Nous allons aborder l'utilisation de cette technologie dans la gestion des données liées aux ressources humaines. Nous allons nous intéresser aux défis rencontrés par les équipes des ressources humaines en matière de gestion des données et à la façon dont elles peuvent gagner un temps précieux grâce aux outils d'intelligence artificielle.

L'avenir des ressources humaines et la place occupée par l'intelligence artificielle

Au Canada, les entreprises qui cherchent à investir dans l'intelligence artificielle ont un avenir radieux devant elles. Le pays se classe présentement quatrième dans le classement Global AI Index, derrière les États-Unis, la Chine et le Royaume-Uni. Le Canada se montre favorable à cette technologie depuis son apparition, le Gouvernement du Canada ayant même demandé à CIFAR, une organisation de recherches mondiale, de concevoir et de diriger la Stratégie pancanadienne en matière d'IA en 2017*.  

Cet investissement a créé un écosystème bénéfique pour les entreprises spécialisées dans l'intelligence artificielle au Canada, qui recense aujourd'hui plus de 1 200 entreprises en démarrage dans ce secteur. Depuis 2018, ce chiffre a plus que doublé. Selon des prévisions, le marché de l'intelligence artificielle au Canada* devrait valoir plus de 6 milliards de dollars en 2023 et plus de 16 milliards de dollars en 2030.

À présent dans une deuxième phase, le Gouvernement du Canada a également investi plusieurs millions de dollars pour financer les trois piliers de sa stratégie : commercialisation, normes, talents et recherche. Les entreprises peuvent compter sur un soutien très large, non seulement pour investir dans l'intelligence artificielle, mais aussi pour créer leurs propres outils d'intelligence artificielle capables de résoudre de nombreux problèmes dans leur secteur. Bien évidemment, elles peuvent aussi continuer à développer leurs solutions de gestion des données liées aux ressources humaines.

Pourquoi les équipes des ressources humaines doivent-elles ainsi investir dans l'intelligence artificielle? D'après le rapport Indeed et Glassdoor 2023 sur les tendances en matière de recrutement et de lieu de travail, la main-d'œuvre canadienne diminue et laisse place à un « manque de travailleurs post-pandémique ». Les équipes des ressources humaines doivent trouver de nouvelles façons de recruter et de fidéliser du personnel dans un marché de l'emploi concurrentiel pour les recruteurs. L'intelligence artificielle laisse entrevoir la possibilité d'établir des questions d'entrevue plus percutantes ou de gagner du temps en s'affranchissant de certaines tâches manuelles.

Pour comprendre comment développer des solutions fondées sur l'intelligence artificielle pour la gestion des données liées aux ressources humaines, observons les possibilités de cette technologie en matière d'analyse des données, de gestion et d'allègement des flux de travail.

L'automatisation et l'intelligence artificielle peuvent faire gagner un temps précieux aux équipes des ressources humaines

Grâce à l'automatisation et à l'intelligence artificielle, votre équipe des ressources humaines peut plus facilement gagner du temps sur les tâches manuelles répétitives. L'expert principal d'Indeed en intelligence artificielle, Matt Burney dit que les recruteurs trouvent toujours de nouvelles façons de simplifier les tâches en les automatisant. 

D'après les résultats de Matt Burney dans un sondage d'Indeed mené auprès des responsables du recrutement de talents, les tâches et les processus manuels prennent en moyenne 14 heures à chaque personne par semaine. Avec les outils du modèle linguistique GPT, axés sur la création de texte et l'analyse, il est déjà possible de récupérer environ 35 % de ce temps perdu.

Les équipes des ressources humaines peuvent alors se charger du travail qui nécessite une approche plus humaine et plus pratique, en rencontrant personnellement les membres du personnel et en traitant leurs préoccupations au cas par cas. 

Les autres utilisations de l'intelligence artificielle dans les ressources humaines

Comme l'indique Capterra, les logiciels utilisés dans la gestion des ressources humaines par intelligence artificielle couvrent surtout l'engagement des employés, les analyses et le rendement. Ces logiciels peuvent aider à déterminer les besoins de formation supplémentaire au sein du personnel ou faciliter les interventions, que l'intelligence artificielle repère beaucoup plus rapidement par rapport à l'œil humain. En outre, les gestionnaires gagnent ainsi du temps. D'après un sondage de Telus Health, l'accès à de meilleures occasions de carrière constitue la raison principale avancée par les travailleurs canadiens qui envisagent de changer d'emploi (20 % des répondants). Au lieu de passer du temps à parcourir des données, les équipes des ressources humaines peuvent se concentrer sur la gestion du rendement, en haut de leur liste de priorités.

Dans les ressources humaines, la gestion des données non structurées présente de grandes difficultés, ce qui en fait l'un des principaux défis. 

Que sont les données non structurées?

En quoi consistent exactement les données non structurées? D'après MondoDB*, il s'agit de données qui ne sont pas arrangées selon un modèle ou un schéma de données prédéfini, ce qui empêche de les stocker dans une base de données relationnelle traditionnelle. Ce terme désigne également les données de type texte ou multimédia, notamment des formats comme les courriels, les vidéos, les pages Web, les fichiers audio et les photos. MondoDB affirme que 80 % à 90 % des données récoltées par les organisations ne sont pas structurées.

Bien que les équipes des ressources humaines traitent en grande majorité des données structurées, comme le nom ou la date de naissance d'un employé ou d'un candidat, d'autres types de données sont non structurées : les entrevues des candidats, les courriels, les documents d'identification, les réponses des employés aux sondages, les PDF, etc. Dans ce cas, l'intelligence artificielle peut créer des solutions qui facilitent la gestion, voire qui font gagner du temps aux équipes. 

Abordons la question du traitement des données non structurées, qui s'avère plus complexe que le traitement des données structurées.

Des outils d'intelligence artificielle créés pour gérer les données non structurées

Matt Burney, expert en intelligence artificielle, déconseille d'indiquer des données sensibles sur l'entreprise ou les clients (c'est-à-dire les données avec lesquelles votre équipe des ressources humaines travaille le plus) dans des modèles de type ChatGPT, car cela pose des problèmes de confidentialité. De plus, cette pratique risque d'enfreindre la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques, bien qu'une zone grise juridique existe pour le moment à cet égard.

Matt Burney explique que les entreprises peuvent développer des outils d'intelligence artificielle pour gérer leurs propres données non structurées, en évitant ainsi d'entrer des données dans des outils qui appartiennent à d'autres entreprises. Offrant un contrôle total sans risque de fuite, cette solution peut être utile aux recruteurs qui doivent gérer une grande quantité de données non structurées. Notre expert ajoute que ces outils permettent de mieux organiser les entrevues et d'en dégager les points forts et les points faibles. Par ailleurs, les recruteurs peuvent utiliser ces renseignements pour mettre au jour les comportements associés aux meilleurs candidats reçus en entrevue et pour analyser ce lien.

Comment exploiter les données non structurées?

Pour traiter des données non structurées, il faut extraire les données des courriels, des vidéos, des pages Web et des formats similaires, puis les transformer en données quantifiables. Pour ce faire, les équipes des ressources humaines ont besoin d'outils d'extraction adaptés. Ce processus demande de « nettoyer » les données issues des fichiers originaux avant de les stocker dans un système de gestion utilisé par les employés. Les ensembles de données extraits à partir de données non structurées doivent généralement être nettoyés, car ils contiennent souvent des erreurs comme des fautes d'orthographe ou des balises HTML erronées.

La gestion des données non structurées avec l'intelligence artificielle

Une fois que vous obtenez des données non structurées exploitables, vous pouvez les gérer plus efficacement en vous appuyant sur des outils d'intelligence artificielle. Vous pouvez créer ou utiliser un outil d'analyse textuelle similaire à celui de ChatGPT, sans oublier nos avertissements ci-dessus concernant la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques ainsi que le traitement des données sensibles. Un outil de ce type peut vous aider à organiser le texte par thème. Par exemple, vous pouvez avoir recours à l'intelligence artificielle pour trier les réponses à un sondage en fonction d'expressions ou de mots précis. Cette solution est particulièrement utile aux équipes qui ont affaire à des résultats plus qualitatifs que quantitatifs et qui ont besoin d'organiser efficacement les réponses des participants.

D'après les recherches de VentureBeat*, le marché propose déjà des outils qui analysent non seulement le texte par intelligence artificielle, mais qui permettent aussi d'utiliser la reconnaissance optique de caractères, la reconnaissance vocale, etc. 

L'intelligence artificielle peut aider vos équipes de ressources humaines à se concentrer sur les problèmes majeurs

Avec l'intelligence artificielle, les équipes des ressources humaines peuvent mieux gérer les données non structurées, difficiles à quantifier. En allégeant les processus des ressources humaines, les équipes peuvent consacrer moins de temps aux tâches manuelles pour se recentrer sur les responsabilités qui nécessitent une approche plus humaine.

* Articles en anglais