Construire la digitalisation des RH au lieu de la bricoler

Tu reviens de la pause midi partagée avec ta nouvelle collègue. Ton assistant chatbot t’envoie une notification : il a reconnu le rendez-vous dans ton agenda et te demande une photo du reçu pour l’enregistrement des frais. Tu télécharges la photo, tout en consultant les entretiens d’embauche prévus pour l’après-midi. Aucun stress : le système de recrutement a déjà présélectionné les meilleur-es candidat-es pour le poste et fixé les rendez-vous avec toutes les parties concernées. Résultat : tu gardes l’esprit libre pour ce qui compte vraiment – de vraies discussions, d’égal à égal. Seule la sauce à l’ail que tu as choisies au restaurant n’était peut-être pas la meilleure idée...

Pas une utopie, mais une réalité tangible

Ce qui semble encore futuriste est déjà une réalité. De tels cas d’usage existent aujourd’hui. Pourtant, selon l’étude de marché menée cette année par HR Campus, seules 6 % des 1 500 personnes interrogées déclarent utiliser consciemment des outils d’IA sur leur lieu de travail. Dans les entreprises de plus de 1 000 collaborateur-trices, elles sont un peu plus nombreuses, mais là aussi, à peine une personne sur dix.

Beaucoup d’équipes RH qui explorent les possibilités de l’IA et testent leurs premiers cas d’usage sont vite déçues. Les gains d’efficacité espérés ne se concrétisent pas. Alors, la technologie est mise de côté. Ce qu’on oublie, c’est que sans données propres et structurées, l’IA ne peut pas déployer tout son potentiel. La qualité des données de base est déterminante pour le succès. C’est comme construire une maison : si les fondations ne sont pas solides, il ne faut pas s’étonner que le bâtiment vacille. Il faut d’abord poser une base de données RH fiable.

Les défis de la transformation RH

Depuis des années, de nombreuses organisations RH peinent à digitaliser leurs processus. Celles et ceux qui s’y attellent depuis longtemps – souvent sans grand succès – doivent maintenant passer à l’action. Car avec le développement rapide des applications d’IA, il devient indispensable de disposer d’un paysage de données RH propre et cohérent. Les obstacles suivants sont bien connus dans le domaine RH :

• Données de base obsolètes ou incomplètes : les collaborateur-trices changent de poste, de service ou de site. Mais ces changements ne sont pas toujours saisis dans le système. Cela pose problème pour la gestion des droits d’accès basés sur les rôles, avec un risque pour la protection des données.
• Saisie manuelle et incohérente  : les données RH sont souvent saisies à la main dans plusieurs systèmes. Cela entraîne fautes de frappe et informations contradictoires. Exemple : dans un système, il est écrit « Chef de projet », dans un autre « PM » ou « Project Manager ». Ce manque de synchronisation complique l’attribution automatique des formations. Résultat : personnalisation et automatisation passent à la trappe.
• Silos de données et ruptures de médias : le recrutement, l’administration du personnel, la rémunération, le développement des talents et d’autres processus fonctionnent souvent dans des logiciels séparés, qui ne sont pas interconnectés. Les systèmes ne communiquent pas entre eux, alors que les processus sont étroitement liés. Les flux de données et les synergies restent ainsi inexploités.

Si tu es confronté-e à ces défis dans ton entreprise, tu risques d’être déçu-e par l’IA. L’IA n’est pas une formule magique. Elle ne peut pas simplement être plaquée sur des processus défectueux avec l’espoir d’un miracle. Si les fondations de données sont bancales, le toit – l’IA – finira tôt ou tard par s’effondrer.

Les 5 piliers d’un paysage RH-IT compatible avec l’IA

On parle souvent du potentiel de l’IA dans les RH. Mais le véritable défi ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans les conditions préalables dont elle a besoin. Sans fondation solide, l’utilisation de l’IA reste inefficace ou n’exploite pas pleinement son potentiel. Pour que l’IA puisse fonctionner dans les RH de manière précise, efficace et évolutive, cinq éléments fondamentaux sont nécessaires.

1. Base de données RH propre
   Sans données à jour, les fonctions d’IA ne peuvent pas fournir de résultats fiables. Il est donc essentiel de maintenir à jour les données de base des collaborateur-trices, les structures organisationnelles et les profils de compétences. Les données erronées, obsolètes ou en double doivent être nettoyées. Cela nécessite des définitions et des standards clairs au sein de l’entreprise.
2. Processus RH numérisés
   Les processus et les flux de travail doivent être numérisés. Cela ne signifie pas simplement remplacer le papier par des fichiers Excel, mais reproduire de manière propre et complète les processus dans des systèmes et des outils adaptés. Et plus précisément, dans des outils qui peuvent être facilement connectés via des interfaces (API). Cela s’applique à la gestion du personnel, au recrutement, à l’évaluation des performances, etc. Ceux qui s’intéressent tôt aux « bonnes » solutions pourront bénéficier de fonctions d’IA déjà intégrées.
3. Systèmes RH en réseau
   L’IA a besoin d’un accès à toutes les sources de données RH pertinentes pour fonctionner de manière judicieuse et réellement alléger la charge de travail. Pour exploiter les données de manière transversale entre les systèmes, les silos de données doivent être évités. Soit différents systèmes RH communiquent entre eux via des interfaces, soit on opte pour une suite RH unifiée et aussi complète que possible. Là encore, les bonnes suites RH couvrent déjà aujourd’hui de nombreux cas d’usage de l’IA ou sont en cours de développement.
4. Architecture RH-IT évolutive et basée sur le cloud
   Au lieu de systèmes locaux rigides, il faut des solutions cloud flexibles. Elles permettent un accès aux données à jour, à tout moment et en tout lieu. Par ailleurs, les entreprises bénéficient d’évolutions continues et d’une sécurité accrue. Le cloud constitue la base pour une mise à l’échelle rapide et pour des applications modernes de l’IA.
5. Disponibilité des données en temps réel
   L’IA repose sur des informations actualisées. Plus les données sont précises et récentes, plus les analyses et les prévisions sont efficaces. Outre les solutions cloud, les interfaces et les nettoyages réguliers de données, les portails en libre-service et les systèmes numériques de gestion du temps sont très utiles. Ils permettent aux collaborateur-trices de mettre à jour en temps réel leurs données personnelles, leurs absences et leurs compétences – garantissant ainsi une actualisation constante.

Investir dans ces piliers permet de poser les bases d’analyses plus précises, de processus automatisés et de décisions RH plus intelligentes, soutenues par l’IA. C’est sur cette base que les autres étages pourront être construits en toute sécurité.

L’IA est là – aussi pour les PME

Les applications d’IA sont en constante évolution, tant du côté des grands éditeurs de systèmes RH que des startups innovantes. Et cela ne concerne pas uniquement les grandes entreprises. Les PME aussi peuvent tirer parti de l’IA par des étapes ciblées. De nombreux cas d’usage peuvent déjà être mis en œuvre à petite échelle pour optimiser les processus ou améliorer l’efficacité au quotidien. Ceux qui disposent d’une base solide et qui se lancent tôt seront plus rapidement prêts à aller plus loin : prévisions précises de la fluctuation du personnel, analyses automatisées des écarts de compétences pour la planification et le développement stratégiques, expériences personnalisées pour renforcer l’engagement des collaborateur-trices – la créativité n’a (presque) pas de limites.

Plus de place pour l'humain

Les RH sont – et resteront – humaines, à condition que la gestion des données soit désormais considérée comme une priorité stratégique. Le plein potentiel de l’IA ne peut être exploité qu’avec une base solide – composée des cinq éléments mentionnés : une base de données RH fiable, des processus RH numériques, des systèmes interconnectés, une architecture RH-IT évolutive et cloud, ainsi que des données disponibles en temps réel. Cela donne naissance à bien plus qu’une intelligence technologique. L’intelligence artificielle libère de l’espace pour nous concentrer sur l’intelligence émotionnelle. Pour de vraies interactions et pour ce qui compte vraiment : l’humain au centre de notre action.