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Impacts de l’IA dans les organisations, l’exemple du DRH

Les défis environnementaux (urgence climatique), sociétaux (recherche de sens) et sociaux (4 générations de travailleurs à la culture différente), sanitaires (épidémies, confinement, distanciation) percutent les mutations technologiques. De nouveaux rapports au travail émergent : on pense notamment au freelancing, projetisation, télétravail, mais aussi holacratie, retour en force des coopératives et des organisations fractales.

La DRH n’est pas démunie, elle a des moyens humains pour répondre à ces enjeux :

  • De par sa proximité avec les employés, elle aiguise son écoute active lors des entretiens semestriels et annuels, elle veille au bon climat social en dialoguant régulièrement avec les syndicats, représentants du CE, des comités CHSCT et médecins du travail, en créant la confiance,
  • Elle est aux avant-postes pour répondre à l’incompréhension ou la peur liée à la méconnaissance des nouvelles technologies (seuls 25% des dirigeants et salariés disent connaitre précisément l’IA : sondage BCG). Pour cela des modules d’acculturation de l’IA sont de plus en plus mis à disposition des salariés , via des conférences, MOOC, formations, voir même intégré à l’intranet de certaines entreprises.
  • La mise en place d’un dispositif de formation continue réactive et adaptée rend incontournable des nouveaux métiers comme learning manager par exemple, qui actualisent les catalogues de formation via des plateformes et applications. Cela permet de gérer l’évolution très rapide des technologies face à l’évolution des compétences.
  • Le DRH est de plus catalyseur de connaissance, il est chargé de mettre en place l’entreprise apprenante, afin d’éviter l’obsolescence de certaines compétences, inciter à ce que les employés intègrent une capacité d’adaptation face à cette impermanence. Là aussi des outils technologiques éducatives (Edtech) qui intègrent de l’IA adaptative (Adaptive Learning), afin de mettre à disposition des contenus qui s’adaptent au rythme et niveau de l’apprenant, tout en donnant des indicateurs qualitatifs aux formateurs. L’IA utilise sa faculté d’individualisation dans ce cas.

Mais surtout, la DRH est là pour anticiper et accompagner l’évolution des organisations dans cette phase de transition, sur la perception des risques: éthiques , deshumanisation, inclusion, sur-contrôle, psychologiques. Elle est médiatrice, pacificatrice et garante de la cohésion collective.

Par ailleurs, l’IA change le mode de fonctionnement des DRH :

  • Dans le domaine du recrutement :
    • en créant des descriptions de postes pertinents par exemple, via le traitement naturel du langage. 
    • en simplifiant les Foires Aux Questions (FAQ) des candidats classiques par un Chatbot
    • en identifiant les candidats pertinents en peu de temps (Job Matching)
    • en simplifiant et en affinant la prise de décisions : les outils 
  • Dans le domaine du développement :
    • Aide dans la recherche de sa future promotion (trajectoire professionnelle)
    • Processus d’intégration en ligne et adaptation à chaque métier
    • Réponse à des questions de base (CE, RTT, Congés entretiens) par un chatbot
  • Mais aussi dans la partie juridique :
    • Analyse de documents administratifs (contrats de travail, règlements, …)
    • Analyse de risques non compliance – fraude

Je m’abstiens volontairement de nommer des noms de solutions car elles sont nombreuses pour chaque cas, nous sommes à votre disposition pour étudier avec vous les solutions adaptés à vos contextes.

Nous éduquons l’IA plus qu’elle ne nous éduque …

Certaines opérations de validation de formulaires sont basées sur la reconnaissance de photos. Nous indiquons à la machine ce que nous voyons. Nous faisons donc de l’étiquetage pour les machines.

Au passage le service s’assure que nous ne sommes pas des robots.

Les photos que l’on publie sur les réseaux sociaux et que l’on commente favorisent l’apprentissage supervisé. Là aussi, nous faisons encore de l’étiquetage et éduquons des IA.

Il faut quelques dizaines de secondes tout au plus pour éduquer une IA avec un jeu de données. Il faut trente ans pour un être humain avec une méthode artisanale appelée éducation.

Nous éduquons l’IA en permanence et en retour, nous avons de l’IA au robinet (sur nos smartphones). Un service de reconnaissance faciale ouvre nos téléphones ou ordinateurs, des algorithmes de classification gèrent nos mails (spams), @youtube nous suggère des vidéos qui correspondent à nos goûts, … et nous continuons toujours à renforcer le service en faisant des choix qui n’étaient pas proposés.

Les jeux de données s’améliorent, s’affinent, jusqu’à des taux de prédiction proches de 100%. 

C’est la victoire de l’IA numérique sur l’IA biologique. Néanmoins, les IA citées ne sont pas transversales pour l’instant, elles sont incapables de faire un jus d’orange. Elles restent très spécialisées sur une seule tâche, rien d’autre.

Le pouvoir de prédiction des GAFAM et BATX sur notre comportement est très grand. Ces sociétés ont toujours une longueur d’avance sur ce que nous voulons et ce que nous pensons. C’est un marché tronqué dans lequel nous sommes prisonniers, les positions dominantes étant occupées par ces sociétés qui ne laissent plus guère d’espace pour d’autres arrivants.

Dans ce contexte TAFR souhaite démystifier le fonctionnement de l’IA pour le plus grand nombre. Nous souhaitons ouvrir cette boîte noire et faire comprendre son fonctionnement, par des ateliers avec des cas d’utilisation. C’est aussi l’occasion de rappeler que pour faire de l’IA il faut des données. Là encore TAFR se démarque par cette volonté de donner autant d’importance à la donnée qu’au code. Si vous devez retenir quelque chose de cet article, alors retenez ce qui suit : ce qui fait la qualité de la prédiction en IA, ce n’est pas le code, ce sont les données.

La santé connectée

Le « quantified self » est devenu viral. Beaucoup de technophiles ont adopté la montre connectée. De la gamification à la santé connectée, il n’y a qu’un pas …

Compter ses pas, le nombre d’étages, ses badges, c’est mieux que de compter les calories dépensées. Plus ludique ! Crédo actuel en pédagogie « Apprendre en s’amusant ! »

Le marché de la santé ne s’y trompe pas, les prédictions de croissance sont excellentes.

La santé connectée utilise aussi vos données pour faire de la prédiction.

Qui dit jeux de données, dit ensuite IA pour faire de la prédiction.

D’un point de vue cardiaque les applications sauvent des vies.

L’arythmie cardiaque est signe de bonne santé chez un nouveau-né, un rythme cardiaque stable peut supposer une maladie nosocomiale. Equiper des patients sauve des vies.

Surveiller un patient à distance, faire un diagnostic à distance, soigner à distance tout devient possible.

L’avenir va être vertigineux.

Faire de la prédiction, c’est aussi faire de la prévention.

Mieux vaut anticiper un mal, que le soigner trop tard.

La santé connectée peut donc être à l’origine d’économie financière pour nos systèmes de santé.

Si des questions éthiques restent en suspens sur l’utilisation des données, il y aura toujours des collapsologues pour décrier certaines pratiques.