Comment l’IA transforme les évaluations de performance des employés
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement notre manière de vivre et de travailler. Des assistants intelligents aux analyses avancées de données, l’IA s’est immiscée dans presque tous les aspects de l’entreprise — et les évaluations de performance 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 de performance pilotées par l’IA dans votre entreprise.
Comment l’IA transforme les évaluations de performance
Les évaluations de performance 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 de la performance a fait l’objet d’une profonde remise en question, les entreprises s’orientant vers des évaluations semestrielles et trimestrielles plus régulières.
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Désormais, l’IA bouleverse encore davantage l’approche traditionnelle en fournissant des informations continues fondées sur les données, plus objectives et moins chronophages.
Les outils d’évaluation de performance 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 réels plutôt que sur les biais humains ou la mémoire.
Par exemple, l’IA peut évaluer les délais d’achèvement 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 projet.
Un exemple concret est la manière dont le système « Watson » d’IBM est utilisé pour prédire la performance des employés à partir d’une combinaison de données telles que l’engagement, le sentiment et les indicateurs clés de performance (KPIs).
Le système fournit aux responsables des évaluations plus objectives, leur permettant de prendre de meilleures décisions concernant les promotions, les augmentations ou les plans d’amélioration de la performance.
Avantages de l’IA pour les évaluations de performance
L’utilisation de l’IA pour les évaluations de performance 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 humains. Mais ne vous y trompez 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, elle pourrait avoir un impact positif dans ce domaine.
Les évaluations de performance traditionnelles 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 collectées 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’ajuster et de progresser tout au long de l’année plutôt que de se précipiter juste avant une évaluation. Avec l’IA, ces retours ont lieu en temps réel, dès que des problèmes de performance apparaissent.
Selon une étude de Gallup, les employés qui reçoivent quotidiennement des retours de leurs responsables sont trois fois plus engagés que ceux qui n’en reçoivent qu’une fois par an.
Grâce aux évaluations pilotées par l’IA, les retours qui favorisent une gestion continue de la performance sont non seulement possibles, mais également applicables à l’échelle de 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 les situations de forte pression, aidant ainsi les responsables à donner des conseils plus adaptés sur la manière dont cet 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, planifier des réunions et remplir des formulaires pour les évaluations de performance. L’IA pourrait automatiser une grande partie de ce processus, permettant aux équipes RH de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur la paperasse.
Inconvénients des évaluations de performance pilotées par l’IA
Malgré leurs avantages évidents, les défis à relever à l’ère de l’IA sont également nombreux, en particulier lors de sa mise en œuvre dans les évaluations de performance. Ce n’est pas un système parfait et, comme tout outil, il présente des limites.
Manque d’intelligence émotionnelle
L’IA est très performante pour traiter les chiffres, mais elle ne peut pas évaluer les nuances des interactions humaines ni de l’intelligence émotionnelle. Par exemple, elle pourrait signaler un employé pour sous-performance sur la base de certains indicateurs, sans tenir compte de circonstances personnelles telles qu’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 compter uniquement sur elle. 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 humains disposent toujours des compétences nécessaires pour poursuivre les tâches essentielles à l’activité. En fin de compte, c’est une collaboration entre les humains et l’IA qui est synonyme de réussite.
Biais potentiels 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 basé sur l’IA d’Amazon, 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 assistées par 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
Tous les outils d’IA dédiés à la gestion des performances ne se valent pas. Certains sont plus performants que d’autres, tandis que certains sont économiques et répondent à des besoins spécifiques. Évaluez les besoins particuliers de votre entreprise avant de choisir un outil.
Par exemple, certains outils se concentrent sur le feedback continu, tandis que d’autres proposent des analyses de données plus poussées. Assurez-vous que l’outil s’intègre à vos logiciels RH et plateformes de communication actuels.
Garantir la confidentialité des données
Les données des employés sont sensibles, et tout système reposant sur l’IA que vous mettez en œuvre 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). Communiquez clairement avec les employés au sujet des données collectées et de la manière dont elles seront utilisées.
Former vos managers
L’IA n’est utile que si les gens savent comment l’utiliser. Formez les managers à l’interprétation des informations produites par l’IA et à leur association avec leur propre jugement. De nombreux excellents managers 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.
Rechercher 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 saisies.
Lorsque vous intégrez un système d’IA à un processus existant qui fonctionne globalement bien pour votre organisation, vous devrez également réexaminer 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.
Suggestions à essayer pour les managers
Les managers peuvent avoir du mal à intégrer les informations fournies par l’IA dans de véritables conversations. Voici quelques suggestions pour associer le retour d’information sur les performances assisté 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 les changements que vous avez apportés pour améliorer votre efficacité ? »
- « D’après les données de retour d’information, vos scores en matière 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. Quels défis avez-vous rencontrés et comment pouvons-nous vous aider ? »
Comment les responsables peuvent-ils prévenir les biais dans les évaluations de performance par l’IA ?
Les biais dans l’IA constituent une véritable préoccupation. Ils peuvent être présents à n’importe quelle étape, de l’analyse aux questions d’évaluation de performance que vous posez à vos employés. Pour garantir l’équité, les responsables peuvent contribuer à assurer une bonne expérience d’évaluation de 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 certaine transparence sur la manière dont les décisions sont prises, ce qui permet aux équipes RH de repérer plus facilement les problèmes potentiels.
Associer l’IA au jugement humain
Si j’ai l’impression de me répéter, c’est effectivement le cas. Et pour une bonne raison. La dépendance excessive à l’IA ne se résume pas à des humains qui utilisent trop l’IA, trop rapidement ; il s’agit de l’impact à long terme, dans lequel les humains perdent certaines de leurs compétences en raison du manque de stimulation cognitive.
Il s’agit également, comme le montre une étude de l’université Stanford, de la propension des personnes à accepter l’analyse ou la décision de l’IA, même lorsque celle-ci est erronée.
L’IA peut fournir des données, mais elle ne peut pas tout prendre en compte. Les responsables doivent toujours considérer 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 approche 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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