Université Paul-Valéry Montpellier 3
Faculté des Sciences Sociales, des Organisations et des Institutions
Année Universitaire 2017-2018
Mémoire professionnel présenté en vue de l'obtention de l’Executive
MBA Leadership, gouvernance et performance des équipes
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PERMET-ELLE DE
FIDELISER LES TALENTS ?
BOULAM Radouan
Directeur du mémoire : Boris TRONC, Maître de conférences
Co-mentor : Pr. Florence NOGUERA, Professeur des universités
RADOUAN BOULAM
Mémoire professionnel présenté en vue de l'obtention de :
Executive MBA Leadership, gouvernance et performance des équipes
Master 2 Gestion des Ressources Humaines
Soutenu le 28 septembre 2018 par BOULAM Radouan
Sous la direction de :
Boris TRONC
Maître de conférences
Pr. Jean-Michel PLANE
Directeur de l'unité Communication, Ressources Humaines & Intervention Sociale (CORHIS)
Pr. Florence NOGUERA
Professeur des universités, Directrice du programme EMBA
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PERMET-ELLE DE
FIDELISER LES TALENTS ?
En préambule à ce mémoire, j'aimerais remercier l'ensemble des
personnes qui m'ont accompagné tout au long de ce parcours.
Je remercie particulièrement Mme Florence NOGUERA, mes mentors
MM. Boris TRONC et Jean-Michel PLANE, ainsi que Mme Fabienne
MAUBERT - LE DREN, Directrice du CNAM Occitanie, pour m’avoir permis
de poser et développer la problématique de ce mémoire.
Je remercie également :
• Toute l’équipe pédagogique de l’Université Paul Valery, ainsi que
tous les professeurs et intervenants du MBA pour leur bienveillance,
leur expertise et la qualité de nos échanges qui m’ont permis
d’apprendre et partager des points de vue.
• Tous les camarades de promotion qui m’ont livré leurs expériences
et leur vision du management.
• Toutes les personnes et entreprises qui ont répondu à mon enquête
et interview ou qui m’ont consacré du temps.
Enfin, j’ai une pensée spéciale pour mes proches pour leur patience, leur
soutien et leur accompagnement tout au long de cette année riche en
aventures.
REMERCIEMENTS
7
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PERMET-ELLE DE FIDELISER LES TALENTS ? ................................... 3
REMERCIEMENTS .............................................................................................................................. 5
SOMMAIRE ........................................................................................................................................ 7
1. INTRODUCTION GENERALE....................................................................................................... 8
1.1. SUJET ............................................................................................................................................. 8
1.2. PROBLEMATIQUE .............................................................................................................................. 8
1.3. HYPOTHESE CENTRALE ................................................................................................................... 10
1.4. METHODOLOGIE ............................................................................................................................. 11
1.5. FIL CONDUCTEUR ............................................................................................................................ 12
2. PARTIE I – GRH & NUMERIQUE ............................................................................................... 14
2.1. CHAPITRE 1 – LE CAPITAL HUMAIN .................................................................................................. 14
2.2. CHAPITRE 2 – LE NUMERIQUE ......................................................................................................... 21
3. PARTIE II – LA FIDELISATION ................................................................................................. 29
3.1. CHAPITRE 1 – LES MUTATIONS DES RH ........................................................................................... 29
3.2. CHAPITRE 2 – LA PRESTATION ........................................................................................................ 35
4. CONCLUSION GENERALE ........................................................................................................ 50
5. REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES .......................................................................................... 52
6. LEXIQUE .................................................................................................................................. 55
7. LES ANNEXES ......................................................................................................................... 56
SOMMAIRE DES ANNEXES .............................................................................................................. 57
TABLE DES MATIERES .................................................................................................................... 80
RESUME .......................................................................................................................................... 81
SOMMAIRE
8
L’Intelligence artificielle permet-elle de fidéliser les talents ?
Dans le contexte actuel d’hypermodernité, les compétences deviennent
plus stratégiques que les capitaux dans la réussite de l'entreprise.
Une démarche prospective et adaptée est alors nécessaire avec des
besoins d’anticipation à moyen terme et de réactivité à court terme.
Celle-ci doit tenir compte de plusieurs facteurs que nous tenterons de
développer :
• L’ubérisation des métiers de l’entreprise
La relation employeur-salarié évolue radicalement. Plutôt qu'un
emploi à vie, la plupart des individus se concentrent désormais sur
la sécurité de l'emploi et le maintien de l’employabilité.
Cela implique de développer les compétences et l'expérience pour
changer d'emploi ou obtenir un poste supérieur quel que soit le sort
de l'entreprise.
De plus, l’exigence RH de la connaissance en temps réel des
données sur les effectifs implique que les employeurs connaissent
mieux que jamais leur personnel.
• La pénurie de certains talents
La mutation des entreprises transforme la façon dont nous
travaillons et donne naissance à des métiers nouveaux dont
l’exercice réclame des compétences inédites. Les individus ont du
1. Introduction générale
1.1. Sujet
1.2. Problématique
9
mal à garder leurs compétences à jour, ce qui crée au sein de la
main-d'œuvre un clivage croissant entre les personnes aux
compétences recherchées et celles qui en sont dépourvues.
Les employeurs, quant à eux, ont de plus en plus de difficultés à
trouver des personnes aux compétences adéquates.
• Le renouvellement massif des générations
Cet état de fait s'applique tout particulièrement à la génération Y
(millennials) et la génération Z qui se préparent à travailler et vivre
plus longtemps, avec des emplois multiples et plusieurs professions
qui exigeront de nouvelles compétences.
Ces générations deviennent majoritaires et possèdent les
compétences, généralement issues de leur formation initiale,
nécessaire aux nouveaux métiers. De plus, leur rapport à
l’entreprise est différent de celui des générations précédentes.
• L’impact de la digitalisation et la robotisation sur les entreprises
La technologie évolue à un rythme sans précédent limitant les
barrières à l'entrée et exigeant plus de transparence de la part de
l’entreprise. Les professions manuelles ou les moins qualifiées sont
les plus impactées De plus, certaines plateformes permettent déjà
de connecter directement les managers avec des personnes,
limitant ainsi la maitrise de la gestion des compétences par la DRH.
Depuis l'avènement de l'automatisation, de l'IA et de la robotique,
jusqu'à l'émergence de nouveaux modèles économiques tels que
l'économie du partage et l'emploi à la demande, il est probable que
la révolution technologique sur le travail, que l’on considère comme
la quatrième révolution industrielle, ne fasse que commencer.
10
• L’omniprésence de l’Intelligence Artificielle
L’IA a accompli ces dernières années des progrès considérables. Elle
permet aujourd’hui la réalisation de tâches compliquées, en
simulant une activité humaine prédéfinie (IA faible).
Elle pourra évoluer, grâce notamment à la collecte massive de
données (le Big Data), à l’augmentation des capacités de calcul des
serveurs et aux progrès en algorithmique en une Intelligence
Artificielle plus forte, dont il est aujourd’hui difficile de prévoir les
impacts.
Face à tous ces défis, le rôle du manager leader est prépondérant, quel
que soit son niveau hiérarchique.
Comment réussir à utiliser la puissance de l’Intelligence Artificielle pour
identifier les talents de son organisation ? Cette IA peut-elle fidéliser les
collaborateurs en leur permettant de mieux connaitre et gérer leurs
compétences ?
En se basant sur un référentiel de compétences exhaustif, ainsi qu’une
évaluation fidèle et partagée du collaborateur, il est possible de définir un
algorithme d’Intelligence Artificielle permettant au manager de fidéliser
ses collaborateurs.
1.3. Hypothèse centrale
11
Nous allons tenter de répondre à cette problématique en nous inspirant
de la méthode de recherche-intervention de l’ISEOR, présenté lors du
cursus EMBA. L’objectif n’étant pas de suivre fidèlement cette
méthodologie de recherche adaptée aux thèses, mais d’en extraire des
éléments pertinents pour ce mémoire professionnel.
La recherche-intervention est une méthode interactive à visée
« transformative », par opposition aux démarches dites
« contemplatives », entre le chercheur et son terrain. Son objectif est de
décrire mais aussi de comprendre les situations de gestion. L’intervention
n’est pas seulement l’exploration d’un système mais la production de
savoirs et de concepts qui permettent de penser les trajectoires dans
lesquelles un collectif pourrait s’engager. Dans cette méthodologie, le
chercheur-intervenant a une conception phénoménologique de la
recherche. Il étudie les situations de gestion telles qu’elles sont à son
arrivée dans l’organisation puis les phénomènes observés à partir
d’actions de changement sur les objets observés. L’interaction
observateur-observé est considérée ici comme un moyen de connaissance
et non comme un obstacle. (MOULETTE, 2002)
Il est nécessaire de définir les objectifs de l’expérimentation, les méthodes
utilisées et les prestations à réaliser pour les atteindre. Cette
décomposition entre objectifs, méthodes et prestations constitue une
visualisation et une arborescence complète de l’expérimentation.
(NOGUERA, Les cahiers des charges des recherches-interventions, 2002)
1.4. Méthodologie
12
Cette arborescence se décompose en :
• Produits-objectifs : la formalisation des résultats à atteindre par
rapport à l’analyse de la demande de l’entreprise. Il s’agit de la
représentation de la problématique à résoudre.
• Produits-méthodes précisent la méthodologie par laquelle les
objectifs seront atteints : les méthodes et les outils.
• Produits-prestations sont les actions et les activités réalisées par le
chercheur conformément aux méthodes choisies.
Le POMP de ce mémoire sera donc :
• Produit objectif : Etudier la maturité fonctionnelle de l’entreprise,
puis l’adéquation avec le SIRH.
• Produit méthode : Diagnostic.
• Produit prestations : Enquête et entretiens semi-directifs avec le
DRH, et certains managers et collaborateurs. Audit du SIRH.
Les organisations qui se distinguent durablement traitent les enjeux de
performance en misant sur le développement du capital humain.
Cependant, il est très difficile d’appréhender l’ensemble des situations
sans une véritable méthodologie et une bonne connaissance du terrain.
Ainsi, il n’est pas rare qu’un manager ne sache pas, ou ne puisse pas,
positionner le bon collaborateur au bon moment et pour la mission
adéquate.
Cela a pour effet de provoquer des situations de souffrance au travail tel
que le burn-out (syndrome d’épuisement professionnel), le bore-out
(syndrome d’épuisement professionnel par ennui), ou même le brown-out
(manque de sens dans le travail). Certains collaborateurs finissent par
quitter l’entreprise.
1.5. Fil conducteur
13
De plus, la performance économique de l’entreprise s’en trouve
fortement impactée, en réduisant ainsi son efficience (absentéisme,
rotation du personnel, faible performance individuelle, difficultés de
recrutement et de fidélisation, …).
Les entreprises ayant amorcé leur transformation digitale possèdent des
logiciels de gestion des ressources humaines (SIRH), complet ou constitué
de plusieurs modules, qui contiennent les éléments indicateurs clés d’une
bonne gestion.
La bonne exploitation de ces données peut permettre au manager de
piloter son organisation avec le maximum de réussite.
En conciliant intelligence artificielle et intelligence humaine, il saura
trouver le personnel adéquat ayant les compétences requises au bon
moment et au bon endroit pour mettre en œuvre les stratégies que
l’entreprise a élaborées.
14
Au-delà des défis posés par la conjoncture, les relations du travail et la
gestion des ressources humaines, de par leur nature même, doivent
répondre à un impératif constant : trouver un équilibre entre le besoin
d’efficacité et de performance des organisations et les besoins d’équité
exprimés par les collaborateurs.
La gestion des ressources humaines constitue une science, mais aussi une
direction importante et stratégique de l’entreprise.
À côté des fonctions de gestion, on ne saurait négliger les tâches
d'administration (qui correspondraient plutôt dans le vocabulaire courant
au champ des relations sociales ou relations industrielles) et les tâches de
communication (qui correspondraient plutôt aux domaines des relations
humaines).
C'est pourquoi la direction des ressources humaines oriente ses actions
autour de trois axes : administrer, communiquer, gérer. (MARTORY &
CROZET, 2016)
• Administrer :
C’est assurer la sécurité des individus au travail et faire respecter les
règles de la législation en vigueur concernant l'hygiène et la
sécurité,
C’est respecter la législation sociale et mettre à jour les documents
réglementaires,
C’est définir, afficher, et appliquer le règlement intérieur de
l'entreprise,
C’est aussi éviter les sources de conflits internes et externes.
2. Partie I – GRH & Numérique
2.1. Chapitre 1 – Le capital humain
15
• Communiquer :
C’est organiser le dialogue entre les pouvoirs dans l'entreprise
(syndicats, dirigeants, niveaux hiérarchiques, partenaires),
C’est faire fonctionner et améliorer les outils et les procédures de
communication interne et externe.
• Gérer :
C’est recruter et insérer les individus en fonction de leurs aptitudes
et des besoins de l'organisation,
C’est améliorer l'efficience du personnel par la formation et
l'intégration en fonction des postes et des exigences de
l'environnement,
C’est améliorer les conditions de travail et de vie dans
l'organisation,
C’est assurer la rémunération, la promotion des salariés et les plans
de carrière,
C’est concevoir et réaliser l'adaptation et l'évolution des ressources
humaines, compte tenu des stratégies de l'unité.
Parler des ressources humaines, c'est mettre l'accent sur la gestion du
potentiel humain d'une organisation.
Dans ce mémoire, nous nous attarderons sur l’axe de gestion, dans un
esprit de prospective.
16
L’acronyme GPEC signifie : Gestion Prévisionnelle des Emplois et
Compétences.
La GPEC est une démarche de gestion prospective des ressources
humaines qui permet d’accompagner le changement. C’est une méthode
pour adapter – à court et moyen termes – les emplois, les effectifs et les
compétences aux exigences issues de la stratégie des entreprises et des
modifications de leurs environnements économique, technologique,
social et juridique.
La Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences permet donc à
l’entreprise d’anticiper les évolutions socio-économiques, technologiques
ou organisationnelles et d’adapter les compétences des salariés pour faire
face à ces évolutions.
L’entreprise doit réaliser un diagnostic complet de ses métiers et des
compétences détenues par les salariés, ainsi que des outils déjà utilisés
dans le cadre de la gestion des ressources humaines (référentiels métiers,
fiches de poste, grilles d’entretiens…).
Elle doit ensuite définir :
• Les outils à mettre en place pour accompagner la démarche GPEC :
entretiens professionnels, bilans de compétences, actions de
formation, validation des acquis de l’expérience (VAE), nouvelle
organisation du travail, mobilités…
• Les modalités de suivi de la démarche (indicateurs de réalisation des
actions prévues, groupes de travail, modalités d’ajustement…).
2.1.1. GPEC et Management des talents
17
Cette démarche débouche sur un plan d’actions qui inclut, le plus
souvent, des actions de formation.
Une entreprise qui souhaite maintenir sa compétitivité et organiser les
conditions de son développement a donc tout intérêt à engager une
démarche de GPEC.
Nous avons réalisé une carte heuristique représentant tous ces objectifs
(Figure 1: La GPEC) :
Figure 1: La GPEC
18
Apparu dans les années 2000 dans un contexte de risque de pénurie de
main d'œuvre et d'hypercompétition, le management des talents quant à
lui est né dans le but d'investir sur l'excellence d'un petit nombre de
personnes-clés, les Hauts Potentiels.
Un collaborateur à haut potentiel est un cadre dont on pense qu’il peut
gravir au moins deux échelons hiérarchiques par rapport à sa situation
actuelle et, à plus long terme, qu’il peut évoluer vers un poste de cadre
dirigeant de l’entreprise.
Aujourd’hui, le management de talents tend à se généraliser à tous les
collaborateurs.
Selon le baromètre ANDRH
1
, réalisée en 2017 auprès de plus de 500
professionnels des RH, tous secteurs confondus, plus d’un tiers des
entreprises (36,5%) dispose d’une politique de gestion des talents (depuis
3 ans et plus), cependant la même proportion d’entreprises (36,13%) n’a
pas encore mis en œuvre une telle politique.
Toujours selon le baromètre ANDRH
2
, c’est le qualificatif de « haut
potentiel » qui permet principalement (88,61%) aux entreprises
d’identifier un talent. Elles définissent un Haut Potentiel par ces quatre
points :
• Capacité et volonté à évoluer
• Engagement
• Capacité à exercer de plus hautes responsabilités ou à prendre un
poste de direction
• Sens des responsabilités.
1
https://www.cornerstoneondemand.fr/company/news/press-releases/baromètre-
andrh-féfaur-cornerstone-sur-la-gestion-des-talents
2
https://www.cornerstoneondemand.fr/company/news/press-releases/baromètre-
andrh-féfaur-cornerstone-sur-la-gestion-des-talents
19
Pour comprendre la différence entre compétence et talent, il convient de
voir les définitions qu’apportent les spécialistes.
L’AFNOR définit une compétence comme « une capacité éprouvée à
mettre en œuvre des connaissances, des savoir-faire et comportements en
situation d'exécution. C'est la capacité éprouvée à résoudre des problèmes
dans un contexte donné. »
3
Pour Zarifian (ZARIFIAN, Le modèle de la compétence: trajectoire
historique, enjeux actuels et propositions, 2001), « La compétence est la
prise d’initiative et de responsabilité de l’individu sur des situations
professionnelles auxquelles il est confronté… La compétence est une
intelligence pratique des situations qui s’appuie sur des connaissances
acquises et les transforme, avec d’autant plus de force que la diversité des
situations augmente… La compétence est la faculté à mobiliser des
réseaux d’acteurs autour des mêmes situations, à partager des enjeux, à
assumer des domaines de coresponsabilité ». Pour lui, la compétence se
définit donc en fonction d’une situation de travail.
Pour Le Boterf (LE BOTERF, Développer la compétence des professionnels:
construire les parcours de professionnalisation, 2002), « La compétence
peut être comparée à un acte d’énonciation qui ne peut être compris sans
référence au sujet qui l’émet, ni au contexte dans lequel il se situe. Il
apparaît important de saisir à la fois l’acteur et l’action, c’est à dire «
l’énaction ».
3
https://bivi.afnor.org/notice-details/de-la-mesure-au-management-des-
competences/1294406
2.1.1. Compétence vs Talent
20
Les deux définitions que nous avons retenus concernant le talent sont
celles de Miralles en 2007 et Ulrich&Smalwood en 2011.
Miralles définit le Talent comme « excellence plus différence. En effet, si la
compétence d’un individu se définit par ce qu’il sait faire, son talent est
caractéristique de ce qu’il fait mieux que les autres. Le talent est donc
d’abord excellence individuelle dans une activité donnée » (MIRALLES, La
gestion des talents : émergence d'un nouveau modèle de management ?,
2007).
Ulrich et Smallwood, posent l’équation suivante : Le talent est le produit
d’une compétence, d’un engagement et d’une contribution.
4
Par ailleurs, Miralles propose 4 pratiques de gestion des talents (coaching,
cocooning, casting et scouting).
4
https://rblip.s3.amazonaws.com/Articles/WhatisTalent.pdf
Figure 2: Les Talents
21
L’utilisation de ces deux termes, souvent pour désigner la même idée,
porte à confusion. Nous allons tenter de présenter ce qui les distingue.
Le mot « numérique » signifie en latin « représentation par nombres ».
C’est le mathématicien américain Claude Shannon, père de la Théorie de
l’information, qui l’a popularisée.
L’information contient tous types de messages qui peuvent être mesurés
en « binary digits » ou bits. Dans son article de 1948, on trouve la
première occurrence écrite du mot bit, que Shannon définit comme unité
de mesure de l’information. Dans la situation la plus simple qu’il soit (une
source, un destinataire, une information), le destinataire n’attend que
deux réponses possibles - ou résultats - de la source à une proposition :
oui ou non ; vrai ou faux ; 1 ou 0.
Le numérique peut donc être définit comme la science de l’information
automatisée. Cette notion de « numérique » renvoie davantage à la
notion d’informatisation de la donnée, et par conséquent l’automatisation
de son traitement et de sa mise en valeur.
Le Projet Gutenberg, lancé en 1971, en est une illustration. Celui-ci
consistait à diffuser gratuitement des ouvrages en les numérisant pour
créer une bibliothèque de livres numériques.
2.2. Chapitre 2 – Le numérique
2.2.1. Numerique vs Digital
22
Le mot « digital » existe dans la langue française, mais aussi dans la langue
anglaise
D’ailleurs, l'Académie Française rappelait en 2013 que « l’adjectif digital
en français signifie "qui appartient aux doigts, se rapporte aux doigts". […]
C’est parce que l’on comptait sur ses doigts que de ce nom latin a aussi
été tiré, en anglais, digit, "chiffre ", et digital, "qui utilise des nombres". »
5
Elle préconise donc d’utiliser le mot « numérique » pour tous les cas car
les sens des mots digital anglais et digital français ne se recouvrent pas.
Aujourd’hui, « digital » en français est devenu un anglicisme sémantique.
Nous pensons tout de même que la théorie de l’information, vue en début
de paragraphe, ne s’applique pas forcément à une activité humaine, à un
processus ou à une organisation. Les adosser à des technologies
numériques ne consiste pas à les numériser.
Le digital est la transformation des usages à base de logiciels et
d’équipements numériques. Il concerne l’usage des technologies dans sa
dimension humaine et organisationnelle dans le cadre d’une stratégie de
développement.
En ce sens, le digital s’appuie sur le numérique, mais n’est pas le
numérique. Nous trouvons donc l’utilisation du mot adaptée à certaines
situations.
5
http://www.academie-francaise.fr/digital
23
Le concept d'Intelligence Artificielle a été initié par le mathématicien
britannique Alan M. Turing en 1950. Repris ensuite dans « Computing
machinery and Intelligence
6
», Il décrit un test dans lequel un sujet
interagit à l'aveugle avec un autre humain, puis avec une machine
programmée pour formuler des réponses sensées. Si le sujet n'est pas
capable de faire la différence, alors la machine a réussi le test et peut être
considérée comme « intelligente ».
Le Larousse
7
définit l’Intelligence Artificielle comme l’« ensemble des
fonctions mentales ayant pour objet la connaissance conceptuelle et
rationnelle ».
La norme ISO/IEC 2382:2015
8
, donne trois définitions à l’Intelligence
Artificielle (ISO, 2015) :
• 2121393
9
: « branch of computer science devoted to developing data
processing systems that perform functions normally associated with
human intelligence, such as reasoning, learning, and self-
improvement ».
Que nous pouvons traduire par « branche de l'informatique
consacrée au développement de systèmes de traitement de
données assurant des fonctions normalement associées à
l'intelligence humaine, telles que le raisonnement, l'apprentissage
et l'amélioration personnelle »
6
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=216410
7
https://www.larousse.fr/encyclopedie/divers/intelligence/61883
8
https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:2382:ed-1:v1:en
9
https://www.iso.org/obp/ui#iso:std:iso-iec:2382:ed-1:v1:en:term:2121393
2.2.2. L’Intelligence Artificielle
24
• 2123769
10
: « Interdisciplinary field, usually regarded as a branch of
computer science, dealing with models and systems for the
performance of functions generally associated with human
intelligence, such as reasoning and learning »
Nous pouvons la traduire par « domaine interdisciplinaire,
généralement considéré comme une branche de l'informatique,
traitant de modèles et de systèmes pour l'exécution de fonctions
généralement associées à l'intelligence humaine, comme le
raisonnement et l'apprentissage »
• 2123770
11
: « capability of a functional unit to perform functions
that are generally associated with human intelligence such as
reasoning and learning. »
Nous pouvons la traduire par « capacité d'une unité fonctionnelle à
exécuter des fonctions généralement associées à l'intelligence
humaine, telles que le raisonnement et l'apprentissage »
A la remise de son rapport "Donner un sens à l'IA"
12
en mars 2018, Cédric
Villani écrit « Définir l’intelligence artificielle n’est pas chose facile. Le
champ est si vaste qu’il est impossible de la restreindre à un domaine de
recherche spécifique ; c’est plutôt un programme multidisciplinaire. Si son
ambition initiale était d’imiter les processus cognitifs de l’être humain, ses
objectifs actuels visent plutôt à mettre au point les automates qui
résolvent certains problèmes bien mieux que les humains, par tous les
moyens disponibles.".
Il la définit finalement comme « un programme informatique visant à
effectuer, au moins aussi bien que des humains, des tâches nécessitant un
certain niveau d’intelligence. »
13
10
https://www.iso.org/obp/ui#iso:std:iso-iec:2382:ed-1:v1:en:term:2123769
11
https://www.iso.org/obp/ui#iso:std:iso-iec:2382:ed-1:v1:en:term:2123770
12
https://www.aiforhumanity.fr/pdfs/9782111457089_Rapport_Villani_accessible.pdf
13
https://www.aiforhumanity.fr/pdfs/MissionVillani_Vulgarisation_FR-VF.pdf
25
L’élément essentiel de l’IA repose donc sur l’algorithme qu’il faudra
implémenter.
Le mot algorithme vient du nom du mathématicien perse de langue
arabe, Muhammad Al-Khwârizmî, qui vivait au IXe siècle (DOWEK, 2015).
Nous pouvoir le définir comme une « suite finie d'opérations comportant
des instructions non ambigües ».
L’algorithme est donc une « recette de cuisine » que l’on devra s’efforcer
d’appliquer pour gérer la complexité humaine …
Le succès d’une Intelligence Artificielle est bâti, selon nous, sur trois
composantes essentielles, à savoir les données (le Big Data), les machines
(supercalculateurs) et les logiques algorithmiques
Elle peut être décomposée en plusieurs branches, non exhaustive, que
nous avons mis dans cette carte heuristique (Figure 3: Intelligence
Artificielle).
Figure 3: Intelligence Artificielle
26
Nous avons pu voir que les concepts fondamentaux de l’Intelligence
Artificielle n’étaient pas récents.
Cependant, c'est après plusieurs décennies, notamment grâce à la
puissance des supercalculateurs, que son application s’est faite connaitre
du public. A titre d’exemple, les supercalculateurs d’IBM puis Google,
s’efforcent de remporter des systèmes de jeux (Jeopardy, échecs, GO, …)
contre les champions de l’époque.
Aujourd’hui, l’IA est omniprésente dans nos vies (smartphone, web,
assistants personnels, voiture, …), au point même de devenir le
« buzzword » du moment. Ceci est notamment dû à l’exploitation de
volumineuses données sociales collectées jusqu’à présent.
Le domaine du RH n’échappe pas à cet engouement. Sans surprise, c’est
principalement pour répondre aux besoins de recrutement que l’IA est
actuellement utilisée.
Elle est utilisée pour extraire, trier et qualifier les CV intéressants depuis
les jobs boards, bases de données et autres sites de candidatures La
correspondances affinitaire offre ensuite aux recruteurs un ensemble de
solutions de préqualification des futurs candidats, basées sur des
algorithmes qui prennent en compte la personnalité ainsi que la culture
de l’entreprise.
Ces algorithmes analysent de manière sémantique le contenu des offres
d’emploi et ciblent au sein des bases de données internes ou externes,
mais aussi via les réseaux sociaux professionnels, les CV des candidats qui
correspondent le mieux aux attentes du recruteur.
2.2.3. Les utilisations de l’Intelligence Artificielle en GRH
27
La sélection peut ensuite s’opérer avec un chatbot (agent conversationnel
automatisé) ou les tests de personnalité en ligne. L'analyse sémantique du
CV, les mots échangés lors des entretien et tests ou même les paramètres
personnels permettront de cerner les profils les mieux adaptés.
Cependant, l’IA peut aussi servir à développer et fidéliser le collaborateur.
Nous avons identifié ces points :
• Mobilité : Elle doit pouvoir prendre en compte les critères de
mobilité professionnelle. Ces critères peuvent être géographiques
(déménagement du collaborateur, restructuration de l’entreprise,
…), mais aussi fonctionnelle (changement de poste du
collaborateur).
• Formation / Employabilité : Elle doit pouvoir identifier les écarts de
compétences et proposer la formation adéquate. De plus, elle peut
répondre aux besoins formulés par le collaborateur lui-même qui
est acteur de sa trajectoire professionnelle.
• Rémunération : Elle peut anticiper les besoins et formes de
rémunération d’un collaborateur ou d’une catégorie.
• Coaching : Elle peut accompagner le collaborateur ou l’équipe dans
l’accomplissement d’une tâche.
Tous ces éléments permettent de mieux connaitre les collaborateurs en
interne et limiter ainsi le risque de sortie volontaire.
28
Nous avons listé ces quelques utilisations en entreprise dans la carte
heuristique suivante (Figure 4: Les usages de l'IA en GRH) :
Ils feront l’objet d’une étude plus détaillée dans la partie suivante de ce
mémoire, consacrée à la fidélisation des collaborateurs.
Figure 4: Les usages de l'IA en GRH
29
Pour jouer pleinement son rôle, la DRH d’une organisation doit être au
cœur de la transformation. Elle doit être consciente des enjeux et défis
actuels pour évaluer et valoriser les collaborateurs agiles qui s’adaptent et
ainsi pérenniser sa performance.
Nous avons identifié quelques-unes des mutations actuelles :
• L’ubérisation des métiers
• La pénurie des talents
• Le renouvellement des générations (Millenials et Génération Z)
• La transformation digitale
• Les impacts de la « computérisation »
3. Partie II – La fidélisation
3.1. Chapitre 1 – Les mutations des RH
30
Derrière le terme « ubérisation », nous voulons mettre en avant ce
nouveau rapport relationnel entre le collaborateur et l’organisation.
Uber a été une des premières entreprises à mettre en relation directe les
professionnels et les clients, de manière instantanée, grâce à l'utilisation
de plateforme numérique.
Aujourd’hui, il y’a plusieurs plateformes de ce genre et les managers
opérationnels, les utilisent directement pour recruter des collaborateurs
ou trouver des sous-traitants experts, plutôt que de passer par les viviers
de la DRH.
Cela a pour effet d’externaliser certaines tâches, de déconnecter la DRH
de l’opérationnel, et donc de complexifier le suivi des compétences des
collaborateurs (besoin en formation, coaching, mentoring, …) qui
interviennent dans l’organisation.
De plus, les organisations s’orientent vers un fonctionnement en « mode
projet », exigeant ainsi des réponses ponctuelles et quasi-immédiates à
leurs besoins en compétences.
Il est donc difficile pour la DRH de répondre à ce nouveau niveau
d’exigence. Cela supposerait d’être en mesure de développer une vision
élargie des compétences, des aptitudes et des motivations de chacun
pour les faire correspondre avec les besoins opérationnels.
3.1.1. L’ubérisation des métiers
31
D’après un rapport de Manpower group
14
, la pénurie de talents atteint un
niveau record en 2018.
Comme nous allons le voir, la technologie transforme la façon dont nous
travaillons et donne naissance à des métiers nouveaux dont l’exercice
réclame des compétences inédites.
En conséquence, ce même rapport indique que les difficultés de
recrutement persistent pour 29% des chefs d’entreprise française
interrogés, tandis qu’1 employeur sur 4 dit éprouver davantage de
difficultés à recruter que l’an passé.
De plus, si recruter des collaborateurs est une action centrale et un enjeu
majeur pour les entreprises, il devient primordial de capitaliser également
dans la gestion des talents internes afin de fidéliser leur attachement à
l'entreprise.
Il faut donc offrir aux talents des possibilités de mobilité et d'évolution, de
formation, d’évolution de la rémunération, … Les principales motivations,
selon le rapport Decoding Global Talent 2018
15
du Boston Consulting
Group, des collaborateurs français sont les relations vie
privée/professionnelles, les relations au travail (manager, collègues), ainsi
que la formation et l’intérêt du travail exécuté.
14
http://www.manpowergroup.fr/penurie-talents-recrutement-2018/
15
http://media-publications.bcg.com/Decoding-Global-Talent/BCG-2018-Jun-2018-R.pdf
3.1.2. La pénurie des talents
32
Le rapport du PWC (Pew Research Center)
16
, publié en mars 2018, indique
que le nombre de millennials va dépasser celui des baby boomers en 2019
aux USA (Figure 32: Projection de la population aux USA, par génération).
En France, on s’y préparait depuis une décennie, notamment en pariant
sur les conséquences du papy-boom avec des départs massifs à la retraite
dans les entreprises.
La grande majorité des collaborateurs de la génération Y ou Z occupera
plusieurs métiers tout au long de leur vie. Ils vont devoir être en mesure
de maintenir ou d’acquérir de nouvelles compétences par eux-mêmes. Il
faut pour cela qu’elle se forment et se gère de manière autonome pour
passer le cap de la transformation digitale des entreprises.
Habituées au travail en mode projet, elles souhaitent davantage de
rapidité, d’agilité, de flexibilité, de liberté, et même des fonctions
multitâches. Selon le rapport Deloitte Millennial Survey
17
, elles comptent
d’ailleurs sur l’entreprise pour leur apporter ces opportunités (Figure 31:
Préparation des millennials au travail avec l'IA).
Cela passera par plusieurs moyens comme les nouvelles technologies de
communication et d’apprentissage (MOOC, SPOC, …), le télétravail, la
construction de parcours d’intrapreneurs ; l’évolution du rapport au
management de transition, …
16
http://www.pewresearch.org/fact-tank/2018/03/01/millennials-overtake-baby-
boomers/
17
https://www2.deloitte.com/global/en/pages/about-
deloitte/articles/millennialsurvey.html
3.1.3. Le renouvellement des générations
33
La transformation digitale peut être définit comme le processus qui
permet aux entreprises d’intégrer toutes les technologies digitales
disponibles au sein de leurs activités.
Selon le baromètre sur la maturité digitale 2018 du cabinet Ernst &
Young
18
, 94% des entreprises considèrent la transformation digitale
comme importante ou très importante.
En maîtrisant ainsi les clés de la transformation digitale, les entreprises
adoptent une vision sur le long terme, gagnent en productivité et
dépassent leurs objectifs.
Une démarche structurante de transformation, pilotée en mode gestion
de projet, constitue un levier de croissance. Elle peut progressivement
faciliter la relation client (interne et externe) grâce à de nouveaux canaux
de communication, permettre d’innover et de prendre de meilleures
décisions grâce à l’analyse des données collectées par les logiciels.
Malgré tous ses avantages, la transformation digitale induit une
révolution culturelle et une véritable problématique de conduite du
changement des collaborateur. La formation doit être un des axes sur
lesquels il faudra compter pour mettre à niveau l’ensemble de ses
collaborateurs
Cette transformation est en perpétuel mouvement, et le sera encore
pendant plusieurs années, en s’adaptant à la « computérisation » des
métiers que nous verrons au prochain paragraphe.
18
https://www.apax.fr/2018/02/07/barometre-digital-eti/
3.1.4. La transformation digitale
34
Le terme de « computérisation » des métiers a été utilisé dans un rapport
de l’université d’Oxford en 2013
19
sur les métiers du futur. Ce rapport
faisait état d’environ 50% de métiers menacés par la robotisation et
l’intelligence artificielle.
Depuis, les études ont été plus poussées pour distinguer les tâches, plutôt
que les métiers dans leur ensemble. Un rapport de l’OCDE
20
en 2016
quant à lui, indique seulement 9% des emplois.
Le World Economic Forum (forum de Davos) a publié en septembre 2018
un rapport (Future of Jobs
21
) contenant les résultats d’une enquête
intégrant tous les impacts de la 4° révolution industrielle sur les emplois
(intelligence artificielle, automatisation, nanotechnologie, impression 3D,
génétique et biotechnologie, ...). Cette étude analyse plus finement la
répartition du temps de travail entre l’homme et la machine (Figure 26:
Ratio du temps de travail Homme vs Machine)
Comme nous le voyons, la technologie redéfinit les métiers les plus
demandés, plus qu’elle ne les remplace. Le défi posé aujourd’hui à la
fonction RH est donc d’assurer une complémentarité entre les
compétences non automatisables (capacités humaines de contrôle et de
décision) et les systèmes « computérisés ».
19
https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.
pdf
20
https://read.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/the-risk-of-automation-
for-jobs-in-oecd-countries_5jlz9h56dvq7-en#page1
21
https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018
3.1.5. Les impacts de la « computérisation »
35
Afin de vérifier notre hypothèse, à savoir qu’il est possible de fidéliser des
talents avec l’intelligence artificielle, nous avons conçu un questionnaire
pour mener une enquête plus générale.
L’objectif de cette recherche quantitative étant de collecter un maximum
de cas afin de les comparer avec les observations de notre cas d’étude.
Nous nous attarderons ensuite sur le cas d’étude, une ESN
22
à dimension
européenne, de moins de 250 salariés.
L’Intelligence Artificielle étant un domaine qui nécessite un apprentissage
profond et volumineux, nous tenterons de mettre en œuvre, s’ils existent,
les algorithmes qui sont en mesure de répondre à notre problématique
dans le cas d’étude.
Pour les besoins de cette enquête, nous avons réalisé un site internet
23
présentant la démarche et hébergeant un questionnaire. Ce questionnaire
comprend plusieurs pages traitant des parties suivantes :
• L’entreprise
• La position du répondant dans l’entreprise
• Les processus RH
• La politique de Management des Talents
• Le SIRH
Cette enquête a été conçue de manière à permettre un anonymat du
répondant tout en facilitant l’interprétation des résultats.
Voici les questions posées. Les interprétations sont fournies en annexe.
22
ESN : Entreprise de services du numérique. Anciennement SSSI (Société de Services en
Ingénierie Informatique). Entreprises dont l'objectif est l’amélioration des systèmes
d’information de leurs clients.
23
Le site internet est disponible à l’adresse http://mba.boulam.fr
3.2. Chapitre 2 – La prestation
3.2.1. L’enquête
36
3.2.1.1.
L’entreprise
37
3.2.1.2.
Le répondant
38
3.2.1.3.
Les processus RH
39
3.2.1.4.
La politique de Management des Talents
40
3.2.1.5.
Le SIRH
41
Après cette étude générale, nous allons nous attarder sur notre cas
d’étude : Une entreprise de service numérique (ESN).
Cette ESN adresse principalement ses services à un grand groupe français.
Elle regroupe une grande variété de métiers : édition de logiciels, conseil,
ingénierie informatique, infogérance, conseil en technologies, support
technique, paramétrage de progiciel, …
Elle est dans un secteur dont les caractéristiques clés sont le dynamisme,
le pragmatisme et le focus client. Ce secteur, à haute valeur ajoutée et
stratégique, est l’un des plus dynamiques et constitue un vecteur
d’innovation, de compétitivité et de croissance. Il souffre particulièrement
de la pénurie des talents.
L’effectif total est de 80 personnes, réparties sur plusieurs sites
géographiques. Ils sont répartis dans plusieurs Business Unit spécialisées
selon la famille des métiers.
Le niveau de qualification des collaborateurs est élevé (Bac +5) avec des
besoins d’expertises et de sens du service. Paradoxalement, certains
professionnels très spécialisés ne trouvent pas d’emploi ou souhaitent
changer de poste sans en trouver un qui correspond.
Nous avons réalisé l’enquête, via le formulaire en ligne, de la Direction de
Ressources Humaines. Nous avons aussi fait une observation directe des
éléments de la GPEC (référentiel, fiches de poste, …) ainsi que la base de
données économiques et sociales. Enfin, les entretiens avec les
collaborateurs, manager et directeur ont permis de remonter les
aspirations et motivations des salariés.
3.2.2. Le cas d’étude
42
Le capital humain d’un individu se définit surtout par les connaissances et
compétences qu’il a acquis. Ces connaissances et compétences se sont
accumulées tout au long de la scolarité, au cours des diverses formations
suivies et à l’occasion des expériences vécues.
Repérer la perle rare parmi des centaines de profils, traiter les CV en un
seul clic, matcher efficacement les profils et les offres, prédire les
potentialités du candidat pour le futur de l’entreprise, les professionnels
des ressources humaines en rêvaient. Aujourd’hui, grâce à l’intelligence
artificielle, tout cela semble possible.
Cependant, pour réussir à limiter les écarts entre les profils et l’évolution
des postes de l’entreprise, une approche par compétences se révèle
nécessaire. L’approche par référentiel de compétences se distingue aussi
par le fait qu’elle est comportementale. Elle parle concrètement aux
managers et aux collaborateurs.
Pour le secteur du numérique, nous avons choisi deux référentiels publiés
par le CIGREF (mis à jour en août 2018) et par l’OPIIEC (mis à jour en juillet
2018). La Grille de Compétences (définie par l’ISEOR) peut ensuite être
alimentée en alimentant les données RH de l’entreprise.
3.2.3. La mise en pratique
43
Le Cigref, réseau de Grandes Entreprises, a été créé en 1970. Il regroupe
près de 150 grandes entreprises et organismes français de tous les
secteurs d'activité (banque, assurance, énergie, distribution, industrie,
services, ...). Le Cigref a pour mission de développer la capacité des
grandes entreprises à intégrer et maîtriser le numérique.
24
Le CIGREF, maintient une nomenclature RH des métiers
25
qui propose une
description de métiers existants dans les Directions des Systèmes
d’Information (DSI) des grandes entreprises membres du CIGREF. Cet outil
ne présente pas ce que seront les métiers des SI mais ce qu’ils sont
aujourd’hui : leur description correspond à la réalité des entreprises c’est-
à-dire qu’elle se base sur les référentiels existants dans ces entreprises.
La réflexion est basée sur le framework européen des compétences
nommé « e-Competence Framework »
26
. Ces compétences sont
nécessaires à chacun des métiers du numérique.
40 compétences ont donc été regroupées dans 5 grands domaines (PLAN,
BUILD, RUN, ENABLE, MANAGE). Elles sont ensuite mobilisables sur 5
niveaux de maitrise selon le métier (Figure 28: Framework européen des
compétences e-competence Framework).
La nomenclature des métiers du SI du Cigref rassemble aujourd’hui 50
métiers du numérique.
Par ailleurs, ces 50 métiers sont classifiés dans 9 familles
24
https://www.cigref.fr/qui-sommes-nous
25
http://cigref.hr-ingenium.com/accueil.aspx
26
http://www.ecompetences.eu/
3.2.3.1.
Les référentiels de compétences
44
Un second référentiel a été développé par l’OPIIEC.
L'OPIIEC (Observatoire Paritaire des Métiers du Numérique, de
l’Ingénierie, des Etudes et du Conseil et des métiers de l’évènement) est
une instance paritaire, association loi 1901, créée en 1998, dont les
membres sont les fédérations patronales (SYNTEC et CINOV) et les
organisations de salariés (F3C-CFDT, FIECI-CFE-CGC, SICSTI-CFTC, CGT,
FEC-FO).
27
L'OPIIEC publie notamment des référentiels métiers
28
visant à recenser
l’ensemble des métiers de cette branche. Ils peuvent également selon le
cas, comporter un référentiel des compétences, et identifier les parcours
de mobilité entre métiers.
La branche contient la partie Numérique, mais aussi Ingénierie, Études et
Conseil et enfin Evénement. Le périmètre est donc plus large que celui du
précédent paragraphe (Les référentiels ).
Ce référentiel est découpé en compétence « cœur de métier » et en
compétences transversales, plus comportementales. Les compétences
transverses sont au nombre de 12.
Ces compétences sont mobilisables, quant à elles, sur 4 niveaux de
maitrise selon le métier
Concernant le Numérique, Il recense 38 métiers, classifiés dans 8 familles
distincts.
27
http://referentiels-metiers.opiiec.fr/page/8-qui-sommes-nous
28
http://referentiels-metiers.opiiec.fr/accueil
45
La principale complexité d’un système informatique réside dans
l’implémentation technique concrète d’un concept abstrait.
Ainsi, il faut s’accorder sur les définitions, notamment ceux de
Compétence et de Talent, avant de pouvoir écrire les processus métier,
les modéliser, les implémenter et enfin les exploiter.
Une entreprise qui veut accompagner ses collaborateurs doit savoir
répondre à cet enjeu.
Comme vu précédemment, les notions de compétence et de talent (2.1.1
Compétence vs Talent) sont soumises à interprétation. De plus, les
trajectoires et motivations des collaborateurs ne sont pas toujours
définies à priori.
Au-delà des compétences acquises dans les formations initiales (savoir) et
lors des expériences professionnelles (savoir-faire), les compétences
comportementales (savoir-être) sont probantes dans l’organisation.
Toutefois, ces compétences transversales restent encore invisibles et peu
évaluées (dans les diplômes, titres ou certificats notamment), alors
qu’elles sont fortement demandées par les employeurs.
Le rapport 2018 du World Economic Forum (Future of Jobs) indique 10
compétences comportementales (soft skills) clés et fondamentales
29
• Résolution de problèmes complexes
• Pensée critique
• Créativité
• Gestion de personnel
29
https://www.weforum.org/agenda/2018/07/the-skills-needed-to-survive-the-robot-
invasion-of-the-workplace
3.2.3.2.
Les notions de compétence
46
• Coordination avec les autres
• Intelligence émotionnelle
• Capacité de jugement et prise de décision
• Orientation vers les services
• Négociation
• Flexibilité cognitive
Ces compétences doivent être renforcées, notamment par de la
formation, mais leur évaluation tout au long de l’année est indispensable
à la bonne mise en œuvre d’une stratégie gagnante.
Le baromètre de l’ANDRH sur la gestion des talents indique que pour les
entreprises françaises, « Le talent se qualifie plus par des promesses
d’avenir que par des performances actuelles. »
30
et que « 53,8% des
entreprises ne considèrent la gestion des talents que pour les hauts
potentiels. ». Notre enquête nous laisse cependant penser que les DRH
étaient enclins à développer les talents de tous les collaborateurs.
L’engagement des collaborateurs (empowerment) permettra de rendre
cela possible.
Aujourd’hui, peu de logiciels exploitent pleinement ce potentiel de gain
en performance globale.
30
https://www.andrh.fr/pressemedias/58/cp-gestion-des-talents-les-entreprises-
francaises-restent-elitistes-2eme-edition-de-lenquete-andrh-fefaur-cornerstone
47
La Grille de Compétences de l’ISEOR, composante du management socio-
économique que nous avons étudié lors de notre formation EMBA,
permet de répondre au besoin d’identification des talents. Celle-ci a été
créée par Savall en 1977, mais reste encore d’actualité dans nos
entreprises.
La lecture en ligne de cette grille permet de mesurer le degré de
polyvalence du collaborateur, tandis que sa lecture en colonne permet de
visualiser le degré de vulnérabilité d’une unité opérationnelle ou d’un
service. Elle fournit ainsi aux managers une cartographie complète des
compétences de l’entreprise et des collaborateurs. Cela permet de
mesurer les écarts et de proposer les formations ou accompagnements
adéquates (Figure 29: Exemple de grille de compétences utilisée en
EMBA).
Cependant, elle doit être mise à jour continuellement pour correspondre
à la réalité. Il faut renseigner les opérations, mais surtout le niveau de
maitrise de la pratique des collaborateurs. Les collaborateurs, ou même
leurs collègues, doivent pouvoir alimenter eux-mêmes la grille. Elle
permettrait, entre autres, de repérer des talents cachés.
Cela constituerait un module d’ERM (Employee Relationship
Management) complet et permettra une meilleure gestion des postes et
des mouvements interne.
3.2.3.3.
La grille de compétences
48
À l’heure où les entreprises se digitalisent, automatisent leurs processus
et se transforment, la capacité à trouver des profils offrant le mélange
parfait de compétences techniques et qualités comportementales devient
un atout de taille
Jusqu'à présent, l'IA était trop coûteuse ou trop complexe pour qu'un
grand nombre d'entreprises en fassent une utilisation optimale. Elle peut
être difficile à intégrer au sein des activités existantes de l'entreprise. En
conséquence, de nombreuses entreprises fondent encore leurs décisions
importantes sur l'instinct plutôt que sur l'information.
Cependant, cela change car l'IA devient omniprésente et rend chaque
entreprise et chaque employé plus intelligent, plus rapide et plus
productif.
Avec les mutations des ressources humaines que nous avons étudiées
précédemment (3.1 Chapitre 1 – Les mutations des RH), beaucoup de
métiers vont changer. La part des tâches humaines prévisibles et
répétitives sera automatisée. En équipant directement les collaborateurs
d’outils qui les rendent autonomes, l’IA leur permet de se former, d’être
coachés et surtout de faire le point sur leur carrière pour identifier leur
propres forces et faiblesses.
Face à cette évolution inéluctable, nous avons vu que la mutation des
compétences était indispensable.
Enfin, grâce à l’analyse par une IA des données remontées par les
collaborateurs et enrichies par les managers, la DRH pourra proposer des
recommandations.
3.2.3.4.
L’algorithme prédictif
49
L’intelligence Artificielle, et le Machine Learning en particuliers, aura
besoin d’une phase de « data ingestion » de la grille de compétences de
l’entreprise.
Ces données liées à la compétence, doivent être modélisées selon les
caractéristiques choisis par la DRH de l’organisation, en lien avec sa
stratégie. Après sélection et nettoyage, il faudra les normaliser pour
maximiser leur convergence.
Comme nous l’avons vu, et notamment à cause de la complexité de
l’individu, l’algorithme d’apprentissage ne peut donc être supervisé et la
classification sera produite par observation.
A notre connaissance, il n’y a pas encore d’application complète ou de
module d’IA commercialisée capable de réaliser ces traitements.
Nul doute que ces solutions arriveront très bientôt.
50
Ce mémoire nous montre que les champs de l’Intelligence Artificielle et
des Ressources Humaines sont vastes et complexes.
Il avait pour ambition de vérifier que l’on pouvait se servir de l’IA pour
améliorer le quotidien des managers et des collaborateurs et ainsi
débloquer la performance globale de l’entreprise.
Nous aurions ainsi une génération de Ressources Humaines augmentées
par l’Intelligence Artificielle.
Il a fallu dans un premier temps définir la notion même de Talent et
approfondir ce concept en le confrontant avec la mise en pratique réelle
de son management dans les entreprises françaises.
Dans un second temps, nous avons dû établir le constat actuel des
impacts de l’Intelligence Artificielle, mais aussi des innombrables
opportunités qu’elle apporte.
Enfin, la troisième étape a consisté à éprouver cette lecture croisée, qui
peut paraitre antinomique de prime abord, entre intelligence humaine et
intelligence artificielle pour en extraire les forces et limites
Le secteur du numérique étant déjà confronté à de perpétuelles
mutations et remises en question, caractérisées par de l’innovation et de
l’agilité, le champ d’étude nous était donc propice.
4. Conclusion générale
51
Ce travail de mémoire n’était qu’une amorce pour évaluer la situation
actuelle.
Il serait pertinent de compléter ce travail par l’étude d’un modèle
mathématique permettant l’implémentation d’un algorithme prédictif
d’IA. Il restera enfin à l’éprouver dans tous les secteurs d’activités des
entreprises.
Même si le sujet de l’IA peut paraitre encore prématuré, nous avons pu
voir les prémices d’une solution viable. Il faut des logiciels permettant de
mesurer la maturité des compétences « corps de métier » (Hard Skills),
corrélées avec les compétences comportementales (Soft Skills), couplés
avec la GPEC (gestion prévisionnelle des emplois et des compétences) de
l’entreprise et dopés à l’analyse prédictive d’une intelligence artificielle.
52
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55
6. Lexique
56
7. Les annexes
57
FIGURE 1: LA GPEC 17
FIGURE 2: LES TALENTS 20
FIGURE 3: INTELLIGENCE ARTIFICIELLE 25
FIGURE 4: LES USAGES DE L'IA EN GRH 28
FIGURE 5 : BENEFICES D'UNE GPEC 59
FIGURE 6: ACCUEIL DU SITE HTTP://MBA.BOULAM.FR/ 60
FIGURE 7: QUESTIONNAIRE - PAGE 1 SUR 6 61
FIGURE 8: A QUELLE CATEGORIE APPARTIENT VOTRE ENTREPRISE 62
FIGURE 9: PRINCIPALES CARACTERISTIQUES DES ENTREPRISES EN 2013 62
FIGURE 10: QUEL EST LE PRINCIPAL SECTEUR D'ACTIVITE DE VOTRE ENTREPRISE ? 63
FIGURE 11 : QUESTIONNAIRE - PAGE 2 SUR 6 64
FIGURE 12: DANS QUEL SERVICE EXERCEZ-VOUS ? 65
FIGURE 13: AVEZ-VOUS DES FONCTIONS D'ENCADREMENT ? 65
FIGURE 14: QUESTIONNAIRE - PAGE 3 SUR 6 66
FIGURE 15: AVEZ-VOUS DEJA MIS EN ŒUVRE UNE DEMARCHE DE GPEC ? 67
FIGURE 16: AVEZ-VOUS CARTOGRAPHIE LES METIERS DE L'ENTREPRISE ? 67
FIGURE 17: PAR QUELS MOYENS DEVELOPPEZ-VOUS LES COMPETENCES ? 68
FIGURE 18: PAR QUELS MOYENS EVALUEZ-VOUS LES COMPETENCES ? 68
FIGURE 19: QUESTIONNAIRE - PAGE 4 SUR 6 69
FIGURE 20: DEPUIS COMBIEN DE TEMPS AVEZ-VOUS UNE POLITIQUE DE TALENTS 70
FIGURE 21: QUELS SONT LES FREINS AU DEVELOPPEMENT DES TALENTS ? 70
FIGURE 22: SELON VOUS, QU'EST QU'UN TALENT ? 71
FIGURE 23: QUESTIONNAIRE - PAGE 5 SUR 6 72
FIGURE 24: POSSEDEZ-VOUS UN PROGICIEL DE GESTION DES RESSOURCES HUMAINES ? 73
FIGURE 25: QUESTIONNAIRE PAGE 6 SUR 6 74
FIGURE 26: RATIO DU TEMPS DE TRAVAIL HOMME VS MACHINE 75
SOMMAIRE DES ANNEXES
58
FIGURE 27: REPARTITION DES HEURES DE TRAVAIL HOMME VS MACHINE 76
FIGURE 28: FRAMEWORK EUROPEEN DES COMPETENCES E-COMPETENCE FRAMEWORK 77
FIGURE 29: EXEMPLE DE GRILLE DE COMPETENCES UTILISEE EN EMBA 78
FIGURE 30 : INTERET DU JOB 78
FIGURE 31: PREPARATION DES MILLENNIALS AU TRAVAIL AVEC L'IA 79
FIGURE 32: PROJECTION DE LA POPULATION AUX USA, PAR GENERATION 79
59
Figure 5 : Bénéfices d'une GPEC
Source : FAFIEC
60
Figure 6: Accueil du site http://mba.boulam.fr/
61
Figure 7: Questionnaire - Page 1 sur 6
62
Figure 8: A quelle catégorie appartient votre entreprise
Petite ou Moyenne
Entreprise (PME) :
moins de 250 salariés
35%
Entreprise de Taille
Intermédiaire (ETI) :
moins de 5000 salariés
29%
Microentreprise :
moins de 10 salariés
24%
Grande entreprise
(GE) : Plus de 5000
salariés
12%
A quelle catégorie appartient votre entreprise ?
Figure 9: Principales caractéristiques des entreprises en 2013
63
Figure 10: Quel est le principal secteur d'activité de votre entreprise ?
Informatique /
Télécoms
70%
BTP / Matériaux de
construction
18%
Services aux
entreprises
6%
Machines et
équipements /
Automobile
6%
Quel est le (principal) secteur d'activité de votre entreprise ?
64
Figure 11 : Questionnaire - Page 2 sur 6
65
Figure 12: Dans quel service exercez-vous ?
Figure 13: Avez-vous des fonctions d'encadrement ?
Ressources humaines
47%
Technique /
opérations
17%
Direction générale
18%
Commercial
12%
Marketing /
communication
6%
Dans quel service exercez-vous ?
oui
65%
non
35%
Avez-vous des fonctions d'encadrement ?
66
Figure 14: Questionnaire - Page 3 sur 6
67
Figure 15: Avez-vous déjà mis en œuvre une démarche de GPEC ?
Figure 16: Avez-vous cartographié les métiers de l'entreprise ?
oui
73%
non
27%
Avez-vous déjà mis en œuvre une démarche de GPEC ?
Non
40%
Oui, pour toutes les
fonctions de
l'entreprise
33%
Oui, pour les fonctions
d'opérationnels
20%
Oui, en partie
seulement
7%
Avez-vous cartographié le différents métiers de votre
entreprise ?
68
Figure 17: Par quels moyens développez-vous les compétences ?
Figure 18: Par quels moyens évaluez-vous les compétences ?
Formation interne
25%
Intégration dans un
projet
16%
Parcours d’intégration
de nouveaux
collaborateurs
14%
Tutorat
12%
Formation continue
courte
12%
Participation
symposium, veille,
séminaires...
11%
Participation à des
MOOC (ou SPOC)
7%
Formation continue
longue
3%
Par quels moyens développez-vous les compétences de vos
salariés ?
Entretiens informels
39%
Entretien annuel
36%
Entretien de fin de
mission/projet
19%
Entretien mensuel
3%
Autres types
d'entretiens
3%
Par quels moyens évaluez-vous les compétences de vos
salariés ?
69
Figure 19: Questionnaire - Page 4 sur 6
70
Figure 20: Depuis combien de temps avez-vous une politique de Talents
Figure 21: Quels sont les freins au développement des talents ?
Non
39%
Oui, depuis un an
31%
Oui, depuis plus
de cinq ans
15%
Oui, depuis trois ans
15%
Avez-vous déjà mis en oeuvre une politique de Gestion des
Talents, et si oui depuis combien de temps ?
Manque de ressources
humaines
40%
Manque d'implication
du top management
20%
Manque d'outils
20%
Autre
20%
Quels sont les freins au développement de la gestion des
talents dans votre entreprise ?
71
Figure 22: Selon vous, qu'est qu'un Talent ?
Un collaborateur
compétent qui
s'engage et contribue
à la réussite
61%
Un collaborateur
compétent qui excelle
et se démarque dans
sa fonction
31%
Autre
8%
Selon vous, qu'est qu'un Talent ?
72
Figure 23: Questionnaire - Page 5 sur 6
73
Figure 24: Possédez-vous un progiciel de Gestion des Ressources Humaines ?
Non, l'utilisation de
Word et Excel (ou
autre) est suffisante;
60%
Oui, un logiciel
spécifique que nous
avons développé pour
nos besoins; 30%
Autre
(logiciel du
marché);
10%
Possédez-vous un progiciel de Gestion des Ressources
Humaines ?
74
Figure 25: Questionnaire page 6 sur 6
75
Figure 26: Ratio du temps de travail Homme vs Machine
76
Figure 27: Répartition des heures de travail Homme vs Machine
77
Figure 28: Framework européen des compétences e-competence Framework
78
Figure 29: Exemple de grille de compétences utilisée en EMBA
Respect des budgets et coûts
Intégration documentation à jour
Conduite du changement
Appréciation des critères go nogo
Qualité de recette et de transition
Ecoute active et empathie
Détection des insatisfactions
Identification nouveaux besoins
Respect engagement contractuel
Réactivité aux sollicitations
Intelligence émotionnelle
Diplomatie et gestion des conflits
Assistance apportée aux autres
Coaching et partage des pratiques
Attitude constructive
Collaboration efficace
Optimisation des réunions
Concertation et coordination
Esprit winning together
Emulation d'équipe
Qualité dashboards et indicateurs
Pilotage des priorités et SLA
Productivité et efficience
Gestion des capacités
Contrôle des coûts cachés
Indentification des risques
Tableaux croisés dynamiques
Reporting manager friendly
Automatisation des analyses
Détection traitement dysfonctionnements
Excellente expression orale
Excellente expression écrite
Proactivité dans la communication
Communication vers la bonne cible
Culture du feedback
Autonomie
Gestion du temps et anticipation
Gestion des priorités
Maîtrise des sujets
Capacité au mutli-tâches
Vision globale et stratégique
Maîtrise des enjeux contractuels
Capacité à mobiliser les ressources
Focus people : motiver, apprécier, former, déléguer
Gestion des règles et de la discipline
Promotion de l'innovation
Benchmark innovations marché
Force de propositions et actions
Prise de risques mesurés
Remise en question des acquis
Attitude interne corporate
Ambassadeur de la marque
Moteur en salon professionnel
Présence dans les réseaux sociaux
Ténacité dans les moments difficiles
Humilité par rapport au rôle
Non réticence aux changements
Facilité à la transversalité technique
Formation continue
Disponibilité lors d'événements exceptionnels
CP GRANGER Rémi Maîtrise la technologie Blockchain
CP JACOB Élouan Sportif de haut niveau, champion régional de boxe
CP GUILLAUME Juliette Parle Chinois Couramment
CP JUNG Nina A déjà pratique la méthodologie KCS, Parle Allemand Couramment
CP BOURDIN Renaud Maîtrise les langages COBOL et RPG
CP MICHAUD Constant Green Belt Six Sigma
DP MARION Lisa Polyglotte : Français, Anglais, Espagnol, Italien
DP GUILLOU Anthony Maîtrise la méthodologie KCS
DP LEFEVRE Agathe Bricoleur wireless, a déposé 1 brevet sur les réseaux sans fil
DP LECLERC Yüna Parle Vietnamien, Pompier volontaire
DP JOURDAIN Solene Certifié Linux Redhat RHCE
DP RENAUD Candice Maîtrise le parcours d'habilitation pour héberger données de santé
DP FERRE Clément Possède habilitation électrique basse tension
DP SANCHEZ Dorian Participe à des ateliers associatifs d'impression 3D
DP MEUNIER Louna Maîtrise la langue des signes
DP RIOU Mathis A participé à l'organisation de salons IT
CA BRUNEL Adrian Maîtrise les outils du lean manufacturing
CA BERNARD Adrian Possède le brevet de pilote d'aviation
CA REMY Quentin Ancien chef cuisinier, possède le permis poids lourds
CA MASSON Emma A déjà créé deux sociétés de e-commerce
CA DUBREUIL Catherine Community Manager pour une association nationale de Gamers
CA CLAUDE Katell A créé un site web d'apprentissage du Chinois
CA MICHEL Grégory Ancien officier de la Marine, sait naviguer
CA NEVEU Thibault A mis en place référentiels ISO 9001 et CMMI
CA LAGARDE Killian Professeur de solfège, possède un doctorat en sociologie
CA CHRETIEN Emma Capitaine de l'équipe féminine de Football de la ville de Demain
DU BLIN Adrien Lauréat du concours Smart City Pérols 2017
DU PERRIER Gaspard Contribue activement au développement d'applis Android
DU LEBON Marion Formation avancée en analyse transactionnelle
DU FERRAND Félix Champion départemental au jeu d'échecs
Méthodes
Langues
Certifications
Culturel ou communautaire
ACTIVITES
ACTEURS
Rigueur et
Organisation
« Leadership » et
esprit d’entreprise
Créativité, sens de
l'innovation
Conviction et
Influence
Adaptabilité et
flexibilité
Techniques
Orientation Client
Sens Relationnel
Travail et Animation
d'Equipe
Gestion de la
Performance
Analyse et Synthèse
Communication
Orale et Ecrite
GRILLE DES COMPETENCES
DANS L'ORGANISATION EN DEBUT DE PERIODE
OBSERVATIONS
OPERATIONS EXISTANTES
SAVOIR-FAIRE
PARTICULIERS
EXISTANTS
DE GESTION SECURITE
DE GESTION DEVELOPPEMENT
Gestion de Projet
Figure 30 : Intérêt du job
79
Figure 31: Préparation des millennials au travail avec l'IA
Source : Deloitte Millennial Survey (2018)
Source : Pew Research Center
Figure 32: Projection de la population aux USA, par génération
80
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PERMET-ELLE DE FIDELISER LES TALENTS ? ................................... 3
REMERCIEMENTS .............................................................................................................................. 5
SOMMAIRE ........................................................................................................................................ 7
1. INTRODUCTION GENERALE....................................................................................................... 8
1.1. SUJET ............................................................................................................................................. 8
1.2. PROBLEMATIQUE .............................................................................................................................. 8
1.3. HYPOTHESE CENTRALE ................................................................................................................... 10
1.4. METHODOLOGIE ............................................................................................................................. 11
1.5. FIL CONDUCTEUR ............................................................................................................................ 12
2. PARTIE I – GRH & NUMERIQUE ............................................................................................... 14
2.1. CHAPITRE 1 – LE CAPITAL HUMAIN .................................................................................................. 14
2.1.1. GPEC et Management des talents ................................................................................................. 16
2.1.1. Compétence vs Talent ................................................................................................................... 19
2.2. CHAPITRE 2 – LE NUMERIQUE ......................................................................................................... 21
2.2.1. Numerique vs Digital ..................................................................................................................... 21
2.2.2. L’Intelligence Artificielle ................................................................................................................ 23
2.2.3. Les utilisations de l’Intelligence Artificielle en GRH ....................................................................... 26
3. PARTIE II – LA FIDELISATION ................................................................................................. 29
3.1. CHAPITRE 1 – LES MUTATIONS DES RH ........................................................................................... 29
3.1.1. L’ubérisation des métiers .............................................................................................................. 30
3.1.2. La pénurie des talents ................................................................................................................... 31
3.1.3. Le renouvellement des générations ............................................................................................... 32
3.1.4. La transformation digitale ............................................................................................................. 33
3.1.5. Les impacts de la « computérisation » .......................................................................................... 34
3.2. CHAPITRE 2 – LA PRESTATION ........................................................................................................ 35
3.2.1. L’enquête ....................................................................................................................................... 35
3.2.2. Le cas d’étude ................................................................................................................................ 41
TABLE DES MATIERES
81
3.2.3. La mise en pratique ....................................................................................................................... 42
4. CONCLUSION GENERALE ........................................................................................................ 50
5. REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES .......................................................................................... 52
6. LEXIQUE .................................................................................................................................. 55
7. LES ANNEXES ......................................................................................................................... 56
SOMMAIRE DES ANNEXES .............................................................................................................. 57
TABLE DES MATIERES .................................................................................................................... 80
RESUME .......................................................................................................................................... 81
R
ES
U
M
E
L'Intelligence artificielle permet-elle de fidéliser les talents ?
Radouan BOULAM | 2017-2018
Abstract :
This master's thesis proposes to study the contribution of artificial
intelligence in the loyalty of talents. The opportunities are countless,
yet many companies suffer the effects of low efficiency. We offer
identification criteria, but also development, of employees within a
company in the digital sector.
The study focuses on the management of human capital and the
adaptation of organizations to the digital transformation.
We are particularly interested in understanding how to design
applications be able to measuring the maturity of the employee's hard
skills and soft skills, to integrating with the company's GPEC (Strategic
Workforce Planning) and to exploiting the predictive analysis of an AI.
Keywords: Talentship, management, strategy, human capital; artificial
intelligence
Consultable sans réserve
■ oui
□ non
Résumé :
Ce mémoire propose d'étudier l'apport de l’intelligence artificielle dans
la fidélisation des talents. Les opportunités sont innombrables,
pourtant beaucoup d’entreprises subissent les effets d’une faible
efficience. Nous proposons des critères d’identification, mais aussi de
développement, des collaborateurs au sein d’une entreprise du secteur
numérique.
L'étude porte conjointement sur le management du capital humain et
l'adaptation à la transformation digitale des organisations.
On s'attache particulièrement à comprendre comment concevoir des
applications capables de mesurer la maturité des compétences (métier,
mais aussi comportementales) du collaborateur, de s’intégrer à la GPEC
de l’entreprise et d’exploiter l’analyse prédictive d’une IA.
Mots-clés : Talent, Management, Stratégie, ressources, humaines ;
intelligence artificielle
