Observatoire des cas d'utilisation – Version 2 – Mai 2024
Bienvenue dans le guide le plus exhautif des cas d'utilisation des IA en RH
Ce guide vous aidera à vous familiariser et à comprendre comment les IA viennent compléter et bouleverser l'offre de capacités SIRH.
Il a été créé pour vous servir de grille d’évaluation des besoins les plus fréquents dans votre organisation.
Si certains cas d’utilisation sont anecdotiques, plusieurs ont une capacité de transformation et de disruption puissante, pouvant revoir la chaine de valeur à l'échelle d’un secteur économique entier (exemple : formation, coaching, orientation professionnelle, conseil en management, etc.).
Cette liste de cas d’utilisation se fonde sur notre vigie des HR TECH (voir notre Répertoire HR TECH) et l’analyse de leurs capacités émergentes basées sur les IA parmi les principaux éditeurs en Amérique du Nord.
Avertissement : Cette liste n’est pas exhaustive. Tous les fournisseurs ne peuvent répondre à tous les cas d’utilisation.
Quand les IA s'infiltrent dans l'économie numérique, c'est notre créativité qui prend le relais.
L’intelligence artificielle n’est pas une mode. C’est la nouvelle réalité de l’évolution historique des technologies.
Après l’ère des données, vient celle de l’information, des « insights » et de la génération de contenus (texte, codes, voix, images, vidéos, actions). Les progrès des LLM (modèles de langage de grande taille) et des IA basées sur de multiples modèles de langage ouvrent des perspectives saisissantes, aux répercussions infinies.
Les investissements mondiaux dans les IA sont vertigineux et se détournent des technologies traditionnelles.
Il n’y a pas « une » IA mais bien « des » IA.
Un autre signal : les cas d’utilisation dans les RH sont nombreux… très nombreux.
Notre première évaluation en octobre 2023 indiquait timidement 50 utilisations. Nous voici quelques mois plus tard à 115.
Certains cas d’utilisation relevés ici se retrouvent parmi plusieurs éditeurs, alors que d’autres ne sont mis sur le marché que par des éditeurs innovants, parfois sur des besoins encore non formulés par les clients.
Qu'est-ce qu'un cas d'utilisation ou cas d'usage (use case) ?
Un cas d'utilisation de l'IA dans les RH fait référence à une application spécifique de la technologie de l'intelligence artificielle pour traiter et améliorer un processus ou une fonction de ressources humaines. Cela peut inclure l'automatisation des tâches répétitives, la génération d'informations à partir de grands ensembles de données, la personnalisation des expériences des employés et la prévision des besoins futurs en main-d'œuvre.
Avant de rentrer dans le détail des cas d’utilisation, voici les capacités générales avec les données structurées et non structurées :
Génération de contenu
Automatisation
Orchestration (gestion des tâches, flux de travail, déclencheurs)
Personnalisation
Prévision
Pour prendre connaissance des cas d'usage, ouvrez l'un des 16 menus en accordéon ci-dessous :
1. Attraction de Talents / Acquisition / Embauche Basée sur les Compétences
Cartographie des emplois et des compétences à partir de l'analyse du marché du travail : L'IA peut analyser les données du marché du travail pour identifier les tendances actuelles et prédire les besoins en compétences futures.
Sourcing passif de candidats sur le web et les réseaux sociaux: L'IA (NLP le plus souvent ici) peut rechercher des candidats sur le web et les réseaux sociaux en utilisant le traitement du langage naturel pour identifier les compétences et expériences pertinentes.
Pages de carrière dynamiques pour l'optimisation du taux de conversion des candidats (CRO) : L'IA peut analyser les données et préférences des candidats pour générer du contenu personnalisé présentant la culture d'entreprise, les valeurs et les avantages employés.
Feedback en temps réel sur les candidatures : L'IA peut fournir un feedback immédiat aux candidats sur leurs candidatures, améliorant ainsi leur expérience et la transparence du processus.
Indices basés sur les données pour les stratégies d'attraction des candidats : L'IA peut analyser les données d'attraction des candidats pour identifier ce qui attire et engage les meilleurs talents, orientant ainsi les futures stratégies de recrutement.
Générateur de contenu pour la culture organisationnelle et la marque employeur : L'IA peut ajuster le ton des communications pour refléter la culture de l'organisation en quelques clics.
Simulation réaliste de poste avec scénario immersif et engagement en temps réel : L'IA peut créer des simulations de poste réalistes pour engager les candidats et fournir un feedback en temps réel.
Générateur de description d’emploi : L'IA peut créer des descriptions de poste adaptées aux candidats cibles et aux plateformes de recrutement.
Optimisation d’affichage selon la cible des candidats et les babillards d’emploi (job board) : L'IA peut optimiser les annonces de poste pour cibler des candidats spécifiques et les plateformes de recrutement.
Optimisation de l'affichage DEI (Diversité, Équité, Inclusion) : L'IA peut s'assurer que les annonces de poste et les supports de communication sont inclusifs et favorisent la diversité.
Détection de fraude et présélection des candidats : L'IA peut identifier les candidats trichant en utilisant du contenu généré par des modèles de langage.
Analyse de CV (Resume Parsing): L'IA peut extraire efficacement les informations pertinentes des CV.
Analyse automatisée des CV et recherche intelligente : L'IA peut automatiser le processus de screening et effectuer des recherches intelligentes pour trouver des candidats appropriés selon des compétences, des qualifications, des expériences et une combinaison de tout cela.
Inférence des compétences et de l'historique professionnel des candidats : L'IA peut inférer les compétences et l'historique professionnel à partir des CV, lettres de motivation et autres documents.
Appariement emploi-talent pour les candidats (Matching) : L'IA peut fournir des recommandations personnalisées d'emploi et de carrière basées sur les profils des candidats.
Appariement emploi-talent pour les recruteurs et notation des candidats (Matching) : L'IA peut analyser les CV et profils pour apparier automatiquement les candidats avec les offres d'emploi appropriées. : L'IA peut analyser les CV, lettres de motivation et profils en ligne pour apparier automatiquement les candidats avec les postes appropriés en fonction de leurs compétences et expériences. Notation des candidats : L'IA peut classer les candidats en fonction de leur adéquation avec les postes.
Recrutement prédictif : L'IA peut analyser des données provenant de diverses sources pour prédire le potentiel de réussite d'un candidat dans un rôle, aidant ainsi à prioriser les meilleurs talents.
Agent conversationnel (ou anciennement Chatbot) pour page de carrière pour la découverte ou redécouverte d'opportunités : L'IA peut aider les candidats à découvrir des opportunités d'emploi grâce à des interfaces conversationnelles.
Agent conversationnel (ou anciennement Chatbot) de présélection : L'IA peut effectuer des présélections initiales des candidats et répondre à leurs questions.
Évaluations par entrevue vidéo : L'IA (Speech-to-Text) peut transcrire et analyser les entretiens vidéo pour en identifier des compétences et évaluer le niveau de certaines à partir des réponses verbales.
Automatisation de la présélection des candidats : L'IA peut automatiser le processus de présélection des candidats.
Automatisation de la communication avec les candidats : L'IA peut gérer les communications de routine avec les candidats, les tenant informés tout au long du processus de recrutement en adoptant un ton adapté et personnalisé au contexte du recrutement.
Annonces d'emploi personnalisées : L'IA peut analyser les données des candidats et les exigences des postes pour générer des descriptions d'emploi ciblées qui résonnent avec les candidats idéaux.
Recrutement sur les réseaux sociaux et sourcing de candidats : L'IA peut identifier des candidats potentiels sur les réseaux sociaux en fonction de leurs compétences, intérêts et activités en ligne.
Générateur de questions comportementales : L'IA peut créer des questions d'entretien comportemental adaptées au rôle et au candidat.
Vérification des antécédents des candidats : L'IA peut automatiser le processus de vérification des antécédents, en vérifiant les informations et en identifiant les incohérences.
Détection de fraude et surveillance des évaluations des candidats : L'IA peut évaluer les risques potentiels associés aux candidats et identifier les informations frauduleuses.
Prise de notes d'entretien par l'IA pour les recruteurs : L'IA peut prendre des notes détaillées pendant les entretiens, permettant aux recruteurs de se concentrer sur la conversation.
Place de marché interne d'opportunités pour les employés : L'IA peut apparier les employés avec des opportunités internes en fonction de leurs compétences et objectifs de carrière.
2. Accueil et Intégration / Départ
Formulaires dynamiques de pré-accueil administratif : L'IA peut créer des formulaires de pré-accueil personnalisés et pré-remplis pour les nouveaux employés.
Intégration personnalisée : L'IA peut adapter les expériences d'intégration aux besoins individuels des employés.
Générateur de quiz : L'IA peut créer des quiz pour l'intégration et la formation.
Base de connaissances : L'IA peut fournir une base de connaissances centralisée pour les nouveaux employés.
Assistant Conversationnel d'accueil et d'intégration : L'IA peut assister les nouveaux employés dans les tâches d'intégration et répondre à leurs questions.
Analyse des entrevues et motifs de départ : L'IA (le plus souvent du NLP) peut analyser les entretiens de départ pour identifier des tendances et des insights.
3. Portail Employé / Communication / Collaboration
Contenu dynamique et personnalisé de la page d'accueil et de l'Intranet: L'IA peut personnaliser l'expérience du portail des employés en recommandant des actualités, ressources et supports de formation pertinents en fonction des rôles individuels, intérêts et interactions passées.
4. Gestion des Connaissances
Base de connaissances (Q&A, Assistant conversationnel) : L'IA peut alimenter un assistant de questions-réponses pour aider les employés à trouver rapidement des informations.
Prise de notes d'IA pendant les réunions et les formations synchrones en ligne : L'IA peut prendre des notes pendant les réunions, permettant aux participants de se concentrer sur la discussion.
Recherche intelligente et gestion de contenu et documents : L'IA peut permettre des fonctionnalités de recherche intelligente au sein de la base de connaissances RH.
Automatisation et optimisation des tâches et flux de travail : L'IA peut automatiser les tâches répétitives pour les travailleurs de première ligne.
5. Évaluation et Gestion des Compétences
41. Évaluation de la personnalité, de la motivation et des capacités cognitives (biais et équité) : L'IA peut mener des évaluations en garantissant l'équité et l'absence de biais.
41. Agent conversationnel d'évaluation : L'IA peut évaluer et présenter les résultats d'évaluation aux candidats et aux employés via des interfaces conversationnelles.
42. Évaluations et simulations gamifiées : L'IA peut créer des évaluations interactives et engageantes.
43. Évaluation automatisée des compétences via des questionnaires adaptatifs : L'IA peut évaluer les compétences à l'aide de questionnaires adaptatifs.
44. Évaluation automatisée des compétences via vidéo ou entrevue : L'IA (Speech-to-Text, Video-to-Text) peut évaluer les compétences par le biais d'entretiens vidéo.
45. Gestion de l'inventaire des compétences / Taxonomie : L'IA peut gérer un inventaire complet des compétences et une taxonomie.
46. Ontologie des compétences : L'IA peut développer une ontologie détaillée des compétences pour l'organisation.
47. Inférence des compétences : L'IA peut inférer des compétences techniques et des données relatives aux expériences (Compléter un parcours mal documenté) à partir de diverses sources de données.
48. Analyse des compétences, analyse des écarts de compétences et prévisions des besoins : L'IA peut analyser et prévoir les besoins en compétences en fonction des exigences actuelles et futures de l'entreprise.
6. Formation / Apprentissage
50. Contenu résumé / Formation condensée : L'IA peut générer des résumés de livres, cours et matériels de formation.
51. Portail de contenu d'apprentissage (LXP) : L'IA peut curer des contenus pertinents pour les apprenants.
52. Curation automatisée de contenus d'apprentissage externes : L'IA peut curer des matériaux d'apprentissage provenant de diverses sources (articles, vidéos, podcasts, videocasts, résumés de livres, etc.).
53. Création rapide de contenu à partir de fichiers (PPT, Word, Audio-Video) : L'IA peut créer du contenu de formation à partir de divers types de fichiers.
54. Générateur de quiz : L'IA peut créer des quiz adaptatifs pour la formation.
55. Générateur de quiz et de ludification : L'IA peut gamifier les quiz pour une expérience d'apprentissage plus engageante.
56. Générateur de vidéos avec avatar : L'IA peut générer des vidéos explicatives pour le micro et nano-apprentissage.
57. Générateur de voix avec avatar : L'IA peut créer du contenu de voix à vidéo.
58. Générateur de contenu audio ou de podcast : L'IA peut générer des podcasts et du contenu audio.
59. Clonage de voix : L'IA peut cloner des voix pour la formation et la communication.
60. Apprentissage adaptatif : L'IA peut personnaliser les expériences d'apprentissage en fonction du style de l'apprenant, de son niveau de maîtrise et de ses réponses.
61. Analyses prédictives des résultats d'apprentissage : L'IA peut prédire les résultats d'apprentissage et ajuster proactivement les parcours d'apprentissage.
62. Assistant conversationnel d'apprentissage : L'IA peut fournir des rappels et des « nudges » d'apprentissage personnalisés.
63. Rétroactions instantanées sur l'apprentissage : L'IA peut fournir des feedbacks immédiats sur les activités d'apprentissage.
64. Renforcement de la mémorisation : L'IA peut renforcer l'apprentissage avec des quiz et des flashcards.
65. Informatique spatiale (Spatial Computing) avec réalité augmentée (AR) : L'IA peut améliorer la formation avec l'AR en fournissant des informations contextuelles.
66. Surveillance des examens et détection de fraude : L'IA peut surveiller les examens et détecter les comportements frauduleux.
7. Gestion de la performance / Objectifs / Feedback / Management
Définition et suivi des objectifs : L'IA peut aider à définir et suivre des objectifs SMART.
Agrégation de rétroactions et de commentaires ou signes de reconnaissance : L'IA peut agréger les feedbacks et fournir des insights exploitables.
Générateur de questions pour les conversations : L'IA peut générer des questions pour les conversations de performance.
Suggestions de thèmes de feedback : L'IA peut suggérer des thèmes de feedback basés sur les compétences évaluées et les commentaires des gestionnaires.
Assistant IA pour les managers : L'IA peut guider les managers dans les conversations sur les forces, le potentiel et la croissance des employés.
8. Développement, Coaching/Mentorat, Relève, Carrière et Mobilité
Identification des contributeurs à haut potentiel : L'IA peut identifier les employés à haut potentiel et recommander des opportunités de développement.
Indicateur prédictif de risque de départ : L'IA peut prédire le risque de départ des employés.
Définition et suivi des objectifs : L'IA peut aider à définir et suivre les objectifs des employés.
Évaluation et correspondance des coachs et coachés : L'IA peut matcher les employés avec des coachs adaptés.
Assistant conversationnel de coach : L'IA peut assister les coachs dans leurs activités et plan de coaching.
Assistant converstionnel coaching pour les employés : L'IA peut fournir un soutien en coaching aux employés.
9. Gestion des talents
Recommandations pour la requalification (reskilling) et la montée en compétences (upskilling) : L'IA peut recommander des programmes de formation pour le développement des compétences.
Comparaison de profils de revue des talents pour les managers : L'IA peut comparer les profils de talents pour les managers.
Bassins de talents : L'IA peut créer des "pools de talents" pour un ciblage efficace.
10. Sondage des employés, Engagement et Reconnaissance
Analyse automatisée des commentaires des sondages des employés : L'IA peut analyser les commentaires des sondages pour identifier les thèmes, les risques psychosociaux et les actions à prendre pour améliorer l'engagement.
Suggestions de clarification des commentaires : L'IA peut suggérer des clarifications pour les commentaires ambigus des employés.
11. Analytics RH
Générateur de graphiques de visualisation de données : L'IA peut créer des graphiques de visualisation de données.
Analytics RH avec commande vocale : L'IA (NLP le plus souvent) peut effectuer des analyses RH à l'aide de commandes vocales.
Prévision des effectifs : L'IA peut prévoir les besoins en effectifs.
Simulation de scénarios prédictifs : L'IA peut simuler des scénarios prédictifs et hypothétiques.
Indicateurs prédictifs de seuils et d'indicateurs : L'IA peut prédire l'évolution de certains indicateurs et fournir des explications possibles à des variations, des dépassements ou des anomalies.
12. Gestion du temps et des absences
Suivi automatisé du temps : L'IA peut générer des feuilles de temps à partir des données de l'horloge de pointage.
Gestion prédictive des absences : L'IA peut prédire les absences potentielles et suggérer des mesures préventives.
Planification automatisée : L'IA peut créer des horaires optimisés.
Prévisions à la demande : L'IA peut fournir des prévisions de main-d'œuvre à la demande.
Optimisation de la main-d'œuvre et gestion des coûts : L'IA peut optimiser l'allocation des ressources et identifier les opportunités de réduction des coûts.
Correspondance intelligente des travailleurs réguliers ou temporaires avec les assignations (Matching) : L'IA peut matcher les employés avec des tâches basées sur leurs compétences, leur localisation et leur disponibilité.
13. Paie / Rémunération / Avantages sociaux
Signalement des anomalies de paie : L'IA peut identifier et signaler les anomalies de paie.
Analyse de l'équité salariale : L'IA peut s'assurer des pratiques de rémunération équitables.
Benchmarking compétitif des rémunérations : L'IA peut comparer les packages de rémunération avec les données du marché.
Modélisation prédictive de la rémunération : L'IA peut prédire l'impact des stratégies de rémunération sur la rétention et l'engagement des employés.
14. Santé et Sécurité / Santé Globale / Mieux-être
Base de connaissances Santé Sécurité et Prévention : L'IA peut fournir une base de connaissances pour les informations sur la santé et la sécurité, les politiques, les normes et les programmes de prévention.
Identification et gestion du stress : L'IA peut identifier et gérer le stress des employés à l'aide de l'IA émotionnelle.
Évaluation et coaching de bien-être : L'IA peut évaluer le bien-être des employés et fournir du coaching.
Assistant de gestion du sommeil : L'IA peut aider les employés à gérer leurs habitudes de sommeil.
Protocoles de soins optimisés : L'IA peut optimiser les protocoles de soins pour réduire les congés maladie.
Identification prédictive des risques : L'IA peut identifier les risques potentiels pour la sécurité au travail.
Surveillance en temps réel : Les capteurs et objets connectés (wearables) alimentés par l'IA peuvent surveiller la santé et la sécurité des employés en temps réel.
Formation et simulations de sécurité : L'IA peut créer des expériences de formation en sécurité immersives avec la VR et l'AR.
Signalement et analyse des quasi-accidents : L'IA peut analyser les rapports de quasi-accidents pour identifier les tendances et atténuer les risques.
Détection automatisée des dangers : L'IA peut détecter automatiquement les conditions dangereuses à l'aide de caméras et de vision par ordinateur.
15. Centre de Services RH
Saisie et validation automatisées des données : L'IA peut automatiser les tâches de saisie des données.
Portail libre-service pour les employés : L'IA peut gérer les requêtes courantes des employés et les tâches de routine via un assistant conversationnel.
Assistant des agents RH : L'IA peut répondre aux questions des employés sur les politiques, procédures et avantages RH.
"Callbot" et Agent conversationnel de première ligne : L'IA peut gérer les premières requêtes des employés (comme celles des clients), via un appel téléphonique pour comprendre la question en language naturel (NLP) en plusieurs langue et répondre aux questions les plus fréquentes, si elles sont documentées. Les Callbots (Téléphone) et les Agents Conversationnels (Web) font la transcription des questions et des réponses et sont apprenants.
Indicateur de santé et optimisation des flux de travail (workflows) : L'IA peut mesurer si un flux de travail connait des goulots d'étranglement, des attentes d'approbation dépassant les délais de services ou une surutilisation. Dans certains cas, l'IA peut suggérer des améliorations (prescriptions).
Processus administratifs automatisés : L'IA peut automatiser les tâches administratives routinières, valider des données et suggérer étapes logiques selon l'utilisateur.
16. Design organisationnel / Organigramme / Budget
Génération et mise à jour dynamique des organigrammes : L'IA peut mettre à jour les organigrammes en temps réel.
Visualisation des dynamiques d'équipe et des compétences : L'IA peut analyser les compositions d'équipe et les écarts de compétences pour une meilleure collaboration.
Cette liste complète des cas d'utilisation de l'IA dans les RH illustre le potentiel transformateur de l'IA dans diverses fonctions RH.
En tirant parti de ces technologies, les organisations peuvent améliorer leur efficacité, enrichir l'expérience employé et prendre des décisions basées sur les données.
Ces cas d'utilisation sont le fruit de notre vigie des solutions HR TECH répertoriées dans notre documentation en ligne :
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