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Trois éléments clés que les responsables des RH doivent prendre en considération dans le cadre de l’apprentissage machine

20 décembre 2018
| Canada

By Aubrey Chapnick

Si vous avez suivi l’actualité sur les tendances technologiques dans le monde du travail, vous savez sans doute que l’intelligence artificielle (IA) bouleversera profondément notre façon de travailler. Par conséquent, vous vous demandez peut-être comment miser sur l’IA pour qu’elle contribue à la création de valeur pour la fonction RH. Dans cet article, nous faisons la lumière sur un des volets de l’IA : l’apprentissage machine.

Qu’est-ce que l’apprentissage machine? Il s’agit d’un processus algorithmique qui fait appel à la modélisation statistique pour organiser, classer et mettre en corrélation de grands ensembles de données historiques dans le but de découvrir des renseignements manquants et de prévoir les résultats. Ces algorithmes apprennent de « l’enseignement » d’un humain, par eux-mêmes ou par tâtonnement. Comme cette technologie devient de plus en plus présente et qu’elle évolue, des organisations telles que GE, American Express, BMW et Jon Deere y ont recours pour dégager des tendances et tirer des conclusions en ce qui concerne les ventes, le marketing, la conception des produits et l’exploitation.

Ainsi, comment l’apprentissage machine peut-il être utilisé au sein de la fonction RH, et à quoi les responsables des RH devraient-ils réfléchir lorsqu’ils cherchent à tirer parti de l’apprentissage machine dans le cadre de l’exploitation de leur propre organisation? Voici trois éléments à prendre en compte :

1. Cette technologie pourrait contribuer à accroître la valeur des RH

L’apprentissage machine peut être utilisé pour stimuler l’efficacité, réaliser des économies ou mettre en place une meilleure stratégie relative au rendement sur le capital investi de l’entreprise. En ce qui a trait aux applications efficaces de l’apprentissage machine, le recours, entre autres, à des robots conversationnels et à des assistants personnels intelligents (API) pour accomplir diverses tâches administratives et transactionnelles, notamment dans le domaine de l’administration des avantages sociaux et du recrutement, peut permettre aux responsables des RH de consacrer beaucoup moins d’énergie à l’exécutions de certaines tâches et d’améliorer l’expérience des personnes qui utilisent des services RH, que ce soit des employés, des postulants ou des entrepreneurs.

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  2. À l’aube de la quatrième révolution industrielle : ce que les RH peuvent faire pour révéler la valeur des employés de talent et les aider à vivre la transformation numérique (en anglais)

Lorsqu’il s’agit de créer une valeur stratégique pour l’entreprise, on peut faire appel à l’apprentissage machine pour atteindre plusieurs objectifs tels que prédire plus efficacement le taux de roulement du personnel, reconnaître les bons candidats, mieux définir les profils pour former de meilleurs gestionnaires et de meilleurs dirigeants (y compris le chef de la direction), établir une correspondance des cheminements de carrière pour les employés, et créer des expériences d’apprentissage et de perfectionnement personnalisées. Ces objectifs constituent souvent d’importantes responsabilités RH de base qui sont très stratégiques et très complexes, et qui peuvent être améliorés par l’apprentissage machine, mais qui devraient ultimement être pris en charge par des praticiens RH et des gestionnaires d’unités fonctionnelles chevronnés.

En outre, le recours à l’automatisation entraînera une demande de création de nouveaux types de poste et de compétences au sein de la fonction RH. Par exemple, l’utilisation de l’apprentissage machine pour obtenir une meilleure compréhension nécessitera des talents qui possèdent des compétences analytiques de pointe et qui sont en mesure de passer en revue et de mettre à jour des algorithmes, et d’interpréter les nouvelles observations qui en seront dégagées.

Lorsque l’on examine de près les possibilités dans le secteur RH, on note que l’apprentissage machine peut avoir un effet de levier qui profitera à l’entreprise, mais dans les faits, pour y parvenir, il ne suffira pas d’embaucher des équipes d’ingénieurs, il faudra avant tout être en mesure de se poser des questions plus pertinentes.

2. Favoriser la mise en œuvre d’une stratégie visant les données RH

Une des raisons pour lesquelles l’apprentissage machine a fait autant de progrès importants au cours des dernières années est la quantité des données qui sont actuellement produites par les humains. Dans le secteur RH en particulier, il est courant pour une entreprise d’avoir plusieurs systèmes différents qui hébergent des renseignements sur les employés et dont les degrés de précision, d’exactitude et d’exhaustivité sont variables.

Puisque l’efficacité des outils d’apprentissage machine est tributaire des données qui les alimentent, les responsables des RH doivent commencer à penser sérieusement à la façon dont ils gèrent et organisent la grande quantité de renseignements sur les employés dont ils disposent et qui, souvent, sont disparates. Une stratégie de traitement des données RH nécessite que l’on réfléchisse à l’endroit où les données RH seront conservées, à la manière dont elles seront classées et organisées, aux personnes qui y auront accès et dans quelles circonstances, aux personnes qui établiront la gouvernance et, plus important encore, à la façon dont elles pourront être utilisées conjointement avec des données sur l’entreprise ou d’autres données opérationnelles.

Actuellement, dans la foulée des préoccupations accrues en matière de confidentialité des données et d’utilisation des renseignements personnels ainsi que des nouvelles dispositions législatives, telles que le règlement général sur la protection des données, il est important pour les responsables des RH de bien connaître le degré de transparence dont ils peuvent faire preuve à l’égard de leur personnel. De plus, ils doivent se montrer vigilants à cet égard, notamment en étant bien informés quant à la façon dont les renseignements sur les employés sont utilisés, à l’endroit où de tels renseignements sont conservés, à leur période de conservation et à leur niveau de sécurité.

Le fait est que, bien que ce type de données soit très sensible, celles-ci présentent plus d’intérêt lorsqu’elles sont combinées à d’autres données de l’entreprise afin d’obtenir des observations concrètes. Alors, si, au sein de votre fonction RH, vous cherchez des moyens d’utiliser le levier de l’apprentissage machine, ou de tout autre outil d’IA qui est actuellement à votre disposition, vous devrez mettre en œuvre une stratégie quant à la façon de gérer les données sur votre personnel.

3. Donner l’occasion de transformer le rendement des personnes, et non seulement d’automatiser le travail

Souvent, lorsque l’on pense à l’IA, on pense purement et simplement à l’automatisation au travail. En réalité, l’automatisation présente des occasions intéressantes concernant l’accomplissement de tâches courantes, l’efficacité du travail important ou la création d’autres tâches qui doivent être exécutées par des personnes. Le secteur RH a l’occasion d’ouvrir la voie en aidant les organisations à déconstruire les emplois, à réorganiser les tâches et à reconstruire de nouveaux emplois « plus humains » qui ajoutent une plus grande valeur pour l’entreprise et les personnes qui occupent ces emplois. Le récent Sondage sur l’avenir du travail de Willis Towers Watson a montré que 57 % des employeurs prévoient de tirer parti de la technologie pour accroître le rendement et la productivité des personnes plutôt que d’y avoir recours uniquement pour réduire les coûts, et 70 % des employeurs ont déjà recours à l’IA et à la robotique dans une certaine mesure ou dans une grande mesure pour soutenir les personnes dans l’exécution des tâches administratives.

Selon les résultats de ce même sondage, peu d’employeurs canadiens sont prêts à faire face aux défis que pose la vague prévue d’automatisation du travail en matière de talents. De plus, ces résultats ont démontré que très peu d’entreprises et de fonctions RH sont prêtes à faire face à ces changements et à ces défis. En fait, les données montrent que l’automatisation est encore tout juste perçue comme une manière de réduire les coûts (45 %) plutôt qu’une manière d’accroître la productivité des personnes (36 %) ou le rendement des organisations.

Tournés vers l’avenir

Compte tenu des manchettes alarmistes au sujet de l’automatisation du travail, il est facile d’avoir des doutes sur l’incidence que les nouvelles technologies auront sur le travail. Certes, le travail tel qu’on le connaît changera et les emplois seront restructurés suivant l’évolution de l’automatisation dans nos organisations, mais il y a de nombreuses mesures que les responsables des RH peuvent prendre dès maintenant pour influer sur la façon dont leurs organisations réagiront. Voici quelques pistes de départ :

  1. Ciblez un emploi ou un groupe d’emplois qui pourrait bénéficier de l’automatisation. Y a-t-il des tâches qui pourraient être accomplies plus efficacement au moyen de la technologie ou qui pourraient être entièrement automatisées dans le but d’accroître la productivité ou d’aider votre personnel à être plus efficace dans l’accomplissement de son travail? Quelles nouvelles tâches seraient ainsi créées?
  2. Choisissez un poste dans les secteurs des RH, des finances ou des activités commerciales, et considérez où l’apprentissage machine pourrait être appliqué plus largement. Cette application pourrait se faire à l’intérieur d’un groupe de services partagés, de partenaires d’affaires dans d’autres fonctions, d’organisations offrant du service à la clientèle, de ressources dédiées à l’acquisition de talents, etc.
  3. Encouragez les discussions avec vos collègues faisant partie des fonctions d’exploitation et des TI afin de comprendre comment votre modèle d’entreprise évolue avec la technologie. Abordez de manière proactive le rôle que les RH peuvent jouer pour réinventer les emplois et mobiliser les employés afin qu’ils accueillent bien le changement.

Pour suivre le rythme du monde du travail en constante évolution, les RH doivent comprendre les technologies qui sont mises à leur disposition et choisir celles qui apporteront le plus de valeur à l’organisation. Le fait de bien comprendre l’incidence potentielle de l’IA et de l’apprentissage machine sur les activités des employés aidera les organisations à relever les défis et à saisir les occasions qui se présentent dans le nouveau monde du travail.


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Aubrey Chapnick est conseiller adjoint au sein du secteur Talents et rétribution de Willis Towers Watson à Toronto.