La décision la plus importante que les RH prendront concernant l’IA est ce qu’ils choisiront de ne pas automatiser
Préserver les moments humains: Dans les RH, l’IA devrait réduire la charge administrative tout en préservant la reconnaissance sincère, l’accompagnement et la création de relations.
Concevoir la reconnaissance: Plutôt que de rédiger des félicitations, l’IA peut aider les collaborateurs à exprimer une reconnaissance plus précise, personnelle et significative.
Repérer les signaux: L’IA aide les responsables RH à interpréter des données fiables sur les effectifs, à identifier des tendances significatives et à concentrer leur attention là où une intervention est nécessaire.
Le jugement des managers: Une meilleure connaissance des collaborateurs devrait permettre aux managers de proximité de réagir avec discernement, et non de centraliser les décisions concernant les effectifs au-dessus d’eux.
Assumer la responsabilité: Les recommandations de l’IA nécessitent une supervision humaine, car l’efficacité peut reproduire les biais, affaiblir la confiance et transformer le jugement en automatisation.
L’IA peut rédiger le message de reconnaissance, résumer l’enquête sur l’engagement, voire signaler un employé qui semble prendre ses distances. De plus en plus, elle peut même dire à un responsable ce qu’il devrait faire ensuite.
Pour les responsables RH, la question ne porte désormais plus du tout sur la capacité de la technologie à participer à l’expérience employé. Elle concerne plutôt la mesure dans laquelle vous voulez la laisser intervenir.
Cette tension était au cœur de notre récente conversation sur l’avenir de l’IA dans les RH avec Jesse Dowdle, directeur des produits chez Motivosity, et Dano Gillette, vice-président de l’ingénierie. Selon eux, le rôle le plus utile de l’IA dans les RH ne consiste peut-être pas du tout à remplacer les interactions humaines. Il pourrait plutôt s’agir d’éliminer tout ce qui les entoure et qui rend les interactions significatives plus difficiles.
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« Les aspects humains du travail sont ceux qu’il faut protéger », a déclaré Dowdle.
Selon lui, l’IA devrait plutôt réduire le temps que les RH consacrent aux « aspects non humains » du travail : l’administration, les rapports et la charge cognitive qui éloignent les responsables des équipes du conseil, de l’accompagnement et de la construction de relations.
La distinction semble simple. Il deviendra probablement beaucoup plus difficile de la maintenir.
Quand l’efficacité commence à nuire à l’expérience
Une grande partie de la première vague d’IA d’entreprise s’est structurée autour d’une question simple : Que pouvons-nous automatiser ?
Cela a du sens lorsque le travail en question consiste à rapprocher des feuilles de calcul ou à produire des analyses et des rapports. La situation devient plus complexe lorsque la tâche consiste à remercier un employé, à interpréter les signes d’un désengagement ou à décider qui mérite une conversation sur son avenir.
La reconnaissance en est un bon exemple.
Un programme générique de reconnaissance des employés est relativement facile à déployer à grande échelle. Les entreprises font exactement cela depuis des décennies avec les récompenses liées à l’ancienneté, les programmes d’employé du mois, les plaques commémoratives et les messages standardisés. Le problème, selon Dowdle, est que la capacité à changer d’échelle s’est souvent faite au détriment du sens.
« L’IA permet un niveau de reconnaissance personnalisée à grande échelle qui n’avait jamais été possible auparavant », a-t-il déclaré. « L’occasion consiste à faire de la forme de reconnaissance individuelle dont les gens se souviennent quelque chose qui se produit chaque jour dans une organisation, même lorsqu’elle est très grande et répartie géographiquement. »
Mais un piège évident se présente ici. Si l’IA peut rédiger le message de reconnaissance, pourquoi ne pas simplement la laisser le faire ?
Motivosity a essayé quelque chose d’assez similaire au cours de son développement.
Au début, nous nous étions dit : hé, créons simplement un bouton qui remerciera les gens à votre place. Les gens ne voulaient pas entendre un robot leur parler.
À la place, l’entreprise a créé un coach IA qui incite les employés à rendre leur propre reconnaissance plus précise — en leur demandant ce qui s’est passé, pourquoi cela a compté ou quel impact quelqu’un a eu — sans rédiger le message de reconnaissance à leur place. Gillette a déclaré que cette approche avait abouti à des messages de reconnaissance environ 20 % plus longs sur la plateforme.
Le plus intéressant ne réside pas dans ces mots supplémentaires. C’est la décision produit qui les sous-tend.
L’IA était techniquement capable d’accomplir la tâche. Motivosity a délibérément choisi de l’arrêter avant qu’elle ne l’achève.
Gillette a décrit l’objectif comme étant d’aider quelqu’un à être « plus précis, plus attentionné, plus authentique », tout en reconnaissant que l’authenticité elle-même n’est pas quelque chose que l’IA peut apporter.
« L’IA peut vous orienter dans la bonne direction », a-t-il déclaré.
La meilleure utilisation de l’IA consiste peut-être à décider où regarder
Il existe un autre domaine où la proposition de valeur de l’IA semble considérablement plus solide : aider les RH à donner du sens aux informations dont elles disposent déjà.
Les équipes chargées des ressources humaines ont rarement souffert d’un manque de données. Les scores d’engagement, l’activité de reconnaissance, les dossiers de performance, les systèmes de formation et les indicateurs de fidélisation en produisent en abondance. Le défi consiste à déterminer ce qui mérite de retenir l’attention.
Lors de la démonstration, Gillette a montré comment l’IA pouvait servir d’interface pour les données de reconnaissance et d’engagement, permettant à un responsable RH de passer d’une vue à l’échelle de l’entreprise aux départements, aux tendances et aux signaux individuels des employés.
Mais Motivosity a fait ici une autre distinction délibérée. L’IA ne calcule pas les statistiques sous-jacentes.
Gillette a expliqué que l’entreprise avait rapidement compris que demander aux modèles linguistiques eux-mêmes d’effectuer des calculs pouvait produire des résultats peu fiables. Les chiffres sont plutôt générés par des systèmes classiques et peuvent être vérifiés par recoupement au moyen d’API ou de données exportées. L’IA sert à interpréter les résultats.
Cette séparation est importante bien au-delà d’une seule plateforme.
Pour les RH, la promesse de l’IA générative pourrait moins consister à créer de nouvelles informations qu’à réduire la distance entre un dirigeant et les informations qu’il possède déjà.
Le système peut en substance répondre à ces questions : Où dois-je regarder ? Qu’est-ce qui a changé ? Quel schéma ai-je pu manquer ?
Gillette a décrit l’objectif comme étant d’aider les dirigeants à examiner les informations afin de déterminer « où puis-je fournir l’effort le plus significatif ? »
Il s’agit potentiellement d’une application de l’IA bien plus lourde de conséquences que la rédaction d’un énième résumé.
Si un responsable RH peut identifier un département où la reconnaissance s’est effondrée, un manager dont l’équipe se désengage ou un employé dont le comportement a soudainement changé, l’IA peut transformer un océan de données organisationnelles en une invitation à agir.
Mais il faut toujours qu’un être humain agisse ensuite.
De meilleures informations rendent les managers plus importants
C’est peut-être là que se situe le changement le plus important pour les RH.
À mesure qu’il devient plus facile de faire émerger les informations sur les employés, les organisations pourraient réagir en centralisant davantage de décisions. Donner aux cadres dirigeants un tableau de bord, identifier les valeurs statistiques aberrantes et gérer les effectifs depuis le sommet.
Dowdle a défendu l’approche opposée.
Il a expliqué utiliser les données de reconnaissance ainsi que d’autres données sur les employés pour créer ce qu’il a appelé une « image en trois dimensions » d’une personne. Il ne s’agit pas seulement de savoir si un commercial a atteint son quota ou si un employé a obtenu une certification, mais aussi de comprendre ce que ses collègues apprécient dans leur collaboration avec lui, où ses points forts apparaissent et comment il contribue socialement à l’organisation.
Il recommande de mettre ces informations entre les mains des managers de terrain.
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Il s’agit d’une vision de la gestion rendue possible par l’IA considérablement différente de celle d’un algorithme prenant des décisions toujours plus lourdes de conséquences concernant les employés.
La technologie détecte. Le manager interprète. La personne réagit.
Et les RH restent responsables de la conception du système dans lequel ces trois éléments se produisent.
L’IA n’élimine pas la responsabilité
À mesure que les systèmes RH passent de la simple mise en évidence d’informations à la recommandation d’actions, la responsabilité demeure un aspect important de la conception de l’ensemble du système.
Dowdle s’attend à ce que les plateformes d’expérience employé deviennent de plus en plus proactives. Au lieu d’attendre qu’une personne ouvre un tableau de bord, l’IA pourrait repérer un schéma suggérant un risque de rétention et inviter de manière proactive un manager à prendre contact avec un employé via Teams, e-mail ou un autre canal.
L’objectif, a-t-il expliqué, est d’aider les managers à « être présents dans les moments qui comptent » tant qu’une intervention peut encore faire la différence.
Cette idée présente un potentiel immense. Elle comporte également un danger assez évident.
Plus un système identifie de manière convaincante un problème et recommande une réponse, plus il devient facile de confondre une recommandation avec une décision.
Dowdle a cité le recrutement comme exemple d’avertissement existant. L’automatisation peut rendre l’embauche plus efficace, mais elle peut aussi écarter de solides candidats en utilisant des heuristiques qui ont peu de rapport avec ce qu’une organisation valorise réellement. De même, la reconnaissance automatisée peut transformer quelque chose de profondément personnel en une autre lettre-type d’entreprise.
La solution consiste à préserver la responsabilité.
« En définitive, quelqu’un est responsable », a déclaré Dowdle. « Même lorsque l’IA effectue le travail sous-jacent, une personne doit toujours assumer le résultat. »
Pour les dirigeants RH, cela signifie conserver la responsabilité de décider si une action soutenue par l’IA est appropriée, plutôt que de considérer le système comme la partie responsable.
Cela devient l’une des capacités déterminantes de la gestion à l’ère de l’IA : savoir quand accepter la recommandation de la machine, quand la remettre en question et quand l’ignorer complètement.
L’objectif n’est pas de rendre les RH moins humaines
Il existe une vision de l’avenir de l’IA dans laquelle les RH deviennent considérablement plus réduites, car les logiciels prennent en charge le recrutement, les avantages sociaux, la paie, les questions des employés, l’analyse des performances et les décisions concernant les effectifs.
Une autre possibilité existe.
L’IA élimine suffisamment de tâches administratives pour que les RH se concentrent davantage sur ce que les organisations ont historiquement eu du mal à systématiser : comprendre les gens.
Dowdle est résolument optimiste quant à cet avenir. Il imagine que l’IA prend en charge une grande partie du travail axé sur la conformité et des tâches transactionnelles liées à la paie, aux avantages sociaux et à l’administration du personnel, permettant ainsi aux équipes chargées des opérations liées aux collaborateurs de se concentrer plus directement sur la culture et l’efficacité organisationnelle.
La concrétisation de cette vision dépendra moins de ce que l’IA finira par être capable de faire que de ce que les organisations choisiront de lui déléguer.
Car les capacités constituent une limite de plus en plus inadéquate.
L’IA peut déjà rédiger le message de remerciement. Bientôt, elle saura peut-être qui en a besoin, à quel moment et ce qu’un manager devrait dire.
La véritable décision de conception consiste à déterminer si l’organisation veut que l’IA remplace ce moment ou qu’elle s’assure qu’un être humain ne le laisse pas passer.
