La DRH d’une startup d’IA explosive partage ses enseignements sur la mise en œuvre de l’IA dans des environnements en hypercroissance
Katie Burke est la Chief People Officer chez Harvey, une entreprise d'IA qui révolutionne le travail dans le secteur juridique et des services professionnels. Auparavant, elle occupait le poste de DRH chez HubSpot — gérer des équipes RH en phase d’hypercroissance est donc sa spécialité.
Nous avons rencontré Katie pour comprendre comment elle exploite l’IA afin d’atteindre exactement cet objectif. Voici ce qu’elle nous a confié.
D’ancienne CPO de Hubspot à Responsable 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 englobe le recrutement, les RH, 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 presque douze ans. Pendant cette période, HubSpot a eu la chance d’être reconnu mondialement pour sa culture d’entreprise.
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Je suis une responsable RH un peu atypique puisque j’ai commencé ma carrière dans le marketing, ce qui me permet aujourd’hui de combiner les deux domaines. En matière de leadership, le dénominateur commun dans toutes les organisations où j’ai travaillé est la rapidité d’exécution — je prospère dans un environnement où l’on apporte un peu de structure et de processus à des entreprises et à des équipes en hyper-croissance.
Dans le domaine des RH, le plus grand changement fondamental dans un monde axé sur l’IA est de passer du concept de « planification des effectifs » à celui du « travail à réaliser », et de repenser les éléments nécessaires pour y parvenir. Il ne s’agit plus simplement de déterminer quelle combinaison de salariés, de prestataires ou d’agences permettra d’atteindre cet objectif ; il s’agit de regarder quel travail est réalisé par des humains, où l’on perçoit des gains d’efficacité grâce à l’IA, et quelles fonctions seront profondément transformées dans le nouveau modèle.
Pourquoi la planification des effectifs change dans un monde guidé par l’IA – et comment s’adapter
Dans le domaine des RH, le plus grand changement fondamental dans un monde axé sur l’IA est de passer du concept de « planification des effectifs » à celui du « travail à réaliser », et de repenser les éléments nécessaires pour y parvenir. Il ne s’agit plus simplement de déterminer quelle combinaison de salariés, de prestataires ou d’agences permettra d’atteindre cet objectif ; il s’agit de regarder quel travail est réalisé par des humains, où l’on perçoit des gains d’efficacité grâce à l’IA, et quelles fonctions seront profondément transformées dans le nouveau modèle.
À cet égard, une partie de notre travail consiste à aider l’organisation à rester réaliste quant à l’adoption de l’IA : savoir quand elle apporte de légers gains d’efficacité — et quand les besoins en personnel évolueront de façon fondamentale.
Je pense que la question de l’horizon temporel est probablement la plus difficile à ajuster. Il faut être réaliste et se baser sur la performance des modèles, les itérations et l’adoption organisationnelle de l’IA, car tout repose sur ces trois facteurs.
Il y a dix ans, j’établissais généralement un plan d’effectifs sur trois ans. Bien sûr, je l’ajustais tout au long de l’année lors de points réguliers — mais l’idée, c’est qu’il était envisageable de proposer une estimation grossière de la planification des effectifs à trois ans. Tandis qu’aujourd’hui, tout le monde cherche à rendre cette planification plus agile,
Chez Harvey, nous travaillons actuellement avec la finance sur un plan prévisionnel d’un an, mais en réalité, l’essentiel du travail se fait par paliers trimestriels. Nous constatons la même évolution chez nos clients. Ils planifiaient sur trois ans, désormais ils réajustent leurs plans plus régulièrement.
La plupart des organisations intègrent des hypothèses de productivité et d’efficacité liées à l’IA dans leur approche. Mais il est plus difficile d’évaluer concrètement non seulement où les gains d’efficacité vont apparaître, mais aussi où des équipes entières ou même les besoins métiers vont basculer totalement du fait de l’IA.
Mon conseil est donc d’intégrer de la flexibilité dans votre approche globale et d’opter pour une planification beaucoup plus agile à l’échelle de l’organisation. Cela vous permet de tirer parti des avancées majeures de la technologie, sans risquer d’être complètement en décalage avec vos besoins en recrutement et vos besoins business.
Mon conseil est d’intégrer de la flexibilité dans votre approche globale et d’opter pour une planification beaucoup plus agile à l’échelle de l’organisation. Vous profitez ainsi des avancées majeures offertes par la technologie, sans vous retrouver complètement en retard dans vos recrutements ou la satisfaction de vos besoins d’entreprise.
Dans les coulisses de la pile technologique IA interne de Harvey pour faire évoluer les opérations
Voici notre pile technologique interne chez Harvey :
- Google Workplace en tant qu'outil de collaboration en ligne pour les emails, etc.
- Slack en tant qu'outil de communication interne
- Zoom pour les réunions
- Notion comme outil de gestion de projet pour la documentation
- Ashby pour le recrutement
- Glean pour la recherche de documents et comme logiciel de gestion des effectifs
- AIR pour l'identification et le marquage des ressources de la marque
- Tenor comme logiciel de gestion de la performance pour les points de suivi
- Harvey pour la traduction, la recherche poussée, la rédaction et le stockage des documents critiques comme système de gestion documentaire
Nous sommes en train d’ajouter quelques autres outils spécifiquement liés à l’IA à notre pile technologique. Et comme nous sommes une entreprise multi-modèles, nous utilisons Gemini, Claude et ChatGPT — seuls ou pour tester les résultats de Harvey via notre équipe de Recherche Juridique.
Notre équipe de recrutement expérimente également beaucoup afin de déterminer leur pile tech future pour l’an prochain — nous partagerons bientôt davantage sur la façon dont nous innovons dans ce domaine.
Exemples concrets de flux de travail IA qui font gagner du temps et permettent de faire évoluer les équipes en hypercroissance
L’un de mes flux de travail préférés, qui combine automatisation et IA, permet de fermer nos canaux Slack internes utilisés pour la collaboration lorsque qu’un candidat signe officiellement sa lettre d’embauche sur Ashby.
Cet événement déclenche plusieurs actions, notamment l’ajout de leur date de début au calendrier de leur manager, l’information du service informatique concernant le candidat, son emplacement et la date de début, ainsi que l’automatisation de certains parcours d’intégration afin de faciliter leur arrivée. Ce processus, répété très souvent en hypercroissance, devient ainsi nettement plus simple à étendre à l’international.
Voici quelques exemples supplémentaires de la façon dont nous utilisons notre pile technologique interne :
Notre plus grand changement a été l’ajout de Glean à notre pile technologique. Nous connaissons une croissance ultra rapide chez Harvey, donc permettre aux employés de rechercher rapidement dans Slack et Google Docs l’information précise dont ils ont besoin en quelques secondes était primordial. Cela nous a fait gagner un temps considérable.
- Glean : Notre plus grand changement a été d’ajouter Glean à notre pile. Nous avons effectué un mini-déploiement pour nous assurer que le cas d’utilisation nous convenait et qu’il nous faisait gagner du temps. Nous connaissons une croissance ultra rapide chez Harvey, donc permettre aux employés de rechercher rapidement dans Slack et Google Docs l’information précise dont ils ont besoin en quelques secondes était primordial. Cela nous a fait gagner un temps considérable. Personnellement, j’ai déjà remarqué une grande différence pour retrouver des fichiers entre équipes et localisations, ou pour obtenir rapidement le contexte d’un sujet sans déranger quelqu’un en réunion.
- Slack : Notre VP marketing a mis en place un GPT personnalisé pour la rédaction des communications des dirigeants, afin que nous puissions apprendre des versions précédentes et améliorer les prochaines. Nous économisons des heures sur les premiers jets à travers nos équipes.
- Tenor : Nous sommes actuellement en pleine période d’entretiens de performance et utilisons un outil appelé Tenor pour aider à la préparation des discussions de feedback. Il est possible d’y télécharger du contexte et de s’entraîner en direct pour recevoir un retour instantanément, ce qui permet des entretiens plus efficaces et, idéalement, un meilleur feedback donné à vos équipes.
- AIR : AIR s’est avéré incroyablement utile pour identifier et taguer rapidement nos ressources de marque internes.
- Harvey : Nous utilisons notre propre plateforme Harvey pour la traduction, la recherche approfondie, la rédaction, ainsi que le stockage de documents critiques afin de faciliter leur interrogation et leur accès de manière sécurisée. Notre fonctionnalité Vault s’est avérée précieuse pour, par exemple, identifier combien de nos contrats clients sont renouvelés à une date précise ou combien de contrats de travail comportent une certaine disposition. Cela fait gagner des heures, voire des jours, à notre équipe et au service juridique chaque mois. De même, pour la prise de décision, j’utilise souvent Harvey pour anticiper les arguments contradictoires qui pourraient émerger concernant un changement avant sa mise en œuvre. Si c’est suffisamment bon pour des avocats plaidants, ça peut certainement rendre les processus de conduite du changement interne plus efficaces avant leur communication !
La bonne question n’est pas : « Où pouvez-vous ajouter de l’IA aux processus existants ? » mais : « Comment pouvez-vous repenser les processus actuels pour simplifier considérablement le travail ? »
La bonne question n’est pas : « Où pouvez-vous ajouter de l’IA aux processus existants ? » mais : comment repenser les processus actuels pour simplifier considérablement le travail ?
Comment améliorer la culture de l’IA au sein d’une organisation
La culture de l’IA prend une dimension différente chez nous, car Harvey est une entreprise d’intelligence artificielle. Nous passons donc beaucoup de temps lors du recrutement à rechercher des profils ayant déjà une certaine aisance, culture et appétence pour l’IA. Mais il convient de souligner que plusieurs des façons dont nous renforçons la culture IA en interne sont celles que nous recommandons également à nos clients :
- Nous organisons des petits-déjeuners animés par notre équipe de recherche en IA, où le sujet est centré sur l’intelligence artificielle. Il est clairement précisé qu’il n’est pas nécessaire d’être expert pour venir apprendre dans une ambiance détendue.
- Nous avons dans notre équipe des avocats appelés « Strategic Business Development Specialists » et « Legal Product Specialists » — ils organisent des ateliers approfondis sur des pratiques ou des zones géographiques avec des exemples précis de la meilleure façon d’utiliser Harvey dans leur domaine d’expertise. Ils ont aussi eu la gentillesse d’animer des déjeuners-formations pour nos équipes recrutement et opérations de direction, afin que ces équipes comprennent mieux comment exploiter Harvey pour faciliter leur travail.
- Nous encourageons les collaborateurs à partager le prompt précis qu’ils ont utilisé pour obtenir un résultat : la semaine dernière, notre CEO m’a partagé celui utilisé pour une recherche approfondie et notre VP Produit a partagé celui utilisé par son équipe Product Operations afin de gérer des requêtes internes dans notre système de gestion des connaissances. Généraliser le partage de ce qui fonctionne est très bénéfique, et cela normalise aussi le fait de demander de l’aide au besoin.
Leçons tirées de l'adoption de l'IA dans les entreprises en forte croissance
Pourquoi l'adoption de l'IA doit commencer par la direction
On pense souvent que l’IA est surtout utilisée ou particulièrement efficace auprès des collaborateurs 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 donnent la priorité à l’intégration de l’IA par les cadres dirigeants et qui l’inscrivent dans leur système de fonctionnement obtiennent des résultats bien supérieurs à celles qui tentent des changements progressifs ou qui misent sur une adoption ascendante.
Si vous déployez des outils d’IA, prenez le temps de rallier d’abord votre équipe dirigeante, ou au moins en parallèle du reste de l’organisation. La réussite de l’intégration de l’IA dépend autant d’une excellente conduite du changement que de la technologie elle-même.
Pourquoi les dirigeants doivent encourager l’adoption de l’IA grâce à la motivation, pas la contrainte
Pensez davantage à la récompense qu’à la sanction. Je suis convaincue que les organisations qui réussissent le mieux montrent ce qui est possible avec l’IA en obtenant des résultats et en incarnant le changement, plutôt qu’en misant tout sur la peur. En tant que responsable des ressources humaines, vous avez la responsabilité d’accompagner ce changement.
Pourquoi créer des moments d’« aha » est la clé d’une adoption réussie de l’IA
En ce moment, l’un des plus grands défis de l’adoption de l’IA est d’amener les collaborateurs à leur premier moment « aha ». Cela vaut en interne, et nous l’observons aussi lors du déploiement de Harvey dans les organisations. Les employés doivent arriver à l’instant où ils comprennent non pas simplement « L’IA, c’est cool », mais bien « Voilà comment l’IA peut m’aider à mieux faire mon travail ».
En ce moment, l’un des plus grands défis de l’adoption de l’IA est d’amener les collaborateurs à leur premier moment « aha ».
Cela signifie accompagner les gens pour qu'ils identifient les cas d'usage pertinents pour leur domaine d’activité ou leur zone géographique. Une fois ce moment d’impact atteint, il est bien plus facile de donner envie de tester de nouvelles choses.
Pourquoi les organisations doivent dépasser les discours de peur autour de l’IA
Il est tout aussi essentiel de dépasser le discours de la peur.
Beaucoup de personnes hésitent à essayer l’IA de peur de perdre leur emploi. Je pense que nous devons mieux expliquer comment l’IA peut réellement contribuer à améliorer leurs conditions de travail. Il faut créer des espaces pour plus de formation et de mentorat.
Beaucoup de personnes hésitent à essayer l’IA de peur de perdre leur emploi. Je pense que nous devons mieux expliquer comment l’IA peut réellement contribuer à améliorer leurs conditions de travail. Il faut créer des espaces pour plus de formation et de mentorat.
J’ai vu quelques exemples particulièrement efficaces à ce sujet :
- Créer des espaces où les collaborateurs peuvent apprendre les bases de l’écriture de prompts et découvrir des cas d'usage adaptés à leur rôle.
- Rendre la formation plus ludique et engageante qu’obligatoire et archaïque. Les déploiements les plus efficaces font généralement ressentir Harvey comme pertinent pour toute l’organisation en bénéficiant de l’appui de la direction.
- Favoriser une culture de l’expérimentation. Il est important de normaliser l’idée que l’objectif est d’essayer, pas d’atteindre la perfection du premier coup.
- S’appuyer sur le mentorat inversé. J’apprends souvent de meilleurs prompts ou de nouveaux usages grâce à nos plus jeunes employés, et je leur en suis très reconnaissante.
Évitez les démarches incrémentales pour l’adoption de l’IA
Et enfin, résistez à la tentation d’une approche incrémentale pour l’adoption de l’IA.
Comment l'IA peut redonner du sens et de la raison d'être à notre travail
En réalité, je n’aime pas particulièrement faire de grandes prédictions — je ne pense pas être particulièrement douée pour cela. En revanche, j’aime choisir des fondateurs qui font des prédictions audacieuses, et j’ai eu un certain succès de cette façon. Je vais donc partager plutôt l’une des convictions fondamentales sur lesquelles Harvey est fondé grâce à nos fondateurs.
Ils sont convaincus que, si elle est bien utilisée, l'IA devrait nous ramener à ce que la plupart des carrières devraient être : plus de temps pour l’apprentissage, le mentorat et l’apprentissage sur le terrain plutôt qu’un flux continu de tâches, de révisions et de chaînes de travail où l’on n’a pas l’impression d’apporter beaucoup de valeur.
Mon espoir est donc qu’avec le temps, l’IA nous redonnera du temps pour redonner du sens à notre travail et nous sentir plus épanouis dans notre quotidien professionnel.
Mon espoir est donc qu’avec le temps, l’IA nous redonnera du temps pour redonner du sens à notre travail et nous sentir plus épanouis dans notre quotidien professionnel.
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