Combler le déficit de capacité croissant des RH grâce à l'IA

Si vous faites partie de la direction des HR, vous connaissez déjà cette vérité inconfortable : l'écart entre ce que votre organisation attend et ce que votre équipe peut réellement accomplir s'élargit au lieu de se combler. On vous demande d'agir en tant que partenaire stratégique pour la croissance et la transformation de l'entreprise, tout en gérant simultanément un volume sans précédent de problèmes complexes et émotionnellement intenses liés aux employés, le tout avec pratiquement les mêmes effectifs et outils qu'avant que la pandémie ne redéfinisse fondamentalement le travail.

Il ne s'agit pas de travailler plus dur ou d'être plus efficace ; le calcul ne fonctionne tout simplement plus. La volatilité post-pandémie, les pénuries chroniques de compétences et les changements organisationnels constants ont plongé les départements HR dans un mode de crise quasi permanent. Dans le même temps, des employés issus de cinq générations différentes exigent une personnalisation digne des services grand public, qu'il s'agisse des avantages sociaux ou de l'évolution de carrière, tandis que les dirigeants attendent de vous que vous résolviez des défis stratégiques tels que la planification de la relève pour une main-d'œuvre vieillissante, que vous génériez des résultats commerciaux mesurables à court terme et que vous prépariez le personnel à un avenir augmenté par l'AI.

Un défi croissant pour les résultats financiers

La pression se fait sentir. Des recherches récentes révèlent que 84 % des responsables HR font état d'un stress fréquent, 81 % se sentent épuisés professionnellement et 95 % décrivent leur travail comme contenant « trop de travail et de stress ». D'autres enquêtes indiquent que les départements HR sont de plus en plus « dépassés par leur capacité », les participants signalant une détérioration de la qualité et de l'efficacité de leur travail.

Les implications pour les entreprises sont considérables, la baisse des taux de recrutement et de rétention des employés étant liée à une équipe HR surchargée de travail, ce qui rend plus difficile pour les organisations de recruter de manière adéquate pour répondre aux demandes actuelles, sans parler de l'avenir. Avec un coût mensuel pour un poste non pourvu allant de 5 000 $ à 25 000 $, selon l'ancienneté du rôle et le secteur d'activité, et des coûts de remplacement pouvant atteindre jusqu'à 200 % du salaire annuel d'un employé type, tirer le meilleur parti des collaborateurs existants est absolument crucial.

L'engagement des employés est également en baisse en raison du manque de soutien, d'implication et de clarté dans l'évolution de carrière, la démission silencieuse (« quiet quitting ») devenant une norme croissante. Cela devient une tendance préoccupante alors qu'une baisse de seulement quelques points de pourcentage de l'engagement des employés peut se traduire par des millions de dollars de pertes de productivité pour une entreprise.

De toute évidence, la situation doit évoluer et, de plus en plus, la solution ne réside pas dans l'augmentation des effectifs ou dans une autre solution ponctuelle. Les organisations qui tirent leur épingle du jeu ne font pas plus avec moins ; elles repensent fondamentalement le rôle des HR, celui de l'AI et le point de rencontre entre les deux.

Le parcours des HR vers la transformation par l'AI

Dans toute discussion concernant les HR et l'AI, il est important de reconnaître l'impact limité qu'a eu l'AI jusqu'à présent. Dans une récente enquête de Gartner auprès des responsables HR, 88 % ont déclaré n'avoir tiré aucune valeur commerciale significative des outils d'AI, malgré des tentatives généralisées d'intégrer l'AI au sein de leurs organisations. Les outils d'AI ont eu un impact sur des tâches HR étroitement définies telles que le sourcing et la recherche de talents, le tri des CV, ainsi que la prise de notes et la synthèse d'entretiens, mais la confiance reste un obstacle fondamental à une adoption plus large pour des fonctions de gestion des effectifs plus complexes.

Malgré cela, enquête après enquête, les responsables HR continuent d'exprimer leur optimisme quant à la transformation à plus long terme des fonctions HR grâce à l'AI et continuent d'accroître leurs investissements dans cette technologie. Ce que beaucoup de ces organisations commencent à réaliser, c'est que la transformation guidée par l'AI n'est pas une solution miracle et instantanée aux besoins organisationnels de longue date, mais un outil qui peut être intégré avec soin et de manière progressive dans les processus existants et repensés, à mesure que les capacités techniques évoluent et que les politiques et pratiques de gouvernance émergent. Cette approche réinvente la transformation non pas comme un état binaire atteint ou non par un département HR, mais comme un parcours à long terme de changement progressif et d'amélioration des processus qui apporte des avantages croissants au fil du temps.

Une voie éprouvée vers le succès

Ensemble, MathCo et Databricks ont permis à un large éventail d'équipes HR d'intégrer l'AI au cœur de leurs processus. L'approche qui, selon nous, donne les meilleurs résultats se déroule en plusieurs phases, chacune s'appuyant sur le succès des précédentes et apportant une valeur commerciale progressive tout au long du parcours (Figure 1).

Phase 1 : Bâtir le socle de données

Ce n'est qu'en combinant les actifs d'informations exclusifs de votre organisation avec des modèles d'AI prêts à l'emploi que vous pourrez obtenir la valeur recherchée. Cela pose deux défis pour la plupart des équipes HR : comment rassembler les données des employés de l'ensemble de l'entreprise et comment garantir au mieux la sécurité de ces informations sensibles.

Les équipes marketing ont depuis longtemps identifié ces défis en ce qui concerne les données des consommateurs. Le modèle de base adopté par la plupart de ces équipes consiste à créer un référentiel de données centralisé d'informations pertinentes, articulé autour d'un concept partagé de l'identité de chaque consommateur individuel. Ce référentiel d'informations, souvent appelé Customer 360, s'adapte facilement aux informations sur les employés.

Au sein de l'Employee 360, les données des employés sont centralisées à l'échelle de l'entreprise. Les informations structurées provenant de divers systèmes opérationnels sont répliquées, tout comme les informations non structurées issues de divers systèmes de gestion et de communication. Des indicateurs et des classifications utiles sont extraits de ces données, et des analyses prédictives sont également générées. L'objectif est de rendre les données brutes hébergées dans l'Employee 360 plus directement exploitables par les équipes HR et d'apporter une certaine standardisation aux interprétations critiques des signaux présents dans les informations sur les employés.

La gouvernance des données est absolument cruciale ici. Bien que nous accordions beaucoup d'attention à ce qu'un accès approprié aux données soit accordé et soigneusement audité, il est également essentiel de veiller à la qualité des informations contenues dans le référentiel. Prendre des décisions relatives aux effectifs sur la base d'informations peu fiables est non seulement préjudiciable à l'entreprise, mais cela peut également avoir des implications réglementaires et juridiques pour celle-ci.

Phase 2 : Revoir les analyses sur les effectifs

Une fois qu'un socle de données solide, fiable et sécurisé est en place, l'étape suivante consiste à le mettre à profit. Plutôt que de continuer à dépendre de rapports manuels et d'analyses ponctuelles, les organisations peuvent désormais proposer des produits d'analyse des effectifs réutilisables, conçus directement à partir de l'Employee 360, en intégrant les données dans les flux de travail HR critiques là où cela compte le plus : le recrutement, la gestion des performances, la rémunération, l'attrition et la planification des effectifs.

Ce changement fait plus que simplement améliorer l'efficacité. Pour les organisations qui ont fonctionné avec une visibilité limitée sur les données, cela place l'intelligence des effectifs au centre de chaque décision HR clé, développant ainsi l'aisance analytique dont les responsables HR, les managers et les analystes auront besoin à l'avenir. Dans le même temps, l'élargissement de l'accès à une source d'informations partagée et faisant autorité sur les employés sert de test de résistance naturel pour les données elles-mêmes.

Au début de cette phase, les décideurs seront inévitablement confrontés à des résultats qui remettront en question leurs attentes. Certains de ces défis mettront en lumière de réels problèmes de données ou de logique qui méritent d'être corrigés. Le plus souvent, ils révéleront quelque chose de plus précieux : l'écart entre les hypothèses de longue date et le fonctionnement réel des effectifs.

Les deux résultats sont constructifs. Les organisations qui traversent cette phase en ressortent avec des données plus propres, des instincts analytiques plus aiguisés et, plus important encore, une équipe de direction qui a pu constater par elle-même là où la pensée conventionnelle fait défaut. C'est précisément l'état d'esprit requis pour repenser les flux de travail HR de fond en comble.

Phase 3 : Augmenter les flux de travail grâce à l'AI

L'entreprise est désormais prête à tirer parti de l'AI, mais des questions de confiance dans cette technologie subsistent. Plutôt que de repenser radicalement les workflows HR, il est préférable de commencer par améliorer les workflows HR existants, en gardant l'humain dans la boucle pour l'interprétation des résultats générés par l'AI et pour toutes les prises de décision critiques.

Bien qu'une cartographie exhaustive de tous les processus HR soit extrêmement bénéfique, cette phase commence souvent par une simple énumération des workflows qui manquent de ressources et qui reposent en grande partie sur l'interprétation humaine des informations. Le fait de capturer ces workflows, de les intégrer dans un outil de gestion des workflows capable d'utiliser l'AI, et d'utiliser l'AI de manière sélective pour les tâches chronophages, répétitives et d'interprétation permet de structurer davantage les workflows et de poser les bases pour obtenir des avantages mesurables pour l'équipe.

La transparence est essentielle à ce stade. Chaque fois que l'AI est utilisée, les décideurs humains doivent avoir accès aux détails non seulement sur la décision qui a été prise, mais aussi sur ses raisons. Ces décideurs doivent avoir la possibilité de fournir des retours et des corrections à l'AI, et ces retours doivent être utilisés pour affiner les résultats au fil du temps. Nous ne nous attendons jamais à ce que l'AI fournisse des résultats parfaits et purement déterministes, mais avec une utilisation appropriée des retours, elle peut fournir des résultats qui dépassent la fiabilité et la cohérence d'un professionnel expérimenté. Mais il faut du temps pour y parvenir.

Phase 4 : Créer des processus optimisés par l'AI

Beaucoup de temps sera consacré à la Phase 3, qui consiste à améliorer les workflows existants grâce à une utilisation plus limitée de l'AI. Des avantages considérables peuvent être obtenus au cours de cette phase, mais à mesure que les équipes se familiarisent avec l'utilisation de l'AI et avec leurs propres workflows, il arrive un moment où l'entreprise est prête à repenser radicalement certains domaines.

À ce stade, la discussion ne porte plus sur la manière dont l'AI peut atténuer les contraintes de ressources au sein de l'entreprise, mais plutôt sur la manière dont l'AI peut aider l'entreprise à transformer la gestion des HR et des effectifs en un avantage différenciateur.

Il n'y a pas de voie unique à ce stade, car les besoins de chaque entreprise diffèrent, mais en adoptant l'approche progressive décrite ici, les entreprises disposent des bases de données et technologiques nécessaires pour soutenir un tel effort. Elles ont également instauré une relation de confiance et de familiarité, tant avec l'équipe HR qu'avec les responsables du personnel dans l'ensemble de l'entreprise, pour explorer le plus large éventail d'opportunités que l'AI peut offrir à leurs effectifs.

Tirez parti de l'expérience de MathCo

Concrétiser cette feuille de route en quatre étapes nécessite plus qu'une simple intention. Cela exige une base technologique adéquate pour donner vie à la stratégie. MathCo comble cette lacune grâce à NucliOS, une plateforme AI de niveau entreprise conçue pour accélérer la transformation de l'activité (Vidéo 1).

Vidéo 1. Le studio NucliOS de MathCo, doté de blocs de construction modulaires et de modèles préconfigurés

Plutôt que de partir de zéro, NucliOS utilise des blocs de construction modulaires et des modèles HR préconfigurés qui aident les entreprises à passer rapidement de données fragmentées à une vue Employee 360 unifiée et sécurisée. Cette approche raccourcit les délais de mise en œuvre et garantit que la base est gouvernée, fiable et adaptée aux nuances uniques des données sur les effectifs.

À mesure que les équipes progressent dans les phases ultérieures, NucliOS fournit des accélérateurs intégrés qui rendent l'adoption de l'AI évolutive et sensible au contexte. Chaque modèle et chaque analyse, des recommandations d'embauche aux alertes d'attrition, est transparent et explicable, ce qui permet aux équipes HR de conserver une visibilité totale sur le fonctionnement de l'AI et de maintenir l'humain au cœur de l'orientation et de l'amélioration de ses résultats.

Aligné sur les quatre phases de transformation, NucliOS propose trois environnements intégrés pour soutenir un progrès continu :

• Data Studio automatise et sécurise la base de données.
• AI Studio opérationnalise les modèles et garantit que les boucles de rétroaction humaine restent centrales.
• Decision Studio permet de créer des applications personnalisées qui transforment des analyses matures en actions stratégiques.

Ensemble, ces capacités donnent aux HR les outils nécessaires pour faire évoluer leurs processus au rythme de l'entreprise, en allant au-delà de l'automatisation de base pour tendre vers une excellence axée sur l'AI, fondée sur la transparence, la gouvernance et l'innovation continue.

Propulsez la transformation avec Databricks

Toute transformation AI réussie commence par des données fiables et de haute qualité. Databricks fournit la base qui rend cela possible : l'environnement sécurisé et gouverné dans lequel la vue Employee 360 prend forme. Agissant comme le hub central pour toutes les données sur les effectifs, Databricks unifie les informations structurées et non structurées de l'ensemble des systèmes HR, garantissant une vue cohérente, auditable et conforme aux règles de confidentialité de l'entreprise.

S'appuyant sur une architecture lakehouse, Databricks associe la fiabilité du data warehousing d'entreprise à la flexibilité des data lakes, permettant un partage fluide des données et une collaboration en temps réel entre les équipes. Des contrôles d'accès robustes, le suivi du lignage et des contrôles de qualité protègent les informations sensibles des employés tout en maintenant la transparence et la traçabilité requises pour la conformité réglementaire.

De plus, Databricks va bien au-delà du stockage sécurisé. Son intégration étroite avec des capacités avancées d'AI et de machine learning permet aux données de circuler de manière sécurisée et intelligente vers des outils comme NucliOS, où elles alimentent des modèles prédictifs, des workflows avec l'humain dans la boucle et une optimisation continue des processus. Cet équilibre entre protection et innovation garantit que les données sur les effectifs ne sont pas verrouillées, mais activées de manière responsable pour libérer une nouvelle valeur stratégique.

Commencez votre parcours de transformation des HR

L'écart croissant de capacité au sein des HR ne se comblera pas de lui-même, mais avec une base de données adéquate, une AI de confiance et des partenaires expérimentés, il peut devenir un catalyseur de changement organisationnel. L'approche éprouvée de MathCo, propulsée par Databricks, aide les responsables HR à transformer leur vision en action grâce à une transformation AI sécurisée, transparente et évolutive.

Si vous êtes prêt à explorer comment l'AI peut réinventer les HR au sein de votre entreprise, contactez MathCo pour commencer votre parcours vers des effectifs plus agiles, axés sur les données et prêts pour l'avenir.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original