L’intelligence artificielle (IA) transforme le secteur des ressources humaines en améliorant l’analyse des compétences et des lacunes au sein des entreprises. Des experts soulignent l’importance d’une bonne gestion des données pour une utilisation efficace de ces technologies. Toutefois, l’IA ne remplace pas l’humain dans le processus de décision et doit être intégrée dans une stratégie continue d’évaluation.
L’IA : un outil puissant pour les RH
À mesure que la technologie évolue, les compétences requises par les employés changent également. De plus en plus d’entreprises s’approchent de l’intelligence artificielle (IA) comme moyen de combler les déficits de compétences.
Lauren Winans, PDG chez Next Level Benefits, a déclaré que les RH pouvaient utiliser l’IA pour révéler « des modèles et des lacunes » tout en comparant « les compétences actuelles de la main-d’œuvre par rapport à l’évolution des besoins » du marché ou du secteur.
Organiser ses données
Les organisations possèdent une grande quantité de données RH (offres d’emploi, évaluations de performances), mais celles-ci manquent souvent de « qualité et d’exhaustivité ». Sanmay Das, directeur associé chez Virginia Tech, préconise une bonne hygiène des données, afin que celles-ci soient précises et cohérentes.
George Denlinger, président opérationnel aux États-Unis chez Robert Half, ajoute : « Les informations générées par l’IA seront limitées ou inexactes » si la base de données n’est pas fiable. Une standardisation dans la collecte des descriptions de poste est essentielle pour encourager des analyses justes.
Analyser les informations
Will Howard, responsable HR et IA chez McLean & Company, fait valoir que bien que certains outils généraux comme ChatGPT puissent résumer les données pratiques, il est crucial d’utiliser aussi « des outils spécialisés conçus pour les RH », tels que Workday.
Il souligne qu’en analysant efficacement ces données existantes via l’IA, une entreprise pourrait identifier ses forces et faiblesses. Par exemple : avec IBM utilisant son propre système basé sur IA qui a permis un engagement accru en utilisateurs formés à 20% depuis son déploiement.
Comprendre les limites de l’IA
Selon Sanmay Das, même si l’IA excelle dans le traitement massif de données, elle peut ignorer certaines nuances essentielles au succès professionnel. Winans mise également sur la nécessité d’améliorer la confidentialité et la confiance parmi les employés concernant leurs données personnelles.
Howard rappelle qu’il faut toujours un autre intervenant ‘’humain » capable d’apporter contexte commercial aux résultats produits par ces systèmes technologiques.
Affiner sa stratégie
Winans stipule que puisque « les exigences en matière de compétences évoluent rapidement », intégrer cette technologie doit se faire sur le long terme plutôt qu’en tant qu’étude ponctuelle. Et Howard conclut : « Les organisations ne devraient pas considérer l’IA comme un raccourci » mais plutôt comme un complément à leurs structures déjà établies pour améliorer leur planification stratégique envers leurs équipes.
Ainsi, bien que prometteuse, l’utilisation concrète passée au peigne fin révèle encore quelques défis à relever avant d’effectuer pleinement cette transformation numérique propulsée par la technologie intelligente.
