IA agentique pour les ressources humaines : quelles opportunités ?

L’IA générative a fait ses preuves pour dans l’optimisation de nombreux processus RH : rédaction d'offres d'emploi, synthèse de documents, réponses aux questions fréquentes des employés. Mais depuis 2025, c’est une nouvelle génération d’IA qui émerge : l’IA agentique. Contrairement à l’IA générative, qui répond à des requêtes ponctuelles au format texte, l’IA agentique est capable de prendre en charge des tâches et d’orchestrer des processus RH plus complexes et ce, de manière autonome. D’après Gartner, d’ici 2030, 60 % des tâches RH seront réalisées via un agent intelligent ou une interface centrée sur les LLM, conversationnelle et intelligente.

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Un système d’agents IA pour traiter des tâches RH complexes

L’IA agentique se distingue de l’IA générative par plusieurs capacités clés.

• Planifier : l’IA agentique peut décomposer une tâche complexe en plusieurs étapes, agir par itérations successives et se réajuster en fonction des réponses.
• Raisonner : analyser une situation donnée pour prendre des décisions contextuelles.
• Interagir avec l’extérieur, notamment avec des applications tierces, et avec différents formats de données (texte, voix, etc.).

Alors que l’IA générative fonctionne avec des requêtes ponctuelles, l’IA agentique agit en boucle continue, avec des réajustements permanents en fonction des interactions, et de manière plus autonome. Un fonctionnement qui permet d’obtenir des réponses de meilleure qualité, plus rapidement.

« L’IA agentique est capable de traiter des tâches complexes en les divisant en plusieurs tâches beaucoup plus simples. L’IA agentique libère du temps humain, tout en offrant des réponses plus fiables » confirme Dérick Houde, chef d’équipe IA chez SIGMA-RH

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Agents intelligents pour les RH : exemples de cas d’usage

Par sa capacité à être connectée à différentes applications et à itérer, l’IA agentique permet de traiter des cas d’usage plus nombreux qu’une IA générative simple. Elle est capable non seulement d’accompagner l’utilisateur dans sa navigation au sein du SIRH, mais aussi d’établir un plan qui respecte les processus de l’entreprise.

Les cas d’usage sont nombreux. SIGMA-RH intègre par exemple déjà des agents intelligents permettant de réaliser diverses tâches, à la fois en tant que gestionnaire et en tant qu’employé.

Remplir une demande d’absence avec l’IA agentique

Lorsqu’un utilisateur saisit une demande d’absence au sein de son SIRH, l’IA générative l’aide à compléter sa demande d’absence. L’utilisation de l’IA agentique permet d’aller encore loin dans ce genre de demande, avec un agent capable d’itérer, raisonner, planifier, naviguer à travers les écrans et rechercher les informations d’entreprise pour suivre les processus.

L’utilisateur n’a même pas besoin de démarrer dans l’écran de demande d’absence, il est guidé à chaque étape par l’IA agentique. L’agent lui indique même que les demandes de vacances doivent être prises 1 mois à l’avance et l’avertit du risque de refus de son employeur. C’est là tout l’intérêt d’une IA agentique bien construite, adaptée à un contexte RH et aux politiques de l’entreprise.

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Recrutement

• Lorsque l’utilisateur glisse un CV, l’agent pose des questions sur la provenance du document afin d’identifier quel processus d’entreprise suivre. Si l’agent identifie qu’il s’agit de l’ajout d’un candidat, il propose d’aller dans l’écran de candidat, de compléter le formulaire et d’extraire les compétences, puis demande si l’utilisateur souhaite mettre un rappel pour rappeler le candidat.
  
• Extraire des compétences d’un CV en identifiant les compétences mentionnées de manière explicite, mais aussi les compétences sous-jacentes. Avec l’IA générative, la tâche d’extraction des compétences à partir d’un CV avec une évaluation du niveau pour chacune de ces compétences était trop complexe à réaliser en un prompt. D’autant que les compétences et les niveaux de compétences extraits du CV doivent être liés au référentiel d’entreprise.
  
• Mettre en relation les compétences extraites du CV du candidat avec le référentiel de compétences de l’entreprise, et même identifier les niveaux des compétences. Grâce à un mécanisme de rétroaction et une décomposition du problème, l’IA agentique peut réaliser une tâche complexe comme celle-ci.
• Pré-remplir les champs du formulaire candidat avec les données extraites, avec un meilleur taux de complétion puisque l’IA agentique dispose d’une capacité à se corriger.

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Gestion des talents

• Bénéficier d’une aide dans la formulation des objectifs annuels Si l’IA générative est déjà en mesure de réaliser cette tâche, l’IA agentique apporte une amélioration, en identifiant par exemple mieux les consignes implicites et le contexte des tâches.
  
• Cartographier les compétences dont dispose l’organisation
  
• Identifier les écarts de compétences
  
• Suggérer des formations ciblées
  
• Suggérer des opportunités internes

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Santé et sécurité au travail

• Accompagne une personne qui se blesse sur le terrain. La personne peut parler à l’assistant SIGMA-RH sur son smartphone et décrire l’accident. L’assistant IA est en mesure d’accompagner la personne dans le logiciel, tout en respectant les processus d’entreprise, y compris si la personne n’est pas à l’aise avec le logiciel.
  
• Rechercher des événements similaires dans le passé et afficher les solutions mises en place pour les cas précédents. La capacité à aller rechercher dans des données complexes est propre à l’IA agentique.
  
• Identifier des mesures correctives pertinentes, en recherchant celles précédemment appliquées dans l’entreprise.
  
• Configurer des rappels d’actions à effectuer

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Exemple concret

Suite à un accident du travail, l’agent IA recherche automatiquement les accidents similaires dans l’historique, identifie les mesures correctives qui ont été efficaces par le passé, et détecte les éléments récurrents. Le gestionnaire RH dispose alors d'une vue complète pour décider rapidement des actions à mettre en place.

Portail libre-service

• Naviguer plus facilement vers le bon écran
• Pré-remplir un formulaire de demande de congés (via chatbot)
• Rechercher des informations dans la base de documents de l’entreprise (dans sa politique interne, par exemple)
• Accéder plus rapidement aux politiques RH, procédures, documents internes.

La capacité à rechercher dans une base documentaire est une composante importante de l’IA agentique.

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L’IA agentique en RH : quels avantages ?

Efficacité opérationnelle accrue

L’IA générative amène à la gestion RH des gains de productivité certains.

L’IA agentique va un cran plus loin en permettant aux professionnels RH de traiter des tâches plus complexes, sur un plus grand volume de tâches et de manière plus poussée.

Exemple : extraire les compétences d’un CV avec un agent IA

• L’IA générative se limite à l’extraction simple des compétences du CV
• L’IA agentique agit par itérations, se connecte à d’autres outils, cherche à aligner les compétences du CV avec le référentiel de l’entreprise.

Meilleur suivi des processus RH et de la conformité

Pour Dérick Houde, l’un des grands avantages de l’utilisation de l’IA agentique en RH se situe sur le plan du respect des processus et de la conformité :

« Les humains oublient parfois de consulter les processus en place au sein de l’entreprise (voire n’ont pas toujours conscience de leur existence). L’IA agentique, quant à elle, consulte systématiquement les processus en place avant d'accompagner l’utilisateur. Pour la gestion d'un accident de travail, par exemple, elle guide le gestionnaire étape par étape en s'assurant que toutes les phases du processus documenté sont respectées. Résultat pour l’entreprise : une meilleure conformité des rapports d’accidents et du suivi. »

Recherche et synthèse d’informations facilitées

L’intelligence artificielle agentique excelle dans la recherche et l’exploitation de grandes quantités de données RH. Les employés, même non experts, trouvent rapidement l’information dont ils ont besoin dans la base de connaissances de l’entreprise : politiques RH, procédures internes, etc. Le chatbot intelligent recherche, filtre et présente les informations pertinentes en quelques secondes.

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Comment bien profiter de l’IA agentique en RH ?

Le potentiel de l’IA agentique en RH est immense. Pour autant, son utilisation n’est pas anodine.

Pour Dérick Houde, « un système agentique est une combinaison d’IA génératives. Il peut donc potentiellement produire des erreurs et des “hallucinations”. Il est essentiel de dialoguer avec les éditeurs de SIRH pour bien comprendre quelles sont les étapes de travail derrière l’IA agentique, comment sont décrites les tâches et comment les réponses fournies par l’IA sont sécurisées. Les éditeurs doivent être en mesure d’expliquer tout cela, ainsi que les étapes mises en place pour contrer les biais inhérents à l’IA ».

S’appuyer sur des processus RH structurés et documentés

Pour être réellement efficace, l’IA agentique doit être adaptée aux processus RH de l’organisation et répondre à ses besoins métier. Cela implique de pouvoir s’appuyer sur des processus clairement définis et documentés : quelles sont les étapes de gestion d’un accident de travail, quels sont les critères de recrutement, les règles de validation de congés, etc.

Concrètement, cela signifie qu’avant de déployer un agent IA, il est nécessaire de pouvoir répondre à ces questions :

• Quelles sont les étapes précises du processus à automatiser ?
• Quelles règles métier doivent être respectées ?
• Quelles validations sont nécessaires et à quel moment ?
• Quelles données sont nécessaires ?

« La configuration des agents IA par les équipes est une étape indispensable pour créer des scénarios spécifiques, répondant aux besoins concrets de l’organisation », affirme Dérick Houde. Bien configuré et déployé dans un contexte pertinent, un agent IA peut ainsi agir en cohérence avec les pratiques internes. L’IA agentique doit être guidée, configurée, contextualisée et déployée de manière progressive et réfléchie pour être pertinente.

S’assurer de la sécurité des données

Comme le souligne Dérick Houde, « l’IA générative est de plus en plus accessible. Les employés l’utilisent à titre personnel et s’attendent donc à pouvoir l’utiliser dans le domaine RH, à condition que la sécurité des données soit respectée ».

La recherche intelligente, chez SIGMA-RH, respecte toujours la règle de sécurité associée à la personne qui l’utilise. Si un utilisateur n’est pas en mesure d’accéder à une information (en raison de son rôle, de sa position hiérarchique, etc.), l’IA ne la verra pas non plus.

« Les SIRH fonctionnent déjà avec ces mécanismes de sécurité, et peuvent les réutiliser pour l’IA », précise Dérick Houde.

Les données RH sont sensibles par nature. Protéger les informations sensibles des employés est un impératif. Les modèles d’IA utilisés par SIGMA-RH sont déployés et gérés par SIGMA-RH, avec la garantie qu’aucune donnée n’est conservée. Les données propres à chaque client sont cloisonnées. Aucune donnée n’est utilisée à des fins d’entraînement, et SIGMA-RH n’a pas accès aux données de ses clients.

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Veiller à maintenir un cadre éthique

L’objectif du déploiement de l’IA agentique n’est pas de mettre en place un système « tout automatique », qui perdrait en humanité. Les cas d’usage considérés comme « à risque » n’ont d’ailleurs pas vocation à être traités par l’IA. En revanche, l’IA peut être utile pour apporter des données pertinentes dans le cadre de la prise de décision.

Dérick Houde insiste d’ailleurs sur le fait que « la supervision et la prise de décision doivent rester entre des mains humaines, notamment dans le cadre du recrutement, qui a de grandes conséquences dans la vie des personnes concernées ».

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Aide intelligente à la décision, sans se substituer au jugement humain

L’utilisation de l’IA agentique améliore significativement la recherche de données par rapport à ce dont était capable l’IA générative. L’IA agentique est capable de réaliser des requêtes complexes sur des données. Elle peut également relancer une recherche si elle pense qu’une reformulation permettrait d’obtenir un meilleur résultat (capacité à itérer).

Disposer de données mieux structurées améliore la prise de décision. L’IA agentique n’a pas vocation à prendre de décisions. En revanche, elle est capable de se plonger dans les données et d’en extraire les éléments clés, utiles pour éclairer les décisions. L’IA agentique doit pouvoir explorer les données les plus récentes, dans un cadre sécurisé.

Les capacités de l’IA agentique en ressources humaines sont porteuses d’innovation, à condition de définir des cas d’usage pertinents, dans le respect de la sécurité des données et en préservant toujours le rôle central de l’humain dans les décisions.

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