Quand le machine learning rencontre la fonction RH…

Publié par | septembre 12, 2017 | Tendances RH | No Comments

Le Machine Learning (ML) a émergé après la seconde guerre mondiale, en même temps que l’intelligence artificielle.

Il correspond à l’élaboration d’algorithmes capables d’accumuler de la connaissance et de l’intelligence à partir d’expériences, sans être humainement préprogrammés pour gérer telle ou telle expérience. En d’autres termes il s’agit pour une machine d’apprendre de façon autonome pour être capable de s’adapter à différentes situations, mais aussi d’avoir la capacité d’analyser, de restituer des données ciblées en vue de développer une capacité prédictive. Le traitement massif des données permettant d’élaborer des procédures d’analyse en se basant sur l’historique et la corrélation des données : Data Mining, Business Intelligence

Les technologies récentes permettent d’analyser les données tangibles (chiffres et/ou textes), mais également les données intangibles telles que : la reconnaissance des visages, la reconnaissance optique de caractère, l’analyse des sentiments et la traduction instantanée…

Avec l’essor du Big Data, le machine learning (appelé en français ‘‘apprentissage automatique’’) est devenu beaucoup plus précis et efficace, et peut aujourd’hui être adapté à différents domaines, tel que la fonction RH.

Limiter le Turnover

Par exemple il est possible aujourd’hui d’anticiper le départ des salariés grâce au domaine prédictif. Cela permet au département des Ressources Humaines de comprendre les raisons qui poussent les collaborateurs à quitter l’entreprise, mais aussi de prévoir une démission imminente. Etant très coûteux pour les sociétés, celles-ci font de plus en plus appel aux outils de Machine Learning pour prévenir les problèmes avant de devoir les gérer plus tard !

Optimiser les processus internes

D’autre part le ML est un moyen d’optimiser les processus internes et de les rendre plus performants. Plus concrètement, certains outils permettent de restituer une note de frais complète juste à partir d’une photographie du ticket de caisse. Un autre exemple, des outils permettent de classer des documents en fonction de leur nature/nom/contenu, de façon automatique, en apprenant via les applications quotidiennes de l’utilisateur, un gain de temps et d’argent considérable pour la société.

Identifier les talents

A travers le ML nous identifions les talents d’un collaborateur, le former et l’emmener dans un plan de carrière beaucoup plus abouti. Ce qu’un employé attend de son employeur c’est qu’il lui permette de se découvrir, de progresser et de se réaliser. Mais ayant bien souvent le nez dans le guidon, c’est compliqué pour les managers et les RH de déceler les talents cachés. C’est là où le ML peut mettre la puce à l’oreille !

En suivant le travail du salarié, en corrélant les données avec son CV (centres d’intérêts, expériences, cursus scolaire), et en analysant son comportement en entreprise, un outil ML peut restituer ses analyses et fait des propositions au manager.

Toutefois le Machine Learning pose bon nombre de problèmes de sécurité, de respect de la vie privée et nécessite un modus operandi qui doit prendre en compte l’accord du salarié. ET c’est là où le bât blesse !

L’application du ML à la fonction RH doit être mûrement réfléchie, cadrée et orientée pour aboutir sur des solutions structurantes pour les collaborateurs comme pour la direction des entreprises.