La donnée, nouvel or noir des RH

Selon le blog d’IBM, l’humanité génère chaque jour 2,5 trillions de données. Ne cherchez pas, le cerveau humain n’est pas capable d’appréhender un tel chiffre. Ce puits est tellement sans fin que 90% des données du monde ont été générées ces deux dernières années seulement. Par ailleurs, tous les deux ans, l’humanité double la quantité de données disponibles : en 2016, nous avons produit deux fois plus de données que durant toutes les années précédentes cumulées jusqu’à 2014. On ne vous fera pas l’affront de vous dire que cela s’appelle le big data.

Et les Ressources Humaines n’échappent pas au phénomène ! L’enjeu est pour elles d’agréger des données sur leurs collaborateurs afin d’améliorer leur expérience de travail quotidienne. Au-delà des débats sur la sécurité des données et la vie privée, les ressources humaines disposent ici d’un levier unique. La donnée, ou l’or noir du XXIème siècle.

Cet or noir, a priori inutilisable pour le cerveau humain tant les quantités de données dont on parle sont immenses, pourra être intelligemment et pleinement utilisé quand un troisième acteur entrera en jeu : l’intelligence artificielle. Tous les jours, l’IA fait les gros titres (voitures, jeu d’échec, jeu de go, Watson, etc), mais nous n’en avons pour le moment vu qu’une infime partie. D’ailleurs, l’astrophysicien Stephen Hawking qualifie l’intelligence artificielle comme « le plus grand événement de notre civilisation ». Et s’il s’en inquiétait lors d’une interview à la BBC en 2014, affirmant que « le développement d’une intelligence artificielle complète pourrait mettre fin à l’humanité », l’opportunité est immense.

Pour les Ressources Humaines, l’utilisation cumulée du big data et de l’intelligence artificielle est une aubaine. Le rôle des RH n’est-il pas de connaitre ses employés, leurs aspirations et leurs besoins, afin de leur proposer des formations, mobilités internes, augmentations en accord avec leurs attentes ?

Les modules d’analytique RH, encapsulés dans les SIRH (Système d’Information des Ressources Humaines), n’ont d’autre but que d’enrichir et de contextualiser la prise de décision. Le rôle des Ressources Humaines sera alors d’interpréter les données poussées par la machine, de les traiter avec le prisme psychosocial propre à l’Homme pour prendre des décisions plus éclairées.

Très concrètement, on peut concevoir l’intelligence artificielle comme un lanceur d’alerte qui avertit les Ressources Humaines. La technologie peut aider à identifier les signaux faibles montrant automatiquement les risques de départs d’un talent clé. Peut-être est-il moins payé que ses collègues pour les mêmes responsabilités ? Peut-être souhaite-t-il changer de poste ? L’intelligence artificielle a un rôle à jouer pour proposer des perspectives d’évolution au collaborateur. Il s’agit ici de faire un mapping des compétences acquises par le collaborateur en question jusqu’alors avec celles requises pour le poste visé, et de corréler toutes ces informations avec les formations pertinentes et disponibles. On tire ici le meilleur de la capacité prédictive de l’analytique et de la gestion humaine des talents.

Un des atouts principal de la combinaison du big data et de l’intelligence artificielle sera d’apporter de nouvelles connaissances à chacun. L’un des écueils de l’humain est de regarder le monde à travers ce qu’il sait déjà. C’est ce qui rend l’apprentissage difficile, et c’est ce que Shigehisa Tsuchiya appelle la « boucle de création ». La force de la machine est à l’inverse de pouvoir créer de nouvelles connaissances par induction, c’est-à-dire en corrélant des informations entre elles sans s’appuyer sur un modèle préétabli.

Si l’IA adaptée aux Ressources Humaines n’est pas encore au niveau de celles développées par les GAFAs par exemple, chacun des collaborateurs se verra à terme pousser de nouvelles informations par le SIRH, informations qui n’auraient jamais été remontées par un collègue, leur manager ou un RH. Charge à chacun de tester l’information poussée et de l’éprouver à la réalité. Et de faire mentir Stephen Hawking.

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