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L’impact des Intelligences Artificielles sur les métiers des RH

Nombreux sont les secteurs où l’Intelligence Artificielle entraîne de fortes transformations dans l’organisation du travail, et les métiers des Ressources Humaines sont au cœur de ces transformations. L’impact de ces nouveaux outils sur leur quotidien et celui de leurs collaborateurs suscite des craintes, surtout quand la technique peut paraître nébuleuse. 

Le 16 novembre, 3 de nos adhérents sont intervenus auprès de l’ANDRH 85 pour sensibiliser leurs membres à ces transformations. 

L’IA déjà est omniprésente dans nos usages numériques

Avant le buzz de ChatGPT, les IA étaient déjà présentes dans les entreprises depuis plus de 20 ans, mais il est vrai que cette technologie a fait une entrée remarquée et fulgurante auprès du grand public (près d'un million d'utilisateurs en 5 jours) et 70% des collaborateurs l’utilisent déjà dans leurs usages professionnels sans forcément en informer leur supérieur.

Rien ne sert donc d'interdire l'usage des IA génératives aux équipes, il faut au contraire cadrer cet usage pour éviter les fuites de données de l'entreprise et respecter les réglementation en vigueur. Comme le disait Céline Rolland, fondatrice d’Ohp-Rh : 

Il faut sensibiliser les collaborateurs tout de suite, leur expliquer dans quel contexte ils peuvent utiliser un tel outil, quelles données ils peuvent ou non y insérer et surtout faire preuve de transparence quant à son utilisation."

Pour cela, il s’agira a minima, de mettre en place une charte d’utilisation des outils, à ajouter à la charte informatique, et pour cela, la CNIL propose une check list pour se poser les bonnes questions avant d’utiliser un système d’intelligence artificelle.

L’impact des IA sur les conditions de travail

Les IA génératives nous permettent aujourd'hui d'avoir à disposition en permanence un collaborateur virtuel à qui déléguer des tâches sans valeur ajoutée. Cela permet donc d'augmenter notre productivité et de libérer du temps pour accomplir des missions plus intéressantes en termes de sens et de relationnel. Les RH pourront donc passer plus de temps à échanger avec leurs collaborateurs qu’à remplir des tableaux excel. 

Cependant, les Intelligences Artificielles, dans la continuité de la digitalisation, accentuent dans le même temps le sentiment de déshumanisation au travail puisque l’assistant qui nous simplifie la tâche n’est autre qu’une machine. Et même s’il va nous permettre de nous concentrer sur des tâches à plus grande valeur ajoutée, il ne faut pas oublier que notre cerveau humain n’est pas une machine et qu’il ne peut pas être sur-sollicité en continu. Il faut donc être vigilant en termes d’intensification du travail et de QVCT.

L’impact des IA sur le recrutement 

Les ATS (Applicant Tracking System), outils de suivi des candidats, permettent d’analyser, trier et sélectionner les CV selon le profil déterminé, de planifier les entretiens et d’échanger avec les candidats au cours du processus grâce à un chatbot conversationnel. Ces outils permettent un véritable gain de temps, estimé à 50 % selon une étude de PwC, et une baisse des coûts de 30%. Ils vont également permettre un meilleur suivi des candidats et un meilleur taux de réussite des embauches grâce à une étude prédictive d’adéquation entre le poste et le profil.

Cependant, malgré tous ces avantages, de nombreux biais sont inhérents à ces outils d’intelligence artificielle. L’hyper standardisation des profils et des processus de recrutement, risque de favoriser le recrutement de “clones” et il sera alors difficile de faire ressortir des profils atypiques et diversifiés. Cela risque aussi d’accentuer et industrialiser les discriminations à l’embauche s’il n’y a pas un contrôle continu de la part des RH des sélections faites par les IA.

Il est donc indispensable de former les Ressources Humaines à exercer leur esprit critique face aux résultats proposés par les outils d’intelligence artificielle, et à porter une attention particulière aux biais existant afin d'éviter tout type de discrimination. L'humain restera toujours indispensable pour ajuster, perfectionner, contrôler les productions des IA et bien sûr pour prendre la décision finale.

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