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Comment Alan utilise l'IA dans sa stratégie People ?

Avec Juliette Raimbault, People Lead chez Alan


Comment Alan intègre l'intelligence artificielle dans sa stratégie People
Juliette Raimbault, People Lead chez Alan



Après un premier épisode avec Maxime Le Bras chez Alan sur le thème de comment mieux valoriser le rôle de recruteur, aujourd’hui nous allons parler d’intelligence artificielle  avec pour sujet :


Comment Alan utilise l'IA dans sa stratégie people


À l’avant-garde sur de nombreux sujets, Alan intègre évidemment l'IA dans ses process RH, et Juliette Raimbault, People Lead chez Alan nous dévoile les expérimentations et pratiques en cours dans l'entreprise.


L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHEZ ALAN


Alan, en hommage à Alan Turing


L'intelligence artificielle est ancrée dans la culture et l'ADN d'Alan dès le départ - comme en témoigne déjà le choix du nom de l'entreprise, inspiré par Alan Watts, un humaniste et philosophe, et Alan Turing, pionnier de l'informatique et du machine learning. De plus, Charles Gorintin, l'un des cofondateurs d’Alan est aussi derrière le projet Mistral - l'IA à la française.


Recrutement d’un expert en IA pour aider les RH


Concrètement, cela fait environ un an qu’Alan a vraiment commencé à infuser l'utilisation de l'IA, côté produit et côté RH en parallèle. Pour acter ce démarrage côté People, ils ont recruté Lucas Picot, qui aide l'équipe RH sur les questions d’IA :

  • Il identifie toutes les tendances, les derniers développements en matière d'intelligence artificielle ;

  • Il étudie leur applicabilité aux processus RH d’Alan ;

  • Et il s’assure qu’ils soient tous formés et acculturés à sa pratique.


Souvent, les équipes data, tech, produits sont très familières de ces questions-là, mais Juliette ne voulait pas qu’encore une fois, l’équipe People, une fonction support, soit à la traîne sur ces questions… Elle a donc mis un point d’honneur à prendre la vague IA dès qu'elle est apparue, et surfer dessus.


Pourquoi intégrer l’IA dans les process RH ?


L’IA est un outil formidable pour automatiser les process, mais Juliette ne voulait pas se limiter à cet aspect, et aller au-delà. En effet, à un moment donné l'IA peut aussi permettre de prendre des décisions et d'arbitrer des situations de manière efficace. Là, on est plutôt dans la production d’intelligence.


Outiller les Alaners en IA répond donc à deux objectifs au niveau RH :

  1. Plus de productivité opérationnelle : en automatisant certaines tâches, on libère du temps pour d’autres tâches que ne peut pas faire l’IA (pour le moment), comme du conseil, du soutien personnalisé.

  2. Explorer de nouvelles possibilités intéressantes, comme améliorer la qualité des décisions qui sont prises. On peut par exemple lui soumettre un problème avec notre première mouture de réponse, puis lui demander par exemple :

  • Est-ce que j'ai oublié certains angles qui te sembleraient importants à traiter ?

  • Au vu du contexte sur cette décision et de l'historique sur ce sujet-là chez Alan, est-ce qu’il y a des choses que j'ai négligées ?


Les craintes par rapport à l’IA


À l'heure actuelle, l’IA fonctionne comme un levier, à la fois en productivité ou en qualité de décision. Cela peut générer des questions, voire des craintes sur l’idée de se faire remplacer par l’IA.


Mais il y a peu de chances de se faire remplacer par une IA, par contre il y a des risques de se faire remplacer par quelqu'un qui sait maîtriser l'IA.


Juliette a préféré prendre le pari d’être parmi ceux qui maîtrisent l’IA, y compris pour l’équipe RH. Elle voit cela comme une véritable opportunité.


COMMENT FAIRE ADOPTER L’IA AU SEIN DE L’ÉQUIPE PEOPLE ?


Avant toute chose, pour implémenter l’IA chez Alan et dans l’équipe People, il a été nécessaire d'embarquer tout le monde ! C’est une étape-clé. Il a donc fallu convaincre les collaborateurs de son intérêt, leur montrer que ce n’est pas si compliqué que cela en a l’air, et les former. Ils se sont donné 3 mois pour que tout le monde atteigne un certain niveau de compétences et commence à l’utiliser au quotidien. Cela s’est fait en plusieurs étapes :


Bilans individuels


Bien sûr, au départ, tout le monde avait un niveau de connaissances et de maîtrise de l'IA disparate au sein de l'équipe People. Le premier travail a donc été de faire une cartographie de là où en était chacun.


Former les équipes


À partir de là, ils ont organisé des trainings, des petites formations internes pour que tous les membres de l'équipe atteignent un certain niveau de compétence.


Partager les connaissances


Ils ont également mis en place différentes initiatives pour partager les bonnes pratiques : des échanges d'exemples (banques de cas d'utilisation), de prompts (chacun ayant sa propre librairie), et une newsletter interne à l’équipe people sur ce sujet.


Là, l'objectif principal était de rendre l'utilisation de l'IA concrète et tangible, pour que chaque membre de l'équipe en voit les bénéfices au quotidien, et du coup s'investisse encore plus dans son apprentissage et cherche à faire des choses de plus en plus sophistiquées. C’est plus facile si on arrive à imaginer les usages, voir ce qui est possible ou non de faire avec l’IA.


Itérer


Pour Juliette, l'itération, c'est la clé. Il n'existe pas de méthode parfaite, mais l'adaptation continue, itérer petit à petit, permet de progresser dans son usage de l’IA.


Avoir des ambassadeurs


Au-delà d’avoir une personne comme Lucas, qui est sachante, qui regarde ses questions, qui va connaître tous les derniers développements, c’est important d’avoir des ambassadeurs. Pour Juliette, chaque position de leadership chez Alan, notamment chaque leader de l'équipe People (recrutement, RH, office management) doit être alerte et intégrer l'IA dans ses pratiques pour montrer l'exemple, et ainsi encourager son adoption.


Avoir des personnes “moteurs”


Au sein des équipes RH (soit une vingtaine de personnes au total), deux personnes sont identifiées comme moteurs et portent vraiment le sujet de l'IA. L'IA ne constitue qu'une partie de leur scope de responsabilité, mais leur rôle est crucial : en étant deux, ils peuvent être aussi agiles que les développements IA le sont, et donc rester à jour sur ces questions, pour ensuite diffuser de nouveaux usages.


Le résultat, c’est qu’aujourd’hui, tous les collaborateurs sont capables de développer leurs propres assistants, répondre à des mails, répondre à des questions slack, etc. Mais sur des applications un peu plus sophistiquées (par exemple pour développer l'analyse du moral des équipes au fur et à mesure de la semaine - comme on le verra par la suite), Lucas est là pour entraîner le modèle, l'affiner et le monter.


COMMENT ALAN UTILISE L'IA DANS SA STRATEGIE PEOPLE ?

Depuis un an, voici les principales utilisations de l’IA qui ont mises en place chez Alan dans les pratiques RH :


Automatisation des réponses aux questions récurrentes des employés


Le premier angle d'approche qu’ils ont choisi, c'est celui du gain de l'efficacité opérationnelle - et en particulier celui sur lequel ils passent le plus de temps = répondre aux questions récurrentes des employés. Tous les RH sont confrontés au quotidien à répondre à toutes ces questions du type : je n'ai pas compris une ligne sur mon bulletin de salaire, je ne sais pas comment poser mes prochains congés, etc… Toutes ces questions prennent du temps et n'ont pas une grande valeur ajoutée.


Pour répondre à ces questions de manière automatisée et personnalisée, ils ont donc mis en place un assistant IA (un bot). Cet assistant IA est connecté à la base de connaissances de l'entreprise sur Notion - qui est d’ailleurs très fournie puisqu’Alan a une grande culture de la transparence, et donc de l’écrit. Il va aller piocher la réponse dans la base de connaissances d’Alan, sélectionner les informations les plus pertinentes dans la documentation, et la mettre en forme : l'IA est en effet capable de s’adapter au ton des questions posées, et donc de répondre aux personnes de manière naturelle et personnalisée.


L’outil qu’ils utilisent s’appelle Dust : c’est une plateforme, un système d'agent conversationnel à qui on peut poser ses questions. C’est un peu comme plugger un puissant moteur de recherche sur son écosystème interne.


Juliette estime que cela a permis à l'équipe RH de gagner entre 30 et 40% d’efficacité opérationnelle, c’est immense ! Et pour les collaborateurs, c’est aussi un gain de temps car les réponses fournies sont très précises, et l’IA est capable en plus de donner du contexte.


Bilans hebdomadaires


Toutes les semaines, chaque collaborateur doit faire le bilan de sa semaine : il reprend les objectifs qu’il s’était fixés pour la semaine, regarde s’il les a atteints ou non, comment il s'est senti, les difficultés qu'il a pu rencontrer, etc.


Pour les personnes en position de leadership, c’est compliqué toutes les semaines d’aller s'enquérir de comment va tout un chacun - surtout quand les équipes font 100 personnes ! 


Ils sont donc en train de développer un outil qui scanne les bilans hebdomadaires des employés pour identifier leur moral et les difficultés rencontrées. Il propose ensuite un "moodboard" aux leaders, mettant en lumière les points de vigilance et suggérant des actions concrètes à prendre. Cet outil va donc leur permettre de savoir beaucoup plus facilement comment vont leurs équipes.


Ce n'est pas seulement une collecte de données, mais une véritable analyse et interprétation de ces données pour aider les leaders à prendre des décisions. Par exemple, il peut dire : telle personne n’a l'air pas très bien, donc peut-être qu'il faudrait alerter l'équipe people ; ou encore : j'ai repéré ça et ça, peut-être que tu devrais aller voir dans Notion ce paragraphe-là, parce que visiblement il y a un problème de charge de travail.


Dans ce cas, on voit bien que l'IA permet d’aller au-delà de la simple automatisation.


Évaluation à 360°


L'évaluation à 360° est un processus central chez Alan, mené deux fois par an de manière transparente, et tout le monde y passe ! Il implique un retour d'information complet et transparent sur les performances et comportements de chacun.


C’est assez fastidieux, il faut du temps pour produire des retours de qualité, car il faut se référer aux attendus de son métier et de son niveau (Alan a des grilles de compétences spécifiques à chaque métier et niveau), ainsi qu’aux valeurs fondamentales de l'entreprise.


C'est ici que l'IA peut aider (toujours avec Dust), comme assistant de rédaction pour améliorer la qualité des évaluations : elle va aller prendre les grilles, elle va également piocher dans les valeurs de l’entreprise pour s'assurer que le retour fait par la personne prenne bien tout cela en compte. Ils vont donc améliorer à la fois la rédaction, la qualité du retour, sa précision, sa cohérence par rapport aux grilles de niveau, par rapport à leurs valeurs.


L'objectif final, c'est qu’avec des évaluations de meilleure qualité, les gens auront une meilleure vision sur là où ça fonctionne, là où ça ne fonctionne pas, là où ils peuvent axer leurs efforts, là où ils se sentent bien dans ce qu'ils font... Cela permet aux gens d’être mieux et d’avoir de la matière pour apprendre et progresser professionnellement.


Cruncher beaucoup de data ne pose pas de problème pour l’IA, alors que pour les humains c’est très long et fastidieux.


Les autres cas d’usages


On peut citer aussi brièvement quelques autres cas d’usages de l’IA au sein d’Alan depuis un an :


  • Sur le plan individuel, l'IA permet d'adapter les communications à l'audience, pour améliorer la qualité des échanges en interne (un enjeu important actuellement chez Alan).


  • L’IA permet aussi de documenter de manière plus impactante, non seulement pour générer du texte, mais aussi des images pour mieux illustrer les propos et transmettre des informations.


  • Ils ont pu également automatiser certaines réponses aux emails.


  • Ils ont également pu gagner en qualité grâce à l’IA sur certains aspects du recrutement, et également sur l’employee branding.


BUSINESS CASE : COMMENT INTÉGRER L’IA DANS UNE ENTREPRISE DE 100 PERSONNES ?


Pour rendre le sujet de ce podcast encore plus concret, imaginons une entreprise de 100 personnes, mais qui n'aurait pas une culture de l'écrit aussi forte qu'Alan, et qui ne pourrait pas recruter un expert technique comme Lucas. Comment Juliette intégrerait l'IA dans cette petite entreprise ?


Commencer par l’automatisation (simple, puis avec l’IA)


La première chose à faire est d'identifier les processus sur lesquels les RH passent le plus de temps - dans le cas d’une entreprise de 100 personnes, c’est probablement l'onboarding et les demandes du quotidien des employés. Il faut faire l’inventaire de toutes les tâches qui demandent de la répétition.


Juliette recommande fortement d’y aller petit à petit pour ne pas être découragé… Commencer par automatiser toutes les tâches simples - il n’y a rien de déshonorant à cela - avec des outils comme Zapier par exemple. Déjà, cela permettra de gagner en efficacité.


Ensuite, on peut aller un peu loin avec de l’IA, par exemple en construisant ses propres assistants (pour répondre à des mails, adopter le bon ton, formuler des réponses qui sont déjà vues et revues, etc). Ce sont des choses assez accessibles, qui ne demandent pas beaucoup de bagage technique.


Attention, il est important de vraiment partir des usages concrets existants dans l’entreprise, des besoins réels des employés, car on peut facilement se laisser séduire par la technologie et tout ce qu’elle peut offrir, et risquer de perdre son temps sur des choses jolies ou superflues...


Former les collaborateurs


Après, pour que les collaborateurs trouvent d’eux-mêmes le bon outil adapté à leur problématique, ils peuvent déjà poser la question dans Dust : en effet, il y a un assistant qui permet de trouver le bon assistant pour les accompagner sur leur question !


Mais au-delà de cela, le plus efficace est de former les équipes pour qu’elles aient un minimum de bagage sur l’IA, et être sensibilisées aux possibilités qu’elle peut offrir. Au bout d'un moment, cela va créer une émulation : quand les personnes vont réfléchir à leur projet, elles vont être plus autonomes, plus créatives, elles vont aller chercher la marche supplémentaire qu'elles n’auraient pas été capables de faire auparavant. Si on se demande si une chose est possible à faire avec l’IA, on peut alors poser la question à Dust ou chatGPT.


C'est ainsi qu'on peut imaginer des usages qui partent des vrais besoins actuels pour les collaborateurs, y compris de nouvelles choses qu'on n’aurait pas pu faire sans IA, mais qui répondent toujours à ces besoins.


Et ce n’est pas si compliqué à utiliser car c’est assez naturel : on donne un premier prompt à ChatGPT ou Dust, et s’il répond un peu à côté, on itère, on modifie le prompt jusqu’à obtenir une réponse satisfaisante.


Créer un engouement pour l’adoption de ces outils


Une fois les gens sensibilisés, formés sur les bases de l’IA, il ne faut pas se reposer sur ses lauriers. Il faut réussir à créer un engouement pour que l'adoption des outils IA continue et perdure, pour continuer à innover, et qu’il devienne naturel de chercher, pour tout projet, si l’IA peut y être intégrée ou non.


Pour cela, Juliette a envisagé deux solutions :

  • soit en faire un objectif formel, en faisant grandir les personnes pour qu’elles deviennent de plus en plus compétentes ;

  • soit se concentrer sur les besoins, les applications et les problèmes qu’on souhaite adresser. Dans ce cas, on explore systématiquement, dans la réflexion de chaque projet et de manière proactive, si l’IA peut apporter des choses. Et si oui, comment : on bidouille, on expérimente, on cherche les outils adaptés, etc. C’est l’approche que Juliette a choisie.


C’est très compliqué de savoir d’emblée ce que l’IA est capable de faire ou pas, surtout que cela évolue très vite. L'expérimentation continue, guidée par des problèmes ou des besoins réels, est donc essentielle : il faut tester, être créatif, voir ce qui marche ou non, mais dans tous les cas, on va apprendre quelque chose et progresser dans sa compréhension et son utilisation de l’IA.


Rappelons-le encore une fois, il est essentiel de toujours se concentrer sur les bons problèmes, il est inutile de bâtir des choses très sophistiquées qui ne répondraient pas à ses besoins actuels. C’est le piège de l’objet brillant… Certes, si on voit un outil qui permet de publier facilement plein de choses sur TikTok, Instagram, Twitter, c’est tentant, mais si avant vous ne publiiez pas sur ces réseaux, il y a sûrement une raison ! Certainement ce n’est pas une bonne idée… C’est comme pour l’automatisation : n'automatisez pas des choses que vous pourriez supprimer.


EN CONCLUSION : LANCEZ VOUS !


C’est vrai que les RH ont déjà beaucoup de charges à gérer, et rajouter encore l’IA peut faire peur, c’est normal ! Mais ce n’est pas si insurmontable que cela, il y a des quick win à aller chercher et qui vont rapidement pouvoir dégager du temps opérationnel.


Il faut y aller petit à petit, commencer par l’automatisation, et une fois qu'on a automatisé les premiers processus clés qui prennent le plus de temps, on peut aller chercher des processus RH un peu plus sophistiqués, un peu plus aboutis, et regarder ce que l'IA peut offrir dans ces cas-là.


Aujourd’hui, il y a beaucoup de ressources pour apprendre, il ne faut pas hésiter à s’inspirer de ce que font les autres entreprises. Professionnellement, la maîtrise de l’IA sera un enjeu important dans les prochaines années : il va certainement se créer une fracture entre ceux qui maîtrisent l’IA et ceux qui ne la maîtrisent pas. Alors n’hésitez pas, lancez-vous, tout simplement ! Avec les conseils de ce podcast, vous avez déjà de quoi vous mettre le pied à l’étrier.


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