Les avantages concurrentiels générés par l’IA et le machine learning

Vous êtes-vous déjà demandé ce dont une entreprise a besoin pour répondre aux défis du monde du travail actuel? Une chose est sûre, elles doivent être ouvertes au changement, car notre environnement gagne en complexité, et les exigences et les tâches évoluent toujours plus rapidement. Relever ce défi représente une opportunité de trouver des solutions constructives.

Ces dernières années, trop peu d’actions ont été engagées pour transformer les processus de nombreuses entreprises. Dans la plupart des cas, l'accent a été mis sur la numérisation des processus du front office. Mais la révolution technologique, y compris l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning dans les entreprises, ne saurait être arrêtée. Les modèles économiques classiques sont bouleversés, les industries transformées. Les collaborateurs sont au cœur de ce changement. Tandis que la technologie joue un rôle de facilitateur pour façonner les départements de demain et transformer les entreprises, les possibilités d’application de l’IA et du machine learning sont multiples et vont de l’amélioration de l’expérience des collaborateurs à l’optimisation des processus financiers. Maîtrisées, ces technologies peuvent améliorer fondamentalement nos pratiques professionnelles, en nous aidant à maîtriser de grandes quantités de données. La condition préalable est d’avoir accès à des données de haute qualité et d'effectuer les transactions avec le même modèle de données.

S’adapter plus rapidement grâce à l’IA et au machine learning

Afin de se préparer au futur du travail, les entreprises peuvent adopter un mode de fonctionnement basé sur les compétences, avec l’appui de l’IA et du machine learning.

En optant pour cette approche, elles deviennent plus flexibles et plus performantes, deux atouts essentiels dans un monde du travail de plus en plus compétitif.

Dans le sillage de la pandémie, le travail hybride et le télétravail sont de plus en plus acceptés, un phénomène encouragé par le recours aux nouvelles technologies mais aussi par des facteurs socio-économiques. Ce changement modifie à son tour les attentes des collaborateurs vis-à-vis de leur entreprise. L’utilisation de l’IA et du machine learning peut contribuer de manière significative à transformer la gestion des ressources humaines. Le recrutement, l’onboarding et la gestion des talents sont l’apanage de la fonction RH. Mais le rôle des RH en tant que tel s’élargit pour devenir un partenaire à valeur ajoutée de l’entreprise. La fonction RH se concentre dès lors sur l’optimisation de l’expérience collaborateur dans son ensemble, promeut la diversité, l’égalité et les opportunités de développement des collaborateurs, et prend des décisions stratégiques sur le développement des compétences. Par le passé, lorsqu’elles recrutaient de nouveaux collaborateurs, les entreprises se concentraient souvent sur leur formation et sur le développement linéaire de leur carrière. Aujourd’hui les talents souhaitent notamment pouvoir s’organiser eux-mêmes, bénéficier d’une plus grande flexibilité pour un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privée, et recherchent de l’empathie et de la compréhension de la part de leurs supérieurs hiérarchiques.

Les technologies telles que l’IA et le machine learning sont essentielles à la transition vers une approche basée sur les compétences. En s’engageant dans cette voie, les entreprises sont en mesure de recruter et de retenir les meilleurs talents, tout en formant les collaborateurs existants. Il importe ainsi pour les entreprises d’améliorer la compréhension et la visibilité des compétences de leurs collaborateurs. En analysant ces compétences avec de l’IA et du ML, les technologies cloud permettent de saisir leur interdépendance et de les appliquer à grande échelle. Les compétences peuvent ainsi orienter les dirigeants dans leur accompagnement des collaborateurs durant tout leur parcours dans l’entreprise. 

Affiner les tâches fonctionnelles grâce à l’IA et au machine ­learning

Vu l’attention croissante portée à l’expérience collaborateur et aux nouvelles technologies telles que l’IA et le machine learning, la conception statique du travail telle qu’elle a été vécue par le passé ne fonctionne plus. Les entreprises vont revoir la façon dont elles envisagent le travail et abandonner l’idée que celui-ci s’effectue par le biais de rôles et de responsabilités structurés, pour le considérer plutôt comme un ensemble fluide de compétences évoluant à mesure que le monde qui nous entoure se transforme. L’IA et le machine learning permettent d’identifier des caractéristiques clés importantes pour stimuler l’automatisation et fournissent des connaissances et des prédictions permettant d’aligner les compétences avec les tâches. Les données se convertissent ainsi en un avantage stratégique de nature à aider les entreprises à s’adapter mieux et plus rapidement aux changements.

Les outils basés sur l’IA peuvent aider les collaborateurs à partager leurs compétences et leurs intérêts pour obtenir des liens pertinents, des contenus de formation ciblés et des recommandations de postes les aidant à gérer leur carrière. Les solutions basées sur le machine learning offrent aux collaborateurs des suggestions sur la manière dont ils peuvent développer leurs compétences et leurs capacités. Ils sont ainsi encouragés à élaborer un plan de carrière tout en explorant les possibilités de développement professionnel qui se présentent. Et les processus de recrutement peuvent être modifiés. Aujourd’hui, le machine learning permet d’associer en quelques secondes les compétences identifiées dans un CV aux postes à pourvoir, ce qui accélère l’examen des candidatures et leur présentation aux recruteurs. On y gagne en agilité et les processus de décision sont plus rapides.

Aujourd’hui, l’espace de travail offre la possibilité d’affiner les tâches fonctionnelles à de très nombreux niveaux à l’aide du machine learning et de l’intelligence artificielle. L’IA peut aider le back-office opérationnel à travailler plus intelligemment et avec plus de discernement. Mais comment améliorer les processus de travail à l’ère du numérique? Dans l’environnement professionnel actuel, les analyses basées sur des algorithmes de machine learning peuvent aider à prendre des décisions sur la manière dont l'entreprise doit s’adapter à l'évolution du marché et du monde qui l'entoure. Ces mêmes connaissances peuvent être utilisées pour évaluer les mesures qu’un département peut prendre pour mieux gérer le recours aux collaborateurs et aux machines.

"L’IA peut impacter la culture qui ­prévaut dans l’organisation"

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Les outils d’IA bouleversent toutefois les modes de travail et confrontent les ­collaborateurs à de nouveaux défis. Jens Löhmer, Chief Technology Officer Continental Europe & DACH chez Workday, ­explique les risques et les coûts dont les entreprises doivent tenir compte avant de déployer de l’IA. Interview: Tanja Mettauer

L’intelligence artificielle fait son entrée dans un nombre ­croissant d’entreprises. A quoi doivent-elles penser avant de mettre en place des outils d’IA? 

Les entreprises devraient commencer par se demander quels objectifs elles entendent poursuivre et atteindre avec l’IA. Quel est le problème qu’elles souhaitent résoudre en utilisant ces outils? Ces considérations sont importantes dans la mesure où elles orientent l’ensemble du processus d’évaluation sur la manière dont l’IA peut être déployée par rapport à d’autres techniques. Les données sont un autre point essentiel, car elles constituent la base de toute IA. Je pense que l’efficacité de l’IA générative dépend de la quantité et de la qualité des données sur lesquelles elle s’appuie. De plus, des données complètes sont nécessaires pour obtenir de bons résultats avec l’IA.

Quels sont les principaux coûts des outils d’IA?

Les coûts directs les plus importants liés à l’IA concernent assurément la puissance de calcul, la sécurité et les risques liés aux prédictions. Mais, de mon point de vue, il faut aussi considérer les coûts indirects liés notamment à la formation et au support des utilisateurs, ainsi qu’à l’impact culturel. Le déploiement de l’IA peut impacter la culture qui prévaut dans l’organisation. En formant les collaborateurs à une utilisation correcte et éthique de l’IA et en les réorientant vers des tâches stratégiques, on peut contribuer à contrebalancer l’impact de cette technologie sur la culture d’entreprise.

Comment les entreprises préparent-elles au mieux leurs ­collaborateurs à travailler avec l’IA?

Les entreprises ont tout intérêt à connaître l’état actuel des compétences de leurs collaborateurs pour identifier les éventuelles lacunes. En comprenant l’impact qu’aura l’IA sur les compétences existantes des employés, il est possible d’évaluer plus précisément la nécessité d'une reconversion ou d’une mise à niveau des compétences. Dans un deuxième temps, il convient de s’assurer que les bonnes mesures sont en place – mentors, offres d’apprentissage, emplois, etc. – pour soutenir la formation continue des collaborateurs.

Quels sont les risques liés à l’utilisation de l’IA, en particulier dans la gestion des ressources humaines?

L’utilisation de l’IA comporte de nombreux atouts, mais elle peut aussi générer de nouveaux risques, par exemple dans le domaine de la protection et de la sécurité des données. Dans ce contexte, il est primordial de veiller à la manière dont les données sont collectées et utilisées pour entraîner les modèles d’IA, afin de s’assurer qu’il n’y a pas de violation. Nous nous concentrons ainsi sur la mise en conformité de ces technologies avec nos principes de protection des données. Un autre élément de vigilance concerne les prédictions imprécises de l’IA, comme on sait que cela peut être le cas. Une validation et une prise de décision humaines restent donc indispensables pour garantir le bon résultat. Il faut plutôt voir l’IA comme une «extension» des capacités humaines que comme un moyen de les supplanter. Dans notre approche, il s’agit de favoriser la collaboration entre l’homme et la machine et d’intégrer l’expertise humaine.