L’Intelligence Artificielle et le Machine Learning vont sérieusement impacter les Ressources Humaines. Des algorithmes commencent à nourrir des outils d’aide à la décision dans les processus des entreprises : sourcing, recrutement, compétences, mobilité, fidélisation, formation, rémunération, avantages, absentéisme… Tout peut être optimisé.

Le capital humain, principal atout de l’entreprise, est désormais valorisable grâce aux solutions analytiques dont peuvent disposer les entreprises en s’appuyant sur le Big Data et l’Intelligence Artificielle (IA). Le métier de Ressources Humaines (RH) dans nos environnements numériques se transforme et se doit de devenir plus efficient et prédictif. Les nouvelles solutions d’aide à la décision impactent toute la chaine de valeurs des RH, mais également l’efficacité, la performance et la croissance des entreprises. S’ajoute à cela les avancées considérables en neurosciences, qui nous imposent d’envisager le collectif autrement, notamment via de nouvelles méthodes telle que le neuro-management.

Quels sont les applications pour les Ressources Humaines ?

Lors des phases de recrutements par exemple, « chasser » des profils de haut niveau ou identifier des compétences très demandées, peut se révéler extrêmement chronophage lorsqu’il s’agit de débaucher des personnes, voire coûteux lorsqu’on fait appel à des chasseurs de têtes.

Aujourd’hui, si l’on ne regarde que la France et ses 29 millions d’actifs, la moitié, 14 millions en 2017, sont inscrits sur LinkedIn, contre 5,5 millions sur Viadeo*. Par ailleurs, 83% des chercheurs d’emploi déclarent utiliser internet. En 2016 selon l’APEC, 7% des cadres ont changé d’entreprise. 9% ont changé de poste en interne. Parmi les cadres non mobiles, 72% ont engagé des démarches pour donner une nouvelle impulsion à leur carrière.

 

Des algorithmes de Machine Learning au service des RH  :

Pour identifier ces professionnels en veille, en recherche active, en quête de changements, disponibles sur le marché, avec des compétences recherchées ou des résultats significatifs, utiliser des algorithmes de Machine Learning devient un vrai confort, sinon une nécessité pour les Ressources Humaines dans nos environnements hyper-digitalisés. L’idée étant de réduire les coûts et délais d’acquisition, tout en limitant les turnovers. Un modèle de Sourcing IA permet de traiter des données externes à l’entreprise issues des plateformes d’emploi et des réseaux sociaux, via un logiciel d’acquisition de talents.

Il convient aussi de traiter la donnée interne. Lors d’un recrutement, l’entreprise reçoit en moyenne 250 candidatures. Comment identifier les meilleurs éléments ? Le logiciel d’acquisition assure un filtrage en amont sur les mots clés et compétences les plus pertinentes. Ceci en croisant les données avec le développement d’expertises en internes, qui ont été les plus utiles à l’entreprise. Les données d’évaluation lors d’un entretien d’embauche peuvent être ajoutées au modèle.

Ces éléments réunis contribuent à optimiser les roadmaps de recrutement et à en améliorer la qualité.

Les employés co-créateurs de culture et de valeur :

L’Intelligence Artificielle permet aussi de mettre en place des actions de fidélisation pour répondre à l’un des enjeux RH : limiter les turnovers souvent très couteux. Comment ? En identifiant ce qui retient les employés dans l’entreprise et par opposition ce qui les amène à quitter leur poste. Pour la majorité des employés et particulièrement pour les « millenials », les évolutions de carrière et les formations sont plus importantes que le salaire (étude Yellow Recruiting 2016).

Face à la diversité des situations à gérer, le responsable RH doit être « éclairé » et agile. Il lui faut avoir une connaissance la plus actualisée possible du développement des compétences internes versus les besoins de l’entreprise et l’évolution du marché. Pour cela, les sociétés misent sur une analyse plus fine de la Data d’entreprise. Mais avant l’analyse, encore faut-il produire ces données.

A l’ère du numérique, les employés impliqués sont les meilleurs des ambassadeurs. Si tant est que leur entreprise produise de l’information, ils vont alors la partager sur les réseaux sociaux.

Ils sont aussi des co-créateurs de culture et de valeur pour leur entreprise. En mettant en place des plateformes digitales de partage de connaissances et d’expertises au sein des Réseaux Sociaux d’Entreprises (RSE), les directions RH alimentent l’émulation et la cohésion des équipes au sein du groupe. Des moteurs de recommandations permettent de personnaliser l’accès à l’information depuis les plateformes. Ces outils vont générer de la Data, être des révélateurs d’expertises, de centres d’intérêts et de talents. Ils vont augmenter les facteurs d’engagement. Les technologies de Machine Learning peuvent accompagner le collaborateur dans son évolution au sein de l’entreprise : lui faire des recommandations et lui proposer des services.

Collaborateurs augmentés

Le pari pour les RH au travers de ces nouvelles technologies est de faciliter l’identification des profils à haut potentiel. Avoir une vision des centres d’intérêts professionnels du personnel permet d’y répondre par la mobilité interne et des propositions de formations afin d’endiguer le turnover. Il est alors possible de gérer les profils ou métiers à risque.

A cela, s’ajoutent les neurosciences, les résultats de tests cognitifs et de tests de personnalité, associés aux indicateurs de performance et de productivité. Aujourd’hui des Intelligences Artificielles permettent de mesurer des traits de comportements. Car sans parler des compétences, les comportements seraient responsables de neuf mauvais castings sur dix.

Autre facteur d’engagement et de recherche de qualité, et non des moindres, le bien-être au travail. Les Chief Happyness Officer pourront en parler. Les algorithmes pourront le mesurer. Le rôle du DRH de demain est d’être le chef d’orchestre de l’intelligence émotionnelle et relationnelle vers un objectif commun et fédérateur au service de l’entreprise.

L’apparition des Chef de projets Big Data RH

Concrètement, l’entreprise doit anticiper les besoins d’expertises futures et donner les moyens à ses employés et prestataires de composer les meilleurs équipes projets à l’instant T sur un sujet donné, quasiment de façon automatique. Dans un groupe de plusieurs milliers de salariés, les sujets et spécialités sont en effet très nombreux.

Certaines grandes organisations ont d’ailleurs recruté leur Chef de projets Big Data RH, comme Orange par exemple. Quant au mouvement HR Open Source, il propose de partager les Data des Ressources Humaines et des recrutements. Dell et Oracle y ont adhéré. Autre exemple, Adecco et le groupe La Poste récupèrent et traitent les Data des candidatures via des échanges par chatbot. Le site de voyages Expedia utilise une solution d’analyse sémantique qui lui a permis de recevoir des candidatures de meilleure qualité, augmentant ainsi le nombre d’entretiens d’embauche de 33%.

Aujourd’hui, la valeur du capital humain peut être mesurée, voire redéfinie dans un monde ou le collectif se réinvente chaque jour.

[Photo : Annie Spratt Unsplash]

 

Source :

APEC, Panorama des mobilités professionnelles des cadres, juin 2017
Étude Towers Watson
Étude Yello Recruiting 2016
INSEE https://www.insee.fr/fr/statistiques/3535797

L’ADN http://www.ladn.eu/entreprises-innovantes/comment-lintelligence-artificielle-redefinit-les-rh/
Forbes https://www.forbes.com/sites/zackfriedman/2018/08/06/ibms-hr-chief-shares-best-advice-on-the-future-of-work/
RH Info https://www.rhinfo.com/thematiques/management/neurosciences-et-management-equitable
Le Mag IT https://www.lemagit.fr/conseil/HCM-SIRH-promesses-et-menaces-de-lAI-pour-les-RH
Couthon Conseil http://www.couthon.com/blog/le-big-data-en-ressources-humaines/
Lebigdata.fr https://www.lebigdata.fr/rh-et-big-data
Le Figaro http://www.lefigaro.fr/emploi/2017/01/17/09005-20170117ARTFIG00290-les-francais-cherchent-un-emploi-sur-internet-mais-le-trouvent-grace-a-leur-reseau.php
Le blog du modérateur https://www.blogdumoderateur.com/panorama-reseaux-sociaux-france-monde/

*Viadeo ne fournit plus de chiffres récents depuis 2013

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