La fusion des mondes de l’IA et du big data avec celui de la RH

IA et RH : si l’un appartient au domaine purement scientifique et technologique, l’autre est du ressort des organisations des personnes. L’un s’occupe de la machine, et l’autre de l’humain. L’IA a en effet fait l’objet d’études très poussées qui aujourd’hui se révèlent enfin exploitables dans de nombreux domaines. La fusion de ces deux mondes s’accélère de plus en plus depuis quelques années : l’IA est la méthode, le big data est la matière, la RH est l’objet. Mais comment se manifeste l’interaction entre l’homme et la machine dans le monde du travail ?

On pourrait résumer le champ d’application ouvert par l’Intelligence Artificielle dans le monde de la RH (si toutefois c’est possible de le prévoir étant donné ce bouleversement et la floraison d’innovations qui y sont liées) à principalement trois points :

Aussi, de nombreuses questions transversales se posent et planent sur le monde RH : la déontologie, la concurrence avec la machine, l’adaptation ou la résistance des employés à ces nouvelles technologies…

Big data, digitalisation… impossible d’échapper à ces phénomènes, qui, plus qu’une simple tendance, sont un mot d’ordre pour garder sa place dans un monde qui change. L’intelligence artificielle (IA) est une expression de plus en plus commune depuis 2012 (année durant laquelle le machine learning, avec la reconnaissance visuelle, fait un bond en avant), elle fut mise à l’honneur récemment à Vivatech. Mieux encore, elle fait l’objet de recherches médiatisées des GAFAM – Google, Amazon, Facebook, Microsoft (et des BATX – Baidu, Alibaba, Tencent, Xiamo –  en Asie).

Mais quelles sont les implications côté Ressources Humaines ? Que penser de la thèse du remplacement des hommes par les machines (auquel cas le métier même de RH serait à remettre en question ) ? Ou comment penser la complémentarité de l’IA avec les hommes ? Deux réponses, plutôt antagonistes, se confrontent pour faire face à ces questions.

Chercher ce que l’IA n’aura jamais : les soft skills

 

Dans sa conférence en octobre 2017 lors de l’événement « Future Investment Initiative » à Riyad, le PDG de Softbank, le japonais Masayoshi Son a déclaré, que dans 30 ans le QI moyen de l’IA pourra à ce rythme atteindre 10 000.

À titre de comparaison, la normale chez les hommes se situe aux alentours de 100, et seule une très petite minorité a un QI supérieur à 130. Autant dire que personne ne pourra jamais atteindre ce niveau d’intelligence : le joueur d’échecs Kasparov a un QI de 190, tandis que celui de Goethe a été estimé à 210, c’est dire la marge !

Néanmoins, Masayoshi Son considère que sur le terrain des soft skills (compétences douces), les hommes auront toujours de l’avance. C’est aussi ce que considère l’homme d’affaires Jack Ma (fondateur d’Alibaba.com), ou bien encore Fabien Bardinet (CEO de Balyo), qui à l’Echappée volée  le jeudi 5 juillet 2018 déclare : « l’IA va tuer énormément d’emplois, et c’est une très bonne nouvelle […] nous finirons par travailler moins pour gagner plus! ».

De plus, une récente étude de McKinsey affirme que la majorité des activités humaines pourront être remplacées (environ 60%). L’étude révèle également qu’entre 400 et 800 millions de personnes devront apprendre de nouvelles compétences d’ici 2030, car leur emploi sera en grande partie déjà remplacé. En revanches, les emplois qui ne demandent pas de synthétiser des informations (de la data), qui ne sont pas trop physiquement répétitifs et qui sont davantage tournés vers les soft skills auront tendance à se développer.

D’ailleurs, ce type de compétences est particulièrement recherché par Manpower. Lors du 35ème Congrès HR en avril 2018, les intervenants de Manpower étaient largement en désaccord avec l’idée d’un remplacement inévitable des hommes par les machines. La machine dépasse déjà les hommes pour ce qui est de l’évaluation des risques (et donc la prise de décision), la fiabilité, et pour toutes les tâches répétitives. Mais l’IA ne les dépassera jamais pour ce qui est de la création, de l’imagination (la fameuse pensée « out of the box », ou « hors des sentiers battus » en français).

Quid des softs skills pour Manpower ? Des compétences nécessaires pour parfaire la communication au sein d’un groupe (et donc pour favoriser la culture d’entreprise), pour penser des stratégies insoupçonnées, et pour épurer les process (notamment à travers la méthode agile). Manpower a, dans cette perspective, présenté à Vivatech sa DigitalRoom qui permet de passer un entretien d’embauche face à un recruteur virtuel. Dopé à l’IA (ce qui montre qu’elle peut même être utile pour déceler des talents), ce dernier analyse le fond du discours, mais aussi sa forme (la PNL : programmation neuro-linguistique). Une façon donc de faire de la présélection en fonction justement de ces soft skills. Mais bien sûr, l’IA a fait l’objet d’autres enjeux.

Une autre réponse face au défi posé par l’IA : recruter en fonction du QI

Cette réponse quelque peu cynique, qui peut heurter certains esprits, est déjà bien utilisée dans certains métiers comme dans le conseil en stratégie, ou même lors de certains concours (mais sous le nom de « tests psychotechniques » ou bien de « tests psychométriques »).

Mais pourquoi en faire, à l’ère de l’IA, un critère clef de recrutement ? Un tel système ne serait pertinent que si l’on doit travailler avec de l’IA de type “machine learning” (qui est pour l’instant le niveau le plus élevé atteint, et qui consiste à de l’apprentissage supervisé grâce au big data). Étant donné que chaque innovation entraîne sa bulle, le machine learning est noyé parmi d’autres programmes complexes (qui eux sont aussi inintelligents qu’un algorithme qui obéit sans réfléchir). Une telle généralisation des tests de QI au recrutement serait encore trop en avance, mais apparaît toutefois bel et bien à l’horizon.

Aujourd’hui, Google recrute certains candidats en fonction de leur QI, c’est en tout cas ce qu’explique son DRH Laszlo Bock, dans son livre Work Rules! : Insights from Inside Google That Will Transform How You Live. Au programme de la sélection, un ensemble d’exercices pratiques, mais aussi de tests cognitifs. De même, lors des entretiens, les mêmes questions sont posées pour discriminer plus facilement les candidats.

Encore plus loin que l’horizon pointe le « QCIA ». Qu’est-ce donc que cet acronyme farfelu ? Il a été récemment popularisé par Laurent Alexandre dans son livre La Guerre des Intelligences. Il s’agit du Quotient de Complémentarité à l’Intelligence Artificielle.

« Etre intelligent, à terme, ne sera plus une qualité distinctive, mais un prérequis ». Une phrase cinglante certes mais à la différence du QI, le QCIA serait évolutif et indexé sur les progrès de l’IA.

Le choix parmi les deux réponses précédemment évoquées dépend bien entendu du type d’entreprise concerné. La première devient progressivement majoritaire, car l’IA n’occupe pas pour l’instant une place majeure dans toutes les entreprises. Mais sa place à vocation à s’étendre, ce sera donc la deuxième solution qui prendra son essor.

 

La data science couplée au machine learning au service du recrutement

 

Qu’est-ce que la data science (ou en français : « science des données ») ? Il s’agit de l’exploration et de l’exploitation des données disponibles au service de décisions stratégiques. Cet outil a surtout été utilisé, et c’est logique, dans le domaine de la production (pour minimiser des fonctions de coûts), dans le supply chain ou encore la finance. Mais ce n’est que récemment qu’il a fait son entrée, encore timide, dans le monde des ressources humaines (voir par exemple notre article sur les Key Performance Indicators), où les applications de la data science sont encore largement à découvrir. Ce n’est pas tout : son entrée dans le monde de la RH est quasi inséparable avec l’entrée du big data et du machine learning ! Les opportunités sont alors démultipliées : le monde de la RH rencontre celui du statisticien et du codeur.

La data science et la RH : une application déjà peu courante

Quel est l’enjeu majeur de la RH ? Recruter et maintenir les meilleurs à un poste particulier sans contrainte de coût. Il s’agit de répondre à des questions comme : quel est le montant minimal accordé à la formation d’un employé et à un plan de recrutement ? Car recruter reste très coûteux, cela s’apparente à un vaste plan de marketing pour attirer ceux qui correspondraient le mieux à l’emploi tout en leur offrant un environnement de travail confortable et à la hauteur du travail fourni par l’employé. Et c’est bien là que la data science rentre dans l’arène.

Plusieurs types d’analytique RH (dont les méthodes mathématiques ont progressivement évolué depuis les années 1930) :

• Le talent analytics : il s’agit de déterminer les leviers de motivation pour pouvoir les actionner lors de l’embauche. Il peut aussi s’agir de cibler les meilleurs profils en s’aidant des caractéristiques (âge, parcours…) de ceux déjà présents.

• Le workforce analytics. Il s’agit ici d’améliorer le bien-être, diminuer le turn-over, l’absentéisme, de comprendre les effets des heures supplémentaires sur le chiffre d’affaires, le nombre de commandes… C’est ce qu’a fait le Google’s gDNA, une vaste enquête (sur un panel de 4000 personnes) pour analyser le bien-être au travail de ses employés. Des questions sur la frontière entre le travail et la vie privée par exemple : 31% de ce panel, appelés les « Segmentors », arrivent à établir une frontière hermétique entre leur vie privée et professionnelle. Concrètement, ils arrivent à se mettre au lit sans problème même s’ils sont submergés de mails et que les échéances approchent. L’objectif est donc d’améliorer la productivité des associés.

• Des analyses prédictives. Exemple : on observe que la majorité de ceux qui ont été surmenés avait certaines caractéristiques en commun (comme l’âge, le nombre d’années sans promotion, le salaire, les bonus…). Cela permettra ainsi de prédire les « profils à risque », ou du moins ceux qui ont le plus de chances de connaître cette malchance. Ce type d’analyse est rendu possible grâce à l’usage du big data et du machine learning.

Qu’est-ce-que le machine learning ? Il s’agit de la deuxième étape de l’Intelligence Artificielle, après celle des algorithmes complexes : l’IA permet d’apprendre par elle-même et d’orienter ses recherches grâce à ses trouvailles (mais toujours de façon supervisée).

Des services en data science proposent déjà de joindre l’analytique RH au big data

Il est complexe de se mettre à l’analytique RH, car la data science reste une discipline complexe qui demande un véritable savoir-faire. C’est pourquoi des cabinets de conseil en RH, comme Datavibes, proposent d’accompagner les entreprises qui souhaitent se lancer dans cette aventure. Mais il deviendra de plus en plus facile de s’y mettre en interne avec la prolifération de logiciels abordables visant à rendre optimales et surtout stratégiques les décisions RH.

C’est le cas par exemple de Oracle HR Analytics, lancé par Oracle. Leurs logiciels permettent de mener des statistiques simples et descriptives (reporting de base opérationnelle) mais aussi de mener des statistiques plus complexes intégrant le big data et le machine learning. Ils ont même proposé d’équiper de bracelets les ouvriers dans le secteur du bâtiment (qui comptent le nombre de pas, le taux de charge, le temps de travail…) pour déterminer les causes majeures d’accidents du travail.

Dans un autre registre, des entreprises plus spécialisées dans le recrutement proposent d’assister les entreprises dans cette phase pour sélectionner, à l’aide de leurs algorithmes, les profils les plus adaptés à leur culture d’entreprise.

C’est ce que l’on appelle du “recrutement prédictif”. C’est par exemple le cas d’Assessfirst, ou bien d’Opensourcing : il s’agit d’éplucher les bases de données RH pour repérer ceux qui ressemblent le plus à ceux déjà présents dans l’entreprise.

Comme le dit d’ailleurs le DRH de Michelin, Jean-Michel Guillon : « Nous aurons demain grâce à l’IA la possibilité de cibler beaucoup facilement les candidats potentiels ».

Une objection est alors évidente : de cette manière, on finit par n’embaucher que des clones pour délaisser/se priver des profils plus atypiques. C’est relativement vrai au sens où l’algorithme se fonde sur une base de données finie, et que les variations seront plutôt moindres. Mais une telle objection pourrait aussi être de mauvaise foi dans la mesure où, pour certaines entreprises, il est nécessaire de filtrer les candidatures à la vue des montagnes de CV qui s’amoncellent à ses portes. C’est aussi oublier que l’hypothèse « d’homophilie » est empiriquement vérifiée lorsqu’il s’agit du recrutement : on embauche ceux qui nous ressemblent, et c’est tout naturel.

De telles initiatives faisant appel au big data ont donc le potentiel de bouleverser le métier RH. Sans pour autant le remplacer, il viendrait donc en complémentarité pour justement étayer par des chiffres et des résultats, les futures décisions.

Les conséquences opérationnelles de l’IA sur la RH

 

De nombreux éléments rentrent en compte quand il s’agit de mettre en œuvre la digitalisation dans l’entreprise, et d’utiliser les ressources permises par l’IA. On peut en mentionner principalement quatre : les nouveaux postes à créer pour favoriser le changement, les effets de cette transformation digitale sur la culture d’entreprise, la peur du changement de la part des collaborateurs, et enfin le problème déontologique posé par l’usage de l’IA sur le big data et la RH.

De nouveaux postes à pourvoir pour favoriser la transformation digitale et mentale

Pensez-vous prochainement recruter des Data Engineers ? Des Data Scientists ? Des Chief Technical Officers ? Ou bien même des Chief Digital Officers ? Autant de postes qui fleurissent de plus en plus et qui visent à se mettre à l’école de la « grosse donnée ». Selon une récente étude, près de 19% des entreprises publiques ont un CDO (elles étaient seulement près de 6% en 2015 ). La mise en place d’un organe central chargé de mener de façon cohérente la transformation digitale de l’ensemble de l’entreprise est toutefois difficile à cause du manque de talents dans ce domaine, mais aussi, car il ne faut pas heurter démesurément la culture d’entreprise.

Les effets de cette transformation sur la culture d’entreprise

Outre l’assistance qu’elles permettent, la digitalisation et l’IA nous projettent avec elles dans le monde de l’ubérisation, et dans celui de l’immédiateté, où c’est, comme nous l’avons précédemment vu, la créativité (avec les soft skills) qui devient le réacteur de l’entreprise. L’entreprise encourage alors de vastes changements : séminaires d’idéations, de design thinking, d’agilité… Mais les collaborateurs sont-ils tous prêts à se lancer pareil défi ? N’y aura-t-il pas de résistance ?

La peur du changement de la part des collaborateurs

Le changement occasionne toujours des résistances. Que celles-ci soient légitimes ou non, elles sont toujours compréhensibles : l’IA, les nouvelles technologies et la connexion perpétuelle ne changent pas que quelques process, mais la vie de tous d’une façon générale. Comment faire face à ces résistances ?

• De nombreux cabinets de conseil se proposent d’accompagner le changement en entreprise (la digitalisation n’est pas la seule concernée, il y a aussi les nouvelles techniques de management, d’organisation…). Selon Omar Lazraq, du cabinet de conseil Quanteam, le plus difficile est l’adoption d’un « mindset digital ».
• Le reverse mentoring a aussi fait depuis quelques années son apparition : il s’agit de laisser les juniors de l’entreprise former les seniors aux nouvelles technologies. C’est ce qui a été mis en œuvre chez Accenture, chez Danone, ou encore chez Axa France.

Mais les entreprises sont-elles suffisamment « matures » pour mettre en place ce genre de systèmes et pour se tourner vers le tout-digital ? À cette question, posée récemment à un événement organisé par la start-up Cocoworker, l’ex Directeur Général d’Axa France, Pierre Janin, répond que c’est justement parce que l’entreprise est trop mature qu’elle ne peut pas saisir la révolution en cours ! Il faut que l’entreprise se rajeunisse pour se lancer dans l’aventure.

Point de vue de Pouya Mohtacham, de la HappyTech

Pouya Mohtacham est CTO (Chief Technical Officer) et CHO (Chief Happiness Officer) chez Comeet, une start-up qui propose, grâce à l’IA, de favoriser les rencontres sur le lieu de travail pour agrandir le réseau de chacun. Il a aussi créé une association, la HappyTech, qui vise à fédérer les start-up et autres organismes ayant pour objet l’amélioration de la place de l’Humain au sein de l’entreprise grâce à la digitalisation. C’est pour parler de ces enjeux (la digitalisation et le bien-être dans l’entreprise, l’éthique et le changement massif qui se produit actuellement) que Change the Work est allé rencontrer le créateur de cette association ambitieuse et en plein essor. Plusieurs sujets furent traités et développés lors de cette rencontre.

 

• La résistance au changement de la part des collaborateurs.

Le changement occasionne toujours des résistances. Que celles-ci soient légitimes ou non, elles sont toujours compréhensibles : l’IA, les nouvelles technologies et la connexion perpétuelle ne changent pas que quelques process, mais la vie de tous d’une façon générale. Comment faire face à ces résistances ?

De nombreux cabinets de conseil se proposent d’accompagner le changement en entreprise (la digitalisation n’est pas la seule concernée, il y a aussi les nouvelles techniques de management, d’organisation…).

Il y a d’une part, pour Pouya Mohtacham, une incompréhension de ce que permet l’IA de la part de certains managers : 

« Ce qu’il faut comprendre, c’est que face au changement, les managers sont entre le marteau et l’enclume. Ils sont sous pression, on leur demande de plus en plus de choses avec de moins en moins de moyens, ce qui peut les mener au burn-out. On leur dit « Machin bien-être avec cette appli » … ils ne comprennent pas et font de la résistance. Alors que si on leur dit : avec cette appli tu vas réduire le taux d’absentéisme de tant de pourcentages, alors là ils sont partants ! »

D’autre part, il y a une peur globale de l’IA et de ce que permet le big data, si bien qu’on a du mal à la laisser rentrer dans nos vies :

« Aujourd’hui, la presse et les médias s’évertuent à pointer du doigt tous les défauts de l’IA. C’est donc difficile d’avancer dans la recherche. Beaucoup n’acceptent pas que l’IA touche à des choses qui engagent, le recrutement par exemple. Mais l’idée est en principe très bonne car cette méthode permettrait de lever l’ambiguïté. Quand tu as une appli comme Tinder, il y a plein d’ambiguïtés au sens où on sait très bien qu’il y a des motifs intéressés à la rencontre entre deux personnes. Tandis que chez Comeet, ç’est l’IA qui choisit, pas l’humain. Aujourd’hui, très peu d’IA ont le droit de prendre des décisions, à partir du moment où ça engage, comme acheter quelque chose. Est-ce que tu serais capable par exemple de laisser l’IA acheter des vêtements pour toi ? Dans vingt ans ce serait le cas. On n’a pas encore assez confiance dans la technologie. On la laisse nous assister, mais pas faire du Go/No Go lors d’un entretien d’embauche. En revanche, nous dire que le candidat a souri à 95% lors de l’entretien, on l’accepte (et on observera en plus qu’il s’intégrera mieux que ceux qui souriaient moins) ».

 

• La problématique déontologique

Mais jusqu’où aller ? Comme toujours, à l’heure des grandes manœuvres, on se pose toujours des questions :

Les collaborateurs seront-ils prêts à accepter la surveillance ainsi permise par l’IA et requise par le big data ? Pour ce qui est de l’IA et de la digitalisation en général, il s’agit de délimiter clairement les données qui seront utilisables par la firme pour parfaire son organisation (réduire le turn-over, l’absentéisme, améliorer l’assortative-matching…).

Selon Pouya Mohtacham, toutes les données récoltées par les applications de start-up appliquées en entreprises ne peuvent pas et ne doivent pas remonter vers le département des ressources humaines :

« Une grande partie des 20-35 ans se connectent déjà grâce à leur compte Facebook quand il faut s’inscrire sur un site en ligne sans problème. Mais un vrai bloqueur serait que l’entreprise ait accès à tes données privées. Là c’est vrai, peu accepteraient cela. Nos startup ne gardent seulement assez de données chiffrées que pour construire des indicateurs à montrer aux employeurs, mais sans jamais donner de noms. Ces indicateurs intéressent l’entreprise. De même, savoir à quel moment a eu lieu un pic de rencontres (à l’occasion d’un certain type d’événement par exemple ?) Où ? Si on découvre que les activités qui fédèrent le plus se passent à l’extérieur des locaux, ça permet de remettre en question la qualité des locaux… L’IA permet à l’entreprise de s’améliorer car elle trouve l’invisible, trouver ce qui ne serait pas possible de trouver même par des humains en masse. Il y a donc deux axes forts de l’IA : être dans le prédictif, viser à rendre visible l’invisible. »

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