Par définition, la planification de la relève est une démarche qui consiste à identifier, recruter et former des membres du personnel faisant preuve de plus de rendement comme d’un potentiel de leadership. L’objectif est de les préparer à devenir des dirigeants et responsables lorsque de tels postes seront vacants.
Cela dit, très étroit est le lien entre développement des talents et planification de la relève. Il s’agit de deux processus critiques de gestion des ressources humaines au sein de quelconque organisation. Car oui, une entreprise peut s’investir à fond dans le recrutement des meilleurs profils, consacrer beaucoup de temps à définir et à repenser les programmes de performance et de récompenses mais, si on n’est pas capable d’avoir les meilleures processus en matière d’évaluation et de développent des talents clés, tous ces efforts précités sembleraient inutiles.
Concrètement, le développement, dans le processus général de gestion des talents, constitue l’étape qui est censée précéder la planification de la relève. Celle-ci est la démarche qui permet de revoir les rôles clés et de déterminer les niveaux de préparation des potentiels internes, et parfois même externes, des candidats pour remplir ces rôles. Il s’agit d’un processus important, un trait d’union essentiel entre développement et acquisition de talents.
En effet, que ce soit au niveau du développement ou encore de la planification de la relève, l’évaluation est une étape par laquelle il faudrait inévitablement passer. Ce processus suit généralement le processus de gestion de la performance de l’organisation qui, à son tour, se base principalement sur les performances actuelles des collaborateurs et est davantage axé sur le développement des équipes et leur potentiel pour l’avenir.
Quel rôle joue l’IA dans le processus de planification de la relève ?
Traditionnellement, le modèle à 9 cases est le plus souvent utilisé dans les évaluations des talents. Il s’agit d’un tableau qui trace les performances des collaborateurs par rapport à leurs potentiels et fournit à l’évaluateur 9 options distinctes pour catégoriser l’endroit où se trouve chaque collaborateur.
De nos jours, ce tableau d’évaluation est toujours utilisé mais de manière automatisée. Certains logiciels relevant de l’intelligence artificielle, et en se basant sur des bases de données avec des courbes d’évolution de chaque membre des équipes, dressent un tableau avec tous les noms des collaborateurs en question avec un axe de performance à trois notes, à savoir faible, moyenne et élevée. Ce système de notation automatique reflète la performance par rapport aux objectifs et les aptitudes et compétences requises dans le cadre du rôle et de la fonction actuels du collaborateur. Certes les performances peuvent évoluer au fil du temps, dans les deux sens, mais ce tableau généré par l’IA est constamment actualisé.
En parallèle, les algorithmes d’IA sont en mesure d’analyser les données de performance, les compétences et les expériences des collaborateurs pour prédire leur succès futur dans des rôles de leadership. Ces informations peuvent être de grande utilité pour les gestionnaires, et ce pour développer des plans de développement de carrière pour leurs équipes de manière équitable. Encore, ces outils technologiques sont à même d’identifier les lacunes et imperfections dans les compétences et les connaissances des équipes actuelles, pour ensuite générer des recommandations sur les programmes de formation et de développement les plus appropriés. Cela inclut également la prédiction des besoins futurs en matière de talents, et ce grâce à des modèles prédictifs pour évaluer les changements démographiques, les tendances économiques et les fluctuations du marché du travail.
Par ailleurs, procéder à une planification de la relève ne nécessite pas forcément de se focaliser sur ses propres collaborateurs, mais les entreprises peuvent aussi s’ouvrir sur d’autres personnes en externe. Là aussi, l’IA peut intervenir et faciliter le processus de succession en offrant une analyse comparative des candidats internes et externes. Les algorithmes sont capables d’évaluer les candidats en fonction de critères tels que les compétences, l’expérience et la culture d’entreprise, ce qui permet aux gestionnaires de prendre des décisions plus éclairées sur la sélection de candidats.
In fine, et vu la sensibilité d’un tel processus, celui de la planification de la relève, et de son caractère décisif dans l’avenir de l’entreprise, il faut souligner que l’intervention humaine demeure indispensable. Le jugement humain peut tenir compte de certains paramètres que, certainement, l’intelligence artificielle n’a pas été conçue pour pouvoir les interpréter.
Confiez alors à l’IA votre planification de la relève, mais gardez l’œil ouvert sur le processus !
