La décision la plus importante que les RH prendront au sujet de l’IA est de savoir quoi ne pas automatiser
Préserver les moments humains: Dans les RH, l’IA devrait réduire la charge administrative tout en préservant la reconnaissance sincère, le coaching et la création de relations.
Concevoir la reconnaissance: Au lieu de rédiger des compliments, l’IA peut accompagner les collaborateurs afin qu’ils expriment 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 donner aux managers de proximité les moyens de réagir avec discernement, et non 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 discernement 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 indiquer à un manager ce qu’il devrait faire ensuite.
Pour les dirigeants des RH, la question ne porte désormais plus du tout sur la capacité de la technologie à participer à l’expérience employé. Il s’agit de savoir jusqu’où vous voulez la laisser aller.
Cette tension était au cœur de notre récente conversation sur l’avenir de l’IA dans les RH avec Jesse Dowdle, directeur produit de 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 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, du coaching et de la création 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 organisée 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 se complique lorsque la tâche consiste à remercier un employé, à interpréter des signes de 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 le font depuis des décennies avec les récompenses d’ancienneté, les programmes de l’employé du mois, les plaques et les messages standardisés. Le problème, selon Dowdle, est que cette 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’était jamais possible auparavant », a-t-il déclaré. « L’occasion consiste à faire de la forme d’appréciation individuelle dont les gens se souviennent quelque chose qui se produit chaque jour dans une organisation, même lorsqu’elle est très grande et répartie sur plusieurs sites. »
Mais il y a ici un piège évident. Si l’IA peut rédiger le message d’appréciation, pourquoi ne pas lui demander de le faire exactement ?
Motivosity a essayé quelque chose qui s’en approchait pendant le développement.
Au début, nous nous étions dit : tiens, créons simplement un bouton qui remerciera les gens à votre place. Les gens ne voulaient pas recevoir de message d’un robot.
À la place, l’entreprise a créé un coach doté d’IA qui incite les employés à rendre leur propre reconnaissance plus précise — en leur demandant ce qui s’est passé, pourquoi cela avait de l’importance ou quel impact une personne avait eu — sans rédiger le message d’appréciation à leur place. Gillette a déclaré que cette approche avait donné lieu à des messages d’appréciation environ 20 % plus longs au sein de la plateforme.
La partie intéressante ne réside pas dans les mots supplémentaires. Elle se trouve dans 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 fournir.
« 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 nettement plus solide : aider les RH à donner du sens aux informations dont elles disposent déjà.
Les équipes chargées des collaborateurs 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 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 des RH de passer d’une vue d’ensemble de l’entreprise à celle des services, des tendances et des signaux individuels liés aux employés.
Mais Motivosity a également établi ici une distinction délibérée. L’IA ne calcule pas les statistiques sous-jacentes.
Gillette a expliqué que l’entreprise avait rapidement compris que demander aux modèles de langage eux-mêmes d’effectuer des opérations arithmétiques pouvait produire des résultats peu fiables. À la place, les chiffres sont générés par des systèmes conventionnels et peuvent être vérifiés à l’aide 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 tient peut-être moins à la création de nouvelles informations qu’à la réduction de la distance entre un dirigeant et les informations qu’il possède déjà.
Le système peut essentiellement répondre à ces questions : Où dois-je chercher ? Qu’est-ce qui a changé ? Quel schéma ai-je peut-être manqué ?
Gillette a décrit cet objectif comme une aide permettant aux dirigeants de trier 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 service 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 invitation à agir.
Mais quelqu’un doit toujours intervenir.
Une meilleure intelligence rend 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 l’intelligence des employés, les organisations pourraient réagir en centralisant davantage de décisions. Donner aux dirigeants une vue d’ensemble, identifier les valeurs aberrantes sur le plan statistique et gérer les effectifs depuis le sommet.
Dowdle a défendu l’approche inverse.
Il a expliqué utiliser les données de reconnaissance et d’autres données relatives aux employés pour créer ce qu’il appelle une « image tridimensionnelle » d’une personne. Il ne s’agit pas simplement de savoir si un commercial a atteint son objectif ou si un employé a terminé 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 à l’organisation sur le plan social.
Sa recommandation était de mettre cette intelligence entre les mains des managers de terrain.
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Il s’agit d’une vision de la gestion assistée par l’IA très différente de celle d’un algorithme prenant des décisions de plus en plus lourdes de conséquences concernant les employés.
La technologie remarque. Le manager interprète. La personne intervient.
Et les RH restent responsables de la conception du système dans lequel ces trois éléments se produisent.
L’IA ne supprime 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 essentiel 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 que quelqu’un ouvre un tableau de bord, l’IA pourrait repérer un schéma suggérant un risque de départ et inviter de manière proactive un manager à prendre contact avec un employé via Teams, par e-mail ou par un autre canal.
L’objectif, a-t-il expliqué, est d’aider les managers à « être présents lors des moments qui comptent » tant qu’une intervention peut encore faire la différence.
Cette idée offre un potentiel considérable. Elle présente également un danger assez évident.
Plus un système identifie un problème et recommande une réponse de manière convaincante, plus il devient facile de confondre une recommandation avec une décision.
Dowdle a cité le recrutement comme un avertissement déjà manifeste. L’automatisation peut rendre l’embauche plus efficace, mais elle peut également écarter de solides candidats en s’appuyant sur des heuristiques qui ont peu de rapport avec ce que l’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.
« Quelqu’un est en définitive responsable », a déclaré Dowdle. « Même lorsque l’IA effectue le travail sous-jacent, une personne doit toujours assumer le résultat. »
Pour les responsables RH, a-t-il soutenu, cela signifie conserver la responsabilité de décider si une action assistée par l’IA est appropriée, plutôt que de considérer le système comme la partie responsable.
Cela devient l’une des compétences qui définissent la gestion à l’ère de l’IA : savoir quand accepter la recommandation de la machine, quand la remettre en question et quand la rejeter complètement.
L’objectif n’est pas de rendre les RH moins humaines
Il existe une version de l’avenir de l’IA dans laquelle les RH deviennent considérablement plus réduites, parce que 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 supprime suffisamment de tâches administratives pour que les RH se concentrent davantage sur l’aspect que les organisations ont toujours eu du mal à systématiser : comprendre les personnes.
Dowdle est résolument optimiste quant à cet avenir. Il imagine que l’IA prendra 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 RH 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 moins en moins pertinente.
L’IA peut déjà rédiger un remerciement. Bientôt, elle saura peut-être qui en a besoin, à quel moment et ce qu’un responsable devrait dire.
La véritable décision de conception consiste à déterminer si l’organisation souhaite que l’IA remplace ce moment ou veille à ce qu’un être humain ne le laisse pas passer.
