Pourquoi la transformation IA des entreprises commence (vraiment) par la fonction RH (Lobna Calleja, Besoin de rien, envie d'IA)

Lobna, pourriez-vous partager avec nous le moment clé de votre carrière où vous avez su que l'IA et les ressources humaines étaient votre vocation ?

Ma rencontre avec les IA génératives est plus proche du mariage forcé que du coup de foudre.

J'étais DRH au sein d'une grande agence de communication lorsque les équipes créatives se sont spontanément approprié ces outils, au second semestre 2022. Très vite, les premières questions se sont posées : RGPD, propriété intellectuelle, impacts sur le business model, sur l'organisation du travail, sur les nouvelles compétences à développer. Il a fallu sécuriser les bases, former le reste des équipes et investir dans une solution interne sécurisée. Je n'ai pas eu d'autre choix que de prendre le sujet au vu des enjeux et de l'adoption massive de nos équipes. C'est en intégrant moi-même les IA génératives dans mon quotidien de DRH que j'en ai perçu le véritable potentiel pour la fonction RH.

Pour finir, je voulais entreprendre depuis longtemps, mais il me manquait un marqueur identitaire fort, pour me distinguer sur un marché avec de très nombreux intervenants. L'IA s'est imposée comme ce marqueur identitaire.

Comment décririez-vous votre approche unique pour intégrer l'IA dans le domaine des ressources humaines, et quels sont les bénéfices spécifiques que vous avez observés ?

La question n'est pas tant d'intégrer l'IA dans les ressources humaines que de l'intégrer au sein de nos organisations. La fonction RH a un rôle particulier : se transformer elle-même pour être légitime, puis accompagner la transformation des autres métiers. Mon approche est pragmatique et se résume en 3 points clés :

#1 : Partir des irritants de nos équipes, et non des cas d'usage. Certains de ces irritants relèvent de l'organisation et des process, d'autres peuvent trouver une réponse via des outils ou des solutions technologiques, d'autres encore dans les IA génératives. Je ne crois pas à l'automatisation massive de la fonction RH pour le moment, tellement nos arbres décisionnels sont complexes.

#2 : Sécuriser le cadre juridique, en impliquant très tôt dans la réflexion les partenaires sociaux et en formalisant une charte IA ou à minima une note de service à l'attention de tous les utilisateurs des systèmes d'IA.

#3 : Last but not least, refaire le point sur le RGPD et la data. Dès que l'on vise des projets RH IA plus ambitieux, un travail de fond sur la donnée interne est indispensable, Ex. : La mise en place d'un assistant IA RH à l'attention des collaborateurs implique de lister les documents internes et de les mettre à jour (règlement intérieur, DUERP, accords d'entreprise, culture et/ou management book, guide d'intégration, note d'information sur les congés payés, les RTT, et tous les process internes...)

C'est cette approche, ancrée dans le réel, qui permet une adoption éthique et responsable de l'IA, tout en donnant de l'impact et de l'influence à la fonction RH. L'IA permet de faire mieux, avec moins d'effort et plus d'impact ! Je me garderai bien d'estimer les gains de productivité car cela me paraît très prématuré sachant que nous n'en sommes qu'au début de l'histoire.

En tant que spécialiste de l'IA RH, comment conciliez-vous l'aspect légal, stratégique et opérationnel de la transformation IA dans vos interventions auprès des entreprises ?

Pour concilier les enjeux légaux, stratégiques et opérationnels de la transformation IA, j'ai modélisé mon approche autour de 4M : Mindset, Méthode, Mesure et Mobilisation. Nous sommes encore dans les usages individuels et sommes loin des déploiements massifs qui vont arriver à moyen terme.

L'IA est un sujet systémique qui touche la vision, la culture, les valeurs, les process, les outils, mais aussi les métiers et les compétences. L'IA touche l'organisation du travail au sens très large. Il est donc important de l'aborder de façon tout aussi systémique.

Mindset
L'IA n'est pas juste un outil, elle permet le meilleur, comme le pire. D'un point de vue RH, nous sommes à la fin d'un cycle et l'IA est, pour nous, à la fois le poison et la cure.
Le poison car elle rend l'avenir incertain et les prises de décision difficiles. La cure, car, bien utilisée, elle permet d'apporter des réponses nouvelles à des problèmes jusqu'alors insolubles.
Il s'agit de sortir des réflexes hérités du passé pour travailler différemment et repenser l'organisation du travail.

Méthode
L'IA est un sujet systémique et ne doit pas être traité sous l'angle technologique uniquement. D'où la nécessité d'un cadre clair : ambition/vision, gouvernance, rôles et responsabilités de chacun, principes éthiques, conformité juridique et RGPD, objectifs/résultats attendus.
Sans méthode, l'IA reste une juxtaposition d'initiatives individuelles avec peu/pas d'impact stratégique.

Mesure
Il est important d'analyser l'impact de l'adoption de l'IA au sein de nos organisations, de monitorer et de faire les ajustements nécessaires.
Nous sommes dans la phase de test and learn. Les éventuels gains de productivité ne doivent pas occulter les autres sujets : charge cognitive, qualité des décisions, dépendance aux outils, transformation des métiers.
L'IA n'a de sens que là où elle crée de la valeur pour tous.

Mobilisation
Enfin, les projets IA qui échouent, échouent principalement en raison du manque d'adoption par les utilisateurs (comme beaucoup de projets d’ailleurs)
L'IA est clivante par nature.
Le "change management" doit donc être central dans nos projets de transformation : expérimenter, expliquer, rassurer, co-construire… laisser du temps.
Par ailleurs, mobiliser les "early adopters" est une stratégie qui s'avère gagnante.

Ayant formé plus de 1000 professionnels, quelles sont les questions ou préoccupations récurrentes que vous rencontrez de la part des apprenants concernant l'IA dans leurs pratiques RH ?

Peu importe le secteur d’activité ou la taille de l’entreprise, les questions et les préoccupations sont toujours les mêmes.

La peur du remplacement. La crainte d'être remplacé par des systèmes ou des agents d'IA est la première inquiétude exprimée, en particulier sur les fonctions les plus en risque (support, RH, juridique, métiers de la création...).

Les promesses déçues. Beaucoup découvrent rapidement l'écart entre le discours du "en trois clics" et la réalité : sans méthode ni compétences dans l’art du prompt, les résultats sont souvent décevants.

Les enjeux environnementaux. L'impact écologique des IA génératives, notamment en termes de consommation de ressources, est un frein réel et de plus en plus évoqué.

La peur liée à la data. Les questions autour de l'utilisation des données personnelles et/et confidentielles — et de leur possible réexploitation — reviennent systématiquement.

Les biais et les recommandations. Les apprenants s'interrogent sur la fiabilité des recommandations produites par des systèmes encore largement perçus comme des boîtes noires.

La difficulté de se projeter. Beaucoup ne voient pas concrètement ce que l'IA peut apporter dans leur taches et missions ce qui limite l’intérêt et freine fortement l’appropriation.

Pourriez-vous partager un exemple concret où l'intégration de l'IA a permis à une entreprise de créer une réelle valeur ajoutée dans sa gestion des ressources humaines ?

Un exemple concret est celui de Keolis, sur l’une de ses entités. L’entreprise faisait face à plusieurs irritants RH majeurs : un turnover élevé, beaucoup d’absentéisme et une faible mixité, avec très peu de femmes parmi les conducteurs.

Plutôt que d’empiler des actions correctives, ils ont interrogé l’organisation du travail elle-même, en particulier la gestion des plannings, historiquement très contraignante. La solution a consisté à repenser ces plannings en tenant compte des désidératas des conducteurs, grâce à une solution intégrant de l’IA.

Les résultats ont été très concrets : une meilleure expérience collaborateur, moins d’absentéisme, une attractivité renforcée du métier et une ouverture plus large à des profils féminins.

La leçon est simple : l’IA n’a pas été une fin en soi, mais un moyen. Mise à sa juste place, elle a permis de réinventer l’expérience collaborateur en transformant en profondeur l’organisation du travail.

Enfin, quel message aimeriez-vous transmettre aux entreprises qui hésitent encore à adopter l'IA dans leurs processus RH, compte tenu de votre vaste expérience et des succès que vous avez contribué à réaliser ?

Plus personne ne doute du fait que l'IA est là et qu'elle va intégrer durablement nos organisations, nos métiers et nos façons de travailler. La vraie question aujourd'hui n'est pas de décider si l'on y va, mais comment on y va pour qu'elle crée de la valeur pour toutes les parties prenantes. Comment adopter l'IA de manière éthique, responsable et impactante !

L'IA est à la fois le poison et la cure. Elle peut être un levier puissant de développement et de croissance, comme un accélérateur d'obsolescence. Mon premier conseil est donc simple : avancer par étapes. Avant de se lancer dans des projets ambitieux, facilitons l'expérimentation sur le terrain, testons, itérons, partageons les réussites comme les échecs, analysons les impacts (petits et grands), et créons des espaces d'échange pour en faire une aventure collective. Le plus grand risque, selon moi, n'est pas l'IA elle-même, mais l'immobilisme des organisations. Investir sur les volontaires, les curieux, les early adopters, sans chercher à embarquer tout le monde et impliquons les partenaires sociaux. L'IA est un outil puissant qui doit être mis au service de nos ambitions : la performance sociale et économique de nos organisations. Elle est trop puissante pour que l'on se contente d'améliorer l'expérience collaborateur. Nous devons la réinventer et nous avons les moyens de le faire !

Pour en savoir plus : https://www.linkedin.com/in/lobna-calleja-ben-hassine-95245826/