Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences (GPEC) & Intelligence Artificielle (IA) : comment l’IA répond-elle aux enjeux de gestion des emplois et compétences ?

La Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences (GPEC) est une démarche RH ayant pour objectif de mieux connaître les métiers et les compétences de l’entreprise et de mettre en place les mesures RH adaptées pour accompagner leur évolution.

 

L’Intelligence Artificielle (IA) regroupe un ensemble de technologies permettant à des machines d’assurer des fonctions habituellement réalisées par l’humain comme par exemple apprendre, comprendre, communiquer, raisonner ou décider. Elle permet à des programmes informatiques de recréer et simuler l’intelligence humaine, sans l’intervention d’une personne, en s’appuyant sur des technologies comme le Big Data, le Machine Learning ou encore le Deep Learning. La force de l’IA réside dans sa capacité à aller plus loin que l’intelligence humaine - en prédisant des données par exemple - et à aller plus vite - de par sa puissance de calcul. Pour aller plus loin sur le concept d’IA, nous vous invitons à (re)lire notre premier article.

 

Les ressources humaines représentent un champ d’expérimentation intéressant pour l’IA avec des challenges autour de l’identification des talents, la prédiction des risques de départ ou des besoins en compétences. Cet article s’intéresse à l’utilisation de l’IA dans une démarche de GPEC.

La GPEC, un processus de plus en plus stratégique pour les entreprises

 

Accompagner la transformation de l’organisation, des métiers, des compétences et de la culture d’entreprise est devenu une des préoccupations de la fonction RH. Dans un contexte de transformation constante, la GPEC présente différents enjeux stratégiques pour l’entreprise :

  • Identifier les compétences et ressources qui permettront d’atteindre les objectifs que s'est fixés l'entreprise pour in fine rester compétitive sur le marché, la condition sine qua none pour anticiper et non subir la transformation.

  • Anticiper les besoins en compétences

  • Gérer les carrières de manière plus individuelle

  • Retenir les talents

 

Mais anticiper les besoins en compétences et ressources est loin d’être aisé : d’un côté on demande aux entreprises de faire mieux, plus et autrement avec moins de personnel et de moyens… et de l'autre les compétences sont de nos jours de plus en plus difficiles à saisir :

  • Certaines se raréfient sur le marché du travail : on parle alors de "déficit de compétences" 

  • L’automatisation des tâches les plus routinières vient remplacer certaines compétences : des métiers disparaissent et d'autres, requérant de nouvelles compétences techniques, apparaissent

  • Ces nouvelles compétences techniques évoluent très rapidement

  • Face à l’accélération des métiers, les entreprises recherchent de plus en plus des soft skills : capacités d’adaptation, d’analyse…

 

Dans ce cadre, comment l’IA peut-elle répondre aux enjeux de la GPEC sur les volets quantitatifs et qualitatifs ?

 

La GPEC offre un terrain de jeu intéressant pour l’IA, notamment avec les données générées par les nombreux entretiens qui jalonnent le cycle de vie RH (entretiens annuels, professionnels et revues du personnel), les plans de successions ou encore les fiches de postes.

 

L’IA sert les enjeux de la GPEC sur trois aspects :

  • La visée prédictive

  • La visée analytique

  • La visée de matching

 

L’IA à visée prédictive

 

GPEC signifie Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences : sa mission même est de prévoir les évolutions des métiers et des compétences. L’IA est largement utilisée pour sa capacité à prédire des données ou des comportements en recourant à des algorithmes. A ce titre, l’IA semble la technologie adéquate pour accompagner les RH sur le volet prospectif et le pilotage de la GPEC.

 

  • Identifier à l’externe les tendances du marché pour prédire l’évolution des métiers et des compétences, autrement dit harmoniser les référentiels

Il n’est pas aisé pour une entreprise de prédire seule comment vont évoluer les métiers et les compétences de son secteur sans se pencher sur l’évolution globale de son marché. La solution Whoz permet, grâce à l’IA, d’identifier en temps réel les tendances sur le marché aboutissant à une cartographie dynamique des emplois et des compétences. Elle se nourrit pour cela de l’ensemble des données RH du marché de l’emploi disponibles sur Internet.

 

  • Identifier en interne les parcours professionnels les plus courants pour prédire les comportements des collaborateurs

Cette prouesse est basée sur le Machine Learning qui met en corrélation plusieurs profils et détecte des comportements similaires : « tel profil ressemble à tel profil que nous connaissons déjà : comme lui il est probable qu’il reste 2 ans à ce poste avant de s’orienter vers tel poste puis quitter l’entreprise ».

L’IA permet également d’aider à détecter les hauts potentiels, les départs, les mobilités possibles etc. Le RH peut ainsi anticiper les comportements et échanger directement avec les collaborateurs concernés en leur proposant des parcours personnalisés. Par exemple, l’éditeur Clustree utilise le Machine Learning pour prédire les comportements et mettre à disposition du collaborateur un « Career Coach » qui va lui proposer des postes en internes, des formations ou des chemins de carrière au sein de l’organisation qui répondent à la fois aux aspirations du collaborateur et aux objectifs stratégiques de l’entreprise.

 

L’IA à visée analytique

 

Sur la base des deux points précédents, l’IA facilite la gestion des effectifs sur le long terme, et répond ainsi à l’objectif visé par le Strategic Workforce Planning (SWP).

 

  • Prédire et gérer l’évolution des effectifs (SWP)

Au vu des tendances d’évolution des métiers et des compétences ainsi que des comportements, l’IA permet de piloter les effectifs de l’entreprise :

- Sur le plan quantitatif : nombre de départs envisagés, nombre de mobilités prévues, nombre de recrutements à lancer pour combler les départs ou les déficits de compétences…

- Sur le plan qualitatif : plans de succession possibles, nouvelle organisation à mettre en place, plans de formation à prévoir…

 

L’IA à visée de matching

 

L’utilisation de l’IA se développe déjà chez les recruteurs pour repérer des profils à l’externe et tend également à se propager en interne pour favoriser les mobilités. Le principe est le même : faire matcher les profils des collaborateurs avec les postes à pourvoir en interne. L’IA va chercher les compétences en commun entre le profil du collaborateur (CV interne, auto-déclaration sur l’intranet, LinkedIn…) et l’annonce ou la fiche de poste. L’identification des compétences n’est pas le seul dénominateur commun, l’IA permet de croiser plusieurs paramètres comme le niveau d’étude ou d’expérience, la géographie, les appétences… L’algorithme fait ainsi ressortir les profils intéressants au RH, voire parfois au collaborateur lui-même, lui poussant des postes auxquels il ne pense pas naturellement. A titre d’exemple, 365 Talents permet au collaborateur de renseigner ses compétences, ses expériences et ses appétences et lui suggère en retour des postes qu’il pourrait occuper dans l’entreprise. Libre au collaborateur d’accepter ou non les suggestions qui lui sont faites. L’IA a même aujourd’hui la capacité d’identifier les soft skills des candidats, compétences pourtant difficiles à déceler et encore plus à prédire. La start up Riminder analyse le parcours professionnel de candidats (en interne ou à l’externe), déduit et prédit les soft skills des candidats et leur niveau d’expertise techniques (compétences métiers) sur base des données disponibles (mots clés, expérience). Ensuite elle fait matcher les profils aux offres et priorise les meilleurs profils pour le recruteur.


En synthèse, quels bénéfices ?

 

  • L’IA accélère la prise de décisions stratégiques de la Direction Générale en facilitant l’anticipation des mouvements et besoins RH de l’entreprise, ce qui tend également à donner plus de visibilité en amont aux IRP et ainsi limiter les risques sociaux

  • Elle augmente la fidélisation et favorise la rétention des talents en détectant des schémas de comportements qui permettent d’activer les bons leviers de motivation et d’engagement

  • Elle réduit les coûts de recrutement en encourageant la mobilité interne grâce à l’identification de postes adaptés et la prédiction de parcours de carrière personnalisés

 

En résumé, l’IA participe à l’amélioration de l’expérience collaborateur et tend à positionner la DRH comme un pilier dans la prise de décisions stratégiques. Elle concourt à la fois à donner une vision collective de la GPEC, en permettant des projections quantitatives et qualitatives à l’échelle de l’entreprise, et une vision individuelle en proposant aux collaborateurs des parcours de carrière personnalisés et adaptés aux besoins de l’organisation.

Des défis à relever pour offrir toute sa valeur

 

Si l’IA a beaucoup à apporter à la GPEC, elle doit encore faire face à de nombreux défis avant de trouver une réalité dans la plupart des entreprises :

  • Un grand nombre de données est nécessaire pour que l’IA soit performante or toutes les données ne sont pas forcément rassemblées au même endroit

  • Un important nettoyage des données serait nécessaire pour exploiter les données issues des entretiens RH (par exemple, formalisation en mots clefs des prises de note et comptes rendus)

  • Les données issues du SIRH de l’entreprise sont souvent peu voire mal qualifiées, une gestion des erreurs serait alors à opérer en amont d’un projet de mise en place d’une IA

  • Les soft skills priment de plus en plus sur le marché professionnel or ces compétences sont difficilement identifiables avec un seul recours à l’IA

  • Les entreprises ont encore beaucoup de mal à se projeter à long terme, notamment sur les volets RH

 

 

 

L’IA vient augmenter la force de frappe de la GPEC en menant des analyses plus poussées et plus rapides que le RRH ne serait pas en mesure de réaliser seul. Son rôle n’est pas menacé pour autant : sa contribution est importante dans la bonne qualification des données (notamment les compétences, les expériences, les appétences), sans quoi la technologie ne peut pas les faire parler, et dans l’accompagnement de la Direction Générale et des collaborateurs. En cela, l’IA participe à « augmenter » le responsable GPEC et accélérer sa mission : prévoir les emplois, les compétences et les effectifs de demain. Cependant, des challenges restent à relever, notamment une plus grande sensibilisation des acteurs RH à la qualification des données, à l’identification des soft skills et à l’importance d’une vision à long terme des enjeux de l’entreprise. Dans un prochain article, nous nous intéresserons à l’usage de l’IA dans un domaine connexe, celui de la formation.

Revue des solutions digitales Ressources Humaines

© 2023 by Name of Site. Proudly created with Wix.com

  • Facebook App Icon
  • Twitter App Icon
  • Google+ App Icon