L’intelligence artificielle a dominé la culture populaire pendant des décennies, mais maintenant elle connaît aussi son heure de gloire dans le monde réel.
Bill Gates a récemment présenté ChatGPT comme l’avancée technologique la plus cruciale depuis des décennies, et Google a ouvert son propre chatbot AI rival, Bard.
Il est difficile d’apprécier à quel point l’impact du développement de la technologie de l’IA sera important. Pourtant, sa technologie a fait des vagues dans la société, avec des avantages positifs tels que l’amélioration de la productivité et des performances des employés, l’amélioration des soins de santé et l’amélioration de l’accès à l’éducation.
Malgré toutes ses avancées, l’IA reste un sujet controversé. Les décisions de l’IA ne sont pas toujours intelligibles pour les humains et sont susceptibles d’inexactitudes, de résultats discriminatoires et de biais intégrés ou insérés, même involontaires.
L’intelligence artificielle n’en étant qu’à ses débuts, les recherches sont encore rares, mais celles qui existent sont parfois troublantes.
Dans le cadre de son thème DigitALL pour la Journée internationale de la femme, ONU Femmes a indiqué que les femmes ne représentent que 22 % des travailleurs de l’intelligence artificielle dans le monde. Une analyse globale de 133 systèmes d’intelligence artificielle dans différents secteurs d’activité a également révélé que 44,2 % d’entre eux présentaient des préjugés sexistes.
Quoi que vous pensiez de l’intelligence artificielle, il ne fait aucun doute qu’elle modifiera notre façon de vivre et de travailler de manière multiforme et complexe dans les années à venir, en particulier dans le domaine des ressources humaines.
Dans cet article, nous allons examiner plus en profondeur l’intelligence artificielle dans les RH, discuter de son impact sur la formation et le développement des employés, et vous donner quelques idées sur la façon dont vous pouvez l’exploiter dans votre organisation dans le monde d’aujourd’hui.
Table des matières
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Sulabh Soral, Chief AI Officer de Deloitte, décrit l’intelligence artificielle comme un « logiciel qui imite et génère des comportements humains – planification, génération d’idées, compréhension de la parole et des images ».
Il s’agit d’une définition assez simple, mais le champ d’application de l’intelligence artificielle est plus vaste que nous ne pouvons l’imaginer, ce qui explique peut-être pourquoi nous avons tous des interprétations différentes. Et au fur et à mesure que nous en apprendrons davantage sur l’IA dans cet article, nous verrons à quel point ce domaine reste inexploré.
L’intelligence artificielle est généralement classée de deux manières.
La première classe l’IA et les machines dotées d’IA en fonction de leur ressemblance avec l’esprit humain. Dans ce système de classification, il existe actuellement quatre catégories.
1. Réactive
Il s’agit de la forme la plus simple de l’IA – pensez aux filtres anti-spam, aux applications météo, aux tâches administratives automatisées et à l’algorithme de recommandation de Netflix. Ces machines réagissent à des situations en temps réel, mais ne peuvent pas être formées ou se souvenir de données pour prendre des décisions. Elles se concentrent sur l’observation de l’environnement réel.
2. Mémoire limitée
L’IA à mémoire limitée est celle qui a le plus fait parler d’elle récemment. Bien que très différentes, les offres d’intelligence artificielle telles que ChatGPT et les voitures autonomes sont toutes deux des IA à mémoire limitée.
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Ce groupe de machines d’IA se caractérise par sa capacité à extraire des connaissances à partir de données apprises précédemment et à utiliser ces données pour prendre de meilleures décisions, en connaissance de cause, au fil du temps.
C’est ce qu’on appelle l’apprentissage automatique et cela inclut les voitures autonomes, qui sont programmées avec des algorithmes qui leur permettent de fonctionner mais aussi d’interpréter toutes les données de leur environnement afin de réagir et de s’adapter si nécessaire.
3. La théorie de l’esprit
La « théorie de l’esprit » est un terme de psychologie qui se rapporte à la manière dont notre comportement est influencé par nos pensées, nos sentiments et nos émotions. Il s’agit du prochain obstacle au développement de l’IA.
L’intelligence artificielle « théorie de l’esprit », ou informatique cognitive, va au-delà de l’apprentissage automatique.
Il s’agit de la capacité d’une IA à comprendre et à mémoriser les émotions de ses interlocuteurs et à adapter son comportement en fonction de ces émotions.
En fait, la « théorie de l’esprit » sera atteinte lorsque les machines auront une intelligence émotionnelle et des capacités de prise de décision égales à celles des humains.
Ce type d’intelligence artificielle n’existe actuellement qu’à l’état de concept ou de « travail en cours », bien que deux robots, Kismet (2000) et Sophia (2016), aient montré des signes de « théorie de l’esprit ». Kismet pouvait reconnaître et reproduire les émotions à travers les traits du visage, et Sophia pouvait « voir » les émotions et y répondre de manière appropriée.
4. Conscience de soi
L’IA consciente d’elle-même va au-delà de la théorie de l’esprit et n’existe qu’à l’état d’hypothèse. Alors qu’une machine dotée d’une théorie de l’esprit est consciente de l’état émotionnel des autres, l’IA consciente d’elle-même est également consciente de son propre état émotionnel.
À ce stade, l’IA serait dotée d’une intelligence et d’une conscience de niveau humain et aurait les mêmes besoins, désirs et émotions.
L’IA consciente d’elle-même est l’étoffe des apocalypses de la science-fiction. Elle pose toutes sortes de problèmes complexes à l’humanité car, avec une gamme complète de désirs et d’émotions humains, ces machines sont capables d’idées telles que l’autoconservation, qui pourraient facilement entrer en conflit avec l’existence humaine.
Le deuxième système de classification utilisé pour l’IA répartit les technologies en trois catégories, dans lesquelles s’inscrivent également les quatre catégories dont nous avons déjà parlé :
- L’intelligence artificielle restreinte (ANI) – décrit toutes les IA existantes, y compris les machines d’apprentissage automatique les plus complexes. Les machines ANI ne peuvent rien faire d’autre que ce pour quoi elles ont été programmées, et ce groupe correspond aux classifications réactives et à mémoire limitée que nous avons mentionnées précédemment.
- Intelligence artificielle générale (AGI) – cette catégorie décrit l’IA lorsqu’elle peut reproduire les capacités multifonctionnelles des humains, comme l’apprentissage et la compréhension. Elle comprend la théorie de l’esprit et l’IA consciente d’elle-même.
- Superintelligence artificielle (ASI) – Il est difficile d’imaginer à quoi ressemblera l’ASI, car les attributs humains des machines de l’AGI, combinés à un traitement des données, une analyse et une prise de décision infiniment plus rapides, ainsi qu’à une mémoire largement supérieure, dépasseront de loin nos capacités. L’ASI marquera probablement l’apogée du développement de l’IA et conduira à la « singularité ». La singularité est un point théorique dans l’avenir où la croissance technologique devient incontrôlable et irréversible, entraînant des changements imprévisibles pour la civilisation humaine.
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L’intelligence artificielle dans l’apprentissage et le développement
Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider les équipes RH dans ce domaine ?
Les programmes d’apprentissage et de développement peuvent être difficiles à mettre en œuvre sur le lieu de travail en raison de la dépendance à l’égard de l’investissement et des difficultés à susciter l’engagement des employés, ce qui peut créer un mauvais retour sur investissement.
Cependant, la formation n’est souvent pas à la hauteur des attentes.
Une enquête récente menée auprès de 600 professionnels de l’apprentissage et du développement et d’autres professionnels des ressources humaines a révélé que 99 % des personnes interrogées avaient vu un plan ou une initiative de formation inefficace qui n’avait pas atteint ses objectifs.
Les taux d’achèvement sont similaires, avec seulement 15 % des cours disponibles sur le réseau Massive Open Online Courses (cours en ligne ouverts à tous) achevés.
L’apprentissage et le développement ne sont pas des domaines que l’on peut simplement ignorer.
Ils sont intrinsèquement liés à la satisfaction professionnelle, et 94 % des salariés interrogés par LinkedIn déclarent qu’ils resteraient plus longtemps dans une entreprise s’ils voyaient des investissements dans leur formation et leur développement.
Dans le même rapport, 99 % des professionnels de la formation et du développement et des ressources humaines ont également reconnu que si les déficits de compétences n’étaient pas comblés, leur entreprise serait confrontée à d’importants défis à l’avenir.
C’est un problème que toutes les entreprises et tous les départements RH devraient prendre en compte. Pour comprendre comment l’IA peut faire partie de la réponse, nous devons apprécier les différents types de technologie de l’IA qui peuvent résoudre ce problème aux multiples facettes.
- Analyse de la main-d’œuvre – Les outils d’IA peuvent aider les professionnels des ressources humaines à accéder à des données d’une profondeur inégalée. Les possibilités offertes par l’analyse des données vont de l’analyse approfondie des mesures d’évaluation à la transformation des programmes d’apprentissage et de développement. Elle peut également permettre d’améliorer le niveau de confiance des rapports RH.
- Mentorat artificiel – Le déploiement de chatbots d’IA permet une expérience plus personnalisée et plus engageante pour les individus, mais peut être étendu à des organisations entières.
- Contenu augmenté – Le contenu basé sur la réalité virtuelle est plus attrayant pour les apprenants, mais il améliore également l’internalisation et l’application des compétences et des comportements acquis.
- Accès amélioré – Les systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) alimentés par l’IA rendent les programmes de formation et de développement accessibles à la demande. Les individus peuvent accéder au contenu quand et où ils le souhaitent et suivre leurs progrès grâce à des outils de suivi de carrière, cartographier leurs parcours professionnels et prévoir leurs besoins en matière d’apprentissage et de développement, où qu’ils se trouvent dans le cycle de vie de l’employé.
- Personnalisation – L’IA peut amener l’apprentissage au-delà des programmes traditionnels à taille unique. La langue, le style d’apprentissage et les préférences en matière de communication sont tous personnalisables, ce qui donne le contrôle aux apprenants.
Ces différents types d’intelligence artificielle améliorent le retour sur investissement des entreprises, permettent d’économiser du temps et de l’argent et peuvent améliorer la culture d’entreprise, les performances des employés et l’engagement.
En améliorant les programmes d’apprentissage et de développement, les professionnels des ressources humaines et leurs entreprises peuvent espérer :
- Attirer et retenir les talents
- Améliorer les performances et la productivité des employés
- Améliorer la planification du travail
- Améliorer la capacité d’adaptation et d’innovation.
Comment l’IA renforce-t-elle la formation et le développement ?
Examinons quelques moyens de tirer parti de l’IA dans les RH pour influer sur la formation et le développement et améliorer l’environnement de travail.
Identifier les lacunes en matière d’apprentissage
La manière dont nous analysons actuellement les données pour identifier les lacunes en matière d’apprentissage au sein de nos organisations représente une charge manuelle pour les responsables des ressources humaines.
La collecte et l’analyse des données, même avec l’aide de la technologie RH, prennent du temps et s’appuient sur des informations et des commentaires précis de la part de l’équipe.
L’IA peut calculer des sources de données massives provenant de différents domaines de l’entreprise afin d’identifier les lacunes en matière de connaissances, tant au sein de l’organisation que chez les individus.
En identifiant ces lacunes, les responsables des ressources humaines peuvent mettre en œuvre des stratégies d’apprentissage et de développement de manière ciblée pour les combler.
Par exemple, l’utilisation de la technologie des ressources humaines et d’un logiciel de gestion des performances pour mener des évaluations des performances et suivre les mauvaises performances au sein d’une équipe permet aux responsables et aux professionnels des ressources humaines de trouver les lacunes en matière de connaissances et de compétences et d’y remédier plutôt que de dispenser une formation généralisée.
L’avantage est double : les coûts sont réduits en ne dispensant des formations que lorsque c’est nécessaire, et votre équipe a le sentiment que ses besoins individuels sont pris en compte, ce qui améliore la culture de l’entreprise et l’expérience des employés.
Les lacunes en matière de connaissances pour les nouveaux employés peuvent également être prévues, ce qui permet aux RH d’être plus actives dans leur planification de la relève plutôt que réactives.
Expériences d’apprentissage personnalisées
Ces dernières années, nous en avons appris davantage sur les différents styles d’apprentissage des individus.
Les préférences dépendent de facteurs cognitifs, émotionnels et environnementaux, et les résultats de l’apprentissage peuvent être grandement améliorés lorsque les individus peuvent apprendre avec leur style préféré.
Il existe sept styles d’apprentissage communément reconnus et, en général, nous montrons une préférence pour deux des trois :
- Visuel
- Kinesthésique
- Auditif
- Social
- Solitaire
- Verbale
- Logique
Les outils d’apprentissage et de développement soutenus par l’intelligence artificielle tirent parti de l’apprentissage automatique adaptatif et des capacités de l’IA pour collecter et analyser des données sur les préférences des apprenants et adapter en permanence la formation à leurs besoins.
Le niveau élevé de personnalisation rendu possible par l’intégration de l’IA permet aux apprenants de s’approprier le développement de leurs compétences, en définissant leurs objectifs, leur rythme et leur style d’apprentissage, ce qui stimule l’engagement des employés et améliore les taux d’achèvement.
Cela a d’autres implications pour les employés qui peuvent avoir des difficultés avec les méthodes d’apprentissage traditionnelles, en particulier pour retenir les informations auditives et écrites.
L’IA actuellement adoptée a déjà fait des progrès significatifs en rendant les programmes de formation plus accessibles.
Par exemple, l’application vidéo Sous-tires Instantanés de Google aide les personnes sourdes à accéder aux vidéos en générant automatiquement des sous-titres, ce qu’elle peut faire dans plus de 50 langues.
Assistance 24 heures sur 24
Les chatbots d’IA peuvent répondre instantanément et efficacement aux questions courantes, sans retarder l’apprenant.
Les chatbots peuvent soutenir et guider les apprenants sans les inconvénients humains – comme dormir, oublier, tomber malade ou aller aux toilettes !
Les chatbots intelligemment conçus peuvent engager les apprenants avec des interactions en temps réel, un accès instantané aux informations pertinentes, des réponses en temps réel et un suivi approprié.
Les recherches montrent que les étudiants qui reçoivent un retour d’information immédiat peuvent corriger un grand nombre de leurs réponses incorrectes initiales et obtenir des notes révisées plus élevées que ceux qui reçoivent un retour d’information différé ou qui n’en reçoivent pas.
De nombreux outils vont plus loin et proposent des tuteurs numériques disponibles 24 heures sur 24, sept jours sur sept.
Cela peut sembler futuriste, mais des applications comme Duolingo déploient déjà l’intelligence artificielle en tirant parti d’un logiciel de chatbot pour accompagner les apprenants dans leur apprentissage des langues, avec beaucoup d’efficacité.
Avec les progrès des chatbots d’intelligence artificielle qui produisent des réponses semblables à celles des humains dans les conversations avec les utilisateurs, il n’est pas insensé de penser que l’IA pourrait un jour remplacer les formateurs et les tuteurs traditionnels.
Formation intégrée au flux de travail
Si l’on en croit la règle des 20 % de Google, nous devrions tous passer plus de temps à acquérir de nouvelles compétences.
L’entreprise encourage ses employés à consacrer un cinquième de leur temps à l’acquisition de nouvelles compétences ou à des projets alternatifs.
Si cette règle n’est peut-être pas le seul facteur de réussite de Google, elle ne l’empêche probablement pas d’avancer !
Nous aimerions tous pouvoir laisser de côté les courriels, sauter quelques réunions et repousser la date limite pour apprendre quelque chose de nouveau qui ferait avancer notre carrière, mais notre travail quotidien se met souvent en travers de nos programmes d’apprentissage et de développement.
À tel point que Deloitte indique que les employés ne consacrent que 1 % de leur temps à l’apprentissage et au développement.
Le déploiement de l’intelligence artificielle peut y contribuer de deux manières simples mais efficaces :
- En décomposant automatiquement l’apprentissage en petits morceaux faciles à gérer.
- En intégrant l’apprentissage dans nos routines quotidiennes.
L’intégration de l’apprentissage dans le flux de travail améliore les performances des personnes et leur perception de la formation, au lieu qu’elles aient l’impression d’être distraites de leur travail quotidien.
L’apprentissage peut également se faire en temps réel ; par exemple, lorsqu’une personne est confrontée à un problème ou à une tâche qu’elle ne maîtrise pas, elle peut accéder aux ressources dont elle a besoin sur place plutôt que d’attendre un cours de formation.
