Pourquoi et comment lier IA et gestion des compétences ?

Sommaire

L’intelligence artificielle est le futur de notre génération, et la gestion des talents n’échappe pas à la règle. L’IA peut accélérer les procédures de recrutement, repérer les candidats sur les réseaux sociaux et identifier les compétences stratégiques en interne. Et ces aspects ne relèvent que de l’analyse des compétences. L’intelligence artificielle permet aussi de faciliter la conception des parcours de formation, d’identifier les hauts potentiels, de suivre les tendances pour adapter le plan de développement des compétences et d’automatiser l’évaluation continue.

Ces avantages font rêver, mais s’accompagnent bien sûr de challenges liés à la qualité des données et aux biais inhérents à l’intelligence artificielle. Cet article vous détaille les atouts de l’IA pour votre gestion des compétences, mais aussi les précautions à prendre.

IA, analyse de compétences et recrutement : le grand chelem qui vous attend

L’intelligence artificielle a une capacité que vous n’avez pas en tant que talent manager : elle brasse des quantités astronomiques de données en très peu de temps. En termes d’analyse des compétences, l’intelligence artificielle booste donc décisivement vos performances, tant en interne qu’en externe.

IA et recrutement pour gagner du temps

L’intelligence artificielle dédiée au talent management s’applique à scanner les profils LinkedIn et les sites d’emploi pour repérer les compétences que vous cherchez.
Elle peut aussi filtrer des milliers de CV et de lettres de motivation en quelques secondes, selon les compétences que vous visez, ou en fonction des valeurs de votre société. C’est notamment le travail d’algorithmes de traitement du langage naturel (NPL).

Outre cette analyse, l’IA vous fait aussi gagner du temps en automatisant les tâches chronophages que sont l’envoi des emails de suivi, de refus, les mises à jour des statuts de candidature, etc. L’expérience candidat y gagne du même coup en fluidité. Sur le long terme, l’intelligence artificielle peut en outre fournir des reportings sur l’efficacité du processus de recrutement, et notamment sur les étapes à améliorer.

IA et analyse des compétences internes

S’appuyer sur des algorithmes permet également d’évaluer les compétences clés en interne, en analysant les données issues des entretiens annuels et autres évaluations de performance.

À cette analyse peut se superposer une comparaison entre compétences existantes et besoins de recrutement pour atteindre les objectifs de l’entreprise. In fine, l’intelligence artificielle vous aide à mettre le doigt sur les lacunes qui justifieront vos plans de formation futurs. Elle détermine aussi qui sont les hauts potentiels en demande de programmes de carrière inspirants.

Appuyer sa gestion des compétences sur l’intelligence artificielle, c’est profiter par ailleurs d’outils d’analyse tendancielle pour prédire les mouvements du futur marché du travail.
L’IA vous aide à discerner les compétences qui feront la différence pour votre entreprise sur les moyen et long termes. De quoi nourrir avec justesse vos stratégies de recrutement et de formation.

L’évaluation continue avec l’intelligence artificielle : ça commence maintenant

L’IA, c’est aussi une série d’outils pour simplifier et accélérer le processus d’évaluation continue des équipes. Selon les outils dont vous disposez déjà en interne pour évaluer les performances des collaborateurs (feuilles de temps, logiciels de gestion de projet, applis collaboratives, etc.), l’IA s’occupe de collecter l’ensemble des données et de les croiser. Objectif : évaluer la performance des employés en temps réel, sans attendre les entretiens annuels.

Certains logiciels de ressources humaines se basent déjà sur l’intelligence artificielle pour compléter ou remplacer les évaluations de compétences traditionnelles.
Un outil comme Assessfirst s’appuie sur des algorithmes pour prédire les succès de certains candidats en fonction de leurs compétences et de leurs qualités personnelles. L’outil Central Test se sert quant à lui de l’IA pour évaluer les compétences à partir de tests psychométriques.

Combiner IA et gestion des compétences, c’est aussi proposer un suivi plus qualitatif aux équipes. En partant des performances, mais aussi des projets des employés, vos logiciels de talent management élaborent des plans de développement personnalisés.

À vous, bien sûr, de vérifier leur validité. Sur le principe, cependant, tout y est : objectifs à court, moyen et long terme, recommandations de formations, de mentorat et de coaching, indicateurs de performances clés (KPI) et éventuels programmes d’incitation.

Il se dit également que le talent management à la sauce IA permet une évaluation plus objective des compétences. La théorie veut en effet que, si l’intelligence artificielle se base sur des données exactes, elle réduit les biais humains inhérents aux évaluations traditionnelles.
L’IA pourrait d’ailleurs suggérer des mesures correctives. En la matière, nous vous recommandons tout de même la prudence.

L’IA ne se passera pas des talent managers dans la gestion des compétences

Les logiciels de talent management boostés à l’IA permettent indéniablement de vous faire gagner du temps, de simplifier les processus d’embauche et de supprimer les tâches chronophages inhérentes à la gestion des talents internes.

Néanmoins, l’intelligence artificielle reste imparfaite et connaît ses propres défis. En tant que professionnel expérimenté, vous ne tarderez pas à constater que les algorithmes aussi font des erreurs, si bien que la même opération ne donne pas toujours les mêmes résultats.

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Les biais algorithmiques auxquels les RH n’échappent pas

Les erreurs de l’IA relèvent de ce qu’on appelle des “biais algorithmiques”, qui, en matière de gestion de compétences, recoupent différentes catégories :

“biais de sélection” : si l’IA ne s’appuie que sur des données peu représentatives pour sélectionner de nouveaux talents, par exemple, vous n’aurez qu’un aperçu tronqué des potentiels recrutements. De la même façon, une IA qui ne s’entraîne que sur base de vos recrutements historiques risque d’en reproduire les biais discriminatoires.

“biais de confirmation” : dans ce cas, votre IA a si bien intégré les profils de vos employés qu’elle n’identifie que des candidats externes similaires, au risque d’encourager un recrutement trop peu diversifié.

“biais implicite” : ces erreurs arrivent quand l’algorithme RH essaye de contourner une catégorie de classement illégale, comme l’ethnie par exemple, mais finit par utiliser des variables qui jouent le même rôle d’exclusion, comme la nationalité ou le lieu de résidence.

“biais de feedback” : si on ne corrige pas régulièrement les erreurs de l’IA, l’algorithme en crée de plus en plus et s’enfonce dans ses précédents biais.

Pour aller plus loin, Unow propose à la rentrée 2024 un MOOC IA & RH : la formation gratuite pour révolutionner vos pratiques RH.

Se préparer à corriger les algorithmes IA dans la gestion des compétences

Vous l’aurez compris, si l’IA vous fait gagner un temps indéniable, elle va aussi vous demander de développer de nouvelles compétences. En tant que gestionnaire RH, vous allez devoir vous assurer que les bases de données sur lesquelles travaillent vos logiciels sont suffisamment diversifiées, récentes et représentatives. Vous devez aussi vérifier les résultats des algorithmes, ce qui va réclamer, surtout au début, de refaire le travail vous-même pour vérifier que les résultats conviennent.

Se lancer dans le talent management via IA, c’est donc également vous autoriser à remettre en question les résultats des algorithmes. Comme toujours, des comptes vous seront demandés pour justifier de vos décisions, de vos recrutements, de vos plans de formation. S’ils venaient à déplaire, ce n’est évidemment pas l’IA qui serait mise en cause.

Pour rester maître à bord, la supervision humaine des décisions artificielles reste donc indispensable. Pensez ainsi à intégrer ces démarches dans votre travail quotidien :

Formation des utilisateurs, y compris aux biais de l’IA.
Garde-fou éthique et réglementaire pour assurer la conformité des pratiques de vos logiciels et la protection des données personnelles et sensibles.
Tests utilisateurs des logiciels choisis avec votre équipe RH.
Échantillonnage : si une révision de toutes les décisions prises via IA n’est pas possible, inspectez un échantillon régulièrement.
Compréhension : veillez à ce que toutes les décisions prises par votre IA RH soient intelligible par vos collaborateurs.
Révision : mettez en place des moyens de récusation interne des décisions prises sous IA.

Et quoi de mieux qu’une IA d’audit pour s’assurer que votre IA RH n’est pas trop biaisée ?

Précédemment sur Skills Mag