L’IA générative pour le DRH, selon McKinsey.

L’IA générative pour le DRH, selon McKinsey tente de repérer les apports potentiels de l’IA générative à cette fonction.

L’IA générative est puissante, accessible et va changer la façon de travailler du DRH comme des autres collaborateurs.

Voici la discussion qui s’est déroulée entre six experts de McKinsey concernant les promesses et les pièges de l’utilisation de l’IA générative dans les RH (recrutement ; gestion des performances, développement professionnel).

NB = Q = question – R = réponse.

Q. On a beaucoup parlé, ces temps-ci, de l’IA générative et des outils comme ChatGPT et on hésite entre l’émerveillement et la peur devant son potentiel. Qu’est-ce qui se cache derrière son potentiel perturbateur ?

R. Deux observations me paraissent ressortir de l’IA générative.

La vitesse extraordinaire de l’adoption de ChatGPT 3.5 par des gens de tous âges, tous niveau d’éducation, tous pays qui ont cherché à poser une question et ont trouver des réponses pratiques et amusantes.

Il n’était nul besoin d’être informaticien pour cela et l’IA générative peut être utilisée dans tous les types d’emploi et provoquer des effets inédits.

Q. Qu’est-ce que l’IA générative ?

R. L’IA générative est une technologie qui permet d’obtenir la meilleure réponse à sa question ou à sa recherche ; elle peut livrer un résumé d’informations, la rédaction d’un rapport, la création d’une chanson ou d’un document audio ou vidéo, le « brouillon » de lignes de code ; et tous les experts estiment que ce n’est qu’un début.

J’ai demandé à ChatGPT de me dire ce que j’ai réalisé comme carrière. Il rapporté l’essentiel avec précision mais s’est trompé sur l’université où j’ai étudié, indiquant une autre université d’après mes antécédents.

J’ai trouvé très intéressant qu’il fournisse non pas ce qui est exact mais plutôt ce qui est logique.

Q.L’IA générative va-t-elle remodeler ou modifier le processus de recrutement de manière significative ?

R. Elle va remodeler le recrutement de trois façons significatives.

-Elle va aider les gestionnaires du recrutement à rédiger de meilleures exigences professionnelles. La technologie générative peut réellement aider à repérer les compétences requises pour réussir. Il appartiendra toujours aux gestionnaires de vérifier le produit final mais la vitesse et la qualité du travail seront considérablement améliorées.

-Elle va permettre une relation plus personnalisée avec les candidats, surtout si ces derniers sont très nombreux.

Ces deux aspects du recrutement seront rendus nettement plus faciles et plus rapides grâce à l’IA générative.

Les gestionnaires de recrutement pourront naviguer plus facilement et plus efficacement dans la masse de CV qui arrivent.

-Elle va permettre d’établir des critères de performance au travail et, par suite, des critères pertinents de recrutement.

Q. Comment sera – il possible, grâce à l’IA générative, de « passer » des diplômes universitaires aux compétences que les candidats doivent réellement avoir pour être performants ?

R. Cette technologie fait extrêmement bien le « balisage » c’est-à-dire le marquage des données non structurées par des mots-clés. Dès lors, il est moins besoin de chercher un titre de compétence ou un diplôme ; on peut rechercher les compétences via les mots-clés qui traduisent le mieux les capacités recherchées, que ces mots clés soient définis par le gestionnaire ou repérer sur les réseaux sociaux qui parlent de compétences et en particulier des compétences acquises au travail sans diplôme.

Cela peut être également utile pour le candidat.

Aujourd’hui, un candidat qui a des compétences mais pas de diplôme ni de vision claire des opportunités de carrière qui s’offrent à lui va dépendre de l’aide d’un gestionnaire du recrutement ou d’un conseil pour être guidé vers l’emploi adéquat via des « chemins » non traditionnels.

Avec l’IA générative, le candidat pourrait faire connaitre ses expériences à un « chatbot » intelligent et lui demander la listes les emplois correspondants ou, au contraire, viser un emploi et demander les expériences qu’il est nécessaire d’avoir faites.

Q. Ce dernier recours est-il valable pour le collaborateur qui a 10 ans de carrière et qui ne sait ni quoi ni où chercher un nouvel emploi ? Comment reprendre l’initiative, dix ans après le début de carrière, et acquérir les compétences nécessaires et comprendre l’éventail des emplois disponibles pour ses capacités ?

R. Dans certains pays, seul une personne peut prendre la décision de sélection. Cette décision n’est jamais sûre et peut gagner en sûreté en recourant à l’IA générative.

Q. Quid de la mise à niveau des nouveaux collaborateurs ?

R. L’IA générative peut être, là, particulièrement efficace.

Une recherche conduite par l’université Stanford, auprès des travailleurs des centres d’appels, a montré que L’IA générative a été d’une remarquable utilité pour les nouvelles recrues parce qu’elles ont pu acquérir des informations beaucoup plus rapidement, en posant leurs questions à un chatbot.

Q. Quid en matière d’évaluation des performances ?

R. C’est l’une des utilisations de l’IA générative sur le terrain des personnes et pour les évaluations des performances.

Il ne s’agit pas de dire que l’IA générative génère réellement l’évaluation des performances de quelqu’un. Cela a besoin d’un jugement humain et d’empathie.

Voici l’expérience que j’ai vécue comme évaluateur de McKinsey : je reçois des documents écrits de 15 à 20 personnes ; je les « rentre » dans un système numérique. Je regarde les scores de rétroaction ascendante dans les commentaires écrits ainsi que des scores spécifiques basés sur des chiffres. Je regarde combien de fois les gens ont été déployés dans le cadre d’engagements. J’examine la conformité du travail aux attentes et le respect du délai de réalisation, etc. Pour moi, évaluateur, parvenir à une première ébauche d’évaluation est un processus incroyablement ardu.

Mais que se passerait-il si je pouvais appuyer sur un bouton et obtenir un brouillon ? Lorsque j’ai chacune des conversations avec les 15 personnes qui connaissent le mieux la personne que j’évalue, que se passerait-t-il si j’avais une ébauche à partir de laquelle travailler ? Il ne s’agit pas de remplacer mais de préparer et de faciliter le travail de l’évaluateur. Ce serait utile et excitant d’avoir une telle aide à la productivité ou au meilleur travail.

Q. Quid concernant le collaborateur évalué ?

R. Aujourd’hui, le collaborateur évalué reçoit les commentaires faits sur son travail. Il peut alors se dire « j’ai des forces et j’ai des besoins de développement ».

Mais que se passerait-t-il si le collaborateur pouvait poser des questions et obtenir des réponses sur « Quels sont les modèles de réussite possibles compte tenu de mes forces et de mes faiblesses ?  Comment puis-je continuer à travailler sur mes faiblesses ? Qui puis-je prendre comme modèle ? Ce serait une aide considérable pour lui.

Les références et identifications sont utiles pour progresser

C’est toujours le manager qui collectera les avis sur le collaborateur à évaluer mais l’entretien sera plus facile pour tous.

Q. Quels sont les biais et autres risques ? L’IA générative apprend sur la base de données historiques, et les modèles historiques de données reflètent les biais historiques. Quel est le risque de prendre appui par inadvertance sur ces biais hérités ?

R.  Certes, aujourd’hui, l’IA générative peut amplifier les biais.

Imaginons que le recruteur choisisse le sport comme bassin de recrutement pour les qualités que le sport exige.

Il négligerait fortement les caractéristiques démographiques et sociologiques liées au type de sport pratiqué.

La simple sélection du sport comme « filtre » pourrait amplifier le biais dans le questionnement

Un autre type de risque concerne la créativité et serait le suivant :

Tirer parti de l’IA générative pour faire « plus », gagner en productivité, c’est laisser moins de temps à la créativité de maturer car les pensées les plus créatives viennent des temps d’arrêt, lorsque vous faites autre chose et laissez votre esprit vagabonder.

Q. Souvent, les gens ont un travail qui les incite à ne penser qu’à la technologie et au retour sur investissement et presque pas aux risques qui pourraient les affecter, alors que cette préoccupation devrait exister dès la conception du travail. Par ailleurs et concernant la « gestion du changement » ; si on ne réfléchit pas à la façon dont la technologie modifie le travail ou le modèle de collaboration entre acteur, on ne peut assurer cette gestion.

R. On aime bien accuser la technologie mais on ne souligne pas assez la mauvaise analyse qui a prévalu à ce jour.

Obtenir un outil meilleur et plus rapide ne devrait pas dispenser de réfléchir avant le choix.

Q. Peut-être y a-t-il des gens qui pensent à l’IA générative en termes : « Comment puis-je l’utiliser pour nuire ? »

R. La réglementation, les politiques et les normes de gouvernement jouent un rôle fondamental dans notre société. On ne peut pas laisser au secteur privé le soin de s’autoréglementer.

Q. Une grande préoccupation pour les gens est que ces types d’outils élimineront leur emploi ou, peut-être pire encore, deviendront leurs patrons. Que pensez-vous que les gens peuvent faire maintenant pour se préparer aux changements à venir avec l’IA générative ?

R. Il faut essayer de leur en faciliter l’apprentissage plutôt que de leur conseiller d’y résister. Il ne faut pas rester prisonnier de ses peurs.

Q En supposant que les processus RH et les processus de gestion des talents deviennent de plus en plus automatisés, comment les dirigeants peuvent-ils s’assurer que l’IA générative ne gêne pas l’intervention de l’humain.

R. Les leaders ont un grand rôle à jouer et de deux façons :

-moderniser et dépasser leurs propres capacités en matière de gestion des talents au sein de leurs fonctions.

-penser à la façon dont le changement affecte les employés de leurs entreprises.

En résumé l’IA générative peut provoquer les effets suivants en matière de recrutement :

-Donner au recruteur comme aux recrutés ou aux candidats un outils d’information très utile et qui n’exige pas d’être informaticien.

-Remodeler le recrutement de façons significatives.

-Se libérer des seuls diplômes comme indicateurs de performances.

-Donner aux salariés un outil précieux de formation continue.

-Donner au recruteur comme au recruté un outil précieux d’évaluation des performances.

-Elle peut supprimer des emplois ou réduire le degré d’intervention humaine mais, comme toute technologie, elle aidera, plus probablement, les acteurs concernés à travailler mieux et, peut-être moins.

Source principale : https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/generative-ai-and-the-future-of-hr

Pour aller plus loin

https://outilspourdiriger.fr/lia-generative-selon-mckinsey/

https://outilspourdiriger.fr/renover-le-recrutement/

https://outilspourdiriger.fr/reussir-le-recrutement/

Aucune reproduction ne peut être faite de cet article sans l’autorisation expresse de l’auteur.  A. Uzan.  4/09 /2023