Comment automatiser la reconnaissance sans lui donner un aspect automatisé ?

Tim Fisher : Bonjour et bienvenue dans L’avenir de l’IA dans les ressources humaines, une série dans laquelle nous allons au-delà des présentations commerciales pour examiner comment l’IA transforme réellement le travail des équipes dédiées aux collaborateurs. Aujourd’hui, nous recevons Motivosity. Si vous êtes un responsable des ressources humaines, des collaborateurs ou de la rémunération globale et que vous cherchez à utiliser l’IA sans perdre le lien humain dont dépendent la reconnaissance et la culture d’entreprise, vous êtes au bon endroit.

Aujourd’hui, nous allons examiner l’approche de Motivosity en matière d’intelligence de la reconnaissance : utiliser l’IA pour éliminer les difficultés liées aux rapports, à l’administration et au suivi, tout en préservant le caractère humain de la reconnaissance. Nous accueillons donc aujourd’hui Jesse Dowdle, directeur produit de Motivosity, et Dano Gillette, vice-président de l’ingénierie.

Jesse dirige la stratégie produit de Motivosity, en mettant l’accent sur la création de technologies qui rendent le travail plus humain. Dano dirige l’équipe d’ingénierie à l’origine de l’intelligence de la reconnaissance, en mettant l’accent sur l’utilisation de l’IA pour réduire les tâches répétitives et faciliter la reconnaissance et les relations humaines.

Jesse, Dano, je suis ravi de vous recevoir tous les deux.

Dano Gillette : Ravi d’être ici.

Jesse Dowdle : Bonjour Tim. Je suis ravi d’être là.

Tim Fisher : Jesse, pouvez-vous nous donner la version en 30 secondes de Motivosity ? Que fait l’entreprise et à qui s’adresse-t-elle, pour les personnes qui ne la connaissent pas encore ?

Jesse Dowdle : Oui. Merci. Motivosity est une plateforme de récompense et de reconnaissance fondée sur les relations humaines. Nous sommes en activité depuis 12 ans maintenant. L’entreprise a été créée par un entrepreneur en série qui avait déjà fondé et développé plusieurs entreprises et qui avait constaté directement à quel point il pouvait être difficile de maintenir un sentiment de lien humain au fil du temps, surtout lorsque les entreprises grandissent.

Motivosity est donc née de l’idée qu’en mettant l’accent sur les relations humaines au travail, on peut rendre le travail plus agréable, et il était naturel d’investir dans les récompenses et la reconnaissance comme moyen de transmettre ce message.

Tim Fisher : Cela va peut-être sembler vraiment naïf, surtout compte tenu de l’année où nous sommes actuellement, mais pourquoi l’IA est-elle devenue un axe si important pour Motivosity à ce stade de l’évolution des technologies liées aux ressources humaines ?

Jesse Dowdle : Je ne pense pas que la question soit naïve. L’IA transforme sans aucun doute tous les secteurs de notre économie et la manière dont nous interagissons les uns avec les autres. Il n’a jamais été aussi important de créer des relations humaines réelles et significatives, et en même temps, nous devons nous adapter aux réalités de cette nouvelle technologie.

J’étais donc vraiment heureux d’avoir l’occasion de parler avec vous de l’avenir de l’IA dans les ressources humaines, car qu’y a-t-il de plus humain que la fonction de l’entreprise responsable des personnes ? Je pense que l’IA a un rôle considérable à jouer, mais nous devons aussi l’adopter de manière réfléchie et responsable.

Tim Fisher : En nous projetant dans l’avenir, comment voyez-vous l’IA transformer le rôle des responsables des ressources humaines et des collaborateurs, tout en préservant l’authenticité du lien humain ?

Jesse Dowdle : J’adore cette question. C’est ce à quoi je réfléchis presque tous les jours : quel est l’avenir et comment le faire vivre dans le monde des relations humaines ? Il y a certaines choses que l’IA ne sait pas encore suffisamment bien faire pour que nous construisions aujourd’hui un produit autour d’elles, mais je pense qu’elle y parviendra. Nous disposons déjà de premiers modèles et de premiers prototypes d’agents dans lesquels les agents ne se contentent pas de présenter vos données et de vous aider à interpréter vos programmes et vos collaborateurs : ils peuvent réellement gérer votre programme de reconnaissance à votre place.

Ils peuvent donc vous aider à gérer votre budget, à repérer les problèmes liés aux validations et à assurer de manière proactive le bon fonctionnement du programme. Lorsque nous parlons avec nos clients de leur objectif numéro un, il y en a toujours deux. Nous leur demandons : « Quelle est la chose la plus importante que vous souhaitez accomplir ? » Et il y a toujours deux réponses. Premièrement, ils veulent que leurs collaborateurs utilisent réellement le programme.

Ils veulent que leurs programmes dédiés aux collaborateurs mobilisent les employés et qu’ils fassent une différence. Deuxièmement, ils veulent gagner du temps, car l’administration des programmes dédiés aux collaborateurs peut prendre énormément de temps en l’absence d’outils performants. Je pense donc qu’une partie de l’avenir de l’IA dans la reconnaissance passera par l’administration même de ces programmes.

L’IA vous permettra de vous décharger d’une part croissante de ces tâches. L’autre domaine dans lequel je pense qu’il y aura une véritable avancée, et à laquelle nous contribuerons certainement, est le passage de communications réactives à des communications proactives. Le terme « technologie d’incitation » ou « incitations » dans les logiciels existe depuis des années, mais grâce à la capacité de l’IA à repérer les tendances, vous avez peut-être vu dans la démonstration de Dano, lorsqu’il a affiché les informations sur les collaborateurs, que cet employé présentait un signal élevé de risque de départ.

Au lieu de simplement constater que les signaux de départ étaient élevés, le système a donné deux ou trois raisons pour lesquelles cet employé avait besoin d’un échange avec son responsable. L’IA peut repérer cette tendance puis joindre le responsable sur le canal qu’il utilise, que ce soit dans Teams, dans sa messagerie ou par SMS sur son téléphone, afin d’aider les responsables à être présents dans les moments qui comptent et à intervenir lorsque les chances de réussite sont les plus élevées. Cela arrive.

Ce sera bientôt disponible chez nous, mais je pense que cela constituera également une grande partie de l’avenir des plateformes de reconnaissance.

Tim Fisher : J’ai donc une question en deux parties à partir de ce que vous venez de dire. D’un côté, c’est une occasion extraordinaire. J’aimerais donc connaître votre point de vue sur la manière dont les attentes des responsables des ressources humaines vont évoluer : avec toutes ces informations devant vous, qu’attendront les organisations différemment ?

De l’autre côté, il y a aussi le risque de trop s’appuyer sur une approche fondée sur les données pour travailler avec ses équipes. J’imagine des situations dont nous avons entendu parler, comme les licenciements décidés à partir d’un tableur, sur la base de chiffres plutôt que de personnes.

Nous risquons de faire quelque chose de similaire avec toutes ces données extraordinaires : faire confiance au système pour accomplir une partie du travail humain qui consiste à filtrer ces données afin d’engager une conversation sur ce dont cette personne pourrait avoir besoin. Pour moi, cela semble donc être une occasion extraordinaire, mais aussi quelque chose d’un peu inquiétant, et j’aimerais connaître votre point de vue sur tous ces aspects.

Jesse Dowdle : Et sur la manière de s’y orienter. Les meilleures organisations dédiées aux collaborateurs prennent en compte, dès les principes fondamentaux, l’humanité de leurs employés. Je l’ai déjà dit : nous sommes une entreprise, pas un loisir. Vous avez des actionnaires à soutenir, probablement un conseil d’administration et des dirigeants, et toutes ces choses sont très importantes.

Mais nous ne devons pas perdre de vue que ce sont les personnes qui s’occupent de nos clients. Les meilleures organisations établissent un alignement très clair entre leurs valeurs fondamentales, ce qu’elles célèbrent et leur identité. Ce qu’elles célèbrent et récompensent, et la manière dont elles attendent de leurs collaborateurs qu’ils se comportent et contribuent à cette identité.

On nous demande souvent de soutenir les échanges sur la performance à travers une vision tridimensionnelle de l’employé. Cela arrive même lors de simples conversations avec des responsables de terrain. Au lieu de s’asseoir en réunion et de dire : « D’accord, de quoi avons-nous parlé la dernière fois ? Je ne suis pas vraiment sûr. » Ou, pire encore : « Je dois rédiger une évaluation de performance pour cette personne, comment puis-je me souvenir de tout ? » Une plateforme comme Motivosity permet d’obtenir une vision tridimensionnelle de cette personne. Si elle travaille dans la vente, vous pouvez voir dans son CRM si elle atteint ses objectifs. Vous pouvez voir dans le système de gestion de l’apprentissage si elle a obtenu sa certification.

Mais c’est dans une plateforme comme Motivosity que vous pouvez voir ce que les personnes qui travaillent quotidiennement avec elle pensent de cette personne, quelles sont ses forces démontrées, ses domaines d’excellence et ceux dans lesquels elle est peut-être moins performante. Si, comme moi, vous croyez au coaching fondé sur les forces plutôt qu’au fait de corriger les faiblesses, vous pouvez vous demander : dans quels domaines cette personne excelle-t-elle ?

Comment pouvons-nous la mettre en situation de réussir ? C’est uniquement grâce à la riche dimension sociale d’une plateforme comme Motivosity que vous pouvez développer une vision tridimensionnelle d’un employé. Ce travail fondamental réalisé sur le terrain remonte ensuite dans l’organisation. Il s’agit d’une approche ascendante. Vous avez commencé votre question en demandant comment une personne dirigeant l’organisation de manière descendante pouvait donner du sens à toutes ces données et prendre de bonnes décisions.

Ma réponse est la suivante : mettez ces données entre les mains de vos responsables de terrain et laissez la solution fonctionner de manière ascendante pour développer vos collaborateurs et planifier vos interventions.

Tim Fisher : Selon vous, où se situe le risque de trop automatiser l’expérience collaborateur ? Vous avez parlé de la limite que vous fixez, et nous l’avons également vue, mais qu’est-ce qui vous inquiète dans l’automatisation du monde des ressources humaines ?

Jesse Dowdle : Les systèmes de suivi des candidatures, par exemple. Nous avons tous entendu des histoires horribles, n’est-ce pas ? Ce sont simplement des robots avec des CV, des robots qui filtrent les CV et cherchent un emploi, alors que le lien humain semble être le seul moyen de trouver un véritable emploi aujourd’hui. Il existe donc un risque d’automatisation excessive dans un secteur où l’on cherche une personne qui correspondra exceptionnellement bien au type d’organisation que l’on est.

Vous n’obtiendrez pas cela d’une IA. En revanche, une IA peut certainement écarter de nombreuses personnes remarquables à qui vous auriez probablement dû parler, en utilisant des heuristiques qui ne correspondent pas aux valeurs de votre organisation. Je pense que c’est un risque. Nous avons déjà parlé de la reconnaissance. Les reconnaissances les plus marquantes, celles dont vous vous souvenez pendant toute votre carrière, sont celles qui viennent d’une personne en qui vous aviez confiance, qui croyait en vous ou que vous admiriez, et qui vous a vu d’une manière très personnelle et significative, en vous l’exprimant avec sincérité et émotion pour ce que vous aviez fait pour elle.

Vous gardez cela avec vous pendant toute votre carrière. Un remerciement qui semble provenir d’une lettre type disant : « L’équipe dirigeante souhaite vous remercier pour vos 13 années de service. Voici un morceau de papier. » Sans vouloir être trop catégorique, cela peut démotiver si ce n’est pas fait-

Tim Fisher : Cela peut certainement être le cas.

Jesse Dowdle : avec tact. Utiliser l’IA pour soutenir ce qui est personnel et significatif est donc la clé.

Tim Fisher : Lorsque vous concevez et construisez des produits, à quoi ressemble concrètement une IA centrée sur l’humain lorsque vous prenez des décisions au sein de votre entreprise ? Nous allons parler tout à l’heure de la direction que vous prenez pour l’avenir, mais pensez peut-être simplement à quelque chose qui figure actuellement sur votre feuille de route produit ou sur lequel vos équipes travaillent aujourd’hui.

Que signifie cette approche lorsque vous êtes assis dans une salle et que vous réfléchissez à la manière d’implémenter ces éléments dans vos outils ?

Dano Gillette : Cela commence par parler d’abord aux gens, n’est-ce pas ? Je pense qu’il y a aujourd’hui tellement de choses qu’il est facile de contourner, et je crois que c’est ce que tout le monde veut faire : contourner autant d’étapes que possible. Mais pour parvenir à de bonnes solutions, il faut réellement parler aux gens.

C’est donc ce que nous faisons beaucoup. Comme je l’expliquais, nous travaillons beaucoup avec des personnes concernées. Les enquêtes constituent notamment un domaine sur lequel nous travaillons beaucoup en ce moment : la capacité à vraiment comprendre vos collaborateurs et à obtenir des informations pertinentes. Une grande partie de ce travail revient à parler aux gens, à comprendre où ils en sont et ce qu’ils recherchent, puis à parvenir à déterminer…

Il faut aussi vraiment comprendre l’IA. Il s’agit de comprendre les personnes et de comprendre l’IA. Plus vous comprendrez son fonctionnement, mieux vous saurez comment l’implémenter et dans quels domaines elle est globalement utile.

Tim Fisher : Très bien. Vous n’avez pas besoin de révéler quoi que ce soit de confidentiel, mais j’aimerais vraiment, vraiment, vraiment, vraiment — et je suis sûr que toutes les personnes qui nous écoutent aussi — savoir ce que vous avez prévu pour nous.

Qu’est-ce qui arrive ? Qu’est-ce qui vous enthousiasme dans votre feuille de route ?

Jesse Dowdle : La fin de l’année 2026 verra le plus grand lancement de l’histoire de Motivosity. Certaines de ces nouveautés sont déjà en cours. Cette année, nous avons déployé différents aspects de l’intelligence de la reconnaissance ainsi que des améliorations d’utilisation et une refonte de l’expérience utilisateur, qui commence tout juste à être mise en ligne.

Mais si l’on considère l’ensemble du cycle de vie, l’ensemble du parcours de l’employé, nous avons beaucoup parlé de reconnaissance, et je pense vraiment que c’est le cœur battant de l’ensemble. Vous créez une culture de la reconnaissance, et elle devient une culture des relations humaines. Mais le cycle de vie de l’employé est vaste. De nombreuses communications doivent être réalisées, et c’est une excellente occasion à la fois de réduire la charge de travail des ressources humaines et d’appliquer des outils d’IA pour produire des communications plus personnalisées et plus percutantes.

Dano faisait également référence à l’écoute, de l’autre côté : pouvoir écouter vos employés d’une manière qui vous permet de comprendre ce qui se passe réellement. Et lorsque vous comprenez vraiment la situation, vous pouvez réellement avoir un impact. Il ne s’agit donc plus seulement de recueillir des informations dans une enquête, mais de les interpréter, de comprendre ce qui fera évoluer la situation, puis d’agir sur ces éléments.

Je pense donc qu’à l’avenir, avec Motivosity, vous verrez un accent continu mis sur une approche très humaine de l’IA, l’intelligence de la reconnaissance et non l’intelligence artificielle, ainsi qu’une volonté de faire de l’ensemble du parcours de l’employé — depuis son arrivée le premier jour, avec la plante en pot posée sur son bureau, jusqu’au jour où vous l’accompagnez vers la retraite — une expérience au cours de laquelle il a le sentiment d’avoir participé à quelque chose de significatif et considère son passage dans votre entreprise comme un moment fort de sa carrière.

Ce serait notre ambition la plus élevée en tant qu’entreprise : vous aider à réaliser cela pour vos collaborateurs.

Tim Fisher : Absolument. S’il y a une chose, dans votre univers des relations entre collaborateurs ou de la reconnaissance, que vous pensez que l’IA va complètement faire disparaître, et qui vous semble vraiment difficile aujourd’hui en fonction de la technologie, de la feuille de route, de l’état d’esprit des personnes vis-à-vis de ces outils ou d’un autre facteur, quelle serait-elle ?

Quelle est la chose qui vous semble difficile aujourd’hui et qui va simplement disparaître grâce à l’IA ?

Jesse Dowdle : Les périodes d’inscription ouverte ?

Tim Fisher : Ce serait formidable.

Jesse Dowdle : Encore une fois, je suis plutôt utopiste à ce sujet. Je pense que le monde du travail va se transformer de manière extrêmement profonde et que, dans le monde des technologies RH et des technologies dédiées aux collaborateurs, de nombreux emplois axés sur la conformité — le traitement de la paie, la gestion des avantages sociaux et toutes ces choses — vont évoluer. Ce ne sont pas des activités centrées sur les personnes.

Ce sont des maux nécessaires. C’est comme aller chez le dentiste : il faut le faire, c’est important. Mais personne n’en est heureux, pas même le dentiste, du moins ceux que je connais. Je pense que l’IA peut permettre aux opérations dédiées aux collaborateurs de se concentrer davantage et plus concrètement sur la culture de l’organisation. Ces opérations deviendront le partenaire de l’entreprise qui comprend mieux que quiconque la dimension tridimensionnelle des employés et qui peut communiquer quelles interventions produiront les meilleurs résultats pour aider l’organisation à vivre selon ses valeurs et à donner le meilleur d’elle-même dans le monde. Car lorsque nous prenons soin de nos collaborateurs, ils prennent soin de nos clients. Nous pourrons aussi consacrer le temps passé au travail aux aspects véritablement humains de celui-ci.

Je ne pense pas qu’une armée de robots vienne remplacer les équipes commerciales, par exemple. La vente consiste toujours à rencontrer un être humain en face à face, à créer une relation, à comprendre ses besoins et à y répondre. Ce sera formidable lorsque nous y arriverons, mais nous avançons encore sur des pavés.

Le parcours sera encore un peu cahoteux avant d’y parvenir.

Tim Fisher : Je suis plutôt d’accord, et j’aime votre point de vue. Je partage votre vision utopique. C’est vraiment difficile à voir aujourd’hui pour certaines personnes, je pense, mais ces outils atteignent un stade où ils peuvent servir leur véritable objectif : nous aider à éliminer de nombreux obstacles afin que nous puissions accomplir le véritable travail pour lequel nous sommes là.

Et vous avez créé quelque chose pour y parvenir, ce qui est formidable. Cette présentation était vraiment intéressante. Merci beaucoup. Votre point de vue sur la manière dont l’IA peut aider était très clair. Jesse, pourriez-vous nous donner quelques informations, et nous reviendrons certainement vers tout le monde pour leur expliquer où ils peuvent aller pour en savoir plus sur Motivosity.

Jesse Dowdle : Oui, absolument. Vous pouvez consulter notre site web, Motivosity.com, www.motivosity.com. Il y a des boutons un peu partout pour demander une démonstration, comme vous pouvez l’imaginer. Il suffit de remplir un court formulaire pour indiquer qui vous êtes et comment nous pouvons vous contacter, puis nous reviendrons vers vous. Le site contient également beaucoup de contenu intéressant.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’intelligence de la reconnaissance ou sur toutes les fonctionnalités d’une plateforme sociale dédiée à la reconnaissance, Motivosity.com est l’endroit où aller.

Tim Fisher : J’ai souvent été à la place du public pour des logiciels de ce type. Les gens posent donc généralement un certain nombre de questions, et je les ai moi-même posées. Je vais donc vous les poser.

L’une des grandes questions qui revient souvent avec ce type de logiciel est la suivante : de quelle quantité de données… Cette question s’adresse à quelqu’un qui découvre Motivosity. Imaginons qu’il s’inscrive la semaine prochaine et qu’il soit très enthousiaste à propos de tout ce que vous avez montré aujourd’hui. Quand pourra-t-il en tirer parti ? Est-ce au bout de six mois, d’un an, de deux ans ou de cinq ans ?

Quelle taille d’entreprise faut-il avoir ? De quelle quantité de données avez-vous besoin dans le système, combien de temps cela prend-il et à quel point est-ce difficile, lorsque l’on vient d’une autre solution, d’obtenir de la valeur de ces outils d’IA ?

Jesse Dowdle : Il est certainement vrai qu’il faut établir une forme de référence, même si nous disposons déjà d’une partie de ces données immédiatement grâce aux centaines de milliers de personnes présentes sur la plateforme. Toutes ces données sont bien sûr entièrement anonymes, mais nous pouvons au moins vous indiquer à quoi ressemble une bonne situation pour une entreprise de votre taille et de votre secteur.

Je ne saurais trop insister sur l’importance d’un lancement réussi pour un outil de ce type. Nous disposons d’une équipe entière dédiée à la réussite des clients, qui se concentre sur le fait de rendre les 90 premiers jours suivant l’adoption de Motivosity aussi efficaces que possible, car c’est à ce moment-là que les habitudes se forment. Cet outil est destiné à être utilisé chaque jour par les employés.

Il est donc très important de prendre l’habitude de voir qui remercier, de consulter les annonces publiées et de repérer les moments forts. Une fois que vous avez obtenu un bon engagement — et par bon engagement, j’entends que 70, 80 ou 90 % de vos employés se connectent très régulièrement — il ne faut pas longtemps avant que le système contienne suffisamment d’informations pour commencer à produire de véritables analyses.

Lorsqu’une personne est régulièrement reconnue ou reconnaît régulièrement les autres et que cette activité diminue fortement, il s’agit de l’un des signaux de rétention les plus forts qui existent. Même sur une période de 90 jours, si vous établissez rapidement ces habitudes, imaginez qu’un employé participe pendant plusieurs semaines, puis cesse brusquement de le faire : ce risque de départ pourra apparaître dès vos premiers mois d’utilisation de Motivosity.

Oui, cela ne prend pas plusieurs années.

Tim Fisher : Comment expliqueriez-vous la différence entre l’utilisation d’un outil comme le vôtre, avec ses fonctionnalités d’IA, et le fait de verser toutes les données de ses employés dans ChatGPT pour lui poser des questions ?

Dano Gillette : Globalement, vous constaterez que ce que nous proposons dans Motivosity va plus loin. Je pense que l’on perd quelque chose lorsqu’on se contente d’utiliser ChatGPT. ChatGPT est un excellent outil pour recueillir des données et obtenir des données en retour.

Vous lui donnez des données et il vous en restitue. Avec Motivosity, nous voulons être très clairs sur un point : nous voulons vous aider à agir à partir de vos données. C’est quelque chose qui nous tient profondément à cœur. Il ne s’agit pas simplement de parcourir et de recueillir une grande quantité de données, ce que tout le monde peut faire, mais de pouvoir, lorsque vous examinez la manière dont vos collaborateurs travaillent, interagissent et s’engagent les uns avec les autres, ainsi que les informations que vous pouvez tirer des enquêtes que vous avez menées, savoir ce que vous pouvez faire ensuite en tant qu’administrateur.

C’est ce que nous essayons de faire tout au long du processus : vous fournir des actions et des informations. Nous n’avons pas montré aujourd’hui une fonctionnalité que nous appelons les actions intelligentes. Lorsque vous arrivez sur la plateforme, nous essayons de vous indiquer la meilleure action suivante que vous pouvez réaliser aujourd’hui. Il ne s’agit pas d’une longue liste de tâches, mais d’une seule chose : si vous vous connectiez aujourd’hui, quelle action pourrait avoir un impact sur votre culture ?

C’est une fonctionnalité qui nous enthousiasme beaucoup. Nous investissons énormément pour que vous ayez le sentiment d’avoir un impact chaque jour dans votre entreprise. Nous accordons une attention particulière aux responsables, car tant de personnes doivent gérer une multitude de tâches aujourd’hui. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur ce qui aidera un membre de votre équipe à se sentir valorisé ou à tirer le meilleur parti de son travail.

Tim Fisher : Très bien. Comment prenez-vous en compte les biais ou les conséquences involontaires lorsque l’IA travaille avec les données de reconnaissance et d’expérience des collaborateurs ?

Jesse Dowdle : Le maintien d’un humain dans la boucle est essentiel, n’est-ce pas ? Nous avons investi dans la modération des contenus, et nous en sommes fiers. Cette modération est alimentée par l’IA. Nous utilisons certains des meilleurs modèles de modération de contenu, car il est très important, lorsqu’une plateforme sociale est conçue pour être partagée publiquement, d’éviter qu’une situation qui franchirait une limite soit publiée.

Mais en même temps, je pense que le principe le plus important — et cela restera vrai pour l’IA pendant longtemps — est que quelqu’un est finalement responsable. Lorsque nous lançons une fonctionnalité chez Motivosity, une nouvelle capacité logicielle, 100 % des lignes de code peuvent avoir été écrites par l’IA. Mais un ingénieur est responsable de cette fonctionnalité, la vérifie, s’assure de sa qualité et de sa sécurité, vérifie que nos principes de sécurité, qui constituent notre priorité absolue, sont respectés, et en assume finalement la responsabilité.

Vous avez posé une bonne question, Tim : quelle limite ne voulez-vous pas franchir ? Je pense que la limite est la suivante : en tant que responsable des ressources humaines, vous restez responsable. C’est toujours à vous de dire en dernier ressort : « Ceci est acceptable » ou « Ceci ne l’est pas ». Les outils sont là pour vous permettre de le faire facilement et vous aider à réduire le temps nécessaire.

Mais, en fin de compte, cela reste votre responsabilité. Soyez donc prudent, je suppose.

Tim Fisher : Oui, c’est une bonne réponse. J’ai entendu quelque chose que j’entends en réalité très souvent : dans ce monde, tout le monde devient responsable, et pour les raisons que vous avez expliquées, c’est l’une des principales. Cette discussion était vraiment intéressante, mais nous arrivons au terme du temps dont nous disposons aujourd’hui.

Jesse, Dano, merci beaucoup de nous avoir rejoints. Passez une excellente journée et nous vous retrouverons tous lors de la prochaine session de L’avenir de l’IA dans les ressources humaines.

Dano Gillette : Merci beaucoup.

Tim Fisher : Formidable. Au revoir à tous.

Jesse Dowdle : Merci à tous.