L’IA est un formidable levier d’efficacité au sein des organisations, mais elle doit toujours s’accompagner d’une supervision humaine. Il est préférable de la considérer l’IA générative « assistant plein de ressources » : un allié capable de gérer rapidement les tâches répétitives et d’alléger la charge de travail quotidienne, tout en nécessitant des orientations et des retours humains pour fonctionner de manière optimale. Si l’IA se distingue par sa rapidité, sa précision et sa capacité à analyser et synthétiser de grandes quantités de données, elle ne peut remplacer des compétences humaines essentielles et tournées vers l’avenir, telles que la créativité, l’intelligence émotionnelle, la pensée critique et l’agilité d’apprentissage. C’est en combinant le meilleur des deux mondes – l’intelligence artificielle et l’expertise humaine – que les organisations peuvent en tirer pleinement parti. L’IA peut ainsi contribuer à la transformation du travail de plusieurs façons :
Si l’IA peut effectivement améliorer l’efficacité des équipes RH, son intégration doit être réfléchie et stratégique afin d’en garantir une utilisation optimale tout en minimisant les éventuels impacts négatifs dès le départ. Pour une adoption réussie de l’IA dans les processus RH, il est essentiel de :
Trois types d’outils basés sur l’IA couramment utilisés en RH
L’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités pour l’évaluation des talents : génération de contenus d’évaluation, mise en place de processus de recrutement basés sur des chatbots, ou encore développement de simulations de travail plus interactives. Cependant, en tant que professionnels de la gestion des talents, il est essentiel de rester concentrés sur les indicateurs pertinents et de ne pas se laisser emporter par l’attrait des nouvelles technologies. En adoptant une approche rigoureuse et réfléchie, nous pouvons exploiter tout le potentiel des outils d’IA pour l’évaluation tout en évitant leurs écueils. Lors de l’intégration d’une nouvelle technologie impliquant des décisions à fort enjeu, plusieurs éléments sont primordiaux : une démarche scientifique rigoureuse, une approche mesurée, une transparence totale et une communication claire. Enfin, l’intervention humaine demeure indispensable. Les professionnels des RH possèdent des compétences que les machines ne peuvent remplacer, et leur expertise est essentielle pour garantir des décisions d’évaluation à la fois efficaces et équitables.
L’IA peut améliorer l’évaluation des talents en optimisant chaque étape du processus :
Cependant, trouver le juste équilibre entre technologie et jugement humain est essentiel du travail lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans l’évaluation des talents. Pour utiliser efficacement l’IA dans les processus d’évaluation à la fois justes, précis et juridiquement solides, il est crucial de s’appuyer sur un partenaire de mise en œuvre qui ne se limite pas à la technologie et aux données. L’expertise en science et théorie de l’évaluation, en réglementation et conformité internationale, ainsi qu’en conception d’expériences utilisateur (UX) optimales est indispensable pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans ce domaine.
En respectant les meilleures pratiques dans ces domaines, vous renforcerez la confiance des candidats et des employés envers l’utilisation responsable des outils d’IA pour l’évaluation des talents.
De nombreux avantages ont été attribués aux innovations utilisant l’IA sur le lieu de travail pour un large éventail d’applications, mais dans le même temps, des scientifiques, des législateurs, des groupes de justice sociale et des médias ont mis en garde contre le risque que l’utilisation de l’IA dans la gestion des talents soit biaisée, porte atteinte à la vie privée ou tombe entre de mauvaises mains à des fins malveillantes.
Tout cela a conduit à une certaine méfiance à l’égard de l’IA dans l’évaluation des talents et à des appels à des garde-fous autour de son utilisation, d’autant plus que l’IA devient de plus en plus puissante grâce à l’automatisation et aux capacités génératives. La conversation s’est intensifiée avec un thème commun appelant à l’utilisation éthique de la technologie et de l’évaluation à l’ère de l’intelligence artificielle. La Society for Industrial and Organizational Psychology (SIOP) et la Society for Human Resource Management (SHRM) ont récemment publié des recommandations sur l’évaluation basée sur l’IA qui soulignent la nécessité d’une pratique éthique.
Il ne fait aucun doute que l’IA, que ce soit sur le lieu de travail ou plus largement, est là pour durer. Ses nombreux avantages surpassent largement les risques potentiels, et son rôle dans l’évaluation des talents ne fera que s’accentuer avec le temps. Naturellement, l’IA est donc susceptible de conserver une position centrale dans l’évaluation des talents à mesure que nous avançons. Cependant, cette évolution ne se fera pas du jour au lendemain.
L’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents est une situation aux enjeux particulièrement élevés, et il est essentiel d’adopter une approche responsable en prenant pleinement conscience des implications de l’IA. Les outils d’évaluation basés sur l’IA continuent d’évoluer, et nos connaissances sur leurs capacités et limites s’enrichissent chaque jour. L’objectif premier des évaluations est de prédire avec précision et fiabilité la réussite professionnelle. En fin de compte, les évaluations des talents sont destinées à prédire la réussite au travail de la manière la plus précise et la plus fiable possible, et tant que nous ne disposons pas de garanties solides sur la capacité de l’IA à remplir cette mission de manière équitable, la prudence reste de mise. Cela dit, à mesure que notre compréhension de l’ IA dans le monde du travail progresse, son utilisation dans l’évaluation des talents devrait continuer à se développer. Elle apportera des gains d’efficacité considérables en automatisant les tâches répétitives, libérant ainsi les professionnels des RH pour qu’ils se concentrent sur les aspects de l’évaluation qui nécessitent une intervention humaine : l’analyse, l’interprétation et l’application des résultats pour une prise de décision éclairée.
Chez Talogy, nous avons réuni une équipe d’experts pour garantir une utilisation rigoureuse et stratégique de l‘IA dans les évaluations, en veillant à ce qu’elle apporte une réelle valeur ajoutée tout en minimisant les risques de tricherie et les défis juridiques. Nos psychologues I/O, titulaires d’un doctorat, s’appuient sur un principe fondamental : les solutions d’évaluation basées sur l’IA doivent être utilisées uniquement lorsqu’elles offrent une réelle valeur ajoutée et toujours sous la supervision d’experts. Cette approche permet de limiter les biais, de réduire les impacts négatifs et de prévenir les risques de fraude. En adoptant cette méthodologie, vous bénéficiez d’un meilleur engagement des candidats, d’une efficacité accrue, de processus de recrutement plus rapides et de données précieuses pour affiner vos stratégies et améliorer vos résultats en matière de gestion des talents.
L’équipe R&D de Talogy possède une expertise avancée en science des données et en techniques statistiques appliquées à l’IA dans l’évaluation, notamment en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel. Nous intégrons ces technologies uniquement lorsque leur utilisation est pertinente et scientifiquement justifiée. Contrairement aux approches basées sur l’« IA ouverte », nous privilégions des solutions d’« IA fermée », où les algorithmes restent stables et ne peuvent être modifiés sans intervention humaine. Nous travaillons uniquement avec des processus d'”IA fermée” qui sont protégés des intrants et des ajustements externes, ce qui permet de préserver la pureté de nos modèles d’IA et la sécurité des données relatives à nos clients et à nos candidats. Cette approche garantit l’intégrité de nos modèles, la sécurité des données de nos clients et la fiabilité des évaluations.
Un exemple concret de l’application de l’IA pour optimiser les résultats est série de tests d’aptitude Mindgage™. Grâce à l’apprentissage automatique, nous avons pu identifier des schémas et affiner nos modèles de notation afin d’améliorer la prédiction de la performance tout en réduisant les risques de biais. Résultat : Mindgage™ s’avère être un aussi bon, voire meilleur prédicteur de la réussite professionnelle que les évaluations traditionnelles, tout en réduisant de 60 % les écarts entre sous-groupes. De plus, nos tests sont conçus pour être rapides et engageants, offrant ainsi une meilleure expérience aux candidats.
Talogy a mis en place un cadre de gouvernance solide pour garantir une utilisation efficace, sécurisée et éthique de l’intelligence artificielle dans l’évaluation des talents. Ce cadre repose sur des principes fondamentaux destinés à encadrer l’usage l’IA dans l’évaluation des talents et à assurer sa conformité aux meilleures pratiques :
Grâce à ces principes, Talogy s’engage à assurer une intégration de l’IA qui allie innovation, rigueur scientifique et responsabilité éthique.
Chez Talogy, nous prenons au sérieux l’impact de l’IA sur l’intégrité des évaluations. Afin de mieux comprendre les risques associés à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents, nous menons des recherches continues dans ce domaine afin d’étudier l’impact d’une utilisation inappropriée et identifier les approches permettant de l’éviter. Notre équipe de recherche mondiale et interfonctionnelle sur l’IA a mis en évidence quatre approches clés pour réduire les risques de tricherie liés à l’IA, que nous définissons comme la “violation de l’intégrité du processus d’évaluation, la tromperie ou la fausse représentation intentionnelle du travail d’un candidat” :
Chez Talogy, nous prenons au sérieux l’impact de l’IA sur l’intégrité des évaluations. Afin de mieux comprendre les risques associés à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents, nous menons des recherches continues dans ce domaine afin d’étudier l’impact d’une utilisation inappropriée et identifier les approches permettant de l’éviter. Notre équipe de recherche mondiale et interfonctionnelle sur l’IA a mis en évidence quatre approches clés pour réduire les risques de tricherie liés à l’IA, que nous définissons comme la “violation de l’intégrité du processus d’évaluation, la tromperie ou la fausse représentation intentionnelle du travail d’un candidat” :
