L’IA Aggrave les Décisions Relatives aux Personnes — Voici Pourquoi

David Rice : Vous utilisez l’IA pour prendre des décisions de recrutement, des évaluations de performance, des affectations à des équipes, des décisions critiques concernant les personnes qui ont un impact sur les carrières, la culture et les résultats de votre entreprise. Et dans de nombreux cas, nous n’avons aucune idée du contexte que nous lui fournissons réellement. C’est comme demander conseil à un ami sur votre patron, et il répondrait : « Eh bien, je ne connais pas vraiment ton patron, alors comment puis-je te donner un bon conseil ? » Il faudrait lui en dire plus. Mais souvent, vous ne donnez pas plus d’informations à l’IA, vous espérez simplement qu’elle comprenne.

L’invité d’aujourd’hui est Matt Poepsel de The Predictive Index, et son intervention lors de la dernière conférence Transform à Las Vegas s’intitulait « Des outils intelligents, des décisions humaines stupides ». Car voici ce qui se passe. L’IA peut désormais effectuer en quelques minutes des tâches de recherche et de rédaction qui prenaient jadis deux semaines, ce qui comprime nos attentes. Nous allons plus vite, mais nous continuons à fonctionner selon un ancien modèle mental avec de nouveaux outils. Et les premiers gros utilisateurs sont aussi les plus épuisés. Un autre point à considérer est que le travail le plus important et le plus risqué est celui qui se fait en équipe.

Des personnes avec des styles de personnalité différents entrent en collision comme des autos tamponneuses. Ajoutez à cela des objectifs concurrents, ce que toute stratégie complexe implique forcément, et vous obtenez une recette pour le désastre. Mais les managers ne savent pas demander des données comportementales. Ce n’est pas comme ça qu’on les forme. On leur enseigne la stratégie, la technologie, les opérations, mais pas la bonne gestion de la dimension humaine.

Et maintenant, nous ajoutons des agents dans l’équation. Vos agents appellent mes agents, l’IA génère des résumés que mon IA digère. Nous créons une vraie distance entre nous en pensant être productifs. Ce n’est que du « work slop » : on s’accroche à une définition ancienne de la productivité au lieu d’évoluer vers ce que représente réellement la valeur.

Dans l’épisode d’aujourd’hui, nous allons aborder pourquoi l’IA a besoin d’un contexte comportemental, pas uniquement de descriptions de poste et de compétences ; le principe « mesurer deux fois, couper une fois » pour les décisions importantes sur les personnes – car aujourd’hui, chaque décision sur les personnes est cruciale ; pourquoi les compétences sont éphémères alors que les traits comportementaux sont stables ; comment intégrer dès le début du processus de recrutement des informations comportementales ; pourquoi les managers ne savent pas quoi demander comme données et ce que les RH doivent faire à ce sujet ; et enfin, la différence entre une IA qui accélère la dynamique d’équipe et une IA qui détruit la confiance.

Je suis David Rice. Vous écoutez People Managing People. Et si vous avez utilisé l’IA dans vos décisions concernant les personnes sans comprendre quel contexte est réellement important, cette conversation vous montrera exactement ce qu’il vous manque. Il s’agit d’un échange en personne entre Matt et moi sur le salon Transform. Profitez-en. On passe à la discussion avec Matt.

Eh bien, je suis ici avec Matt Poepsel de The Predictive Index. Bienvenue Matt. Ravi de discuter avec vous à Transform.

Matt Poepsel : Merci beaucoup. Merci de m’accueillir.

David Rice : J’ai vraiment apprécié votre session d’hier. Le titre était : « Des outils intelligents, des décisions humaines stupides ».

Matt Poepsel : Oui, tout à fait.

David Rice : Et justement, commençons là-dessus.

Vous suggérez que dans de nombreux cas, l’IA fait une recommandation, et c’est un humain qui l’approuve. D’après vous, où se trouve le plus grand risque ? S’agit-il d’une dépendance excessive envers l’IA ou du fait qu’on ne sait pas toujours vraiment ce qu’on lui donne à traiter ?

Matt Poepsel : Oui, c’est vrai. Je pense qu’il va effectivement y avoir une certaine surdépendance au début, mais utiliser des outils d’IA n’est pas en soi une mauvaise chose.

Mais la question est qu’il faut comprendre que… elle ne peut nous restituer que le contexte qu’on lui a transmis.

David Rice : Exact.

Matt Poepsel : C’est comme si je demandais conseil à un ami : « Tu as des conseils pour moi concernant mon patron ? » Il dirait : « Je ne connais pas vraiment ton patron, alors comment te donner de bons conseils ? Il faut que tu m’en racontes plus. » Je pense que c’est ce qui arrive souvent avec ces outils IA.

David Rice : Oui. Autre chose, les données sur les personnes sont réputées poser beaucoup de problèmes, n’est-ce pas ?

Matt Poepsel : Absolument.

David Rice : Du coup, vous parlez à beaucoup de gens, mais à quel point diriez-vous que les gens ont confiance dans ce qu’ils transmettent à l’IA ?

Matt Poepsel : Je dirais : pas du tout confiants. Je pense que… Nous sommes encore au début de l’IA et beaucoup de choses relèvent un peu de l’expérimentation. On se demande : « Comment tu peux m’aider ? Que vais-je obtenir ? » Petit à petit, les gens gagnent en confiance, ce qui est une bonne chose, et demandent à l’IA de faire des choses plus ambitieuses et plus complexes.

Au départ, c’était « Aide-moi à rédiger cet email », et désormais : « Aide-moi à préparer une présentation à mon équipe sur les derniers chiffres de ventes. » L’enjeu monte, mais ce qui passe parfois inaperçu, c’est : connaissons-nous vraiment l’équipe, ses styles comportementaux, ses modes de communication ? Est-ce qu’on a le meilleur conseil de la part de l’IA si on l’utilise pour ce type de présentation ? C’est ce qui m’inquiète un peu.

David Rice : J’ai assisté à plusieurs conférences récemment, et il y a beaucoup de discussions autour de la gouvernance, surtout depuis l’avènement des agents, n’est-ce pas ? Selon vous, comment les entreprises définissent-elles la prise de décision ?

Matt Poepsel : Cette décision est ballottée comme un ballon de foot, je suppose.

David Rice : Exactement.

Matt Poepsel : C’est vraiment un entre-deux. Ce n’est ni purement juridique, ni purement technologique, ni totalement RH. Et souvent, les RH se voient attribuer la responsabilité de conduire cela, ce qui me paraît logique.

En fin de compte, il s’agit de la sécurité des personnes. Si un salarié reçoit une consigne brutale de son manager, cela peut détruire la confiance. Le coût humain est élevé. Donc, confier cela aux RH, c’est pertinent. Mais parfois, cette dimension est traitée de façon trop transactionnelle.

Si on l’aborde uniquement par le prisme de la conformité, on néglige le potentiel de l’IA à accélérer la dynamique d’équipe ou à transformer l’entreprise.

David Rice : À propos de la dynamique d’équipe, l’IA n’est clairement pas encore capable, comme vous le soulignez, de bien comprendre comment le travail se fait en réalité…

Comment structurez-vous le contexte à donner à l’IA et comment fournissez-vous des données structurées pour l’aider à être performante ?

Matt Poepsel : Je le dis souvent : la forme de travail la plus cruciale et la plus risquée, c’est le travail en équipe. Car rien n’est accompli par une seule personne dans l’entreprise.

Ce sont des équipes, parfois mêmes des équipes d’équipes, qui réalisent les grands changements, les programmes, les nouveaux modèles d’affaires.

David Rice : Oui.

Matt Poepsel : Donc, il faut absolument réussir le travail en équipe. Selon moi, cela commence par comprendre les différences comportementales et les besoins stratégiques d’une équipe.

Lorsque vous mettez ensemble des personnalités très différentes, ça crée des chocs. Ajoutez des objectifs concurrents, et ça devient vite ingérable côté dynamique de groupe.

David Rice : Oui.

Matt Poepsel : Il est donc essentiel de croiser toutes les données sur le travail à accomplir et sur les personnes impliquées : c’est une mine d’informations pour un humain expert, qui peut alors comprendre pourquoi tel groupe piétine ou rencontre des frictions.

La question est : comment amener l’IA à nous aider là-dessus ? Il faut y réfléchir sérieusement.

David Rice : On parle de dynamique d’équipe en danger, mais on encourage aussi chaque employé à devenir entrepreneur et à gérer ses agents. Alors, si je ne sais déjà pas coordonner des humains, est-ce que je vais réussir à coordonner des agents ?

Matt Poepsel : Exactement. Votre agent appelle le mien ? (rires) Du coup, on risque de se retrouver dans une situation où tout le « work slop » d’aujourd’hui provient du fait qu’on s’accroche à de vieux standards de la productivité…

David Rice : Tout à fait.

Matt Poepsel : …au lieu d’avoir fait évoluer notre vision de la valeur. Beaucoup ont l’impression de courir après une norme dépassée. Si un agent peut automatiser une partie de mes tâches, j’en ferai plus. Mais quelles tâches ? Sont-elles utiles ? Et si chacun a ses agents pour sa partie, on voit des résumés produits en chaîne et digérés par d’autres IA, ce qui creuse la distance entre nous. C’est là qu’il faut prêter attention.

David Rice : Ce que vous appelez « work slop » rejoint les pressions temporelles…

On nous pousse à aller toujours plus vite, c’est un avantage compétitif, et on finit par faire confiance à l’IA sans vérification. Est-ce dû aux contraintes de temps ? Comment y remédier ?

La question relève presque de la philosophie : qu’allons-nous valoriser ? Qu’est-ce qui fonctionne selon vous ?

Matt Poepsel : C’est vrai que la pression sur le temps s’est accentuée. Une tâche de recherche croisée à une rédaction pouvait s’étaler sur deux semaines ;

Maintenant, grâce à l’IA, des études énormes sont closes en quelques minutes, et on attend donc tout plus vite.

David Rice : Oui.

Matt Poepsel : Mais reste la question de la confiance dans le résultat. Il faut toujours vérifier les faits ou soigner la formulation de la requête, et ça, ce n’est pas automatique.

Oui. Il faut admettre que notre évaluation du délai nécessaire peut être artificielle. Mais la vraie question c’est : la qualité est-elle au rendez-vous ? Ou a-t-on un contenu sorti de nulle part par l’IA ? Ce n’est bénéfique pour personne.

D’ailleurs, les études montrent que ceux qui adoptent massivement l’IA en premier sont aussi les plus épuisés. Ils continuent d’agir selon un vieux schéma mental alors qu’ils ont de nouveaux outils. On en est encore au début de la courbe d’apprentissage.

Ce n’est pas juste un effet de mode. L’IA crée de la valeur, mais si cela crée de la distance avec l’équipe ou que cela puise dans nos ressources personnelles, c’est un signal d’alerte : il faut rester vigilant.

David Rice : Faire appel à l’IA amène de la rapidité, mais pour les décisions humaines, prendre plus de temps et agir avec réflexion est souvent bénéfique…

Matt Poepsel : Oui.

David Rice : Ce qui crée une vraie tension entre la rapidité et la qualité. Comment les organisations arbitrent-elles pour conserver la qualité sans sacrifier le gain de vitesse ?

Matt Poepsel : Pas très bien, pour être honnête. C’est encore le tout début—donc c’est compréhensible. Mais la pression de la rapidité pousse à des solutions bâclées.

Si la solution ne répond pas aux besoins ou inspire la méfiance, on perd plus de temps au final que si on avait pris le temps dès le début. Il y a un vieil adage en menuiserie : « Mesurer deux fois, couper une fois ». Cela s’applique aussi aux décisions RH de grande portée. Aujourd’hui, chaque décision RH est à fort enjeu. Il ne s’agit pas de ralentir, mais d’être plus réfléchi pour pouvoir accélérer en sécurité.

David Rice : Je vous rejoins. Je recrute beaucoup, donc la qualité des données d’entrée devrait être meilleure. Prenons le temps de vérifier et de cocher toutes les cases, car parfois même nos besoins en compétences sont flous…

Matt Poepsel : C’est vrai…

David Rice : Si déjà, nous ne savons pas précisément quelles compétences viser, comment décrire le poste adéquatement pour trouver la bonne personne ?

Matt Poepsel : Oui, à force de copier-coller des descriptions glanées sur Internet puis de les passer à l’IA, rien ne change. Et les candidats, eux aussi, ont désormais accès à l’IA.

Oui. Résultat : des CV parfaits en apparence, ce qui interpelle. On conseille donc désormais aux clients d’intégrer l’analyse comportementale dès la rédaction de l’offre d’emploi : au-delà des compétences et tâches, cibler le comportement attendu.

On évalue ensuite ces comportements en entretien, en demandant au candidat de fournir des exemples concrets. Car répondre en temps réel sur son expérience comportementale, sans IA pour l’aider, c’est plus difficile.

David Rice : Oui.

Matt Poepsel : C’est une excellente approche. Les compétences—même si aujourd’hui on ne sait pas exactement lesquelles sont recherchées—vont évoluer. Les compétences sont acquises, mais les traits de personnalité ne s’apprennent pas.

Oui. Qui on est, c’est fondamental : il faut juste s’assurer d’un bon « fit ».

David Rice : Il y a deux ans, tout le monde pensait que « prompt engineering » deviendrait essentiel, maintenant on discute normalement avec l’IA.

Matt Poepsel : Oui, on laisse faire…

Exactement, et c’est l’illustration qu’en 2030, peut-être qu’un tiers des compétences requises sera très différent—and elles seront de toute façon fragiles, éphémères.

Et au contraire, les compétences interpersonnelles, la narration, la créativité, l’aptitude à coopérer avec des profils variés, tous ces aspects resteront toujours recherchés. Ce ne sont pas des « soft skills » mais des compétences essentielles – surtout quand la technologie gère de plus en plus toute la « force brute » du travail.

David Rice : On a tendance à croire que plus de données signifie automatiquement de meilleures décisions. Mais le contexte est clé. Ce sont bien les bonnes données qu’il nous faut analyser ?

Matt Poepsel : Je ne connais aucun manager qui dise : « J’aimerais avoir plus de données »…

On croule sous les données. La vraie question c’est : sont-elles pertinentes ? Oui. Surtout quand on parle de management—fédérer différents profils vers un objectif commun, c’est le rôle des managers.

Les RH soutiennent cela en apportant formations, outils, conseils. Mais toujours la même question : avons-nous la bonne donnée pour éclairer une décision ? Ensuite, peut-on personnaliser le résultat ? Car si vous me managez, c’est différent que de manager quelqu’un de très différent de moi.

David Rice : Oui.

Matt Poepsel : Le manager doit donc adapter son style, se connaître soi-même et comprendre les autres—ce qui est difficile sans données, voire impossible sans outils, sauf après maintes formations, ce qui n’est plus le cas aujourd’hui.

Le temps manque, il faut être honnête. Au bout du compte, il nous faut des outils comportementaux contextualisés à grande échelle pour ne pas négliger l’humain.

David Rice : À quoi ressemblerait un système plus contextuel ? Car aujourd’hui, la plupart alimentent l’IA avec des fiches de poste ou des plans de développement…

Mais dans la réalité, qu’est-ce qui compte, qu’est-ce qui nourrit réellement la prise de décision managériale ?

Matt Poepsel : J’aime partir de l’extérieur. Commencer par la culture d’entreprise, les valeurs, les ambitions stratégiques.

Tout cela compte : quelles compétences futures viser ? Quelles aptitudes souhaite-t-on développer globalement ? Puis, au niveau des équipes : sur quoi travaillent-elles ? Quelle est leur composition comportementale ?

Sommes-nous semblables ou différents ? Quels sont les antécédents en matière de collaboration ? Chez Predictive Index, nous avons énormément de données à ce sujet. Cela nous permet d’avoir un contexte très riche, et donc de mieux comprendre l’environnement d’interactions critiques pour optimiser nos conseils.

David Rice : Vous qui côtoyez de nombreuses organisations et observez les erreurs courantes des dirigeants, sous-estiment-ils ce défi ? Et alors qu’ils doutent déjà de la fiabilité de leurs données RH, croient-ils pouvoir collecter des données pertinentes ?

Matt Poepsel : Je pense qu’ils ne savent pas toujours poser la bonne question, d’où l’importance de la collaboration avec les RH. Je ne connais pas de manager non formé qui irait réclamer plus de données comportementales à son service RH.

David Rice : Non.

Matt Poepsel : Ils ne savent même pas quoi demander.

C’est vrai. D’ailleurs, dans nos écoles de commerce, on apprend la stratégie, la technologie, les opérations, pas la gestion humaine. On ne peut donc pas attendre du manager qu’il devine tout cela spontanément.

Oui. Et ensuite, il y a l’enjeu d’appliquer ces données au contexte managérial spécifique, ce qui constitue un autre défi. La traduction reste nécessaire. Bonne nouvelle, les outils existent : vous pouvez accroître votre conscience de vous-même, de l’autre ; bâtir une dynamique collective avec des outils qui démystifient tout le processus, ce qui est prometteur, à condition de les utiliser réellement.

David Rice : Oui. Ravi de vous avoir reçu. Qu’est-ce qui vous motive cette semaine ? Qu’est-ce que vous voulez apprendre ou explorer ?

Matt Poepsel : J’aimerais vraiment comprendre la perception et la réalité vécue par chaque RH dans cette transformation : car c’est très disparate. Certains RH sont à la traîne : leur orga ne les valorise pas. D’autres sont pionniers, stimulent la transformation. La plupart sont entre les deux extrêmes. J’essaie donc de cerner cette diversité pour les aider à renforcer leur impact, car toute entreprise est d’abord une entreprise humaine.

Oui. Cela suppose de valoriser les professionnels RH et même de les intégrer au cœur des outils quotidiens, comme je l’ai souligné dans mon intervention d’hier. C'est ainsi que les RH pourront apporter la meilleure valeur à grande échelle. Et c’est ce qui m’enthousiasme chez Predictive Index.

David Rice : Merci Matt d’avoir participé à notre émission aujourd’hui ! C’était un plaisir.

Matt Poepsel : Merci à vous. C’était un échange très enrichissant.

David Rice : Voilà qui clôture cet épisode. On se retrouve très vite !

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