flexible et agile.
Culture IA: Développer la culture de l’IA en interne passe par la formation, le partage et des applications pratiques.
Nous nous sommes entretenus avec Katie pour comprendre comment elle exploite l’IA pour atteindre exactement cet objectif. Voici ce qu'elle avait à dire.
De CPO chez Hubspot à la direction de l’équipe « colle » chez Harvey
Je suis Chief People Officer chez Harvey. Je dirige ce que nous appelons en interne l’équipe « colle », qui regroupe le recrutement, les ressources humaines, le marketing, la technologie d’entreprise et l’engagement client.
Harvey propose de l’IA pour le secteur juridique et les services professionnels, et j’y travaille depuis environ un an. Avant cela, j’étais Chief People Officer chez HubSpot, où j’ai passé près de douze ans. Pendant cette période, HubSpot a eu la chance d’être mondialement reconnue pour sa culture.
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Je suis une responsable des ressources humaines un peu atypique, car j’ai commencé ma carrière dans le marketing, ce qui me permet aujourd’hui de jongler un peu avec les deux. En matière de leadership, le dénominateur commun dans toutes les organisations pour lesquelles j’ai travaillé est un rythme soutenu — je m’épanouis dans un environnement où l’on peut apporter un peu de structure et de processus à des entreprises et des équipes en hypercroissance.
Dans le domaine des ressources humaines, le plus grand changement fondamental du monde axé sur l’IA est de déplacer la réflexion de la “planification des effectifs” vers le “travail à accomplir” et de repenser les moyens d’y parvenir. La question n’est plus de savoir quelle combinaison de postes à temps plein, de contrats ou de missions en agence permettra d’accomplir cette tâche ; il s’agit plutôt d’analyser quels travaux sont réalisés par les humains, où l’on constate des gains d’efficacité grâce à l’IA, et quelles fonctions seront totalement transformées par ce nouveau modèle.
Pourquoi la planification des effectifs évolue dans un monde axé sur l’IA — et comment s’y adapter
Dans le domaine des ressources humaines, le plus grand changement fondamental d’un monde axé sur l’IA est de déplacer la réflexion de la « planification des effectifs » vers le « travail à accomplir » et de repenser les moyens d’y parvenir. Il ne s’agit plus de trouver la bonne combinaison de salariés à temps plein, de prestataires ou d’agences pour accomplir une mission ; il s’agit maintenant de savoir quel travail est réalisé par les humains, où l’on constate des gains d’efficacité grâce à l’IA, et quelles fonctions vont se transformer en profondeur avec ce nouveau modèle.
Dans ce contexte, notre rôle est aussi d’aider l’organisation à garder les pieds sur terre, à différencier quand l’adoption de l’IA permet de modestes gains d’efficacité — et quand elle entraînera des changements fondamentaux au niveau des effectifs nécessaires.
Je pense que la question de l’horizon temporel est probablement la plus difficile à bien appréhender. Il faut se montrer réaliste et prévoir en s’appuyant sur la performance du modèle, l’itération et l’adoption organisationnelle de l’IA, car tout repose sur ces trois facteurs.
Il y a dix ans, j’élaborais généralement des plans de recrutement à trois ans. Bien sûr, je les faisais évoluer au fil de l’année, en ajustant si besoin à intervalles réguliers — mais il était tout à fait possible à l’époque de faire une estimation approximative à trois ans. Aujourd’hui, tout le monde tend à rendre la planification des effectifs plus agile,
Chez Harvey, nous travaillons actuellement avec la finance sur une ébauche de plan à un an, mais dans la réalité, la plupart des efforts se concentrent sur des intervalles trimestriels. Et nous observons la même évolution chez nos clients. Autrefois, ils planifiaient à trois ans, désormais ils ajustent leurs plans plus fréquemment.
La plupart des organisations intègrent désormais des hypothèses de productivité et d’efficacité avec l’IA dans leurs démarches. Mais il est plus difficile d’évaluer de façon réaliste non seulement où l’on va constater des gains, mais aussi où des équipes complètes ou des besoins métiers vont totalement évoluer grâce à l’IA.
Mon conseil est donc d’intégrer de la flexibilité dans votre démarche globale, et d’adopter une approche beaucoup plus agile de la planification à l’échelle de toute l’organisation. Ainsi, vous bénéficierez des avancées majeures permises par la technologie, sans prendre de retard sur vos besoins d’embauches ou sur l’évolution du business.
Mon conseil est donc d’intégrer de la flexibilité dans votre démarche globale, et d’adopter une approche beaucoup plus agile de la planification à l’échelle de toute l’organisation. Ainsi, vous bénéficierez des avancées majeures permises par la technologie, sans prendre de retard sur vos besoins d’embauche ou sur l’évolution de votre activité.
Harvey pour la traduction, la recherche approfondie, la rédaction et le stockage de documents critiques comme système de gestion documentaire
Nous sommes en train d’ajouter quelques outils spécifiques à l’IA supplémentaires à notre environnement actuellement. Et comme nous sommes une entreprise multi-modèles, nous utilisons Gemini, Claude et ChatGPT — à la fois seuls et pour tester les résultats de Harvey via notre équipe de recherche juridique.
Notre équipe de recrutement expérimente également beaucoup pour déterminer sa future pile technologique pour l’année prochaine — nous reviendrons bientôt avec plus d’informations sur la manière dont nous innovons dans ce domaine.
Exemples Concrets de Workflows IA Qui Font Gagner du Temps et Permettent de Faire Monter les Équipes en Puissance en Hypercroissance
Un de mes workflows préférés, qui s’appuie sur une combinaison d’automatisation et d’IA, permet de fermer nos canaux internes Slack que nous utilisons pour la collaboration interne lorsqu’un candidat signe officiellement sa lettre d’offre dans Ashby.
Cet événement déclenche plusieurs autres actions, comme l’ajout de leur date de début au calendrier de leur manager, l’information du service informatique du candidat, de son lieu et de sa date de début, ainsi que l’automatisation de certains workflows pour leur intégration. Cela simplifie une action que nous réalisons très fréquemment — l’embauche en hypercroissance — et la rend nettement plus facile à déployer à l’échelle mondiale.
Voici quelques exemples supplémentaires des façons dont nous utilisons notre stack technologique interne :
Notre plus grand changement a été d’ajouter Glean à notre pile d’outils. Nous connaissons une croissance ultra rapide chez Harvey, donc permettre aux employés de rechercher rapidement sur Slack et Google Docs ce dont ils ont besoin en quelques secondes était primordial. Cela nous a permis de gagner énormément de temps.
Glean : Notre plus grand changement a été d'ajouter Glean à notre pile d’outils. Nous avons effectué un petit déploiement pour nous assurer que le cas d'usage répondait à nos besoins et nous faisait gagner du temps. Nous connaissons une ultra croissance chez Harvey, donc permettre aux employés de rechercher rapidement dans Slack et Google Docs ce dont ils ont besoin en quelques secondes était crucial. Cela a permis de gagner un temps considérable. Personnellement, j'ai déjà remarqué une grande différence pour rechercher des fichiers entre équipes et emplacements, ou pour obtenir rapidement du contexte sur un sujet sans déranger quelqu'un en réunion.
Slack : Notre VP du marketing a mis en place un GPT personnalisé pour rédiger des communications destinées aux dirigeants, ce qui nous permet de tirer les leçons des versions passées pour les futurs contenus. Nous économisons des heures sur les premiers jets au sein de notre équipe.
Tenor : Nous sommes en pleine période d’entretiens de performance et utilisons un outil appelé Tenor pour préparer les entretiens de feedback. Vous pouvez y télécharger du contexte et vous entraîner en direct pour recevoir des retours instantanés, ce qui permet d’améliorer les check-ins et, idéalement, de donner de meilleurs feedbacks à votre équipe.
AIR : AIR nous aide énormément pour identifier et taguer rapidement nos assets de marque internes.
Harvey : Nous utilisons notre propre plateforme Harvey pour la traduction, la recherche approfondie, la rédaction et aussi pour stocker des documents critiques afin de faciliter leur interrogation et leur accès de façon sécurisée. Notre fonctionnalité Vault s’est avérée précieuse pour des recherches telles que savoir combien de contrats clients sont renouvelés à une date X ou combien d’accords d’employés contiennent une disposition Y. Cela permet à notre équipe et à l’équipe juridique d’économiser des heures, voire des jours chaque mois. De même, concernant la prise de décision, j’utilise souvent Harvey pour savoir quels arguments de désaccord pourraient exister sur un changement à venir avant sa mise en œuvre. Si c'est suffisant pour les avocats, cela peut certainement rendre les processus de gestion du changement interne plus efficaces avant de les mettre en place !
La bonne question n’est pas : « Où pouvez-vous ajouter de l’IA dans les processus existants ? » mais plutôt : « Comment repenser les processus actuels pour simplifier réellement le travail ? »
La bonne question n’est pas : « Où pouvez-vous ajouter de l’IA dans les processus existants ? » mais : Comment repenser les processus actuels pour rendre le travail réellement plus facile ?
Comment améliorer la maîtrise de l’IA au sein d’une organisation
La maîtrise de l’IA est un peu différente pour nous, car Harvey est une entreprise spécialisée dans l’IA, ce qui fait que nous passons beaucoup de temps à nous concentrer lors du processus de recrutement sur des candidats ayant un certain niveau de connaissance, d’aisance et d’intérêt pour l’IA. Mais il est important de souligner que plusieurs moyens que nous utilisons en interne pour renforcer la maîtrise de l’IA sont aussi ceux que nous recommandons à nos clients :
Nous organisons des petits-déjeuners animés par notre équipe de recherche en IA, centrés sur l’intelligence artificielle. Il est clairement précisé qu’il n’est pas nécessaire d’être expert pour assister et venir apprendre dans un cadre détendu.
Nous comptons des juristes spécialisés dans notre équipe, appelés spécialistes du développement commercial stratégique et spécialistes des produits juridiques — ils organisent des sessions approfondies sur des domaines de pratique ou des zones géographiques, avec des exemples concrets sur la meilleure manière d’utiliser Harvey dans leurs expertises. Ils ont également eu la gentillesse d’organiser des déjeuners d’échanges pour nos équipes de recrutement et d’opérations exécutives afin que ces deux organisations comprennent mieux comment elles peuvent utiliser Harvey pour simplifier leur travail.
Certains partagent les consignes précises (prompts) qu’ils ont utilisées pour obtenir un résultat — la semaine dernière, notre CEO m’en a partagé une qu’il a utilisée pour une recherche approfondie et notre VP Produit en a partagé une utilisée par son équipe Opérations Produit pour répondre à des demandes internes dans notre système de gestion des connaissances. Normaliser le partage de ce qui fonctionne est précieux, et cela rassure également sur le fait de demander de l’aide si besoin.
Leçons tirées de l'adoption de l'IA dans les entreprises à forte croissance
Pourquoi l'adoption de l'IA doit commencer par le leadership
On pense souvent que l’IA est principalement utilisée ou plus efficace auprès des profils juniors. Ce n’est pas ce que j’observe.
Environ 20 % des utilisateurs hebdomadaires de Harvey sont des associés, et il devient de plus en plus évident que les organisations qui privilégient l’implication des cadres supérieurs dans l’adoption de l’IA, et qui en font un pilier de leur système de fonctionnement, réussissent bien mieux que celles qui tentent un changement incrémental ou comptent sur une adoption ascendante.
Si vous mettez en place des outils d’IA, prenez le temps d’impliquer d’abord votre équipe dirigeante, ou faites-le en parallèle avec le reste de l’organisation. Le succès de l’IA dépend autant d’une excellente gestion du changement que de la technologie elle-même.
Pourquoi les dirigeants devraient inspirer l’adoption de l’IA avec la carotte, non le bâton
Veillez à privilégier la carotte plutôt que le bâton. Je crois fermement que les organisations les plus performantes montrent ce qu’il est possible d’accomplir avec l’IA en obtenant des résultats et en menant l’exemple, plutôt qu’en misant sur la peur. Vous, en tant que leader des ressources humaines, avez la responsabilité de favoriser cette transformation.
Le conseil de Katie
Pour l’adoption de l’IA, privilégiez la carotte plutôt que le bâton.
Pourquoi créer des moments « aha » est essentiel pour l’adoption réussie de l’IA
Actuellement, l’un des plus grands défis de l’adoption de l’IA est d’amener les employés à leur premier moment « aha ». Cela vaut autant en interne, et nous le constatons également lors du déploiement de Harvey dans les organisations. Les collaborateurs doivent arriver à ce moment où ils prennent conscience non pas seulement « l’IA c’est cool », mais surtout « voici comment l’IA peut m’aider à mieux faire mon travail ».
Actuellement, l’un des plus grands défis de l’adoption de l’IA est d’amener les employés à leur premier moment « aha ».
Cela signifie aider chaque personne à identifier les cas d’usage pertinents pour sa propre pratique et son secteur géographique. Une fois ce moment d’impact atteint, il est beaucoup plus facile d’encourager l’expérimentation et la découverte de nouveaux usages.
Pourquoi il faut dépasser les discours de peur autour de l’IA
Il est également crucial de dépasser la narration basée sur la peur.
Beaucoup de personnes hésitent à essayer l’IA, car elles craignent le remplacement de leur emploi. Je pense qu’il faut mieux mettre en avant comment l’IA peut réellement améliorer les métiers. Il faut aussi prévoir plus de formations et de mentorat.
Beaucoup de personnes hésitent à essayer l’IA, car elles craignent le remplacement de leur emploi. Je pense qu’il faut mieux mettre en avant comment l’IA peut réellement améliorer les métiers. Il faut aussi prévoir plus de formations et de mentorat.
J’ai observé quelques exemples qui contribuent à cela :
Créer des espaces où chacun peut apprendre les bases du prompt et découvrir des cas d’usage qui l’aideront dans son rôle spécifique.
Rendre la formation plus ludique et engageante, plutôt qu’obligatoire et archaïque. Les déploiements les plus réussis sont ceux qui font en sorte que l’introduction de Harvey soit pertinente pour l’ensemble de l’organisation, avec l’adhésion des dirigeants.
Instaurer une culture de l’expérimentation. Il est important de normaliser l’idée que le but est de tester, pas d’atteindre la perfection dès le premier essai.
Utiliser le mentorat inversé. J’apprends souvent de meilleurs prompts ou nouveaux usages grâce à nos plus jeunes collaborateurs, et j’en suis très reconnaissante.
Évitez les approches incrémentales de l’adoption de l’IA
Et enfin, résistez à la tentation de l’incrémentalisme dans votre démarche pour adopter l’IA.
Le conseil de Katie
Résistez à la tentation de l’incrémentalisme dans votre démarche d’adoption de l’IA
Comment l'IA peut redonner du sens et de la raison d'être à notre travail
Je n'aime pas particulièrement faire de grandes prédictions — je ne pense pas avoir un talent particulier pour cela. En revanche, j'apprécie de choisir des fondateurs qui sont capables d'en faire et j'ai eu un certain succès dans ce domaine, donc je vais plutôt partager l'une des convictions fondamentales sur lesquelles Harvey a été fondée grâce à nos fondateurs.
Ils pensent que, bien utilisée, l'IA devrait nous ramener à ce que devrait être la plupart des carrières : plus de temps pour l'apprentissage auprès des pairs, le mentorat et l'apprentissage sur le terrain, plutôt qu'une succession interminable de tâches, de révisions et de processus où l'on a l'impression de n'apporter que peu de valeur.
J'espère donc qu'avec le temps, l'IA nous rendra du temps afin de donner plus de sens à notre travail et de nous sentir plus épanouis au quotidien.
J’espère donc qu’avec le temps, l’IA nous rendra du temps afin de donner plus de sens à notre travail et de nous sentir plus épanouis au quotidien.
À suivre
Vous pouvez suivre Katie alors qu'elle transforme le fonctionnement des équipes dans des environnements à forte croissance sur X et LinkedIn. Et découvrez Harvey — l'IA au service du secteur juridique et des services professionnels.
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