Comment l’IA transforme les évaluations de performance des employés
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement notre façon de vivre et de travailler. Des assistants intelligents à l’analyse avancée des données, l’IA s’est introduite dans presque tous les domaines de l’entreprise — et les évaluations des performances ne font pas exception.
Dans cet article, nous examinerons comment l’IA transforme le processus traditionnel d’évaluation des employés, ses avantages et ses inconvénients, ainsi que les bonnes pratiques à prendre en compte si vous envisagez d’utiliser des évaluations des performances fondées sur l’IA dans votre entreprise.
Comment l’IA transforme les évaluations des performances
Les évaluations des performances étaient autrefois des événements annuels (et souvent redoutés) au cours desquels les employés s’asseyaient avec leurs responsables pour discuter de ce qui s’était bien ou mal passé au cours de l’année écoulée. Ces dernières années, cette approche de la gestion des performances a été largement repensée, les entreprises s’orientant vers des évaluations semestrielles et trimestrielles plus régulières.
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Désormais, l’IA remet encore davantage en question l’approche traditionnelle en proposant des informations continues fondées sur les données, plus objectives et moins chronophages.
Les outils d’évaluation des performances alimentés par l’IA commencent à montrer qu’ils peuvent analyser les données des employés en temps réel et fournir des retours fondés sur des indicateurs concrets plutôt que sur les biais ou la mémoire humaines.
Par exemple, l’IA peut évaluer les délais de réalisation des projets, les modes de communication et même les niveaux de productivité à l’aide de divers outils intégrés aux systèmes de travail tels que Slack ou aux plateformes de gestion de projets.
Un exemple concret est la manière dont le système « Watson » d’IBM est utilisé pour prédire les performances des employés à partir d’une combinaison de données telles que l’engagement, le sentiment et les indicateurs clés de performance (KPI).
Le système fournit aux responsables des évaluations plus objectives, leur permettant de prendre de meilleures décisions concernant les promotions, les augmentations de salaire ou les plans d’amélioration des performances.
Avantages de l’IA pour les évaluations des performances
L’utilisation de l’IA pour les évaluations des performances présente de nombreux avantages potentiels que les méthodes traditionnelles peinent à égaler.
Examinons-en quelques-uns.
1. Une précision et une objectivité accrues
En théorie, l’IA pourrait contribuer à éliminer les biais et les erreurs humaines. Mais ne nous y trompons pas : elle n’est pas intrinsèquement exempte de biais, car elle est entraînée à partir de données historiques et des connaissances des personnes qui la développent. Toutefois, si elle est correctement conçue et utilisée, elle pourrait avoir un impact positif dans ce domaine.
Les évaluations traditionnelles des performances peuvent être faussées par des facteurs tels que le biais de récence (lorsque les responsables se concentrent uniquement sur les événements récents) ou le favoritisme. Avec l’IA, les évaluations reposent sur des données recueillies au fil du temps, offrant une appréciation plus complète et plus équitable du travail d’un employé.
2. Des retours continus
Les retours continus permettent aux employés de s’adapter et de progresser tout au long de l’année, plutôt que de se précipiter juste avant une évaluation. Avec l’IA, ces retours sont fournis en temps réel, au fur et à mesure que les problèmes de performance apparaissent.
Selon une étude de Gallup, les employés qui reçoivent quotidiennement des retours de la part de leurs responsables sont trois fois plus engagés que ceux qui reçoivent des retours une fois par an.
Avec les évaluations fondées sur l’IA, les retours favorisant une gestion continue des performances sont non seulement possibles, mais également déployables à grande échelle dans toute une organisation.
3. Des informations fondées sur les données
L’IA peut traiter d’énormes quantités de données — ce que les humains ne peuvent tout simplement pas faire à la même vitesse. Cela permet de fournir des retours plus personnalisés. Par exemple, l’IA peut révéler des tendances montrant qu’un employé est plus performant sur des projets collaboratifs ou excelle dans des situations très stressantes, ce qui aide les responsables à proposer des conseils plus adaptés sur la manière dont un employé peut tirer le meilleur parti de ses points forts.
4. Une charge administrative réduite
Les professionnels des ressources humaines et les responsables consacrent d’innombrables heures à recueillir des informations, à planifier des réunions et à remplir des formulaires pour les évaluations des performances. L’IA peut automatiser une grande partie de ce processus, permettant aux équipes RH de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur la paperasserie.
Inconvénients des évaluations des performances fondées sur l’IA
Malgré leurs avantages évidents, il existe également des défis à relever à l’ère de l’IA, notamment lors de sa mise en œuvre dans les évaluations des performances. Ce n’est pas un système parfait et, comme tout outil, il présente des limites.
Manque d’intelligence émotionnelle
L’IA est excellente pour traiter les chiffres, mais elle ne peut pas évaluer les nuances des interactions humaines ou de l’intelligence émotionnelle. Par exemple, elle peut signaler qu’un employé est sous-performant sur la base de certaines métriques, sans tenir compte de circonstances personnelles comme une urgence familiale ou des problèmes de santé mentale.
Risque de dépendance excessive
Bien que l’IA puisse fournir des informations précieuses, il est important de ne pas s’y fier exclusivement. L’intuition humaine, le contexte et l’empathie restent essentiels pour évaluer la contribution globale d’un employé à l’entreprise.
Par ailleurs, si le système venait à tomber en panne ou à rencontrer des difficultés, il est important que les êtres humains disposent toujours des compétences nécessaires pour poursuivre les tâches essentielles à l’activité. En fin de compte, c’est une collaboration entre les êtres humains et l’IA qui mène au succès.
Biais potentiel dans les algorithmes
Bien que l’IA vise à réduire les biais, il est important de se rappeler que les systèmes d’IA ne valent que par les données sur lesquelles ils sont entraînés. Si les données historiques sont biaisées (par exemple, si elles favorisent un genre ou une race par rapport à une autre), l’IA peut involontairement renforcer ces biais. Un exemple célèbre est l’outil de recrutement d’Amazon basé sur l’IA, qui a été abandonné parce qu’il faisait preuve de biais à l’encontre des candidates.
Bonnes pratiques pour mettre en œuvre des évaluations des performances basées sur l’IA
Si vous envisagez d’adopter l’IA pour les évaluations des performances, vous devrez aborder sa mise en œuvre avec attention. Voici quelques bonnes pratiques pour vous guider :
L’outil d’IA adapté à vos besoins
Les outils de gestion des performances basés sur l’IA ne se valent pas tous. Certains sont plus robustes que d’autres, tandis que certains sont économiques et répondent à des besoins spécifiques. Évaluez les besoins particuliers de votre entreprise avant de sélectionner un outil.
Par exemple, certains outils se concentrent sur le feedback continu, tandis que d’autres proposent des analyses de données plus robustes. Assurez-vous que l’outil s’intègre à vos logiciels RH et à vos plateformes de communication actuels.
Garantir la confidentialité des données
Les données des employés sont sensibles, et tout système basé sur l’IA que vous mettez en place doit respecter les lois sur la confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (GDPR) ou la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). Expliquez clairement aux employés quelles données sont collectées et comment elles seront utilisées.
Former vos responsables
L’IA n’est utile que si les personnes savent s’en servir. Formez les responsables à interpréter les informations générées par l’IA et à les combiner avec leur propre jugement. De nombreux excellents responsables sont présents sur le lieu de travail et n’ont pas besoin d’être remplacés par une expérience automatisée.
Encore une fois, l’objectif est d’augmenter les capacités des êtres humains, et non de les remplacer dans le processus de gestion des performances.
Auditer les biais
Auditez régulièrement votre système d’IA afin de détecter d’éventuels signes de biais. Si le système prend des décisions qui favorisent de manière disproportionnée un groupe par rapport à un autre, vous devrez ajuster les algorithmes ou les données fournies.
Lorsque vous intégrez un système d’IA à un processus existant qui fonctionne globalement bien pour votre organisation, vous devrez également revoir les bonnes pratiques de gestion des performances sur lesquelles vous avez fondé vos processus actuels, afin de vous assurer que l’intégration de l’IA s’adapte au processus, et non l’inverse.
Invites à essayer pour les responsables
Les responsables peuvent avoir du mal à intégrer les informations fournies par l’IA dans des conversations réelles. Voici quelques invites pour associer le feedback sur les performances généré par l’IA aux interactions humaines :
- "L’IA a signalé que les délais d’achèvement de vos projets se sont améliorés de 15 % au cours des six derniers mois. Pouvez-vous nous expliquer quels changements vous avez apportés pour améliorer votre efficacité ?"
- "D’après les données de feedback, vos scores de collaboration sont constamment élevés. Comment pouvons-nous tirer parti de cette compétence dans les prochains projets d’équipe ?"
- "Les données de l’IA montrent une légère baisse des indicateurs de communication au cours du dernier trimestre. À quelles difficultés avez-vous été confronté et comment pouvons-nous vous aider ?"
Comment les managers peuvent prévenir les biais dans les évaluations de performance par l’IA
Les biais dans l’IA constituent une préoccupation réelle. Ils peuvent être présents à n’importe quelle étape, de l’analyse aux questions d’évaluation de la performance que vous posez aux employés. Pour garantir l’équité, les managers peuvent contribuer à assurer une bonne expérience d’évaluation de la performance en prenant quelques mesures simples :
Surveiller et ajuster les algorithmes
Vérifiez régulièrement les algorithmes afin de vous assurer qu’ils ne sont pas involontairement biaisés. Les membres de vos équipes informatiques et techniques devront peut-être être impliqués dans ce processus ; veillez donc à obtenir l’adhésion des personnes concernées au sein de ce service.
Certains outils d’IA offrent une transparence sur la manière dont les décisions sont prises, ce qui permet aux RH de repérer plus facilement les problèmes potentiels.
Associer l’IA au jugement humain
Si j’ai l’impression de me répéter, c’est bien le cas. Et pour une bonne raison. La dépendance excessive à l’IA ne se résume pas au fait que les humains utilisent trop l’IA et trop rapidement ; il s’agit de l’impact à long terme, lorsque les humains perdent certaines de leurs compétences en raison du manque de stimulation cognitive.
C’est également, comme le montre une étude de l’université de Stanford, un problème lié à la volonté des personnes d’accepter l’analyse ou la décision de l’IA, même lorsqu’elle est erronée.
L’IA peut fournir des données, mais elle ne peut pas tout saisir. Les managers doivent toujours prendre en compte la situation particulière de l’employé, ses compétences et ses contributions, au-delà de ce que rapporte le système d’IA.
L’IA dans les RH, qu’il s’agisse de la gestion de la performance ou du recrutement, nécessite toujours une intervention humaine.
Des données d’entraînement diversifiées
Plus les données sur lesquelles le système d’IA est entraîné sont diversifiées, moins il est susceptible de développer des biais. Assurez-vous que votre fournisseur d’IA s’engage à utiliser des ensembles de données diversifiés et représentatifs.
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