Comment l’IA agentique révolutionne l’intégration, le mentorat et la rétention

David Rice : Qu'est-ce qui rend ces agents vraiment agentiques, par opposition à un tableau de bord ou un assistant intelligent ?

Francisco Marin : Une IA agentique n'attend pas vraiment qu'un humain pose une question. Elle prend des décisions en temps réel de manière proactive, ou identifie des interventions basées sur les mesures universelles auxquelles l’IA a accès.

David Rice : Comment garantir la confiance lorsque les agents IA initient quelque chose d'aussi sensible que la rétention ou le mentorat ?

Dan George : Il faut que tout ce qui est agentique ait le bon niveau de consentement pour un usage éthique. On clique sur un bouton pour donner son consentement et à tout moment, il est possible de le retirer.

David Rice : À quoi ressemble le succès dans ce domaine ?

Francisco Marin : Pour une intervention sur le marché du mentorat, on observe des économies comprises entre 20k et 30k en écourtant de jusqu'à 40 % le temps d’atteinte à la productivité d’un nouvel employé.

David Rice : Bienvenue sur le podcast People Managing People, l'émission où l'on explore la dimension humaine du travail, la technologie qui l'influence et les idées audacieuses qui vont façonner l'avenir des pratiques RH. Je suis votre hôte, David Rice.

J'ai deux invités aujourd'hui. Francisco Marin est le fondateur et PDG de Cognitive Talent Solutions. Il est aussi l’auteur du « Network-First Manifesto » et un pionnier de l'analyse des réseaux organisationnels. Francisco dirige une communauté mondiale croissante axée sur la manière dont les réseaux informels et la collaboration avec l'IA peuvent accélérer l'intégration, le mentorat et le leadership informel dans les grandes entreprises.

Dan George est le Chief Experience Officer chez CTS et le fondateur et PDG de Piper Key Analytics. C’est un expert primé de l’analytics RH, de la planification de la main-d’œuvre et de la transformation RH pilotée par la donnée. Il a travaillé pour des entreprises du Fortune 100 et des innovateurs de taille moyenne, et il a contribué à réinventer les RH comme une fonction stratégique pilotée par l’analytics. Il est également membre de notre comité éditorial consultatif.

Dans cette conversation, nous allons essayer de plonger en profondeur dans la manière dont les agents IA et l’analyse des réseaux transforment les RH, en passant du reporting statique à des workflows autonomes et actionnables. Francisco partagera des enseignements issus des premiers pilotes où des agents IA font correspondre mentors et mentorés. Ces agents cartographient le leadership informel et accélèrent l’intégration à travers les réseaux critiques. Dan expliquera comment ces agents peuvent faire évoluer le métier de l’analytics RH lui-même, automatiser les insights et permettre aux professionnels RH de se concentrer sur des enjeux stratégiques.

Que vous soyez à la tête des RH et de l’organisation des personnes, de la stratégie de talents, ou que vous souhaitiez simplement comprendre où va la transformation de la main-d’œuvre, cette conversation est pour vous. Allons-y !

Très bien ! Francisco, Dan — bienvenue !

Dan George : Ravi d'être ici, merci.

David Rice : J’aimerais commencer par évoquer la vision que vous portez tous chez Cognitive Talent Solutions. Pourquoi ces huit agents ? Quels étaient les axes clés que vous souhaitiez adresser dans les RH ?

Dan George : De notre point de vue, il y a de nombreuses façons pour des agents IA d’être efficaces en RH, mais ces huit-là sont parmi les plus évidents, car ils nous permettaient non seulement de recueillir aisément le consentement et de s'assurer que toutes les parties impliquées étaient volontaires, mais ils étaient aussi ceux pour lesquels nous pouvions suivre précisément le ROI dans l’impact sur le fonctionnement global des RH, tout en gardant les aspects essentiels d’une première génération d’IA agentique.

On ne voulait pas aller trop loin d’un coup, mais on souhaitait avoir de l’impact, tout en sachant que tout cela allait évoluer. Ces huit agents étaient clairement ceux qui avaient le plus de sens.

Francisco Marin : Je suis tout à fait d’accord avec Dan. Pour compléter, nous avons observé que certaines capacités d’IA agentique étaient mises en place pour des processus RH centraux comme la paie ou la conformité réglementaire.

Mais il manquait une génération de cas d’usage qui touche à l’analytics RH, particulièrement ceux alignés au cadre de réseau que nous utilisons chez CTS, c’est-à-dire la manière dont l’IA peut nous aider à repenser des processus essentiels comme la gestion du changement, le développement du leadership, ou l’intégration sous l’angle de l’activation sociale.

Donc nous avons sélectionné ce groupe de huit agents. Nous avons eu beaucoup de succès. On peut en reparler, notamment à propos de l’intégration et du mentorat, mais nous estimions que ce panel de cas d’usage portait le message que c’est la nouvelle manière de voir les capacités agentiques pour l’analytics RH dans son ensemble, au-delà de l’analyse des réseaux organisationnels.

David Rice : Dan, tu as mentionné le consentement. Comment garantir consentement, confiance, transparence lorsque les agents IA initient une intervention aussi sensible qu’une action de rétention ou une connexion de mentorat entre pairs ?

Dan George : Exactement. C’était l’une de nos réflexions en amont : il faut que tout ce qu’on crée soit agentique, et que cela s’accompagne du bon niveau de consentement, d’un usage éthique de ces processus automatisés. Une des meilleures façons d’y parvenir, c’est que via notre plateforme on prend en compte les services et emails des participants et des autres membres de l’organisation. Ainsi, lorsqu’un agent détecte un critère particulier, il peut envoyer un email automatique généré par un administrateur.

Les deux parties reçoivent alors un mail sur lequel elles peuvent cliquer pour donner leur consentement. Nous en informons donc les personnes concernées, et dès leur accord, elles lancent le processus, mais à tout moment leur consentement peut être retiré, ce qui nous permet de rester en conformité avec le RGPD et les standards éthiques globaux.

Francisco Marin : On a également eu beaucoup de discussions sur les nuances propres à chaque cas d’usage. Par exemple, pour la rétention des talents, on s’est demandé : est-ce que cela a du sens de fournir les insights uniquement de façon agrégée – par exemple signaler qu'une équipe de 13 personnes est à risque d’attrition, ainsi que des actions à mettre en place – ou bien faut-il le faire au niveau individuel et notifier le manager direct ? Parfois, nous testons au niveau agrégé, parfois au niveau individuel, et nous voyons les retours lors de ces pilotes.

Le principe est que, autant que possible, il faut prévoir des mécanismes d’opt-in. Par exemple, si vous êtes identifié comme mentor pour une nouvelle recrue, vous devez donner votre consentement pour participer au mentorat. Il y a aussi la question du rôle du manager direct : doit-il être un gardien qui autorise l’intervention, ou juste être informé de l’opportunité et laisser le mentor décider lui-même ? C’est un modèle en évolution, mais l’idée est d’être totalement conforme au RGPD et aux autres régulations, en introduisant des mécanismes d’opt-in à chaque fois que c’est possible.

David Rice : Parlons fonctionnalité. Qu'est-ce qui rend ces agents vraiment agentiques, plutôt qu’un tableau de bord ou un assistant intelligent traditionnel, ou ce que l'on associe généralement à l’IA générative ?

Francisco Marin : Comme le nom l’indique, une IA agentique possède davantage d’autonomie.

Donc cette IA n'attend pas qu’un humain analyse un tableau de bord ou pose une question pour agir. Elle analyse de façon proactive, pose elle-même les questions et identifie les interventions. La composante humaine intervient ensuite pour autoriser l’intervention sur la plateforme, mais l’IA surveille les signaux et identifie en temps réel ces interventions.

Elle prend aussi des décisions contextuelles, selon les mesures disponibles : parfois il y en a de nombreuses, parfois moins – tout dépend des données accessibles. Dans le cadre de l’architecture agentique, l’orchestrateur d’agents prend des décisions en temps réel sur la composition des emails de notification, la mise en place des interventions, etc.

Le degré d’autonomie est donc bien supérieur à toute interface d’IA générative traditionnelle, comme celles que nous avions construites par le passé sur la plateforme.

David Rice : Vous évoquiez des pilotes. Quels sont, dans ces études pilotes, les agents qui suscitent le plus d'intérêt ou qui sont les plus efficaces auprès des utilisateurs ? Et pourquoi ?

Francisco Marin : L’association de mentorat et l’intégration. Tu veux en dire un mot, Dan ?

Dan George : Oui, globalement, l’association mentor-mentoré est probablement l’un des cas présentant le moins de risques. J’y crois beaucoup. Mieux vaut avoir plusieurs mentors.

Pour toute organisation qui veut engager ses nouvelles recrues ou managers, le fait de disposer d’un mentor qui n’est pas forcément dans la même ligne hiérarchique ou équipe : l’outil cherche à comprendre le niveau, les attentes de chacun selon la profondeur des réponses à l’étude ONA (analyse organisationnelle du réseau).

Avec ce système, le mentor et le mentoré reçoivent des emails de consentement. S’ils acceptent, l’introduction se fait, à grande échelle. C’est beaucoup plus simple que lorsque je menais ces processus à la main autrefois. En tant qu’ex-CHRO, responsable analytics RH, j’ai fait des listes manuelles pour les équipes de formation ou d’engagement, ce qui était lourd. Désormais, tout est automatisé et validé par un admin. Cela nous sort du schéma habituel où l’on choisit toujours les mêmes mentors et mentorés par défaut.

Donc, c’est l’un des dispositifs les plus faciles, les plus sûrs et avec un immense impact. Pour le prix, c’est incroyable.

Francisco Marin : C’est facile à concevoir : tous ceux qui ont travaillé dans une multinationale savent qu’il est crucial, pour un nouvel employé, d’être accueilli et guidé par quelqu’un d’inspirant et engagé, plutôt que par une personne démotivée qui risque de partir. C’est encore plus vrai aujourd’hui avec le télétravail, où beaucoup sont intégrés à distance, dans un environnement incertain. Optimiser l’intégration pour réduire le temps d’atteinte à la productivité est vital. Nous repensons l’onboarding comme une activation sociale.

David Rice : Très intéressant. J’imagine qu’au niveau entreprise, cela aide beaucoup à créer des liens, surtout dans un contexte mondial. Vous évoquiez aussi la détection automatique des risques de burn-out, le fait de connecter automatiquement un collaborateur à un mentor ou manager. Sur le workflow, à quoi cela ressemble-t-il concrètement ?

Francisco Marin : On peut expliquer le workflow du matching mentorat, car c’est celui qui est aujourd’hui en production dans diverses entreprises. Lorsqu’une nouvelle recrue arrive, l’IA identifie qui serait le meilleur mentor, via des mesures comme le leadership informel (détecté par analyse réseau), la compétence technique, le rôle, le département, les performances, l’expérience, etc. Plus on donne de données à la plateforme, plus elle fournit des recommandations pertinentes.

Après identification, l’intervention est présentée à l’utilisateur RH sur la plateforme d’analyse réseau, qui autorise le lancement de l’intervention. L’IA contacte alors le mentor potentiel pour obtenir son consentement, tout en informant son manager, mais sans spécialement demander son accord. Si le mentor consent, l’IA met en relation mentor et mentoré par email, planifie une rencontre, documente si elle a lieu et mesure l’impact, notamment via la réduction du temps d’intégration.

David Rice : Parlons résultats. Quelles sont les mesures du succès pour de tels agents ? Quels indicateurs suivez-vous ?

Dan George : Globalement, nous nous appuyons sur des études existantes et calculons les ROI moyens sur divers scénarios. Lorsque des agents réalisent leurs tâches, que le matching a bien eu lieu et que les réunions sont organisées, nous suivons le nombre d’occurrences et appliquons une valeur monétaire, le tout agrégé sur le tableau de bord. Tout administrateur RH peut voir l’impact en temps réel.

Evidemment, chacun peut adapter sa propre formule ROI (en modifiant la valeur monétaire). Mais nous cherchons d’abord à automatiser le workflow, qui planifie, coordonne et exécute les tâches. Cela peut représenter des dizaines, voire des centaines d’heures économisées selon la taille de l’équipe et la durée de déploiement. Tous ces indicateurs sont valorisés dans le dashboard, partageables en réunion, ce qui rend très visible cet impact.

Francisco Marin : Pour donner un exemple précis, pour une intervention de mentorat, cela peut générer entre 20k et 30k d’économies grâce à une baisse de 40 % du temps d’atteinte de la productivité du nouvel embauché. Cela peut s’appliquer à l’ensemble des nouveaux arrivants. Aujourd’hui, ces agents IA sont intégrés à notre plateforme en self-service Connect network analyzer, mais nous travaillons pour les intégrer nativement dans ServiceNow ou Google, de sorte que les clients puissent en bénéficier depuis leur infrastructure IT existante.

Ainsi, ces agents peuvent exploiter tout l’écosystème “employee workflow” (comme HRSD ou case management sur ServiceNow). Nous découvrons chaque jour de nouveaux usages, et l’objectif est de déployer très largement les huit agents, au-delà des pilotes.

Dan George : Oui, nous avons aussi un intérêt grandissant d’autres CRM. L’idée d’en faire une application native sur divers marketplaces permet de fluidifier leur adoption dans des écosystèmes variés.

David Rice : Imaginez avoir accès aux meilleurs talents au monde, qu’il s’agisse d’un ingénieur à São Paulo, d’un directeur commercial à Dublin ou d’un designer de génie au Cap : votre futur collègue peut être partout sur la planète. Avec Oyster, ce talent ne vous échappera pas.

Oyster aide les entreprises à recruter dans le monde entier, à gérer la paie localement dans les temps et à rester en conformité à chaque étape. Constituez votre équipe de rêve et grandissez en toute confiance, car le monde est véritablement votre terrain de jeu.

J’imagine qu’il y a beaucoup d’intérêt de la part des RH, mais vous évoquiez aussi la possibilité de dialoguer avec le reste du comité de direction. Voyez-vous beaucoup d’intérêt émerger côté direction générale ou opérations ?

Dan George : Oui, de plus en plus de nos rendez-vous chaque semaine viennent de l’extérieur des RH.

Généralement, notre point d’entrée était via des experts analytics RH ou transformation, mais aujourd’hui, nous parlons de plus en plus à des cadres hors fonction RH, curieux de comprendre les compétences et réseaux de leurs employés.

Cela leur permet d’accélérer l’innovation, d’améliorer la collaboration, de comprendre la culture de leurs équipes, et même lors des changements structurels, d’identifier les influenceurs clés, connus ou non, pour adapter la communication à leur audience. Peu importe le niveau hiérarchique, il y a des influenceurs à chaque étage — pouvoir s’appuyer sur eux pour la conduite du changement est fondamental.

David Rice : Du point de vue technique, chaque entreprise dispose d’une infrastructure différente. À quel niveau doivent-elles être avant d’adopter ces agents ?

Francisco Marin : Les barrières à l’entrée sont bien plus faibles qu’on ne le croit. L’idée est de combiner ONA active (enquêtes en ligne) et ONA passive (métadonnées de Microsoft, Google, Slack, etc.).

En termes de données indispensables : le nom et l’email de l’employé, ceux de son manager. C’est généralement suffisant pour démarrer un pilote. Ensuite, plus on ajoute de données (département, division, performance, engagement, historique d’attrition), mieux c’est. L’IA agentique s’adapte au contexte et tire parti des infos disponibles. Évidemment, sans nom ou email du manager, elle ne pourra pas émettre de notifications, mais ces informations figurent presque toujours par défaut dans les API de Microsoft ou Google.

Dan George : Oui, certains clients nous transmettent des structures hiérarchiques très simples, d’autres envoient deux ou trois structures différentes selon la vue souhaitée. Nous pouvons ingérer n’importe quel format. Et grâce à notre LLM, puis éventuellement aux LLM des systèmes partenaires, notre moteur ONA profite d’analyses réseau très avancées.

Francisco Marin : Récemment, par exemple, une entreprise du Fortune 5 utilisait sept métriques différentes pour définir ses équipes : organigrammes fonctionnels, hiérarchiques, rapports directs et indirects. L’IA a intégré toutes ces métriques universelles dans ses recommandations et adapté son prompt via la composante IA générative – une fonctionnalité différenciante de nos solutions.

David Rice : J’ai vu des recherches montrant que beaucoup de professionnels RH ne se sentent pas qualifiés pour utiliser ces outils IA, car ils ne se considèrent pas comme des pros de la donnée. Avez-vous rencontré du scepticisme ou de la résistance par rapport à l’arrivée de l’IA agentique dans des processus aussi humains ? Comment y avez-vous fait face ?

Francisco Marin : Jusqu’ici, je dirais que tout le monde comprend que l’IA jouera un rôle clé dans l’avenir du travail. Peu importe votre métier, RH, IT ou finance, vous devrez y être exposé car cela va vite impacter votre poste. Ce sentiment d’urgence diminue la résistance à adopter ces technologies, surtout par rapport aux vagues précédentes. Nous avons été l’un des premiers à ajouter l’IA générative dans les solutions people analytics, et certaines entreprises, d’abord frileuses, ont finalement lancé l’IA agentique à l’échelle de toute l’organisation deux mois après. Les mentalités évoluent.

Dan George : Deux points : notre plateforme a été conçue pour tout professionnel, même sans expertise technique ou connaissance approfondie de l’ONA ou des bases de graphes. Les rapports et indicateurs affichés sont très accessibles. Mais il est possible d’aller plus loin, tout exporter en tableur pour enrichir vos bases de données RH ou data warehouse, que ce soit pour 300 ou 30 000 salariés, tout s’intègre aisément dans votre système.

Bref, il y a des rapports grand public, mais aussi toute la puissance des métriques avancées. Autre exemple, un client voulait commencer sans IA générative ni agentique, puis a changé d’avis après quelques semaines, voyant la valeur du système dans un environnement distinct de ses outils RH principaux, avec un contrôle granulaire sur la donnée partagée.

Francisco Marin : Ce message est capital : nous insistons beaucoup, les utilisateurs ayant accès à la plateforme contrôlent totalement la diffusion des insights. Vous pouvez autoriser ou non une intervention, partager un résumé PDF, personnaliser métriques et graphiques inclus. Vous êtes le gardien, tout est à votre main, et cela rassure vraiment les équipes RH.

David Rice : J’imagine que cette personnalisation selon les profils utilisateurs accélère l’adhésion. Cela m’amène à ma question suivante : où voyez-vous l’avenir de l’IA agentique ? Déjà des nouvelles capacités en tête pour la prochaine génération ?

Francisco Marin : Oui.

Dan George : Oui, je commence, car Francisco a une vision très aboutie sur le sujet. Nous en discutons depuis cinq ou six ans, avant la pandémie déjà ! Je pense que nous pouvons rapidement passer à la deuxième génération de nos huit agents, et élargir à de nouveaux cas d’usage, selon l’évolution du marché et des besoins. D’un point de vue concurrentiel, je garde quelques idées pour moi. Mais nous sommes vraiment enthousiastes, tant sur la première génération que sur la suite à venir.

Francisco Marin : Pour moi, l’organisation du futur, c’est un réseau animé par des agents IA, capables de déployer des interventions macro à grande échelle. Les grands groupes deviendront des incubateurs d’un nouveau modèle « network-first ». Il y aura aussi des sociétés récentes, nées et ayant grandi avec ces pratiques. C’est comme cela que nous fonctionnons chez CTS, une équipe décentralisée de 50 personnes, consultants, ambassadeurs, équipe centrale en Californie. Nous souhaitons servir de cas d’école pour ce futur du travail.

D’ailleurs, nous avons lancé, à titre personnel, le Network-First Manifesto il y a un mois ; toute personne intéressée par le futur du travail en réseau peut y contribuer. Nous collaborons avec des leaders d’opinion comme Mike Lorena Andras seven, avons déjà rassemblé 200 membres fondateurs dont 80 organisations. Nous organiserons très bientôt des événements de ratification et annoncerons de prochaines étapes très motivantes.

Au final, il s’agit de passer d’un modèle hiérarchique à une organisation pilotée par le réseau, pour offrir aux nouveaux arrivants une expérience plus dynamique, proche d'une start-up, brisant les contraintes de process ou de reporting. C’est ça, construire un futur du travail enthousiasmant, et non inquiétant !

David Rice : Formidable. J’adore le travail de Michael sur les réseaux, vraiment passionnant. Dan, Francisco, merci pour votre participation aujourd’hui. Avant de conclure, où peut-on retrouver plus d’informations sur vos activités et sur ces agents ?

Francisco Marin : Vous pouvez visiter cognitivetalentsolutions.com quand vous voulez. Nous avons aussi une newsletter sur LinkedIn, CTS running sites, pour recevoir nos articles chaque semaine. Et il y a aussi l'initiative Network-First Manifesto sur networkfirstmanifesto.com ou /join, accessible à tous.

David Rice : Merci à tous les deux, c’était passionnant.

Dan George : Merci, David.

Francisco Marin : Merci, David.