L’intelligence artificielle (IA) au service des RH

Depuis l’arrivée de ChatGPT sur le marché, les milieux de travail assistent à une véritable ruée vers l’or. « Faire de l’IA pour faire de l’IA, c’est vraiment ce qu’il faut éviter », soutient Ariane Legault-Grégoire, CRHA, leader d’équipe croissance et virage numérique au développement économique de l’agglomération de Longueuil (DEL). Le but n’est pas d’adopter l’IA à tout prix, mais de s’assurer qu’elle crée de la valeur et de la pertinence pour l’organisation.

Le point de départ

Pour Ariane Legault-Grégoire, il y a deux façons de voir les choses. L’IA doit d’abord s’inscrire dans une démarche stratégique :

• soit d’un problème : « Quel est le problème à corriger ou le processus inefficace que j’aimerais améliorer? » Il faut d’abord se rappeler que l’IA est une technologie comme une autre. « On ne va pas faire une transformation IA en adoptant ChatGPT, au même titre qu’on pensait faire une révolution avec Excel ou PowerPoint en 1990-2000. »
• soit d’un objectif : « Quels sont les objectifs de mon organisation sur un horizon temporel de 3 ou 5 ans? Qu’est-ce que je peux déployer comme solution ou comme projet pour m’aider à atteindre ces objectifs? Est-ce que d’ici les deux prochaines années, l’objectif de l’organisation, c’est de tripler son chiffre d’affaires? De réduire les heures supplémentaires ou le taux de roulement? » D’un point de vue stratégique, il est nécessaire de planifier en amont en fonction des grandes orientations de l’entreprise.

Ces concepts prennent tout leur sens lorsqu’on les illustre par des expériences concrètes : voici trois cas qui montrent l’IA en action.

DISPO, le « super Tinder » de l’emploi

Les entreprises saisonnières ou aux cycles de productivité variable font face à une fluctuation impressionnante de la main-d’œuvre. Pour répondre à ce besoin criant, le DEL a cherché à fidéliser le personnel. « Qu’est-ce qu’on pouvait faire pour créer du maillage dans un écosystème d’entreprises locales pour maintenir la main-d’œuvre en activité, donc s’échanger de la main-d’œuvre d’une entreprise à l’autre? », se demandait Ariane Legault-Grégoire.

Airudi a développé une plateforme locale d’échange de main-d’œuvre entre entreprises[1]. En plus d’un modèle bien entraîné, l’entreprise a intégré une boucle de rétroaction humaine pour adapter l’IA à la réalité. Comme le souligne Amanda Aciero, CRIA, cofondatrice et vice-présidente aux opérations : « La meilleure donnée que l’on peut collecter, c’est celle en temps réel. » À l’image de Google Translate ou de Netflix, l’outil révèle tout son potentiel après une certaine période d’utilisation et lorsque les rétroactions humaines l’ont affiné.

ENACT, par les infirmières, pour les infirmières

Au Centre universitaire de santé McGill[2], le projet ENACT (Empowering Nurses with AI for Care Transformation) vise à optimiser l’allocation de la main-d’œuvre en fonction de l’acuité des soins des patients. L’équipe d’Airudi a collaboré avec 22 infirmières qu’elle a suivies pendant deux jours dans leurs opérations. Le but : comprendre comment se déroulait leur travail, en ciblant l’attribution des ressources selon la gravité des diagnostics.

Le projet améliore aussi la transmission des notes. « Quand il y a un shift — changement — de personnel, tout va vite, il y a beaucoup d’informations et parfois, certaines peuvent se perdre », rapporte Amanda Aciero. Les infirmières regrettent de passer trop de temps à documenter (environ 30 à 35 %), et pas assez avec leurs patients. ENACT, « c’est fait par les infirmières, pour les infirmières. C’est la meilleure façon d’adopter et d’engager les ressources », assure-t-elle.

L’objectif initial conservateur vise à gagner 60 minutes par semaine par infirmière, ce qui équivaut à 1 500 temps plein réinjectés dans le réseau sans recrutement supplémentaire. Aussi, « en automatisant des tâches qui sont à moins grande valeur ajoutée pour se recentrer sur l’humain, on n’est pas que productif, ajoute MaryEve Racine, directrice marketing et des communications chez Airudi. On est aussi mieux dans notre travail. »

Projet Orion, apprendre de ses erreurs

Le projet Orion d’UPS cherche à optimiser les routes de livraison. Mais, « les chauffeurs n’ont pas besoin d’une machine pour leur dire où passer, explique Amanda Aciero. Cela fait 10 ans qu’ils font cette route-là et ce n’est pas vrai qu’une IA est meilleure qu’eux. » L’échec du déploiement initial? Un manque de communication et d’une stratégie efficace de gestion du changement, évoque la CRIA.

Alors, après avoir consulté les chauffeurs et adapté le processus, le nouveau déploiement est un succès. Il permet non seulement de réaliser des économies annuelles de près de 400 millions de dollars, mais il procure aussi un effet positif environnemental, social et de gouvernance.

Amanda Aciero regrette, qu’encore aujourd’hui, les ressources humaines soient trop souvent des abonnées absentes autour de la table des projets IA. Inclure les RH pour piloter la communication et l’adoption maximise la valeur et la portée de tels projets.

Préparer l’organisation de demain

« Une politique d’utilisation et d’encadrement éthique, responsable et sécuritaire de l’intelligence artificielle, c’est ça qui nous attend », prévient Ariane Legault-Grégoire.

Les CRHA | CRIA ont des rôles à jouer à chaque étape des projets IA :

• Avant, pour prédire

  Les RH doivent passer d’une gestion opérationnelle à un rôle prédictif et stratégique. « Les organisations qui vont survivre ou qui vont croître au cours des prochaines années, ce sont celles qui vont se transformer. Cela arrive beaucoup plus vite qu’on le pense », croit Amanda Aciero.

• Pendant, en se faisant accompagner

  Les personnes ayant une expertise en transformation numérique aident non seulement à définir les processus, mais aussi à les optimiser et à définir clairement l’objectif et l’effet souhaités.

• Après, pour surveiller

  Bien que les techniques d’anonymisation des données réduisent les biais, l’humain peut toujours en réintroduire. Surveiller régulièrement les données et les résultats (pas seulement une fois par an!) permet ainsi d’éviter toute dérive du modèle.

  Quand prendre le train de l’IA? « Peu importe la taille d’entreprise qu’on représente, il y a vraiment une urgence à prendre le virage numérique », conclut MaryEve Racine.

Fanny Rohrbacher est journaliste indépendante.

1. Airudi collabore avec DEL pour lancer DISPO, une plateforme innovante de partage de talents
2. Le CUSM libère le potentiel des soins infirmiers grâce à l’intelligence artificielle