IA génératives & RH : nos 33 cas d’usage

13 min readApr 25, 2023

[Article rédigé le 25 avril 2023 par Jeremy Lamri avec le support de l’algorithme Open AI GPT-4 pour environ 30%].

Créé par Jeremy Lamri avec DALL-E2 Experimental (2023, tous droits réservés)

Dans le futur des ressources humaines, l’intelligence artificielle générative jouera un rôle crucial en transformant et améliorant la manière dont les entreprises gèrent leurs collaborateurs, recrutent de nouveaux talents et optimisent la productivité en milieu de travail. Voici donc 33 cas d’usage probables avec lesquels les IA génératives pourraient façonner l’avenir de la fonction RH.

Recrutement et sélection

Les IA génératives auront un impact significatif sur le processus de recrutement et de sélection en améliorant l’efficacité, la précision et la rapidité.

a. Analyse de CV

Les IA génératives pourront analyser rapidement et efficacement des milliers de CV en quelques secondes, en identifiant les compétences clés, l’expérience et la formation pertinentes pour chaque poste. Par exemple, une IA pourrait être formée pour détecter les compétences en programmation, la maîtrise des langues étrangères et les réussites académiques, et attribuer des scores aux candidats en fonction de ces critères. Cela permettrait aux recruteurs de se concentrer sur les candidats les plus qualifiés et de gagner un temps précieux.

b. Évaluation des compétences

Les IA génératives pourront également évaluer les compétences techniques et comportementales des candidats en utilisant des simulations et des tests en ligne. Par exemple, un candidat à un poste de développeur web pourrait être invité à résoudre un problème de programmation en temps réel, tandis qu’un candidat à un poste de responsable des ventes pourrait être évalué sur sa capacité à négocier un contrat. L’IA pourrait analyser les performances des candidats, les comparer à celles d’autres candidats et déterminer leur aptitude au poste.

c. Entretiens vidéo automatisés

Les IA génératives pourront également faciliter les entretiens vidéo automatisés en posant des questions aux candidats et en analysant leurs réponses en temps réel. Par exemple, une IA pourrait poser des questions comportementales telles que “Parlez-moi d’une situation où vous avez dû gérer un conflit au travail” et utiliser la reconnaissance vocale et l’analyse du langage naturel pour évaluer la qualité des réponses. Ceci permettrait aux recruteurs de mieux comprendre les compétences interpersonnelles des candidats et de gagner du temps dans le processus d’entretien.

d. Prédiction de la réussite des candidats

Les IA génératives pourront également aider à prédire la réussite des candidats une fois embauchés en utilisant des algorithmes avancés et des modèles de machine learning pour analyser les données historiques des employés, telles que les performances, l’ancienneté et la satisfaction au travail. Par exemple, une IA pourrait déterminer si un candidat ayant une expérience similaire à celle d’un employé actuel réussira probablement dans un poste donné. Cela permettrait aux entreprises de prendre des décisions de recrutement plus éclairées et d’améliorer la qualité de leurs embauches.

e. Lutte contre les biais de recrutement

Les IA génératives pourront également contribuer à réduire les biais de recrutement en fournissant des analyses et des recommandations objectives pour chaque candidat. Par exemple, une IA pourrait analyser les données démographiques et les performances des candidats pour s’assurer que les recruteurs ne favorisent pas inconsciemment certains groupes en raison de biais personnels ou culturels. Cela permettrait de créer un processus de recrutement plus équitable et inclusif pour tous les candidats.

Formation et développement

L’intelligence artificielle générative peut jouer un rôle majeur dans la formation et le développement des employés en créant des programmes d’apprentissage personnalisés et en adaptant les parcours de formation en fonction des besoins individuels.

a. Formation adaptative

Les IA génératives pourront analyser les compétences, les intérêts et les besoins en matière de développement professionnel des employés pour créer des parcours de formation sur mesure. Cela signifie qu’un employé recevra des recommandations de formation spécifiques en fonction de ses compétences actuelles, de ses objectifs de carrière et de ses lacunes éventuelles. Par exemple, un employé travaillant dans le domaine de la conception graphique pourrait recevoir des suggestions pour améliorer ses compétences en illustration numérique, en typographie ou en conception d’interface utilisateur.

b. Apprentissage personnalisé

Les IA génératives pourront également prendre en compte les préférences d’apprentissage individuelles des employés, en recommandant des ressources et des méthodes d’apprentissage adaptées à leur style. Un employé qui apprend mieux en écoutant des conférences pourra se voir recommander des podcasts ou des webinaires, tandis qu’un employé qui préfère l’apprentissage interactif pourra se voir suggérer des ateliers ou des simulations.

c. Feedback en temps réel

Les IA génératives pourront fournir un retour d’information en temps réel aux employés pendant leur processus d’apprentissage, en analysant leurs progrès et en ajustant les parcours de formation en conséquence. Cela permettra aux employés de recevoir des commentaires constructifs et de s’adapter rapidement pour améliorer leurs compétences.

d. Identification des compétences émergentes

Les IA génératives pourront analyser les tendances du marché du travail et les besoins en compétences pour identifier les compétences émergentes et les intégrer aux programmes de formation. Cela permettra aux employés de rester à jour et de se préparer aux changements futurs dans leur domaine.

e. Formation en réalité virtuelle et augmentée

Les IA génératives peuvent également être utilisées pour créer des environnements d’apprentissage immersifs en réalité virtuelle et augmentée, offrant aux employés la possibilité de pratiquer leurs compétences dans des situations réalistes sans les risques associés au travail réel. Par exemple, un employé dans le domaine de la maintenance industrielle pourrait utiliser un casque de réalité virtuelle pour simuler des réparations sur une machine complexe, sans risquer de causer des dommages coûteux.

f. Suivi et évaluation des progrès

Les IA génératives pourront également suivre et évaluer les progrès des employés au fil du temps, en identifiant les domaines dans lesquels ils ont réussi et ceux dans lesquels ils ont besoin de plus de formation. Cela permettra aux gestionnaires de mieux comprendre les compétences de leurs employés et de les aider à atteindre leur potentiel maximum.

Gestion des talents

Les IA génératives pourront aider les gestionnaires des ressources humaines à identifier les employés ayant le potentiel de devenir des leaders ou des experts dans leur domaine en analysant leurs performances et en détectant des modèles de comportement spécifiques. Cela permettra aux entreprises de mieux gérer leur pipeline de talents et d’investir plus efficacement dans la formation et le développement des futurs leaders.

a) Succession et planification de carrière

L’IA générative pourra être utilisée pour déterminer les employés les plus susceptibles de réussir dans des rôles de leadership ou de gestion en analysant leurs compétences, leur expérience et leurs antécédents professionnels. Elle pourra également aider les entreprises à planifier la succession des postes clés en identifiant les employés ayant le potentiel de remplacer les dirigeants et les managers actuels. Cela permettra une transition plus fluide et une continuité des opérations lorsque les employés actuels quittent l’entreprise ou prennent leur retraite.

b) Identification des compétences cachées

L’IA générative pourra analyser les données sur les employés pour identifier des compétences ou des intérêts cachés qui pourraient être utiles à l’entreprise. Par exemple, un employé qui travaille dans le service marketing pourrait également avoir des compétences en programmation ou en design graphique. En identifiant ces compétences cachées, les entreprises pourront tirer parti des talents existants et offrir de nouvelles opportunités aux employés pour développer leurs compétences et contribuer à la réussite de l’entreprise.

c) Création de parcours de développement personnalisés

L’IA générative pourra aider les entreprises à créer des parcours de développement personnalisés pour les employés en fonction de leurs compétences, de leurs intérêts et de leurs ambitions professionnelles. En identifiant les domaines dans lesquels un employé excelle et ceux dans lesquels il souhaite se développer, l’IA générative pourra proposer des formations, des projets ou des affectations spécifiques qui aideront l’employé à atteindre ses objectifs professionnels. Cela permettra non seulement aux employés de se sentir plus épanouis et engagés dans leur travail, mais aussi aux entreprises de bénéficier d’une main-d’œuvre plus compétente et motivée.

d) Formation des équipes interdisciplinaires

L’IA générative pourra également aider les entreprises à former des équipes interdisciplinaires en identifiant les employés ayant des compétences complémentaires et des expériences diverses. En formant des équipes avec des employés possédant un large éventail de compétences et d’expertise, les entreprises pourront aborder les projets et les problèmes de manière plus créative et innovante, ce qui se traduira par de meilleurs résultats pour l’entreprise.

Évaluation des performances

Les IA génératives pourront également contribuer à rendre les évaluations des performances plus objectives et précises en analysant les données relatives aux performances des employés, telles que le nombre de projets terminés, les retours des clients et les résultats des évaluations par les pairs. Cela permettra aux gestionnaires de fournir des commentaires plus constructifs et d’identifier les domaines dans lesquels les employés peuvent s’améliorer.

a. Analyse des objectifs et des résultats

Les IA génératives pourront analyser les objectifs fixés pour chaque employé et comparer leurs résultats avec ces objectifs. En analysant les écarts entre les objectifs et les résultats réels, les gestionnaires pourront mieux comprendre les domaines dans lesquels les employés excellent et où ils rencontrent des difficultés. Cela permettra aux gestionnaires de fournir des commentaires plus ciblés et de mettre en place des plans de développement individuels pour aider les employés à atteindre leur potentiel.

b. Évaluation comparative des performances

Les IA génératives pourront comparer les performances des employés à celles de leurs pairs ou à des normes de l’industrie. Cela permettra aux gestionnaires de mieux comprendre comment leurs employés se situent par rapport à leurs collègues ou à des références externes, et d’identifier les domaines dans lesquels des améliorations ou des formations supplémentaires pourraient être nécessaires.

c. Identification des compétences et des lacunes

Les IA génératives pourront analyser les compétences des employés et les comparer avec celles requises pour leurs postes actuels et futurs. Cela permettra aux gestionnaires d’identifier les lacunes dans les compétences des employés et de proposer des formations appropriées pour les combler. De plus, cela aidera les employés à mieux comprendre leurs forces et faiblesses, contribuant ainsi à leur développement professionnel.

d. Suivi des progrès et des réalisations

Les IA génératives pourront suivre et analyser les progrès des employés au fil du temps, en tenant compte de leurs réalisations, de leurs promotions et de leurs changements de poste. Cela permettra aux gestionnaires de reconnaître les employés qui ont démontré une amélioration constante et de les récompenser en conséquence. De plus, cela aidera les employés à visualiser leur croissance au sein de l’entreprise, renforçant ainsi leur motivation et leur engagement.

e. Analyse des retours d’information des pairs et des clients

Les IA génératives pourront analyser les retours d’information des pairs et des clients pour identifier les tendances et les modèles dans les performances des employés. Cela permettra aux gestionnaires d’avoir une vision plus complète des performances de leurs employés, en tenant compte des opinions de leurs collègues et des clients avec lesquels ils interagissent. Cette approche plus holistique de l’évaluation des performances permettra de mieux identifier les domaines d’amélioration et de renforcer les relations au sein de l’équipe et avec les clients.

Engagement des employés

Les IA génératives pourront contribuer à améliorer l’engagement des employés en fournissant des informations sur les facteurs qui motivent ou démoralisent les employés, tels que les avantages sociaux, les opportunités de carrière ou les relations avec les collègues. Cela permettra aux entreprises d’adapter leurs politiques et leurs pratiques en conséquence, créant ainsi un environnement de travail plus attrayant et motivant pour les employés.

a. Analyse des retours d’expérience des employés

Les IA génératives pourront analyser les résultats des enquêtes internes et des entretiens individuels pour détecter des tendances concernant les facteurs qui influencent l’engagement des employés. Cela permettra aux entreprises d’identifier les domaines où des améliorations sont nécessaires et de mettre en place des initiatives ciblées pour accroître l’engagement.

b. Personnalisation des avantages sociaux

Les IA génératives pourront analyser les données des employés et leurs préférences pour proposer des avantages sociaux personnalisés qui répondent aux besoins et aux attentes spécifiques de chaque employé. Cela pourrait inclure des options flexibles de gestion du temps, des programmes de formation adaptés ou des opportunités de mobilité interne.

c. Systèmes de reconnaissance et de récompense

Les IA génératives pourront aider à développer des systèmes de reconnaissance et de récompense qui tiennent compte des préférences et des motivations individuelles des employés. En identifiant les types de récompenses qui sont les plus appréciés et les plus efficaces pour encourager la performance et l’engagement, les entreprises pourront créer des programmes de récompense plus attrayants et stimulants.

d. Mentorat et développement de carrière

Les IA génératives pourront identifier les employés qui pourraient bénéficier d’un mentorat ou d’un soutien au développement de leur carrière. En jumelant les employés avec des mentors appropriés ou en leur proposant des opportunités de développement professionnel, les entreprises pourront renforcer l’engagement des employés envers leur travail et leur organisation.

e. Analyse des relations entre collègues

Les IA génératives pourront analyser les interactions entre les employés, notamment les communications par e-mail et les projets collaboratifs, pour déterminer la qualité des relations entre collègues et identifier les domaines où des améliorations pourraient être apportées. Cela permettra aux entreprises de créer un environnement de travail plus coopératif et harmonieux, ce qui peut améliorer l’engagement des employés.

f. Suivi et amélioration de la culture d’entreprise

Les IA génératives pourront aider à surveiller et à évaluer la culture d’entreprise en analysant les données issues de diverses sources, telles que les enquêtes internes, les réunions et les interactions entre les employés. En identifiant les aspects positifs et négatifs de la culture d’entreprise, les entreprises pourront mettre en œuvre des changements pour créer un environnement de travail plus attrayant et engageant pour les employés.

Gestion du bien-être des employés

Les IA génératives pourront également aider les entreprises à surveiller et à promouvoir le bien-être des employés en analysant les données relatives à l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, aux niveaux de stress et à la satisfaction au travail. En identifiant les problèmes potentiels et en proposant des solutions, les IA génératives pourront contribuer à créer un environnement de travail plus sain et plus équilibré pour les employés.

a. Analyse des données de bien-être

Les IA génératives pourront analyser les données provenant de diverses sources, telles que les enquêtes auprès des employés, les retours des responsables et les indicateurs de performance. Ces analyses permettront d’identifier les tendances et les problèmes liés au bien-être des employés, tels que le stress excessif, l’épuisement professionnel ou le manque d’équilibre entre vie professionnelle et vie privée.

b. Recommandations personnalisées

Les IA génératives pourront également fournir des recommandations personnalisées pour améliorer le bien-être des employés. Par exemple, elles pourraient suggérer des ajustements dans les horaires de travail pour faciliter l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, ou proposer des ressources pour aider les employés à gérer le stress et à développer leur résilience.

c. Programmes de bien-être sur mesure

Les IA génératives pourront aider les entreprises à concevoir et à mettre en œuvre des programmes de bien-être adaptés aux besoins spécifiques de leurs employés. Par exemple, elles pourraient identifier les domaines dans lesquels les employés ont besoin de soutien, tels que la gestion du stress, la santé mentale ou la santé physique, et proposer des programmes et des ressources appropriés.

d. Surveillance en temps réel

Les IA génératives pourront effectuer une surveillance en temps réel du bien-être des employés, en analysant les données provenant de diverses sources, telles que les communications internes, les réunions et les rapports de performance. Cela permettra aux entreprises de détecter rapidement les problèmes de bien-être et d’intervenir avant qu’ils ne s’aggravent.

e. Prévention de l’épuisement professionnel

En analysant les données relatives à la charge de travail, aux heures supplémentaires et aux niveaux de stress, les IA génératives pourront aider à identifier les employés qui courent un risque élevé d’épuisement professionnel. Les entreprises pourront alors prendre des mesures pour réduire la charge de travail, offrir un soutien supplémentaire ou proposer des périodes de repos pour prévenir l’épuisement professionnel.

f. Retour sur investissement (ROI) des initiatives de bien-être

Les IA génératives pourront également aider les entreprises à mesurer l’efficacité de leurs initiatives de bien-être en analysant l’impact de ces programmes sur la satisfaction des employés, la rétention et la productivité. Ceci permettra aux entreprises de faire des ajustements en fonction des résultats et d’investir dans les initiatives les plus efficaces.

g. Détection précoce des problèmes de santé mentale

Les IA génératives pourront aider à détecter les signes précoces de problèmes de santé mentale chez les employés, tels que la dépression, l’anxiété ou le stress. En identifiant ces problèmes tôt, les entreprises pourront offrir un soutien approprié et aider les employés à obtenir les soins dont ils ont besoin.

Conclusion

L’intelligence artificielle générative a le potentiel d’optimiser, d’augmenter et de fluidifier de nombreux processus RH. Dans ce nouvel horizon, les entreprises pourront non seulement attirer et retenir les meilleurs talents, mais aussi les aider à réaliser leur plein potentiel en leur offrant des opportunités de croissance et de développement adaptées à leurs besoins. Les collaborateurs, de leur côté, seront en mesure de naviguer dans un environnement de travail dynamique et stimulant, où leur bien-être et leur épanouissement sont pris en compte et valorisés.

De plus, la convergence à venir entre l’IA, la VR et la blockchain est une invitation à repenser et à redéfinir l’avenir des ressources humaines, en favorisant une culture d’innovation, d’inclusion et de collaboration. Ensemble, ces technologies ont le pouvoir de créer un futur des RH où les entreprises prospèrent et les individus s’épanouissent, en harmonie avec les exigences et les opportunités d’un monde en constante évolution.

Alors que nous nous aventurons dans cette nouvelle ère, il est essentiel d’embrasser ces technologies disruptives et de reconnaître leur potentiel pour façonner un futur des ressources humaines plus juste, plus équitable et plus humain, tout en restant extrêmement prudent sur les enjeux éthiques qui se multiplient. C’est en adoptant cette vision inspirante en conscience et en responsabilité que nous pourrons déployer tout le potentiel de la convergence technologique et bâtir un avenir meilleur pour tous.