L’analyse prédictive basée sur l’intelligence artificielle, l’exploration des données et la modélisation statistique génère des hypothèses et crée des prédictions sur les résultats futurs. Cette technologie révolutionnaire s’applique désormais à la gestion des ressources humaines pour établir des modèles prédictifs.
Sur le papier, vous pouvez anticiper les comportements de vos talents, identifier les compétences en tension et détecter les opportunités de développement des parcours professionnels. Qu’en est-il réellement ? On démêle le mythe de la réalité avec ce guide sur les usages actuels et futurs de l’IA pour les besoins en compétences.
Pourquoi anticiper les compétences est-il devenu un enjeu stratégique ?
85 % des postes à l’horizon 2030 n’existent pas encore selon les estimations de France Travail. Les responsables des ressources humaines doivent s’adapter à l’avènement de nouveaux métiers grâce à des outils d’anticipation fiables. L’intelligence artificielle générative et les modèles de prédiction utilisent l’analyse de données non structurées, génèrent des hypothèses et permettent l’interprétation automatique de scénarios complexes.
Des cycles d’évolution de plus en plus courts
Votre entreprise doit valoriser ses collaborateurs à travers la gestion des compétences. L’impact des nouvelles technologies accentue cependant l’évolution de nombreux postes et vous contraint à une adaptation rapide pour rester compétitif.
L’anticipation des compétences devient indispensable pour optimiser le niveau d’expertise et impliquer chaque collaborateur acteur dans son évolution et dans sa carrière.
L’analyse prédictive pérennise votre stratégie de formation continue pour permettre à chaque talent de se mettre à niveau par rapport au référentiel de compétences établi.
Le besoin d’agilité RH pour rester compétitif
La gestion des ressources humaines passe par l’anticipation des besoins de votre entreprise et de ses membres. Les enjeux économiques et sociaux ainsi que la rapidité et la complexité de l’obsolescence des compétences et sur le marché du travail accroissent ce besoin d’agilité RH.
La gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC) compose désormais avec les outils d’analyse prédictive pour faire face à ce défi. L’objectif est simple : former les collaborateurs et développer les compétences émergentes au regard des transformations du marché.
Limites des approches traditionnelles de gestion des talents
Le défi majeur des services RH des méthodes classiques de Knowledge Management ? La complexité d’aborder la notion de compétence de manière dynamique et l’incorporer aux référentiels et fiches métiers.
La majorité des entreprises tiennent des référentiels de compétences fermés. Ils se basent sur une analyse axée sur les savoirs, compétences, comportements et rôles formels d’une minorité de personnes.
Grâce à l’analyse prédictive, votre référentiel de compétences devient dynamique et plurivalent. Elle favorise l’identification des compétences transversales, au-delà des ancrages relatifs à l’âge, aux diplômes ou au parcours professionnel.
IA et analyse prédictive : quels usages concrets aujourd’hui dans la gestion des compétences ?
Les outils d’analyse prédictive transforment déjà les processus d’acquisition et de gestion des talents dans le domaine RH. Ces applications de l’intelligence artificielle exploitent la puissance des données pour révéler les savoirs à risque de disparition et prédire les performances de vos équipes.
Identifier les compétences en tension et émergentes
Les postes en entreprise deviennent hybrides et se segmentent désormais en missions. Ils mobilisent plusieurs compétences spécifiques qui, en l’absence d’une politique de transmission claire, peuvent disparaître avec les départs en retraite ou la mobilité interne.
L’IA se sert des algorithmes d’apprentissage automatique pour explorer une vaste quantité de données et détecter les signaux faibles qui correspondent à cette situation :
- Tendances du marché du travail ;
- Mouvements d’effectifs, besoins des équipes et taux de rotation ;
- Évolutions sectorielles face aux nouvelles technologies ;
Une entreprise industrielle peut ainsi prévoir un important besoin en compétences de robotique et d’automatisation avec les bonnes analyses.
Les modèles d’analyse prédictive permettent en outre de prédire les comportements, capacités d’apprentissage des compétences émergentes et aptitudes de développement. Cette faculté offre un avantage concurrentiel dès le recrutement des talents et permet d’orienter toute votre stratégie RH.
Croiser les données RH, marché et performance pour orienter les décisions
Plusieurs dirigeants reconnaissent l’absence de compétences de leurs équipes pour faire face aux transitions à venir. Les responsables dans l’industrie soulignent, quant à eux, un manque de préparation aux conséquences de la transition numérique. L’analyse prédictive offre un véritable tremplin pour combler les écarts constatés.
La gestion des compétences couplée à l’analyse prédictive oriente la formation et assure une vision à 360° de votre capital immatériel. La data visualisation avec un outil de suivi des compétences vous permettra ensuite de définir la nature du recrutement à effectuer.
Cas d’usage actuels : mobilité interne, plans de développement, GPEC
L’IA révolutionne la mobilité interne avec :
- Une meilleure objectivité dans l’analyse des compétences ;
- Des recommandations sur mesure d’évolution professionnelle ;
- Une vision claire des opportunités internes pour vos talents.
La technologie qui alimente l’analyse prédictive élimine les biais classiques et démocratise l’accès au développement des compétences. Les algorithmes se concentrent exclusivement sur les savoir-faire et le potentiel, ce qui crée un environnement plus équitable.
Les analyses prédictives autour de ces compétences facilitent la prise de décision en matière de recrutement, mobilité, reconversion et plans de développement. Elles s’inscrivent dans le cadre de la gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC).
Vers une gestion des compétences augmentée : ce que l’avenir nous réserve
L’étude Human Capital Trends 2023 de Deloitte met en perspective l’impact, mais aussi les défis de l’analyse prédictive appliquée à la gestion des compétences. 93 % des répondants reconnaissent l’importance de l’approche par compétences, mais seules 20 % des entreprises s’estiment prêtes à relever ce défi.
Dans le même temps, 63 % des missions en entreprise se réalisent en équipe ou sous forme de projets non mentionnés dans leur description de poste. La gestion des compétences à l’ère de l’IA offre un cadre agréable aux ressources humaines pour mieux structurer leurs politiques internes.
Les apports futurs de l’IA générative et des modèles prédictifs
Les intelligences artificielles apporteront une personnalisation inédite dans l’approche de la formation professionnelle. Elles fluidifieront la construction des carrières individualisée en combinant les aspirations et préférences des talents aux objectifs organisationnels.
L’IA renforcera l’évaluation des compétences avec :
- Une analyse plus fiable des différents niveaux,
- Une meilleure consolidation de l’appréciation des managers ;
- L’identification instantanée des écarts critiques ;
- La suggestion des plans correctifs correspondants.
Elle offrira de meilleurs outils pour évaluer une formation et ajuster les stratégies de montée en compétence. Gartner indique que 68 % des managers constatent déjà une meilleure correspondance entre leurs objectifs et les aspirations ou les compétences de leurs équipes grâce à l’IA.
Comment préparer son organisation à intégrer ces outils ?
Les responsables RH anticipent le retard concurrentiel de leur entreprise sans l’adoption et la mise en œuvre rapide des solutions d’IA. Les DRH doivent pourtant privilégier une approche structurée pour intégrer les outils d’analyse prédictive avec un référentiel clair :
- Initier une collaboration entre le responsable de la technologie des RH et les services juridiques, informatiques et de conformité pour définir le cadre de mise en place ;
- Associer les experts du Learning et Développement (L&D) pour cerner le véritable potentiel de l’IA ;
- Faire un rapport détaillé à l’équipe de direction des RH et au DRH ;
- Clarifier la réalité de la fiction, car la technologie ne remplacera pas les talents si elle devient plus performante qu’eux dans leurs tâches actuelles ;
- Mettre en adéquation les cas d’utilisation de l’IA prédictive avec les objectifs de votre entreprise ;
Nous vous suggérons d’adapter ce référentiel aux réalités de votre entreprise pour profiter de meilleures performances.
Les défis à relever : éthique, fiabilité des données, conduite du changement
Le succès de la gestion des compétences augmentée passe par son alignement avec la direction, la qualité élevée des données et une éthique transparente.
Optez pour une approche progressive et accompagnée avec le déploiement par étapes de vos solutions. La formation continue de vos équipes et la prise en compte des retours terrain vous permettront d’améliorer leur adoption.
Adoptez une démarche éthique en respectant les principes d’une IA responsable et la protection des données personnelles. L’analyse prédictive doit toujours s’appuyer sur un contrôle humain pour les décisions clés.Portée par la direction, cette approche centrée sur l’humain assure une intégration durable de l’intelligence artificielle dans les processus RH.
Sources :