En examinant les trois principaux obstacles auxquels les organisations sont confrontées (voir notre article consacré à l'IA générative et la Talent acquisition), les défis structurels et liés aux connaissances de la phase d'adoption précoce semblent dominer.

L'intégration systémique insuffisante est un problème courant depuis les premières années de l'informatisation des organisations, lorsque les entreprises ont commencé à adopter des systèmes informatiques.

Comment diffuser l'IA générative dans les outils RH ?

Une solution nécessite fondamentalement des investissements dans des interfaces facilitant l'intégration entre les outils d'IA Générative et les systèmes préexistants.

Les organisations doivent s'assurer que le système d'IA Générative est compatible avec les autres logiciels et plateformes utilisés (ce qui peut en refroidir plus d'un).

De plus, l'application de solutions middleware qui agissent comme des ponts entre divers systèmes et plateformes peut être avantageuse.

Et oui, on rêve tous d’un monde où nos systèmes parlent la même langue, n'est-ce pas ?

Pour remédier au manque de compréhension et de connaissances sur l'efficacité et les outils de recrutement, il pourrait être utile de proposer des programmes de formation et des ateliers pour éduquer l'équipe de recrutement sur la praticité des outils d'IA Générative.

Faire appel à des experts externes pour des sessions de formation spécialisées peut également être précieux, au moins dans un premier temps.

En outre, établir des plateformes de partage de connaissances, où les employés peuvent apprendre les uns des autres et partager des idées sur l'utilisation et les avantages des outils d'IA Générative, s'avère bénéfique.

Avant toute mise en œuvre de l'IA Générative, les organisations pourraient lancer des programmes pilotes, permettant à une partie de l'équipe d'expérimenter les outils d'IA Générative et de valider leur efficacité avant une mise en œuvre à grande échelle.

Et si le problème n'était pas (que) technique ?

Il est en effet également concevable que le problème ne soit pas la technologie, mais une compréhension floue des processus de recrutement ou une stratégie immature.

Si ni le problème ni la stratégie ne sont clairement définis, même des composants d'IA Générative fondamentalement bons ne peuvent pas produire un bon processus ou dit plus simplement :

Bien que les données de l'enquête de Mercer mettent en avant les défis auxquels les organisations sont confrontées concernant l'adoption de la technologie, les organisations semblent manquer d'une stratégie d'IA Générative complète et bien pensée — une initiative fondamentale en soi.

Parallèlement, compte tenu des sentiments largement répandus concernant la confidentialité et l'utilisation des données, les organisations doivent s'assurer que les outils d'IA Générative respectent les normes légales et éthiques, en respectant les lois sur la protection des données et la non-discrimination.

Des audits réguliers (internes) des systèmes d'IA Générative sont impératifs pour assurer l'équité, la responsabilité et la transparence dans le processus de recrutement.

Parce que personne ne veut un Big Brother RH, n’est-ce pas ?

Quelles sont les perspectives de l'adoption de l'IA Générative dans le recrutement ?

Aujourd'hui, les chatbots et les assistants virtuels deviennent de plus en plus courants dans les premières étapes du processus de recrutement.

Ces outils d'IA Générative peuvent répondre aux questions courantes des candidats, planifier des entretiens et même réaliser des évaluations initiales, optimisant ainsi le pipeline de recrutement et libérant un temps précieux pour que les professionnels du recrutement puissent se concentrer sur d'autres tâches.

Cependant, l'IA Générative peut faire bien plus pour le recrutement et son contexte post-recrutement de gestion des personnes et de la culture dans les organisations.

Comment l'IA Générative peut-elle renforcer la diversité, l'équité, l'inclusion et le sentiment d'appartenance (DEIB) ?

Les décisions d'embauche ne sont souvent pas exemptes de jugements subjectifs ou de biais implicites.

Les plateformes de recrutement assistées par l'IA Générative peuvent exploiter de vastes quantités de données pour fournir des informations auparavant inimaginables.

Ainsi, une stratégie de recrutement basée sur l'IA Générative a le potentiel de favoriser la DEIB en utilisant des algorithmes conçus pour être impartiaux.

En intégrant les besoins DEIB dans la conception des algorithmes, les organisations peuvent garantir que leurs processus d'embauche sont largement exempts de biais inconscients qui ont historiquement affecté le recrutement.

L'IA Générative peut mettre en évidence les écarts dans le recrutement en matière de diversité, suggérer des mesures correctives et promouvoir un processus d'embauche plus inclusif.

Ainsi, une entreprise peut renforcer ses objectifs DEIB grâce aux outils d'IA Générative et exécuter sa stratégie de manière plus efficace. 

Les expériences européennes montrent également que l'utilisation de l'IA Générative dans le contexte du DEIB peut ouvrir des portes pour surmonter le scepticisme (beaucoup plus prononcé en Europe) concernant l'utilisation de l'IA Générative dans le recrutement, et en particulier dans le processus de sélection.

Puisque de nombreuses organisations sont conscientes des biais existants dans le processus de sélection, mais qu'il est en réalité difficile de les éviter en raison des divers points de contact humains, la valeur ajoutée de l'IA Générative est souvent rapidement reconnue ici.

Cela aide à reconnaître l'IA Générative comme utile et éthique pour d'autres éléments du processus également.

Que peut prédire l'IA Générative ?

À mesure que les systèmes d'IA Générative évoluent, leurs capacités à prédire l'avenir s'amélioreront également.

Plus il y a de données disponibles sur un candidat et sur la main-d'œuvre en général, plus l'IA Générative sera capable de prédire la trajectoire de carrière d'un candidat, son adéquation culturelle et même sa compatibilité avec des équipes ou des projets spécifiques.

L'IA permettra-t-elle vraiment de prédire l'avenir du recrutement ?

Comme la façon dont les organisations décrivent leur culture d'entreprise ne reflète pas nécessairement la culture des équipes respectives, l'analyse prédictive alimentée par l'IA Générative a la capacité de suggérer l'adéquation d'un candidat à une équipe spécifique en termes de compétences, de traits de personnalité et de caractéristiques.

Le risque typique de « je ne me suis pas intégré » qui pousse les employés à démissionner peu après leur embauche pourrait être atténué et améliorer la qualité des relations dans les équipes contribuerait positivement à la motivation individuelle et à la performance de l'équipe.

En même temps, l'IA Générative peut également aider à identifier les lacunes dans la main-d'œuvre et à ajouter consciemment des « compléments culturels » lors de l'embauche, c'est-à-dire des différences délibérées par rapport à l'équipe existante afin d'obtenir des mentalités et des compétences différentes avec la même adéquation culturelle.

L'IA Générative dans les entretiens du futur ?

Avec l'adoption croissante des casques de réalité virtuelle et augmentée (RVA), combinée à l'IA Générative, ces technologies ont le potentiel de révolutionner les entretiens et les évaluations de compétences.

Bientôt, un candidat pourra être physiquement assis chez lui tout en étant immergé dans une simulation RVA d'une journée dans son futur rôle.

Les experts en acquisition de talents, soutenus par des applications d'IA Générative, pourront créer et déployer des simulations de travail en situation réelle et même créer des centres d'évaluation de manière très efficace.

Cela conduira, encore une fois, à des économies de coûts et à une réduction des jugements subjectifs, tout en offrant au candidat une expérience plus réaliste de ce à quoi s'attendre dans le nouveau rôle.

L'IA Générative et la formation, ça donne quoi ?

Une approche d'acquisition de talents centrée sur l'IA Générative bénéficiera à la formation et au développement de deux manières principales.

Premièrement, elle bénéficiera au système d'IA Générative personnalisé de l'organisation en étant exposé à plus de données et à une variété de scénarios, ce qui sophistiquera l'algorithme de l'IA Générative de l'organisation.

Cela conduira à des recommandations et à des décisions liées à la formation et au développement plus affinées et hautement personnalisées.

Les systèmes d'IA Générative de l'organisation et l'algorithme résultant deviennent ainsi uniques et se développent pour devenir un atout central de l'avantage concurrentiel de l'organisation (EVP) pour gérer la complexité sociale, le développement des compétences et l'évolution de carrière.

Deuxièmement, l'IA Générative peut être utilisée pour offrir une expérience personnalisée aux candidats : une expérience sur mesure, des recommandations d'emploi personnalisées et des retours d'entretien adaptés à un plan de formation et de développement individualisé, en tenant compte des traits, des intérêts personnels et des préférences professionnelles du candidat.

Bien que le potentiel de l'IA Générative dans l'acquisition de talents soit immense, il est essentiel d'aborder ces outils avec prudence.

Il existe des préoccupations concernant la confidentialité des données, les biais algorithmiques et la possible déshumanisation du processus de recrutement.

Les organisations devront assurer la transparence de leurs processus pilotés par l'IA Générative et surveiller et affiner continuellement leurs algorithmes