L'adoption de l'IA dans les ressources humaines : pourquoi la plupart des entreprises ne parviennent pas à en percevoir l'intérêt

74 % des responsables RH estiment que l’IA aura un effet positif sur leur environnement de travail, mais 88 % n’en ont pas encore tiré de valeur ajoutée significative pour leur entreprise. La plupart des organisations utilisent déjà des outils d’IA ; ce décalage n’est donc pas dû à un manque d’accès. Il s’agit plutôt de la différence entre utiliser l’IA pour des tâches isolées et l’intégrer dans les décisions qui déterminent les résultats en matière de recrutement, de développement et de performance. La plupart des organisations se situent du mauvais côté de cette ligne, et la distance qui les sépare de la valeur réelle est plus grande que la plupart ne le pensent. 

C'est ce qu'on appelle le fossé de maturité en matière d'IA. Il ne s'agit pas d'un manque d'outils ou d'ambition, mais d'une incapacité à passer de l'expérimentation à une mise en œuvre systématique – d'une IA qui permet de gagner du temps sur des tâches individuelles à une IA qui transforme la manière dont les organisations prennent des décisions concernant leurs collaborateurs. 

Le fossé en matière de maturité de l'IA expliqué 

Toutes les adoptions de l'IA ne se valent pas. Une étude menée par la société Josh Bersin distingue quatre niveaux de maturité : 

• L'IA en tant qu'assistant: elle prend en charge des tâches ponctuelles telles que la rédaction de contenus ou la synthèse de réunions. Gains d'efficacité de 15 à 30 %. 
• L'IA en tant qu'agent: automatisation des étapes au sein des processus RH existants. 
• IA systémique– fonctionnant à travers des systèmes interconnectés de gestion des talents et des effectifs. Gains d'efficacité de 100 à 200 %. 
• L'IA autonome: une refonte en profondeur des méthodes de travail et des processus décisionnels. 

83 % des entreprises en sont restées au premier niveau ou à un niveau inférieur. La plupart utilisent l'IA pour rédiger des e-mails, résumer des réunions et générer des questions d'entretien. Il s'agit là de réels gains de productivité, mais cela ne modifie en rien le processus décisionnel et n'explique pas l'écart entre les investissements et la valeur ajoutée que constatent la plupart des responsables RH. 

Les défis courants liés à la mise en œuvre de l'IA dans le domaine des ressources humaines 

Trois raisons expliquent pourquoi les entreprises ne parviennent pas à tirer pleinement parti de l'IA. 

Utilisation au niveau des tâches. Les données du BCG montrent que 70 % des entreprises qui utilisent l'IA dans le domaine des ressources humaines l'appliquent à la création de contenu et aux tâches administratives. Moins de la moitié l'ont mise en œuvre pour la mise en correspondance des candidats, et elle est le plus souvent totalement exclue des processus décisionnels importants – ce qui constitue l'un des signes les plus évidents d'un faible niveau de maturité. 

L'IA « fantôme ».96 % des responsables RH interrogés dans le cadre de notre enquête indiquent que les employés ont déjà un accès personnel à des outils d'IA générative. Lorsque l'infrastructure de l'entreprise ne suit pas le rythme de cet accès, des solutions de contournement comblent le vide. Imaginez un recruteur qui colle 50 CV dans un outil d'IA public, demande un classement et présélectionne les candidats à partir des résultats. Les critères ne sont pas documentés. Le modèle n'a aucune compréhension du poste. Personne d’autre ne sait que cela s’est produit. Il ne s’agit pas d’un cas isolé, mais d’une conséquence structurelle d’une adoption qui devance la gouvernance. 

Concentration sur le cycle de vie.Dans la plupart des entreprises, l'investissement dans l'IA s'arrête à la lettre d'embauche : 

• 63 % des responsables RH ont recours à l'IA dans le cadre du recrutement et de la sélection 
• 20 % l'utilisent pour le développement des employés 
• 18 % l'utilisent dans le cadre de la gestion des performances 

C'est là une occasion manquée de taille. L'IA a le potentiel d'améliorer considérablementle développement des employés, en favorisant une mise à niveau des compétences plus intelligente, des cycles d'évaluation plus nuancés et une évolution salariale plus équitable. En négligeant ces aspects du cycle de vie des employés, les entreprises passent à côté d'une valeur considérable. 

Pourquoi les équipes RH souhaitent recourir à l'IA, mais ne parviennent pas à la déployer à grande échelle 

49 % des responsables RH estiment que leur entreprise avance trop lentement dans la mise en œuvre de l'IA, alors même que 64 % d'entre eux indiquent que l'accès à l'IA est déjà largement répandu au sein de leur organisation. L'infrastructure nécessaire pour utiliser l'IA de manière responsable à grande échelle devient un frein. 

Le déficit de gouvernance est flagrant : 

• Seules 39 % des entreprises ont défini des directives claires en matière d'IA pour les ressources humaines 
• 32 % ont désigné un responsable de la gouvernance – une personne disposant de l'autorité, de la formation et du temps nécessaires pour examiner et passer outre les décisions prises par l'IA 
• Plus de la moitié n'occupent aucun poste de direction 

Ce sont les partenaires RH et les responsables de la formation et du développement qui soulignent le plus l'urgence de la mise en œuvre de l'IA – respectivement 60 % et 61 %. Les directeurs des ressources humaines et les responsables RH sont ceux qui la jugent la moins urgente, avec 48 %. Les personnes les plus proches du problème sont rarement celles qui ont le pouvoir de le résoudre. Les directives restent théoriques et les solutions de contournement persistent. 

Le véritable obstacle à la transformation des RH grâce à l'IA n'est pas la technologie 

Les organisations qui tirent pleinement parti de l'IA dans le domaine des ressources humaines ont toutes un point commun : elles ont mis en place des structures de gouvernance avant de déployer leurs outils à grande échelle, et non après. 

Les organisations disposant de directives clairement définies en matière d'IA sont deux fois plus susceptibles de proposer une formation officielle sur l'IA que celles qui n'en ont pas : 68 % contre 29 %. Elles se disent nettement plus confiantes quant à la précision des résultats fournis par leur IA : 50 % contre 14 %. 

Ils sont également bien plus enclins à surveiller activement leurs outils afin de détecter d'éventuels biais. Cette corrélation se vérifie pour tous les indicateurs de nos données, car les structures de gouvernance ne se contentent pas de réduire les risques, elles améliorent également les résultats. 

Cette constatation redéfinit fondamentalement le fossé en matière de maturité. Il ne s’agit pas avant tout de savoir à quels outils une organisation a accès. Il s’agit plutôt de déterminer si les conditions nécessaires à une bonne utilisation de ces outils sont réunies : normes de validation, structures de responsabilité et compréhension claire de ce que l’IA mesure et pourquoi. 

« Une IA efficace dans le domaine des ressources humaines va au-delà de la simple conformité. Elle repose sur une méthodologie rigoureuse, combinant des évaluations validées, des entretiens structurés et un suivi continu des biais dans un cadre multiméthode, le tout fondé sur des exigences clairement définies et pertinentes pour le poste. »– Maik Spengler, responsable produit, Assessio Allemagne 

Comment passer des expériences en IA à un impact commercial 

La plupart des équipes RH ont adopté des outils d'IA, mais rares sont celles qui ont développé des systèmes d'IA. Cette distinction est importante, car si les outils peuvent être utilisés de manière isolée, les systèmes, eux, nécessitent une intégration minutieuse, une responsabilité claire et une conception rigoureuse. Progresser sur la courbe de maturité implique de combler délibérément ce fossé plutôt que d'attendre que l'adoption des outils se traduise d'elle-même par un changement systémique. 

Trois changements caractérisent les organisations qui progressent : 

• De l'utilisation individuelle à l'intégration dans les flux de travail: l'IA est désormais intégrée aux processus de recrutement, de développement et d'évaluation des performances, plutôt que d'être simplement utilisée en parallèle 
• Du simple recrutement à l'ensemble du cycle de vie: l'adoption va au-delà de la lettre d'embauche, afin que l'expérience des employés soit cohérente et ne se limite pas à la phase initiale 
• De la production à la supervision: l'IA met les données en évidence, mais ce sont les humains qui restent responsables de l'usage qui en est fait 

Trois étapes pour combler le déficit de maturité en matière d'IA 

Désignez un responsable de la gouvernance.Nos données sont sans appel : la définition de rôles de gouvernance va de pair avec une meilleure formation, un meilleur suivi et une plus grande confiance dans les résultats de l'IA, quel que soit l'indicateur considéré. En l'absence d'un responsable désigné, les directives restent lettre morte et sont rarement respectées. Pour les 51 % d'organisations qui ne disposent pas d'un rôle dédié à la gouvernance, la question de départ est simple : si une décision de recrutement fondée sur l'IA était contestée demain par un candidat ou une autorité de régulation, qui, au sein de votre organisation, serait chargé de mener cette discussion ? 

Pour réussir, les organisations doivent : 

• Désignez un responsable de la gouvernance doté d'une autorité claire sur les décisions RH fondées sur l'IA 
• Définissez quelles décisions nécessitent une vérification humaine avant de donner suite aux résultats fournis par l'IA 
• Mettre en place une procédure permettant de contester ou de passer outre les recommandations de l'IA 

Réfléchissez bien avant de passer à l'échelle.Avant d'intégrer un outil d'IA dans un processus décisionnel important — recrutement, développement, évaluation des performances —, il convient de répondre à trois questions :  

• Les résultats permettent-ils de prédire les performances professionnelles réelles ? 
• Cette personne obtiendrait-elle le même résultat à différents moments ? 
• Ces critères se limitent-ils à des facteurs pertinents pour l'emploi et ont-ils fait l'objet d'une analyse visant à détecter tout effet discriminatoire parmi les différents groupes démographiques de votre personnel ? 

Si votre fournisseur n'est pas en mesure de répondre à ces trois questions en s'appuyant sur des preuves, l'outil n'est pas prêt à être utilisé dans un cadre réglementé. 

Étendez l'utilisation de l'IA au-delà de la lettre d'offre.La chute du taux d'utilisation de l'IA, qui passe de 63 % dans le recrutement à 18 % dans la gestion des performances, ne représente pas seulement une occasion manquée en matière d'efficacité. Une organisation qui déploie l'IA lors de la phase d'évaluation mais pas lors des entretiens de carrière montre clairement jusqu'où s'étend son investissement dans les ressources humaines. Combler ce fossé dans le cycle de vie est autant un enjeu de fidélisation qu'un signe de maturité : 

• Évaluer les domaines dans lesquels l'IA est utilisée et ceux où elle ne l'est pas tout au long du cycle de vie des employés 
• Identifiez le cas d'utilisation le plus pertinent en matière de développement ou de performance pour le prochain projet pilote 
• Fixez-vous pour objectif d'intégrer l'IA dans au moins un processus post-recrutement au cours du prochain cycle 

Les organisations qui combleront ce fossé de maturité se construiront quelque chose de plus durable qu’un simple avantage concurrentiel. Un personnel sélectionné, formé et accompagné par une IA validée, encadrée et conçue dans l’intérêt des personnes est un personnel plus performant, qui reste plus longtemps en poste et qui fait davantage confiance à l’organisation. C’est là que réside la véritable valeur, et c’est ce qu’apporte la progression sur la courbe de maturité. 

👉Cetarticle s'appuie sur les recherches issues de « The Maturity Gap », le guide d'Assessio fondé sur des données concernant l'adoption, la gouvernance et la confiance en matière d'IA. Téléchargez le rapport complet pour approfondir ces conclusions. Téléchargez « The Maturity Gap » ici.