Par Didier Si Ammour.

C’est la fin de l’année et pour de nombreux salariés, c’est l’heure des entretiens annuels, des promotions, des augmentations et parfois des perspectives d’embauche dans les entreprises. Des entreprises où les services RH, les ressources humaines, utilisent de plus en plus des systèmes automatisés.

Cela fait en effet plus de vingt ans que les logiciels de RH ont pris place dans les entreprises. Des systèmes destinés à aider les services du personnel dans le recrutement, la gestion des performances des employés et leur formation, quand ils ne font pas tout cela en même temps. Plusieurs centaines de sociétés évoluent sur ce marché qui pèserait environ 14 milliards de dollars au niveau planétaire.

Ces dernières années, c’est l’intelligence artificielle qui est devenue le centre d’intérêt des ressources humaines. Autrement dit, les algorithmes pour trier, analyser, interpréter les données des entreprises sur leurs salariés, sur les candidats aux offres d’emploi, sur les différents secteurs d’activité… afin de déterminer si vous avez éventuellement le bon profil pour un poste ou pour déterminer votre évolution. C’est ce qu’on appelle le matching affinitaire. 

Un usage qui n’est pas sans risque, à en croire certains. Et même des opérateurs de ce secteur comme Jérémy Lamri, Pdg de Monkey Tie, un éditeur de logiciel, mais également cofondateur de Lab RH, association qui réunit des entreprises innovantes dans le secteur de la transformation numérique.

"Le premier risque, c’est bien sur un risque de performances. C’est-à-dire qu’aujourd’hui, on a encore une performance qui dans certains cas reste très limitée. Parce que les données qu’on met dans le système déterminent la qualité des résultats. Et qu’on n’a pas toujours des données de très bonne qualité. Parce qu’historiquement, la RH n’est pas un métier de la donnée, c’est plus un métier de l’humain. Le deuxième risque, c’est la machine qui fait une erreur et qui peut potentiellement impacter la vie des gens. Là on parle de ressources humaines, on parle de la carrière des gens, on parle de recruter ou non des gens, on parle de discrimination. Donc il y a un risque éthique fort. Et le dernier risque, c’est le risque de perdre la main, pour les décideurs. Il y a un risque petit à petit de se reposer complètement sur ce que propose la machine. Parce qu’on ne comprend le système qui nous fait prendre des décisions."

Le responsable RH serait alors remplacé par l’intelligence artificielle. Ce serait donc des algorithmes qui décideraient de notre avenir professionnel.

C’est en effet ce que redoute Jérémy Lamri. Alors, je lui ai demandé comment maîtriser ces risques.

"La base c’est concevoir des outils qui sont éthiques, et donc pour ça c’est intégrer des meilleures pratiques, qui permettent d’aller assurer que les données prises en compte sont des données de qualité, et que la manière dont les données sont restituées sont montrées avec la plus grande transparence et on est capable d’expliquer comment on a montré tels résultats plutôt que tels résultats, comment s’est fait le traitement. Et ensuite, on a bien sûr en formant beaucoup les personnes qui vont utiliser ces outils aux limites de ces outils, bien leur faire comprendre que ce n’est pas magique. Et bien leur faire comprendre que leur responsabilité reste la décision. Et après bien sûr c’est avoir des processus qui permettent de s’assurer que ce n’est pas la machine qui a la main."

Ces différents principes, et d’autres encore, on devrait les retrouver dans une charte éthique des bonnes pratiques sur l’utilisation du numérique dans les RH. Une charte qui a été élaborée ces derniers mois par le Lab RH avec le syndicat CFE CGC, suite aux consultations sur l’intelligence artificielle et ses impacts qui ont été lancées par la CNIL durant l’été. Le document, qui a pour but d’instituer une bonne conduite en matière d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le recrutement et l’évolution professionnelle, va être présenté fin janvier. Avec l’idée qu’un maximum d’entreprises y adhère. Et que chacun comprenne donc pourquoi il n’a pas été recruté. Ou augmenté. 

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