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Technologie prédictive et RH : Entre optimisme Tech et mauvaises pratiques

Zineb I. par Zineb I.
15 octobre 2021
dans Technologie RH & IA
Temps de lecture : 5 mins
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Désormais, la grande majorité des professionnels RH s’appuient quasi quotidiennement sur des outils digitaux ou technologiques pour remplir leurs fonctions. Pour plusieurs, c’est une nécessité. En effet, ces dernières années, l’intégration des outils digitaux dans les fonctions et processus des services RH, a été l’un des principaux axes de développement des RH. A mesure que la technologie et les outils numériques deviennent presque des nécessités dans tous les aspects de la fonction RH, cela devient envahissant. Il ne facilite pas seulement les tâches et les processus ; mais fournit plutôt de différents facteurs pour la prise de décision. En tant que tel, cette intégration crée un nouveau modèle.

De toutes les avancées technologiques qui ont touché au quotidien des départements RH, la plus importante aujourd’hui est la technologie prédictive. Cette méthode utilise des mégadonnées (Big Data) et des analyses, principalement des données historiques sur des événements passés, afin d’analyser puis de prédire les performances et de déterminer la probabilité des résultats futurs. Cette évolution est un grand pas dans la direction que les RH ont pris ces dernières années, vers une fonction plus stratégique ; le nouveau paradigme se focalise désormais sur des solutions personnalisées et vise à accomplir et à optimiser davantage les objectifs de l’entreprise.

L’induction d’outils technologiques a été le facteur de croissance le plus important au sein des RH, mais y a-t-il d’autres éléments à considérer ? Des nuances que le machine learning et le cloud computing ne prennent pas en compte ? Ces outils sont après tout de simples aides à la décision, dont les calculs dépendent des données collectées et saisies. La technologie prédictive n’a rien de nouveau pour les RH. En fait, le but de tout processus de recrutement est de déterminer le succès et les performances futurs d’un candidat en fonction des événements passés. Des méthodes telles que les entretiens comportementaux et les entretiens d’embauche réguliers utilisent le même principe d’information sur les événements passés comme moyen de prédire les résultats futurs. La différence est que la transposition de ce processus à la machine le rend beaucoup plus efficace et précis, et avec l’apprentissage automatique, bon nombre de ces algorithmes et outils peuvent constamment optimiser leur système.

Le recrutement est probablement l’aspect le plus axé sur les données de la gestion des ressources humaines. D’une part, il s’agit presque entièrement d’une fonction décisionnelle et fortement impactante sur les résultats et le fonctionnement d’une entreprise. L’analyse de données a été utilisée dans le recrutement depuis plusieurs années. De nos jours, la technologie prédictive est également utilisée dans la résolution de problèmes et pour optimiser certaines opérations commerciales. Plusieurs grandes entreprises utilisent désormais l’analyse de données pour améliorer leurs processus. Par exemple, Crédit Suisse est réputé pour son utilisation afin de prédire quels employés sont susceptibles de démissionner et pourquoi. Experian a fait la même chose. Shell a tenté d’accroître l’engagement et de réduire le taux de blessures chez les travailleurs, entre autres cas. L’efficacité et la précision de ces méthodes dépendent cependant de la quantité et de la pertinence des données collectées.

La plus grande tendance en matière d’analyse de données RH et de technologie prédictive est en effet la personnalisation. Jusqu’à il y a quelques années, l’analyse RH se préoccupait principalement de l’analyse en masse d’un groupe de candidats, d’une équipe ou de l’ensemble d’un personnel ou d’un service. Aujourd’hui, la plupart des chercheurs et experts RH sont plus enclins à s’éloigner de l’analyse des tendances et à se concentrer sur une approche plus individualiste, essayant de mieux comprendre le candidat ou l’employé individuel.

Cela est en grande partie lié à l’état actuel du marché du travail ; plus fragmentées et diversifiées de nos jours. Chaque talent, employé, a ses propres besoins, et son propre style de travail. Dans ce contexte, la gestion des RH s’apparente davantage à un système où l’aléatoire et les irrégularités sont en réalité régis par des lois déterministes très sensibles aux conditions établies. Le développement de la technologie est souvent accompagné, voire catalysé, par un éventail plus large de transformations du marché du travail, de l’économie et des processus de la plupart des entreprises et organisations. A ce titre, ces évolutions permettent aux professionnels et aux organisations de mieux accomplir leurs tâches, et de mieux appréhender le nouveau paysage.

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Zineb I.

Zineb I.

Spécialiste des écosystèmes numériques appliqués à l’entreprise, Zineb décrypte la mutation profonde de la fonction RH à l'ère de l'intelligence artificielle. Son expertise se concentre sur l’intégration des outils prédictifs et de l’automatisation dans la gestion des talents, sans jamais perdre de vue la dimension éthique. À travers ses dossiers de fond, elle accompagne les DRH dans la définition de stratégies hybrides où la technologie devient un levier d'épanouissement humain. Journaliste et analyste, elle anticipe les métiers de demain pour offrir aux décideurs une vision prospective et actionnable des transformations organisationnelles en cours.

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