Comment l'IA va transformer l'expérience des collaborateurs

S’il y a une chose que 2020 a appris aux employeurs, c’est que l’agilité et l’adaptabilité sont essentielles pour faire face aux changements. Et pour de nombreuses entreprises, l’intelligence artificielle peut être l’une des clés pour répondre à ce changement de paradigme. De l’optimisation des opérations de vente, à la rationalisation des chaînes d’approvisionnement, ou en passant par la création d’un service client plus rapide et personnalisé, l’IA est l’une des composantes clés du futur des entreprises. Néanmoins, il y a un domaine sous-estimé par les entreprises ou l’IA est cruciale afin de transformer « l’expérience collaborateurs », les ressources humaines (RH).

Aujourd’hui, selon une étude menée par Gartner sur l’IA seules 17 % des entreprises utilisent des solutions basées sur l’IA au sein des RH, et seulement 30 % prévoient de le faire d’ici 2022. Pourtant, l’IA peut apporter plusieurs avantages pour accroître les performances des ressources humaines, identifier des profils de collaborateurs et offrir un soutien personnalisé en cas de besoin. Toutefois, le recours à l’intelligence artificielle ne se limite pas seulement à l’automatisation des tâches sans valeur ajoutée. Elle peut les aider à optimiser leurs compétences et à progresser dans leur carrière. En retour, l’IA aide les entreprises à mieux comprendre leurs activités et leurs employés, à faire des prévisions utiles, développer la diversité, stimuler la productivité et à réagir efficacement aux changements rapides.

Ainsi, l’IA peut, par exemple, faire des recommandations dans des domaines tels que le recrutement, la formation et le développement des collaborateurs, tout en améliorant l’engagement, la rétention des talents, etc. Mais la concrétisation de ce potentiel de l’IA ne va pas sans difficultés, qu’il s’agisse de garantir une utilisation éthique et impartiale ou de mettre en œuvre des applications pratiques au quotidien.

Ouverture du Cornerstone Innovation Lab for AI

Aujourd’hui, nous annonçons le lancement de notre laboratoire d’innovation spécialisé dans l’IA, un nouveau centre d’excellence au sein de Cornerstone. Il a pour but de réunir des experts de différents domaines tels que celui de la donnée et de l’éthique afin de trouver des moyens pratiques et éthiques d’appliquer la technologie de l’IA dans l’entreprise.

Au travers de recherches et de collaborations, ce laboratoire d’excellence a pour vocation de répondre aux questions les plus difficiles liées à l’IA et qui préoccupent les organisations. On pense par exemple à la manière de préserver le capital humain tout en s’appuyant sur l’automatisation. Ou la possibilité de s’appuyer sur les données sensibles des collaborateurs tout en préservant l’éthique et en éliminant les biais et préjugés…

L’idéal ? Utiliser l’IA pour améliorer de « l’expérience collaborateurs », la rendre plus personnalisée et enrichissante.

Les défis de l’application de l’IA au sein des organisations et comment les surmonter

Il existe de nombreuses possibilités d’utiliser l’IA dans l’organisation. Elle peut aider au recrutement via la sélection des candidatures et l’automatisation de la programmation des entretiens ou permettre de proposer des formations personnalisées aux collaborateurs.

Mais alors que de plus en plus d’entreprises envisagent l’implémentation de briques d’IA, un écueil peut rapidement devenir problématique : les données de leurs employés. Ce sujet est l’un des plus importants sur lequel le nouveau laboratoire travaille.

L’unicité des jeux de donnée, premier défi pour les ressources humaines

Pour être efficaces, les outils d’IA ont besoin de données pour alimenter les algorithmes et les modèles — et plus les données sont structurées mieux c’est. Mais si certaines données RH sont qualitatives et numériques (par exemple, le taux de rétention, d’embauche, etc), la plupart d’entre elles sont non structurées. C’est le cas notamment des CV, évaluations des performances ou des entretiens de fin de contrat. Ce type de données nécessite plus que de simples capacités d’analyse des chiffres. Il nécessite le traitement du langage naturel pour collecter et analyser avec précision les données sous forme écrite ou orale.

D’autres défis majeurs concernent la vie privée et la sécurité.

Les données relatives à l’entreprise ont de nombreuses implications, mais elles comptent aussi parmi les plus sensibles. En plus de les protéger contre les personnes malveillantes, aussi bien en interne, qu’à l’externe.

Pour Asif Qamar, Vice President and Chief Analytics Architect au sein de Cornerstone: « Lorsque nous analysons des données, y compris celles de Cornerstone, elles doivent être anonymisées. Nous devons traiter des données complètement dépourvues d’informations personnelles identifiables. »

Au-delà des ensembles de données, il s’agit de cas d’utilisation transversaux.

Aujourd’hui, de nombreuses solutions ne sont pas des outils d’intelligence artificielle, mais plutôt des outils d’intelligence économique (aussi appelés « big data ») qui permettent de rationaliser une opération spécifique en utilisant un ensemble de données défini. Pour être véritablement une IA, une solution doit être applicable à une variété de situations flexibles et changeantes, exploiter des données provenant de l’ensemble de l’organisation et être capable d’aider à la prise de décisions et des recommandations prédictives et intelligentes.

Le Cornerstone Innovation Lab for AI étudie les nouvelles possibilités d’exploiter pleinement les capacités de l’IA de manière transversale, afin de permettre aux entreprises d’être réellement créatrices de valeurs et d’accélérer la croissance économique et humaine.

L’IA va humaniser le travail et améliorer l’expérience collaborateur

Alors que notre nouveau laboratoire continue à explorer la multitude de défis liés à l’IA, nous constatons déjà un certain succès dans l’application des meilleures pratiques dans notre propre moteur d’IA.

Recrutement. Le Cornerstone Skills Graph, moteur IA de Cornerstone, peut analyser le CV d’un candidat et saisir ses compétences même lorsqu’elles ne sont pas explicitement mentionnées — une innovation majeure que les équipes de recrutement peuvent exploiter.

Pour Asif Qamar, « Le moteur IA de Cornerstone étudie les CV de centaines de millions de personnes et voit la relation entre les compétences afin d’en déduire des informations non mentionnées. Il apprend à comprendre ces relations afin de faire des prédictions précises. »

Formation et développement. En analysant la manière dont les gens appréhendent les formations existantes — les sujets qu’ils choisissent, la fréquence à laquelle ils se forment et la façon dont ils assimilent les connaissances — notre moteur d’IA peut identifier leurs préférences personnelles en matière d’apprentissage et leur proposer de nouvelles étapes pour poursuivre leur parcours de développement.

Développement de carrière. Et parce que le moteur d’IA de Cornerstone est conçu pour être polyvalent, il a la capacité d’étendre ses recommandations au-delà d’un seul cas d’utilisation. Par exemple, le Cornerstone Skills Graph analyse non seulement les comportements de formation, mais aussi les trajectoires de carrière. Cela permet au système de proposer des recommandations qui donnent aux employés les moyens d’utiliser leurs compétences nouvellement acquises pour faire avancer leur carrière.

Pour Asif, « le fait que Cornerstone dispose de données provenant de milliers de collaborateurs aux trajectoires de carrière éprouvées permet d’établir un modèle prévisionnel de développement de carrière. Lorsque nous pouvons déduire le futur d’une carrière, nous pouvons faire des recommandations non seulement sur la base de ce que les collaborateurs ont appris récemment, mais aussi sur ce qui les aidera à progresser. »

Il en résulte non seulement une meilleure expérience d’apprentissage, mais aussi une culture de travail plus personnalisée et holistique, conçue autour du développement.

L’humain, plus essentiel que jamais

Lorsque l’IA est mise en œuvre avec succès, les possibilités de transformer (lire : personnaliser, humaniser et améliorer) l’expérience collaborateur deviennent presque illimitées ! Mais, pour Asif il faut faire attention à ce que « l’interprétation des données soit humaine. L’IA peut faire ressortir des choses intéressantes pour l’observation, mais elle ne peut pas remplacer les personnes. C’est un système d’aide à la décision. »

Dans le cadre de la recherche de ces cas d’utilisation transformatrice de l’IA au sein des entreprises, il est important de ne pas négliger l’éthique et les discriminations. Après tout, les systèmes d’IA peuvent s’inspirer et tirer des leçons des schémas existants, tels que le sexisme ou le racisme inhérents à certaines politiques RH de certaines entreprises. Il s’agit là d’un autre champ de recherche pour nos scientifiques… Fondamentalement, si l’IA peut révéler des préjugés, elle ne peut pas s’en débarrasser — c’est une question de personnes.

Alors que l’IA fait une entrée fracassante au sein de la vie des entreprises, ces dernières doivent s’en saisir pour améliorer « l’expérience collaborateur » de manière réelle, pratique et éthique. À l’avenir, notre laboratoire continuera à former les dirigeants d’entreprises et les responsables informatiques, ainsi que les employés, au rôle que l’IA peut jouer sur le lieu de travail. Nous nous réjouissons de partager davantage avec vous à l’avenir.