L’intelligence artificielle est désormais au cœur des préoccupations en termes de compétitivité, d’efficacité et de qualité de service. Par conséquent, les professionnels des ressources humaines doivent non seulement accepter ces nouvelles technologies numériques mais aussi modifier leur posture et se réinventer.
Les défis liés à l’intelligence artificielle
Les plus grandes difficultés de l’IA sont, avant tout, de la rendre compatible avec la complexité des questions liées aux ressources humaines. La fonction RH est un système au cœur du plan d’une entreprise, et ses tâches et objectifs sont très variés. (D)RH
Ils doivent constamment s’adapter à la complexité croissante de leur environnement causée par des crises récurrentes et un changement de culture professionnelle. L’IA doit alors les libérer des activités chronophages et répétitives afin de leur permettre de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
En adoptant cette passionnante technologie du futur, les RH peuvent se décharger d’un certain nombre de processus routiniers et automatisables. Cette révolution numérique, qui industrialise certaines activités et opérations, libère du temps et permet aux DRH de se concentrer sur la croissance de l’entreprise en favorisant l’autonomie et en valorisant l’expérience.
L’intelligence artificielle peut soulever des questions éthiques et faire l’objet de restrictions juridiques. La liberté de choix des employeurs est limitée par le cadre juridique. La réaction négative des employés à la gestion de leur vie professionnelle, qui inclut les algorithmes et les données, peut constituer un nouveau danger pour la GRH en diminuant les performances de l’entreprise.
Les perspectives de progrès apportées par l’utilisation de l’IA dans la GRH et les problèmes qu’elle pose appellent donc un usage adapté et équilibré. Une relation apaisée dans laquelle l’être humain bénéficierait de l’efficacité du numérique tout en s’appuyant sur son intelligence émotionnelle et sa personnalité.
L’impact de l’intelligence artificielle sur les missions de la GRH
L’IA a un impact majeur sur les missions et les activités de la GRH. Elle aide à automatiser certaines tâches, notamment le processus de recrutement, l’analyse des données et la communication avec les employés. Elle permet également de prendre de meilleures décisions grâce à sa capacité à apprendre et à analyser de grandes quantités de données (big data).
Dans l’ensemble, l’IA peut contribuer à améliorer la qualité des services fournis par les professionnels des RH. Toutefois, comme mentionné précédemment, il est important de veiller à ce que ces technologies soient utilisées de manière équilibrée, en tenant compte des besoins des employeurs et des employés. Dans le cas contraire, les employés risquent de réagir négativement à l’utilisation croissante d’algorithmes et de processus automatisés dans leur vie professionnelle.
Améliorer la qualité de la GRH et l’expérience collaborateur
Le déploiement de l’IA dans la GRH peut améliorer la satisfaction et le bien-être des employés. Les processus automatisés peuvent contribuer à réduire le temps consacré aux tâches administratives et permettre aux employés de se concentrer sur leur travail. En outre, les systèmes RH dotés de l’IA peuvent fournir aux employés des recommandations personnalisées qui améliorent leur satisfaction au travail et leur productivité.
En outre, l’utilisation de l’IA dans la GRH peut aider les organisations à identifier et à traiter les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent graves. En analysant les données collectées auprès des employés, l’IA peut identifier des modèles qui peuvent indiquer une insatisfaction ou un manque de motivation. Cela permet aux organisations de prendre des mesures avant que ces problèmes ne causent des dommages importants.
L’intelligence artificielle modernise indéniablement la GRH
Son utilisation doit être bien équilibrée, en se concentrant sur les tâches à forte valeur ajoutée qui ne sont pas ou ne peuvent pas être exécutées par des humains. Aujourd’hui, le facteur humain est encore nécessaire pour le travail créatif, la prise de décision basée sur les émotions et les relations humaines.
L’IA peut aider les professionnels des RH à concentrer leur attention sur les activités qui nécessitent une évaluation subjective et l’interprétation de directives spécifiques. Elle permet également d’automatiser certaines tâches RH afin d’améliorer la productivité au sein des organisations. Cependant, il est important de noter que cette technologie doit être mise en œuvre par petits lots plutôt qu’immédiatement dans tous les secteurs d’activité. L’IA doit être adaptée à la culture et au cadre réglementaire de chaque organisation avant d’être déployée dans l’ensemble de l’organisation.
Que sait faire l’IA aujourd’hui dans les RH ?
L’IA peut réduire le temps consacré aux tâches administratives, telles que la collecte et la saisie des données. Par exemple, les chatbots peuvent répondre à la plupart des questions posées par les employés (sur les produits ou la politique de l’entreprise) sans aucune intervention humaine. Ils peuvent également aider à organiser la communication interne d’une entreprise en résumant les informations importantes pour les employés, en fonction de leur rôle et de leurs préférences.
Plus généralement, l’IA est capable d’analyser de grandes quantités de données (big data) en temps réel pour identifier des modèles qui lui permettent d’apprendre au fil du temps. Par conséquent, elle améliore ses connaissances et ses performances chaque fois qu’elle analyse de nouveaux ensembles de données.
Algorithme, deep learning, machine learning : qui fait quoi ?
Dans le secteur de la GRH, les termes algorithmes et IA sont utilisés de manière interchangeable. Les algorithmes sont un ensemble d’instructions qui décrivent comment une tâche doit être exécutée. Dans la GRH, ils peuvent être utilisés pour identifier des modèles dans les données des employés (comme le temps qu’ils passent sur des tâches spécifiques ou la fréquence de leurs congés maladie).
L’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir d’ensembles de données sans être explicitement programmés. Les réseaux d’apprentissage profond sont composés de plusieurs couches de nœuds de traitement, chacune d’entre elles étant capable d’apprendre indépendamment des autres. Cela permet aux réseaux d’apprentissage profond de reconnaître des modèles complexes dans les données.