L'intelligence artificielle dans les RH

As-tu déjà été en contact avec l'intelligence artificielle (IA) aujourd'hui ? Non, certainement pas ? Car en tant qu'utilisateur, il est impossible de savoir si une interface utilisateur cache une IA ou non. D'une part, l'IA reste en arrière-plan et se cache derrière les chatbots, les moteurs de recherche, les assistants vocaux et les smartphones. Par exemple, as-tu déjà posé une question à Siri aujourd'hui ? IA. Tu as pris un selfie avec ton smartphone et il a reconnu que c'était toi ? IA.

D'autre part, on manque souvent de connaissances sur ce qu'est réellement l'IA. On pense à des histoires d'horreur d'ordinateurs devenus humains qui prennent le contrôle du monde. Des citations comme celle de Stephen Hawking «... L'IA... pourrait être le pire événement de l'histoire de la civilisation » ¹ ne contribue pas non plus à rassurer tout le monde. Et si l'on tape le terme IA sur Google, des termes tels que « danger » et « tueur d'emplois » apparaissent parmi les propositions, mais pas « possibilités » ou « opportunités ». Nous devons en outre une grande partie de la panique à Hollywood, associée à une grande ignorance.

Il n'est donc pas étonnant que 80% des responsables d'entreprise affirment que leurs collaborateurs doivent en apprendre davantage sur l'IA pour se sentir à l'aise avec elle.² Une fois que les collaborateurs ont développé une compréhension de ce qu'est l'IA et de ce qu'elle peut faire, ils acquièrent une intuition des domaines dans lesquels ils peuvent profiter de l'IA et l'utiliser au mieux. Dans les RH en particulier, il existe de nombreuses possibilités d'utiliser l'IA.

Que fait l'IA ?

Il n'existe pas encore aujourd'hui de définition universelle de l'IA, car d'un point de vue scientifique, il n'existe pas non plus de définition du terme « intelligence ». Cela ne nous facilite pas la tâche pour comprendre ce qu'est l'IA. Avec l'IA, l'informatique prétend automatiser un comportement intelligent. Pour simplifier, cela signifie que l'IA est alimentée en données et qu'elle apprend d'elle-même à reconnaître les relations et à générer un output sur la base de ces données. Plus il y a de données, mieux c'est. En théorie, il serait également possible d'obtenir un résultat similaire avec une programmation classique. Mais cela supposerait que l'on connaisse la logique qui se cache derrière cet output. Par exemple, si je peux dire très précisément pourquoi un recruteur choisit tel candidat ou telle candidate. Mais la logique qui se cache derrière de tels processus de décision est si complexe qu'elle ne peut pas être représentée aussi simplement. C'est là que l'IA entre en jeu.

Quelles sont les limites de l'IA ?

1) Explication : tout comme nous, les humains, ne pouvons pas donner de réponse sur comment ou pourquoi nous prenons certaines décisions, l'IA ne le peut pas.

2) Empathie : lorsque le système d'IA AlphaGo a battu Ke Jie en 2017, l'un des meilleurs joueurs de go au monde, ce dernier a pleuré de déception. AlphaGo, quant à lui, n'a ressenti ni le bonheur ni le besoin d'étreindre Ke Jie pour le consoler.

3) Créer quelque chose de totalement nouveau : par exemple, si l'IA reçoit beaucoup d'images en entrée, elle les transpose en séries de chiffres, crée des corrélations statistiques et crée quelque chose de nouveau avec des chiffres, des modèles et des distributions similaires - une recomposition de quelque chose d'existant

4) Reconnaître les préjugés : L'IA adopte les préjugés des données dont elle est nourrie et ne peut pas les reconnaître en tant que tels. Elle ne peut pas non plus prévoir les conséquences des décisions qu'elle prend. Amazon a ainsi tenté de faire du recrutement avec l'IA et a constaté que les candidates étaient discriminées parce que les données d'entraînement contenaient plus de candidats masculins.⁴

Quels sont les champs d'application de l'IA ?

Malgré ses limites, l'IA offre de nombreuses possibilités d'application. Mais que peut-on en faire exactement ? Pour simplifier, on distingue trois champs d'application de l'IA. Ceux-ci fonctionnent seuls ou ensemble.

1) Catégorisation : l'IA est utile lorsque quelque chose doit être classé, mais qu'il n'y a pas toujours exactement la même logique derrière. Par exemple, elle aide à reconnaître et à catégoriser les notes de frais. Le café Starbucks est-il un repas, un transport en commun ou un hébergement ?

2) Calcul de similitude : si l'on souhaite comparer des choses, l'IA peut aider à prendre des décisions. Un exemple en est le matching de CV avec le profil de poste. De nombreuses entreprises vérifient et trient déjà leurs CV de cette manière.

3) Transmission de connaissances : si l'on donne à l'IA l'accès à différentes sources de données, elle peut fournir des réponses aux questions sur la base du contenu. Certaines entreprises l'utilisent par exemple dans le domaine de la gestion des talents. Un candidat peut par exemple demander à un chatbot ce dont il a besoin pour être promu.

Comment les RH peuvent-elles utiliser l'IA ?

En se basant sur les champs d'application, les RH peuvent utiliser l'IA de quatre manières différentes, selon que l'accent est mis sur le sentiment et l'empathie ou plutôt sur la raison et la logique, et selon qu'il s'agit de créativité et de stratégie ou d'optimisation.

1 et 2 : L'IA peut se charger des tâches routinières

Les RH peuvent confier toutes les tâches répétitives à l'IA. Selon l'importance de l'empathie, les RH passent davantage au premier plan ou au second plan.

1) L'IA prend le relais : lorsque l'empathie n'est pas nécessaire ou que les émotions sont un obstacle, les RH peuvent déléguer les tâches à l'IA, par exemple dans les domaines des services aux collaborateurs, de la gestion des documents, de l'administration RH et de la gestion des voyages et des frais. Aujourd'hui déjà, les chatbots assistés par l'IA sont le premier point de contact des collaborateurs en cas de questions. Dans la gestion des documents, l'IA se charge du premier classement des documents et remplit certains contenus. Et peut-être qu'à l'avenir, l'IA pourra également aider les RH à contrôler les salaires dans l'administration des salaires.

2) L'IA assure les arrières : Si les tâches de routine requièrent également de l'empathie, l'IA agit comme un outil en arrière-plan. Lors du recrutement, l'IA peut aider les recruteurs en leur fournissant une première estimation du CV ou en évaluant le caractère de la personne sur la base de données vidéo. Dans le cadre de l'onboarding, l'IA pourrait en outre se charger de l'ensemble de la planification de l'onboarding et un chatbot assisté par l'IA pourrait accompagner le collaborateur pendant le processus.

3 et 4 : Pour les questions complexes, l'IA peut soutenir les RH

Lorsque les tâches deviennent plus complexes et qu'il s'agit davantage de créativité, c'est clairement l'homme qui est sollicité. L'IA peut et va apporter un soutien dans ce domaine à l'avenir, mais elle n'est pas encore prête aujourd'hui dans de nombreux domaines.

3) Main dans la main : pour les thèmes complexes où la raison est au premier plan, l'IA apporte déjà en partie son soutien aujourd'hui. Dans le domaine de l'analytique notamment, les possibilités d'application sont infinies. Ainsi, l'IA calcule la probabilité qu'un collaborateur quitte l'entreprise ou aide à la planification des coûts de personnel. L'IA peut également être utilisée dans le domaine de la rémunération. Aujourd'hui déjà, un système simple prend en charge le processus pour les règlements de bonus fortement standardisés. À l'avenir, l'IA pourrait également soutenir des processus plus complexes.

4) L'IA en soutien ponctuel : dès que l'empathie devient plus importante et que le sujet est complexe, l'IA n'intervient que de manière très ponctuelle et en arrière-plan. Plus la créativité et l'empathie sont importantes, moins l'IA est présente. Mais c'est justement pour des thèmes comme le développement, l'apprentissage et les performances et objectifs qu'un chatbot assisté par IA peut guider les collaborateurs à travers le processus et agir comme sparring partner. Pour les performances et les objectifs ou la planification de la relève, l'IA peut faire une première proposition de calibrage ou de classification dans la matrice de performance ou de successeur.

L'IA doit-elle être divulguée ?

S'il existe tant de possibilités d'application et que l'on ne sait jamais, en tant qu'utilisateur, si l'IA s'y cache, à quoi faut-il faire attention du point de vue juridique ? En Europe, grâce au règlement général sur la protection des données (GDPR), la manière dont l'IA doit être traitée est plus ou moins réglementée. Les experts discutent certes de la rigueur de l'interprétation, mais tous s'accordent à dire que les articles 13 et 14 obligent les entreprises à informer et à renseigner les utilisateurs dès que l'IA prend des décisions qui ont un impact significatif sur eux. En Suisse, cette question n'est pas encore réglée. D'un point de vue juridique, il est donc logique de s'en tenir à la législation européenne.

Que devraient faire les RH maintenant ?

1. S'informer : l'IA ne semble pas être une tendance éphémère, mais persistante. Les RH ne doivent pas nécessairement être des experts en IA, mais elles devraient connaître les possibilités et les limites de l'IA. Tu pourras ainsi évaluer ce qui a du sens et où la prudence est de mise.
2. Commence par les sujets simples : Commence à utiliser l'IA pour les questions répétitives qui nécessitent de l'intelligence. C'est là que tu ressentiras le plus d'effets dans un premier temps.
3. Développe toi-même de manière ciblée : L'IA se cache toujours derrière une autre interface ou un autre système. Avant de commencer à développer toi-même, informe-toi sur le marché pour savoir s'il existe déjà une solution qui représente exactement ce dont tu as besoin.

Sources

¹ Stephen Hawking, Web Summit technology conference à Lisbon, Portugal, 2017

² IBM Research

³ Prof. Dr Paul Lukowicz : https : //www.kulturmanagement.net/Themen/Kuenstliche-Intelligenz-und-Kreativitaet-KI-als-Kultur-Geschaeftsfuehrer-der-Zukunft,2348

⁴ Reuters, Amazon démantèle l'outil secret de recrutement AU qui a révélé un biais contre les femmes ( https : //www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-thatshowed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G )

⁵ Kai-Fu Lee : https : //www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity

⁶ HR Campus d'après Kai-Fu Lee