Ce que l’IA va — et ne va pas — remplacer en analyse RH

David Rice : L’IA ne remplacera pas 90 % de ce qu’une équipe d’analyse RH solide apporte. Qu’y a-t-il dans ces 90 % qui reste uniquement humain ?

Roxanne Laczo : Ce qu’il y a là-dedans, c’est ce qui est dans notre tête, notre cerveau. Il y a l’influence auprès des parties prenantes dans la narration des données. Je pense que peut-être à un moment donné, ces 90 % pourraient changer, mais l’IA ne pourra jamais remplacer cela entièrement et parfaitement.

David Rice : Risquons-nous de créer en quelque sorte un système à deux vitesses où l’IA devient la solution « suffisamment bonne » pour la plupart des organisations ?

Noelle London : Traditionnellement, l’analyse RH est une ressource à laquelle accèdent les grandes entreprises. Ce n’est pas une ressource pour laquelle les gens ont forcément les budgets. Ce qu’on observe, c’est que les organisations recrutent pour ce type de compétences plus tôt que ce que nous voyions il y a deux, deux ans et demi. Cela rend tout cela vraiment passionnant.

David Rice : L’analyse RH est-elle en position de devenir le véritable centre de gravité des RH, et donc de la transformation par l’IA ?

Cole Napper : Je vais dire non. Et la raison n’est pas une question de compétence, c’est une question de volonté.

David Rice : En regardant sur les 12 à 18 prochains mois, quelles compétences spécifiques les professionnels RH devraient-ils développer pour rester pertinents ? Et inversement, sur quelles compétences ne devrait-on plus investir car l’IA les prendra probablement en charge ?

Bienvenue sur le podcast People Managing People — l’émission qui aide les leaders à maintenir l’aspect humain du travail à l’ère de l’IA. Je suis David Rice, votre hôte. Aujourd’hui, j’ai le plaisir d’accueillir trois brillants experts du domaine de l’analyse RH pour une table ronde.

Nous accueillons tout d’abord Roxanne Laczo, directrice de l’analyse RH chez Cloudflare. Bienvenue Roxanne !

Roxanne Laczo : Bonjour, ravie d’être ici !

David Rice : Nous avons également Cole Napper, que vous vous souvenez peut-être de son intervention précédente. Il est VP Recherche, Innovation et Analyse de talents chez Lightcast. Bienvenue Cole !

Cole Napper : Merci de m’avoir invité, David.

David Rice : Enfin, nous avons Noelle London, fondatrice et CEO d’Illoominus. Bienvenue Noelle !

Noelle London : Merci de m’avoir invitée. Ravie d’être là.

David Rice : Super. Aujourd’hui, nous allons discuter de l’état actuel de l’analyse RH, de son avenir et de la manière dont nous redéfinissons cette fonction ainsi que de son impact sur les ressources humaines.

Je veux commencer par ceci. Lors de notre préparation, nous avons évoqué que l’IA ne remplacera pas 90 % de ce qu’apporte une solide équipe d’analyse RH, et Roxanne a d’ailleurs eu un avis tranché à ce sujet. Donc commençons par là. Roxanne, que recèlent ces 90 % d’irremplaçable par l’humain ? Et penses-tu que ce pourcentage restera le même à mesure que les capacités de l’IA progressent ?

Roxanne Laczo : Absolument. Je pense que ce qu’il y a là-dedans, c’est ce qui se trouve dans nos têtes, notre cerveau. Il y a un contexte stratégique concernant l’organisation et l’entreprise que l’IA ne saisira pas nécessairement. Il y a le savoir institutionnel et les relations internes. L’accès à l’information, les données clés que l’on obtient grâce à ses relations, l’IA ne pourra pas forcément les extraire.

Un outil d’IA ne peut pas tout récupérer. Il y a l’influence dans la narration des données, ce qui est très difficile à recréer avec la technologie, sauf si on possède déjà le contexte fort auquel je faisais référence. Enfin, c’est aussi l’art de poser les bonnes questions en fonction de ses relations, de ce qu’on connaît de l’organisation et des problématiques business.

Je pense que ce pourcentage de 90 % bougera peut-être un jour, mais à court terme, ce qui va vraiment changer, c’est la valeur de ce que nous apportons en tant qu’êtres humains par notre sens du relationnel et du contexte, que l’IA ne pourra jamais reproduire totalement ni complètement à un niveau que l’on attend tous ici.

David Rice : C’est intéressant. Cole, ton avis m’intéresse, car tu es très impliqué sur les questions de compétences et tu observes beaucoup cette transformation et automatisation. Qu’est-ce qui selon toi va perdurer dans le métier de l’analyse RH ?

Cole Napper : Pour revenir à ta question précédente, tu disais que 90 % d’une bonne équipe d’analyse RH ne disparaîtront pas.

Je pense que si l’équipe n’est pas solide, 90 % peuvent disparaître. Je distingue deux catégories : est-ce que vous faites du travail transactionnel ou du travail stratégique/transformateur ? 90 % du travail stratégique et transformateur ne disparaîtra pas. Tout ce que Roxanne a dit est vrai. Mais je pense que 90 % du travail purement transactionnel va disparaître.

Nous avons récemment mené des recherches chez Lightcast, que j’ai partagées avec vous avant le podcast. Cela mettait en perspective toutes les technologies RH ou compétences RH sur leur valeur, leur évolution et à quel point l’IA va les bouleverser. L’analyse RH était à la fois la compétence la plus précieuse, mais aussi l’une des plus susceptibles d’être transformées par l’IA.

C’est donc un paradoxe fascinant. Beaucoup de composants transactionnels de l’analyse RH vont disparaître dans les prochaines années.

David Rice : Noelle, de ton point de vue, car tu penses toujours à la composition des outils RH...

À l’intégration de l’IA dans tout cela. Selon toi, quel est l’impact majeur sur la manière dont les gens interagissent avec la technologie qu’ils ont aujourd’hui ?

Noelle London : Oui. Je vais quand même nuancer, car comme on en parlera sans doute après, l’analyse RH signifie des choses très différentes selon la taille et la maturité des entreprises.

Selon les contextes, l’analyse RH ne représente pas exactement la même chose, ni le même besoin. Si on pense aux organisations qui n’ont pas une Roxanne, je trouve que Roxanne est une ressource incroyablement précieuse pour son entreprise, et alors, peut-être que ces 90 % d’irremplaçable, c’est un peu élevé.

Je ne vois même pas cela uniquement comme un remplacement. Le mot « remplacer » relève plus d’un modèle copilote, qui vous aide sur les points où, franchement, ça use les personnes. Quand on parle avec des entreprises qui en sont encore à une étape précoce ou qui sont petites, il y a beaucoup de tâches comme la maintenance des intégrations, la gestion et le nettoyage des données – des tâches qui les maintiennent dans une posture réactive,

où ils génèrent des rapports réguliers, mais souvent a posteriori. Tout cela prend du temps si l’équipe n’est pas dimensionnée. Ce sont des opportunités pour soulager ce travail, confier ça à un copilote et dégager du temps pour, comme le dit Roxanne, se consacrer au contexte humain.

Il reste cependant des aspects difficiles à automatiser. Cole et moi en parlions cette semaine : il y a beaucoup de cas limites. Par exemple sur la mobilité interne, certaines entreprises gèrent cela différemment dans leurs systèmes. Donc sur ces cas-là, l’IA a encore du mal et il faut surveiller.

Tout l’enjeu, c’est comment prendre tout ce que l’IA nous apporte comme copilote pour utiliser notre temps sur la réflexion et l’action, plutôt que sur ce qui épuise.

David Rice : Ce qui est intéressant, c’est que beaucoup d’entreprises n’ont pas leur Roxanne, justement.

Est-ce qu’on risque de créer un système à deux vitesses où l’IA devient « suffisamment bonne » pour la majorité ? Et où seules les entreprises dotées de gros moyens ont accès à une vraie vision stratégique et au contexte ?

Noelle London : Oui, c’est précisément là que je trouve la dynamique passionnante parce que, traditionnellement, l’analyse RH est réservée aux grandes entreprises.

Ce n’est pas une ressource accessible à ceux qui n’ont pas le budget, notamment dans les entreprises de moins de 12 000 salariés. Je sais, Roxanne, là où tu es, ça fait peut-être exception, mais on constate que les organisations recrutent ces compétences et rôles bien plus tôt que par le passé.

De plus en plus d’organisations se rendent compte qu’elles évoluent, qu’elles doivent penser à l’avenir de leur personnel, vouloir appuyer les décisions sur les données. On le voit apparaître plus tôt et cela, je trouve, est enthousiasmant. Bien sûr, les grandes entreprises ont des équipes d’analyse RH de 30 personnes.

Ce n’est pas le même concept que dans de petites structures RH agiles. Au final, pour moi, ce n’est pas la création d’un système à deux vitesses. Ce qui est passionnant, c’est la possibilité de mettre en commun les données, d’échanger les bonnes pratiques entre entreprises.

La grande opportunité, c’est le benchmarking, l’apprentissage auprès de pairs sur ce qui fonctionne, là où il n’y a pas de mode d’emploi tout fait vu les mutations RH. Le véritable enjeu, c’est la dynamique de réseau, l’effet d’apprentissage entre entreprises de taille moyenne.

Cet effet de levier est l’occasion de faire avancer très vite les organisations vers le niveau supérieur.

Roxanne Laczo : Pour revenir à ce que Noelle disait sur la définition même de l’analyse RH : on pourrait consacrer un podcast entier à cette question !

J’ai une vision très tranchée là-dessus, mais je vous garantis que la majorité des entreprises qui disent « faire de l’analyse RH » ne la pratiquent pas selon ma définition. Et à l’inverse, beaucoup sans équipe dédiée font quand même de l’analyse, par exemple sur le talent management ou l’évaluation : tout cela ne se fait pas sans analyse. Donc selon moi, c’est une question de maturité, de contexte, de taille et de culture business. Penser qu’il y a un risque de système à deux vitesses n’est pas tout à fait exact : c’est surtout une question de capacité à utiliser l’IA pour prendre des décisions — ce n’est pas forcément l’analyse RH qui doit porter cela : ça peut être accessible à toute l’équipe RH. La question est : est-ce que vous avez investi dans la montée en compétence et l’apprentissage des outils et systèmes intégrant de l’IA pour que l’équipe soit à l’aise avec l’usage des données ? Est-ce que cela menace l’emploi en analyse RH ? Pas forcément, c’est avant tout une question de capacitation, plus que d’investissement selon moi.

Cole Napper : Si on reprend la question des deux vitesses : pour moi l’histoire de l’analyse RH est plus segmentée que ce ne sera le futur. Dans mon livre, qui devrait sortir à la diffusion de ce podcast, j’explique que jadis, certaines entreprises avaient 100, 200 voire 300 personnes en analyse RH.

Et ces équipes énormes sont en train de disparaître. Je ne vois plus l’avenir nécessitant une équipe de 50 personnes en analyse RH. C’est même ce qui rend l’avenir de la fonction plus équitable. L’IA fait tomber les barrières à l’entrée. Passer de zéro à un membre ou à zéro technologie dédiée est désormais beaucoup plus rapide qu’il y a cinq ans, voire un an, ce qui est bénéfique pour l’évolution RH.

David Rice : Ça me paraît pertinent pour cette fonction, quand on observe les tendances dans d’autres métiers, il y a souvent une tolérance du « suffisant », surtout côté direction.

Dans le marketing, la tentation du « ça suffit comme ça » prime parfois. Mais pour l’analyse RH, j’ai le sentiment que les collaborateurs eux-mêmes ne comprennent pas toujours la fonction — donc même avec l’IA, il reste difficile de comprendre ou de faire confiance à ce qui est produit. Est-ce que j’ai tort ? Est-ce qu’il faut encore un intermédiaire humain ?

Cole Napper : Sur ce point, j’ai un avis tranché : c’est une tragédie qu’autant de directions RH n’aient pas été « data natives » ni formées à la prise de décision basée sur les données. L’IA va forcer la main sur ce sujet.

C’est littéralement existentiel pour la fonction RH : vous l’avez vu avec l’exemple de Moderna qui a fusionné RH et DSI, pour en réalité signifier que la maîtrise de la donnée prime. J’espère que ce ne sera pas une tendance durable, mais ce ne le sera pas si la RH relève le défi et cesse d’être une direction non « data-littéraire ». C’est ce qui est passionnant dans l’analyse RH aujourd’hui : c’est la fonction qui vous prépare à devenir DRH du futur.

Roxanne Laczo : J’abonde dans ton sens et j’ajouterais qu’on va un peu titiller les équipes RH ici. Le problème, ce n’est pas de tout faire avec de l’IA, c’est : « Comprenez-vous vraiment le business ? Êtes-vous aussi, avant tout, un leader business ? ». On entend parler de « partenaire RH stratégique » depuis 20 ans, mais si vous ne parlez pas le langage business, c’est rédhibitoire. On ne fera rien de pertinent avec l’IA tant qu’on n’aura pas clarifié le problème à résoudre. Sinon, c’est juste brasser du vent inutilement.

Noelle London : Je vais peut-être défendre un peu la RH, car il y a beaucoup de professionnels RH qui veulent justement utiliser les données et qui ne sont pas responsables du sous-investissement chronique du métier. Chaque entreprise a une plateforme de données clients. Personne n’envisagerait 2025 sans. Ce genre d’investissement est toujours allé à la vente et au marketing, jamais à la RH. Or, jusqu’à présent les plateformes RH étaient absentes, ou amputées. Pour profiter de l’IA, il faut déjà de bons systèmes et des bases de données cohérentes. Aujourd’hui, tous les logiciels RH proposent une couche d’IA. Même sur l’engagement salarié, des équipes de trois personnes passent trois semaines à analyser des enquêtes et paient 30 000 € pour un outil qui dorénavant ne requiert plus autant. La stack technologique critique de demain, ce n’est pas seulement SIRH, acquisition de talents, engagement, performance. C’est désormais la brique analytique, comment raccorder le tout — et la vague d’IA sur les autres outils libère un espace pour justement s’en préoccuper stratégiquement.

David Rice : Intéressant. J’aimerais passer à un autre point car il y a, à mon avis, un fossé entre ce que les conseils d’administration attendent de l’IA et des RH, et ce qui est réellement possible aujourd’hui. D’après vous, comment combler ce décalage entre la pression exécutive autour de « faire » de l’IA et la réalité, au vu de l’état actuel des systèmes et de la préparation RH ?

Noelle London : J’en ai déjà parlé, mais il y a plein d’usages à tirer des fonctionnalités IA de votre stack RH actuelle. On vous demande comment inclure l’IA en RH ? C’est le moment ou jamais de défendre la cause de l’analyse RH. On peut faire de l’IA « à la pièce », mais si on veut être stratégiques, il faut investir là où se situe notre principal coût : les collaborateurs. Il faut comprendre ce qui fonctionne, et bâtir l’argumentaire business autour de l’analyse RH plutôt que vouloir faire de l’IA à tout prix, pour la forme.

Roxanne Laczo : Il y a aussi beaucoup d’acculturation à faire. Impossible de se contenter de dire « faites de l’IA » : cela nécessite un budget, et du temps d’apprentissage. Il existe souvent une forte attente mais peu savent comment commencer. On ne peut pas demander à des coordinateurs recrutement d’utiliser l’IA s’ils n’y ont jamais eu accès. Donc il faut penser à former, à investir dans les outils. On ne peut pas rogner sur le budget RH et ensuite exiger que l’équipe gère une multitude de technologies IA sur leur périmètre. Donc si on veut des partenaires RH stratégiques, il faut investir dans les technologies, dans l’analyse RH, l’IA et la montée en compétences.

Cole Napper : Je voudrais compléter ce que disent Noelle et Roxanne : du côté du conseil d’administration (avec des différences selon les structures), il y a une constante : le CA demande d’investir dans l’IA — donc d’engager des budgets — tout en maintenant l’OPEX au même niveau. Le résultat, c’est la réduction de la masse salariale (« headcount spin »), en espérant que l’IA dope la productivité. Or, on observe que 95 % des pilotes IA échouent. Ce qui se passe, c’est plutôt qu’on pressurise encore plus les collaborateurs. Productivité en hausse, mais pas grâce à l’IA, juste parce qu’on extrait « plus de jus » du citron. D’où le désengagement et les problèmes de capacités évoqués.

David Rice : Je suis d’accord. Il y a aussi un vrai besoin de formation sur les différences entre IA, apprentissage automatique, automatisation. Ce n’est pas tout à fait la même chose. Vous évoquiez la différence entre solutions micro-IA (ex : utilisation quotidienne d’un GPT) et macro (integration IA dans les workflows). Pour les DRH, où devrions-nous placer nos efforts d’apprentissage ?

Cole Napper : Quelques pistes : du point de vue du board, on veut voir des gains de productivité, une transformation fondamentale des RH, une adoption macro de l’IA, où des processus complets deviennent nativement IA. Mais côté RH on dit à l’équipe « essayez ChatGPT ou Gemini pour rédiger une annonce, testez le chatbot natif dans tel outil RH », ce qui relève plus d’un usage micro. Il y a donc un écart entre attentes et réalité. Ce n’est là que la V1 de l’adoption IA en RH. 95 % des budgets IA vont encore à ajouter une couche d’IA autour de l’existant, ou à la marge sur capacités et données. Cela ne fonctionne pas encore à grande échelle. La vraie révolution viendra du transfert des budgets vers la qualité des données et l’infrastructure, pas la couche d’interface. C’est pour ça que chez Livecast on est enthousiastes sur la donnée de qualité. On est en phase de transformation, mais rien n’est figé.

Noelle London : J’aime beaucoup cette approche. Selon moi, il faut aller chercher d’abord des « quick wins » avec les outils IA embarqués dans vos systèmes — mais ce n’est pas une finalité. Il faut investir massivement dans la fondation de données, l’interconnexion entre systèmes. C’est là qu’on libérera la vraie valeur, quand on pourra cartographier le parcours salarié, rapprocher les sources pour adresser des défis comme la mobilité interne, la planification RH, etc.

Roxanne Laczo : J’ajoute qu’il faudrait arrêter de croire que rédiger une tâche plus vite avec ChatGPT, c’est révolutionnaire. Ce n’est pas un véritable cas d’usage de l’IA selon moi. On doit aller bien plus loin : les vrais gains sont à grande échelle, sur les vrais usages structurants. On ne doit pas s’arrêter à ces gains de productivité individuels qui devraient faire partie du travail quotidien.

David Rice : Oui, c’est surtout un gain de rapidité qui laisse du temps pour se consacrer à d’autres tâches. Quel que soit votre secteur, ça devient la norme. Ce qu’on entend partout, c’est « ce sont les fondamentaux du poste », ce qui n’était jamais mentionné il y a encore deux ans.

Je reviens un instant sur le sujet, car Cole tu as évoqué que le responsable analyse RH pourrait devenir le DRH du futur, car c’est un rôle clé dans la transformation par l’IA. Dans une récente étude sur l’embauche du premier Chief AI Officer, j’en conclus qu’il voudrait mieux miser sur des profils RH plutôt que purement techniques, car la transformation bloque souvent sur le facteur humain, pas la technique.

Diriez-vous que l’analyse RH est donc positionnée pour devenir le centre de pouvoir des RH et de la transformation IA ?

Cole Napper : Je vais prendre l’autre versant de mon propre argument et répondre non. Ce n’est pas une question de compétence, mais de volonté. Presque tous les responsables analyse RH à qui je parle ne désirent pas occuper ce poste et, pour être franc, la fonction DRH comprend des aspects peu attractifs — relations sociales, gestion des conflits, la « thérapie » du Codir, etc. C’est parfois un rôle difficile. J’ai un peu approché cela par le passé. La fonction devrait changer pour ouvrir la voie à cette évolution. J’ai même envisagé écrire un modèle d’organisation RH du futur mais je n’ai pas encore eu la volonté de le publier pour l’instant. Peut-être qu’un jour ça arrivera, mais ce n’est pas le cas actuellement.

Roxanne Laczo : Je pense qu’il y a de nombreux parcours pour devenir DRH, et oui, être un expert en IA ou analyse RH peut y mener, mais il faut avant tout comprendre l’entreprise. Si vous n’avez aucun lien avec le terrain business, vous ne devriez pas prétendre à ce poste. Beaucoup d’organisations font venir des profils d’autres horizons (ingénierie, etc.), ce qui dynamise la fonction. Donc c’est un chemin parmi d’autres. Mais ce n’est pas le choix de tous : la plupart n’en font pas une ambition immédiate.

Noelle London : Je vois les choses un peu différemment. Selon moi, l’analyse RH est le poste idéal d’interface IA-RH, car c’est être à la fois au fait de la donnée et apte à en faire l’interprétation. C’est ce qui manque dans beaucoup d’équipes RH — une fonction qui relie le tout, cartographie le parcours salarié, arbitre les KPIs entre le sourcing, le vécu, la relation, etc. Cette vue transversale est précieuse. Les pros de l’analyse RH maîtrisent aussi les chiffres et sont capables de bâtir des business cases structurés pour justifier les investissements. S’ils en ont la volonté, alors oui — ils pourraient surmonter certains blocages historiques du service RH.

David Rice : Tu as dit « pardon pour mon français » (rires), je pensais devoir utiliser mon bouton bip.

Noelle London : Silo.

David Rice : On arrive au terme de ce podcast, mais j’aimerais terminer par ceci : selon vous, au vu de l’évolution de l’analyse RH, quelles sont les compétences à acquérir dans les 12 à 18 mois pour rester pertinent ?

Et, à l’inverse, dans quoi cesser d’investir car l’IA s’en chargera ?

Roxanne Laczo : Je reprends ma marotte : le sens business. Si vous ne parlez pas la langue de l’entreprise, c’est compliqué ! J’essaie moi-même de toujours progresser, mais apprendre à être partenaire, à s’immerger dans le business, c’est essentiel pour bien faire ce métier. Un autre sujet : acquérir une culture sur l’éthique IA, la gouvernance, les lois, les comités… tout cela va compter de plus en plus. Autre point, certaines équipes qu’on appelle à tort « analyse RH » ne font que du reporting : il faut viser la narration des données, l’influence. Il y a un vrai volet conseil à développer (dans les grands groupes, il y a même des consultants analyse RH attachés aux entités). Ce modèle évolue chez nous aussi. A contrario, je recommanderais d’arrêter tout ce qui est nettoyage manuel et répétitif des données : ça doit être du ressort des propriétaires des systèmes sources, pas des équipes analyse RH. L’IA permet aussi d’accélérer la création de dashboards, de codes, de rendus : vous n’avez plus à passer des heures là-dessus, des outils existent déjà en interne.

Noelle London : Entièrement d’accord. Il faut s’ancrer dans le business, bâtir des relations solides avec les parties prenantes, afin de devenir incontournable. Roxanne, tu pointais ta tête tout à l’heure : toute connaissance que tu accumules, c’est ce qui te rend précieuse. Il faut continuer à s’informer sur l’IA et les évolutions — ne pas négliger cela.

Cole Napper : Je suis totalement en accord avec ce qu’ont dit Roxanne et Noelle. Le sens des affaires est crucial. Beaucoup attendent de l’analyse RH qu’on parle d’Excel ou de code, mais l’enjeu, c’est comment créer de la valeur ajoutée grâce au facteur humain. C’est ce qui rend notre secteur intéressant. Concentrez-vous là-dessus : l’espace transactionnel est voué à disparaître, l’IA s’en occupe. Comprendre les données, investir dans l’infrastructure, c’est clé. Mais devenir celui ou celle qui ne fait que sortir des rapports : la durée de vie de ce rôle est désormais très courte.

David Rice : Absolument. Ce fut une discussion passionnante ! Merci à vous tous d’avoir participé, j’ai apprécié votre présence sur le podcast.

Cole Napper : Merci de m’avoir reçu.

Roxanne Laczo : Merci David.

Noelle London : Merci à toi.

David Rice : Quant à vous, auditeurs, à la prochaine : travaillez votre sens du business, et pensez à vous abonner à la newsletter People Managing People, comme toujours.