IA et SIRH : les avantages d’une solution globale

Cet article sur l'IA et les SIRH répond notamment aux questions suivantes :

• Comment la fonction RH peut-elle utiliser au mieux l’IA pour améliorer sa posture ?
• Dans le cadre de cette intégration de l’IA, quels sont les avantages d’un SIRH global par rapport à une solution morcelée ?
• Quels sont les enjeux de sécurité et les meilleures pratiques pour bien utiliser l’IA au sein d’un SIRH ?

La démocratisation de l’IA, un élément transformateur pour la fonction RH

La démocratisation des IA génératives – et en particulier celle de ChatGPT à l’automne 2022 – a profondément transformé la perception de l’IA. Elle est ainsi passée d’un élément très lointain à une réalité très concrète. Elle est en passe de devenir outil de travail du quotidien, accessible au plus grand nombre. D’après une étude menée par le groupe de conseil IT Emerton Data, l’IA pourrait améliorer la productivité de la fonction RH de 30 à 40 %.

Si l’intelligence artificielle permet de réaliser davantage de tâches et même d’en améliorer la qualité, l’intégration de l’IA ne se limite pas à une simple question de productivité et au fait de gagner du temps. Pour Patrice Poirier, « l’IA va profondément transformer le rôle des RH au cours des prochaines années, à la fois leur manière de travailler avec les données et leur position au sein de l’entreprise ». En utilisant ces outils de manière habile et agile, les équipes RH sont en mesure d’avoir un impact rapide au sein des organisations. Les solutions logicielles RH commencent d’ailleurs à intégrer l’IA.

SIRH global ou solution morcelée : quel impact sur l’utilisation des données RH par l’IA ?

SIRH global, SIRH décentralisé : quelles différences ?

Un SIRH peut être géré au sein d’un seul système (SIRH global) ou bien dans différents systèmes d’information. Un SIRH global peut contenir à peu près la totalité des données de gestion des ressources humaines. À l’inverse, avec un SIRH décentralisé (fragmenté), les différents systèmes qui cohabitent sont dédiés à des fonctions RH différentes (recrutement, gestion des temps, entretiens annuels, accidents de travail, absentéisme, demande de congés, etc.).

Les risques liés à l’utilisation par l’IA de données incohérentes et fragmentées

En fonction du modèle en place (solution globale ou morcelée), l’intégration de l’intelligence artificielle aux processus RH ne peut pas être réalisée de la même manière. Les organisations qui utilisent un SIRH fragmenté sont freinées dans l’utilisation de l’IA et le traitement des données. Avec des données incohérentes et fragmentées, elles ne disposent pas de la capacité à croiser les données pour prendre des décisions.

L’utilisation de données incohérentes et fragmentées fait courir différents types de risques aux services RH :

• Aboutir à des conclusions erronées ou inappropriées.
• Établir des diagnostics incorrects ou inadaptés.
• Nuire à la réputation interne du service RH.

IA et SIRH global : une meilleure analyse de données

Afin de tirer pleinement profit de l’IA, Patrice Poirier indique qu’« il est nécessaire de fournir à l’IA des données centralisées et de qualité, qui soient normalisées », et d’enrichir ces données grâce à des éléments de contexte. En analysant des données cohérentes, localisées au même endroit et fournies en temps réel, l’IA fournit des résultats de meilleure qualité. Ses capacités prédictives sont bien plus précises qu’avec des fractions de données.

L’intégration de l’IA au sein d’un SIRH global présente 6 grands avantages :

• Simplification de l’intégration de l’IA,
• Interface uniforme et cohérente,
• Expérience utilisateur optimisée et simplifiée,
• Analyse globale des données,
• Amélioration de la sécurité et conformité au RGPD,
• Facilité d’audit et de certification.

Bien utiliser l’IA au sein d’un SIRH : les meilleures pratiques

Regrouper des données fragmentées au sein d’un SIRH global

Par définition, un SIRH recoupe un ensemble de données gigantesque. Toute démarche d’intégration de l’IA au sein d’un SIRH commence par un travail de centralisation des données. Le mieux est même de remplacer un SIRH décentralisé par un SIRH global intégrant si possible une IA directement dans la solution.

Privilégier une IA unique

Le recours à différentes IA (qui n’ont pas toutes les mêmes interfaces de navigation et le même fonctionnement) peut s’avérer perturbant pour les utilisateurs (expérience incohérente, difficulté de personnalisation). L’utilisation d’une IA unique offre aux utilisateurs une expérience simplifiée et de meilleures possibilités de personnalisation.

Sécuriser le déploiement de l’IA pour protéger les données

En Europe, le RGPD impose que l’hébergement des données soit effectué sur le territoire européen. Les entreprises québécoises sont quant à elles soumises au respect de la loi 25 concernant la protection des données personnelles. La réglementation européenne encadre et rend très complexe le fait de prendre des décisions concernant des personnes de manière automatique. Ces questions sont actuellement en discussion au Canada. Pour Patrice Poirier, tous ces éléments invitent à « mesurer notre utilisation de l’IA ».

Au-delà de ces questions de réglementation, il est conseillé de :

• Localiser ses modèles d’IA dans le même pays que celui où sont hébergées ses données.
• Ne pas entraîner une IA avec les données de ses clients (c’est le choix fait par SIGMA-RH).
• Limiter le nombre de systèmes d’information et d’intelligence artificielle afin de faciliter les audits et les certifications (ISO 27001, SOC 2 type 2, etc.).

Pour Patrice Poirier, les services RH « manipulent les données les plus précieuses des organisations, et il faut donc s’assurer que l’IA et le SIRH protègent les données, leur nive au de confidentialité et l’utilisation qui est faite de ces données ». L’utilisation d’un SIRH global facilite la gestion des règles de sécurité.

Mesurer son utilisation de l’IA en gardant toujours une validation humaine

Une fois tous ces éléments posés, chaque organisation doit décider jusqu’à quel point elle souhaite faire intervenir l’IA dans ses processus et dans ses décisions. L’une des meilleures garanties est de ne pas laisser les IA prendre seules des décisions, mais de les faire approuver systématiquement ces décisions par des humains capables de les justifier.

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