concrètement, qu’est - decimalentelo sonar 34 le « sourcing » et les algorithmes. l’ia pour...
TRANSCRIPT
▪ Concrètement, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
▪ Quelles sont les applications actuelles et futures de l’intelligence artificielle qui ont un impact sur les RH ?
▪ Comment s’applique l’IA à la gestion des ressources humaines?
BIENVENUE
DANS LE MONDE
DES DONNÉES
« Big Data »
7
Données de dotation
Données de paie
Données de performance
Données de formation
Données de recrutement
En RH, l’utilisation des données
n’est pas une révolution…
c’est une évolution
« Big Data »
Adapté du modèle de maturité
de Bersin by Deloitte 2014
L’intelligence artificielle :
de quoi parle-t-on exactement ?
L’intelligence artificielle dite « faible »,
consiste à programmer des outils
numériques à l’aide d’algorithmes
pour exécuter une tâche plus
ou moins complexe.
L’intelligence
artificielle
dite « forte »
vise à créer
des machines capables
d’apprendre elles-mêmes le comportement
adéquat en s’entraînant, comme un enfant qui
finit par comprendre lui-même la logique d’un
jeu à force d’expérience.
Source : http://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/2018/01/26/32001-20180126ARTFIG00008-au-fait-c-est-quoi-l-intelligence-artificielle.php
L’algorithme de Facebook
10 « j’aime » à peine, l’ordinateur est
plus précis qu’un collègue de travail
pour définir la personnalité de
quelqu’un.
70 « j’aime » lui permet d’avoir un
meilleur jugement que des amis ou
colocataires.
150 « j’aime » ce sont les membres de
la famille proche de l’individu qui sont
alors dépassés par la machine.
300 « j’aime », limite à partir de
laquelle l’humain, peu importe son
niveau d’intimité avec le cobaye, doit
s’incliner devant l’ordinateur.
L’intelligence artificielle
13
L’algorithme de Target
L’intelligence artificielle
14
L’algorithme de Facebook
L’intelligence artificielle
15
L’algorithme de « Minority Report »L’intelligence artificielle
16
L’algorithme de l’Ascenseur
L’intelligence artificielle
17
Les RH à l’ère des technologies
Intelligence artificielle
Réseaux sociaux
Digitalisation et dématérialisation
Mobilité
Analytique RH
Recru
tement
Perform
ance
Bien-êtreC
om
pétences
Modèl
e descrip
tifM
odèle prédictif
Optimiser les
pratiques RH
Source :
https://www.journaldunet.com/management/exp
ert/68718/comment-l-intelligence-artificielle-va-
reinventer-les-rh.shtml20
L’IA en RH
1. L’automatisation des process, pour libérer la
valeur humaine ajoutée.Automatiser des tâches humaines prévisibles et
répétitives.
2. “Personal HR”, le collaborateur augmenté.Équiper directement les collaborateurs d’outils qui les
rendent plus autonomes, l’IA leur permet de se former,
de faire le point sur leur carrière, d’être coachés, de
récupérer ou faire des feedbacks.
3. Smart data, pour booster l’intervention humaine.
Mieux comprendre les comportements et identifier les
meilleures actions par l’analyse d’un grand nombre de
données.
Analyser les profils et leurs
performances
▪ Well Fargo – Les personnes avec un profil SAC / Comptabilité sont plus performantes, mais restent moins
longtemps.
▪ Xerox - 5 000 $ pour former un agent de centre d’appels - Les candidats avec de l’expérience coûtent plus
cher… et ne sont pas plus performants que ceux sans expérience.
Source : https://www.cornerstoneondemand.com/rework/how-big-data-changing-recruiting-game
L’IA comme outil d’aide à la prise de la décision
21
D’autres cas :
▪ Corrélation entre la mobilité passée vs la
fidélité future
▪ Casier judiciaire vs la qualité du support
clientèle
▪ Utilisation des réseaux sociaux vs la fidélité
(Xerox)
▪ Navigateur vs la qualité de la prise de
décisions
Source : https://www.cornerstoneondemand.com/rework/how-big-data-changing-recruiting-game
22
L’IA comme outil d’aide à la prise de la décision
Un module dédié aux « Talents Managers »
pour accompagner spontanément leurs
populations.
▪ Identifier instantanément pour chaque
salarié les meilleures suggestions de postes
à pourvoir dans l’entreprise.
▪ Identifier instantanément pour chaque
salarié des parcours de carrière
personnalisés les plus pertinents.
▪ Comprendre pourquoi les postes et
parcours suggérés par Clustree sont
cohérents avec le salarié, grâce à une
analyse comparative et factuelle de la
réalité de ce profil dans l’entreprise et dans
d’autres secteurs.
Source : https://www.clustree.com/fr/talent
23
L’IA comme outil d’aide à la prise de la décision
Accompagner les candidats
Accompagner l’expérience candidat
Les Chatbot
Les « chatbots » (robots conversationnels)
Un chatbot est un robot logiciel pouvant dialoguer avec un individu ou consommateur par le biais d'un service de conversations automatisées effectuées en grande partie en langage naturel.
Accompagner l’expérience candidat
Les Chatbot…pour trouver des emplois
Accompagner
l’expérience candidat Les Chatbot…pour préqualifier
des candidats
« Les résultats des 10 000 premières conversations ont montré que Mya noue un
dialogue efficace avec 92 % de nos candidats et atteint un taux de satisfaction de près de 100%. Nombre d’entre eux ont souligné la qualité de l’expérience, simple et personnalisée. »
Source : https://mediaroom.loreal.com/fr/loreal-deploie-avec-mya-systems-une-solution-basee-sur-lia-pour-faciliter-lexperience-candidat-2/
https://hiremya.com/
Accompagner l’expérience candidat
Le traitement du langage naturel…et le mail pour prendre rendez-vous
Accompagner l’expérience candidat
Simplifier le processus de transmission du CV
IA et recrutement
Recrutement et intelligence artificielle
31Source : https://news.easyrecrue.com/ia-recrutement-applications
Le « sourcing » et les algorithmes
32
Big Data
Hiretual.com
Le « sourcing » et les algorithmes
Entelo Sonar
34
Le « sourcing » et les algorithmes
https://www.engagetalent.com
L’IA pour prédire les comportements
35
entelo.com
▪ Détection d’activités (70 paramètres)▪ Identification des contacts▪ More Likely to Move ™▪ 30 % + de chance de changer dans les 90
jours▪ Surveiller vos candidats potentiels…et vos employés!
Likely to Move ™
36
L’IA pour prédire les comportements
▪ Détection de profils de candidats couverts par les objectifs de diversité des entreprises (Genre, Origine culturelle, etc.)
Diversity
entelo.com
37
L’IA pour voir ce que vous ne voyez pas
Les « Big Data » et ses nouvelles applications
« Big Data », ia et RH
38Source : Can technology identify China's top graduates?http://www.bbc.com/news/world-asia-china-31617597
33,000 Candidatures
70 Sites
Analyse de la voix
pour définir les
compétences de
ventes
Les « Big Data » et ses nouvelles applications
« Big Data », ia et RH
39http://www.businessinsider.com/unilever-artificial-intelligence-hiring-process-2017-6
La technologie analyse des choses comme les mots-clés, l'intonation et le langage corporel, et prend des notes à leur sujet pour le gestionnaire d'embauche. Tout cela peut être complété sur un smartphone ou une tablette.
Retour
d’expériences
Projet pilote SIRN
HyperCube® est un outil
unique et exceptionnel
d’intelligence artificielle. Il
est déjà reconnu et a été
validé par la communauté
scientifique.https://www.hcube.io
Pilote : Priorisation des composantes de la stratégie RH
Alors, peut-on
se fier a
l’intelligence
artificielle en
RH?
- 44 -
Noui!
Le côté
sombre
de l’IA
« Algorithms are, in part,
our opinions embedded in
code. They reflect human
biases and prejudices that
lead to machine learning
mistakes and
misinterpretations. »https://hbr.org/2016/12/hiring-algorithms-are-not-neutral
Enjeux #1
La validité des hypothèses sur
lesquelles est basé
l’algorithme
▪ Mesure-t-on effectivement ce que l’on veut mesurer?
Notre recette!
Enjeux #2
L’exactitude et la
pérennité des hypothèses
sur lesquelles est basé
l’algorithme
▪ Les entreprises évoluent, les profils recherchés
aussi…et les algorithmes alors?
Enjeux #3
La validité des données
utilisées pour établir
l’algorithme
▪ A-t-on vraiment le bon
« Little Data »?
Enjeux #4
Les candidats moins
présents (ou plus humbles)
sur le Web seront-ils
discriminés pour leur
discrétion?
▪ Comment s’assurer d’intégrer les profils
fantômes?
Enjeux #5
Tout ne se mesure pas (encore ;) à partir de données trouvées dans le
« Big Data » (le coté émotif, l’empathie,…)
Va-t-on prioriser les critères mesurables
au détriment des bons critères?
Enjeux #6
Va-t-on être
en mesure de
bien utiliser
ces données?
Didier Dubois
Emilie Pelletier
Montréal : 514.573.5793www.hrmgroupe.com
NOS LIVRES :
Suivez-nous sur :
Facebook.com/HRMGROUP
Linkedin.com/company/hrm-group
twitter.com/HRMGroupe
facteurh.com
facebook.com/facteurh
twitter.com/facteurHmag