Cinq minutes pour tout savoir sur l’apprentissage machine dans les RH

Dans le domaine des ressources humaines, le Machine Learning est appelé à devenir la norme, et non pas l’exception, déclare Ben Eubanks, analyste principal pour le cabinet Lighthouse Research & Advisory.

Posez-vous quelques instants et réfléchissez à la personne qui, selon vous, est le meilleur manager ou chef de votre entreprise.

Que fait-elle différemment des autres ?

Si vous aviez la possibilité de cloner cette personne et de diffuser ses meilleures pratiques dans l’ensemble de l’entreprise, le feriez-vous ?

Jusqu’à maintenant, ce n’était encore que de la science-fiction. Les technologies du Machine Learning nous permettent désormais de l’envisager de plus en plus sérieusement.
L’intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de technologies regroupant différentes méthodes, telles que le Deep Machine et les réseaux neuronaux. La technologie qui s’applique à la plupart des scénarios RH est ce que l’on appelle le Machine Learning.

Différence entre l’apprentissage machine et l’IA

L’IA et le Machine Learning sont des tendances technologiques majeures. Si elles sont souvent confondues, et bien qu’elles soient liées, elles ne désignent pas la même chose.

L’IA est une branche de la science informatique qui tente de concevoir des machines capables d’avoir un comportement intelligent. Tandis que le Machine Learning désigne une technologie qui effectue des tâches comme une personne. Dans certains cas, il peut même apprendre des résultats et factoriser cet enseignement dans les itérations suivantes.

Il est essentiel que les ressources humaines s’attaquent de front à la question de l’IA et à la façon dont elle est en train de transformer le monde du travail.

L’IA a créé de nombreuses opportunités pour le travail des ressources humaines. Cela va de l’utilisation du traitement automatique du langage naturel et de la vérification de l’absence de discrimination et de termes genrés dans les annonces de recrutement. En passant par la mise en œuvre de chatbots pour améliorer l’expérience des collaborateurs.

Le livre « Artificial Intelligence for HR », invite les professionnels des ressources humaines à exploiter ce potentiel et à utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité et bénéficier de collaborateurs talentueux et productifs.

La question de l’utilisation de l’IA dans le secteur des ressources humaines, du recrutement et de la rétention, à l’engagement des collaborateurs en passant par l’apprentissage et le perfectionnement, conduit également à s’interroger sur les grands défis occasionnés par l’intelligence artificielle et la façon d’y faire face. Notamment, comment équilibrer la main-d’œuvre humaine avec la montée en puissance de Machine Learning et de la robotique.

Utilisation du Machine Learning dans les RH

Le Machine Learning présente une grande variété d’applications. Elles vont du recrutement à la gestion des talents en passant par l’apprentissage.

L’analyse des sentiments, par exemple, nous permet de comprendre ce que les collaborateurs pensent et ressentent. Grâce à l’analyse des conversations en texte non structuré ou des données d’enquête.

Mais là où cela devient vraiment intéressant, c’est quand le Machine Learning est utilisé pour analyser le texte. Et, ensuite effectuer des recommandations.

Ainsi, si, par exemple, un groupe de travail rencontre systématiquement des problèmes avec la direction ou déplore des problèmes de communication. Le système peut déclencher un événement de formation. Ainsi, le manager peut regarder une vidéo à la demande ou suivre une courte formation sur l’amélioration du leadership ou de la transparence.

Au-delà de la simple analyse de l’information, le Machine Learning peut effectuer des recommandations, étendant ainsi la portée du service RH à l’ensemble de l’entreprise.

Niveau de participation

Aujourd’hui, le recrutement est la principale raison de l’adoption du Machine Learning. Cela est lié aux très nombreuses interactions que nécessitent les activités de sourcing et de recrutement.
Dans le même temps, le domaine de l’apprentissage et du perfectionnement a tellement à gagner de l’utilisation des technologies d’IA. De ce fait, il doit très certainement arriver en deuxième position.

Plus une entreprise est grande et plus elle génère de volume et de transactions, ce qui signifie davantage de valeur ajoutée et d’opportunités d’automatisation.

Les gros volumes sont généralement associés à des domaines tels que l’hôtellerie, la vente au détail ou la santé. Mais cela ne veut pas dire pour autant que le Machine Learning se cantonne à ces secteurs d’activité. De la même manière que les bonnes pratiques de gestion ne se limitent pas à des domaines spécifiques.

Qui y a déjà recours ?

Un certain nombre d’avancées significatives ont été observées dans des domaines tels que le sourcing, les chatbots ainsi que la formation personnalisée et le coaching. Mais il reste encore un nombre incroyable d’opportunités à saisir.

J’imagine un futur où le Machine Learning serait intégré d’un bout à l’autre de la chaine technologique des RH. Cela permettrait ainsi d’atteindre notre objectif d’un véritable partenariat avec l’entreprise.

IHG (International Hotels Group) fait actuellement un travail remarquable avec l’automatisation des évaluations. Le but est de déterminer la compétence et la culture les plus adaptées à ses différentes marques d’hôtel à travers le monde.

En outre, des entreprises comme Uber essaient d’utiliser l’automatisation pour encourager l’égalité des salaires entre ses collaborateurs hommes et femmes.

Mais certains exemples plus radicaux, tels que les expériences d’Amazon en matière de recrutement, nous donnent un aperçu de ce qui nous attend dans certains domaines.

Dans le cadre d’une pratique de recrutement expérimentale, Amazon a totalement automatisé le processus de candidature. Le principe étant de faire des offres automatiques aux candidats présentant toutes les conditions requises, sans même les recevoir en entretien.

Existe-t-il des barrières à l’adoption ?

Il existe plusieurs barrières dont il faut être conscient. Cela va des problèmes de technologie liés à l’intégration et à la confidentialité des données, aux difficultés plus personnelles comme l’aversion pour les algorithmes.

Une étude montre, par exemple, que nous sommes plus enclins à préférer le jugement humain, même lorsqu’il s’avère biaisé. C’est un problème qui risque d’entraver les entreprises tant qu’elles ne font rien pour l’enrayer.

Le Machine Learning, la nouvelle norme ?

Beaucoup pensent peut-être qu’il s’agit d’un phénomène de mode passager, comme les métriques et l’analyse de données. Ce qui montre bien à quel point ils ont tort !

Ce qui est différent avec le Machine Learning, c’est qu’il est très probable qu’il finisse par devenir la norme en ce qui concerne les logiciels RH.

Nous en viendrons seulement à espérer que notre technologie compatible avec le Machine Learning puisse gérer des tâches que les technologies plus statiques d’aujourd’hui ne parviennent pas à traiter.

J’ai toujours été un partisan d’un service RH à forte interaction. Nous devrions toujours apporter de la valeur ajoutée aux collaborateurs et aux dirigeants au sein de l’entreprise. Toutefois, il existe une limite physique à ce qu’il est possible de faire à ce niveau.

L’IA et le Machine Learning vont nous permettre de développer nos capacités et de proposer des approches plus personnalisées à un plus grand nombre de collaborateurs, au bénéfice de chacun.

Le Machine Learning va rendre les RH encore plus humaines

Je pense sincèrement que l’IA (dont le Machine Learning est une composante) va contribuer à rendre les RH plus humaines.

Les équipes RH doivent gérer de nombreuses tâches pas vraiment passionnantes mais indispensables. Par exemple : beaucoup de demandes d’informations, devoir répondre sans cesse aux mêmes questions. Réussir à automatiser certaines de ces tâches en les confiant à un bot ou un algorithme ne signifie pas nécessairement que le travail de vos collaborateurs sera pour autant déshumanisé.

Au contraire, ils pourront bénéficier d’une expérience plus personnalisée, plus rapide et obtenir des réponses à toute heure du jour ou de la nuit.

L’intégration des machines dans tout ce qui touche à l’emploi a donc beaucoup à apporter. Cela peut contribuer, au final, à offrir une meilleure expérience aux collaborateurs et aux candidats.

Pour revenir à ma phrase d’introduction, que se passerait-il si tous vos managers étaient aussi bon que votre meilleur collaborateur ? En quoi cela modifierait-il complètement chacune des facettes de l’entreprise telle que nous la connaissons ?

Les compétences utiles dans le futur

Enfin, je souhaite terminer en abordant un point allant au-delà de la technologie. Si les prévisions se confirment et que, d’ici 10 ans, tout sera fortement automatisé, qu’est-ce que cela signifie pour nous ? Quelles seront les compétences « humaines » recherchées ?

Le modèle que j’ai développé comprend des compétences essentielles non techniques comme la curiosité, la créativité et la compassion. Nous devons continuer à les entretenir afin de rester pertinents et compétitifs, face à la montée en puissance des technologies telles que le Machine Learning et l’intelligence artificielle.