Maintenant que vous connaissez les pièges à éviter et que vous avez une idée plus précise de ce dont il s'agit, passons aux cas d’usage concrets pour vous lancer dès demain.
Guide complet : Mieux gérer sa rémunération
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Sommaire
Certaines tâches seront automatisables directement, tandis que d'autres nécessiteront de faire appel à votre équipe data ou à des entreprises externes en fonction du niveau de sophistication et de personnalisation de chaque besoin.
Nous spécifions donc, pour chacun des cas d'utilisation suivants, le cadre de mise en place envisageable :
cadre de mise en place : Outil 🛠️/ Data 🧬
Commencez par sélectionner les meilleures offres d'emploi que vous ayez publiées jusqu'à maintenant ou d’autres exemples trouvés sur internet, qui sont clairs et efficaces.
Regroupez les en un seul document et créez une base de données de vos offres d’emploi qui fera office de modèle. Vous pouvez ensuite utiliser ce document pour le transmettre à un générateur de texte tel que ChatGPT afin qu’il créé des offres adaptées à vos prochains recrutements.
Cela vous permettra de gagner du temps lors de la rédaction de vos prochaines offres.
Si c’est une tâche que vous êtes amené.ee à faire très souvent et si vous avez de nombreuses offres très spécifiques à publier sur diverses plateformes vous pouvez demander à votre équipe data un peu d’aide pour automatiser cette génération.
⚠️ Attention à ne pas oublier de bien relire !
cadre de mise en place : Data 🧬/ Externe 🤑
Pour optimiser la prise de notes et la synthèse des entretiens, vous pouvez exploiter les capacités de l'IA. Demandez à votre équipe data de générer des résumés à partir d'enregistrements de vos entretiens ou intégrez des outils génériques existants.
⚠️ Attention à la confidentialité et à l'utilisation des données si vous utilisez un outil fourni par une entreprise.
⚠️ Si vous enregistrez un candidat, assurez vous de lui demander son accord et vérifiez qu'il a bien compris l'utilisation que vous ferez de ces données (c’est le RGPD qui le dit 😉).
cadre de mise en place : Data 🧬/ Externe 🤑
Si l’on avait accès aux calendriers des candidats, ce serait plus simple, mais ce n’est pas toujours le cas. Il peut s'en suivre un nombre interminable de mails avant de converger vers un créneau propice. Une solution efficace serait l'intégration d'un Chatbot spécialisé dans l'envoi et la réponse aux emails, capable de proposer des créneaux aux candidats en fonction des disponibilités des recruteurs, ces derniers pouvant accepter ou refuser directement via le Chatbot.
Cette approche automatisée permet non seulement de simplifier le processus, mais aussi d'économiser un temps précieux en évitant la multiplication des échanges de courriels.
Pour certaines entreprises, la planification des entretiens permet d’avoir un premier contact avec le candidat, et de sentir s’il y a un premier fit ou non. A vous donc de décider si vous souhaitez conserver cette tache ou non dans votre recrutement.
cadre de mise en place : Outil 🛠️/ Data 🧬
Ne vous-est il jamais arrivé de collecter des CVs sur un salon et de passer des jours entiers à classer les CVs et les scanner au risque d’en perdre ou de passer à côté d’un excellent candidat. Eh bien, à présent plusieurs outils pourraient vous permettre de transformer votre bibliothèque de CVs en une base de candidats triés selon différents critères pré-définis ou que vous pourriez vous même définir.
Aussi, vous pourriez ensuite classer vos candidats selon des critères objectifs : année d’expérience, compétence spécifique, etc…
Ce système de classement peut alors être très utile pour prioriser certaines revues de profils ou différencier les modes d’entretiens.
⚠️ Attention si vous utilisez un tel outil à la confidentialité et à l'utilisation des données.
cadre de mise en place : Outil 🛠️/ Data 🧬
Lors de la préparation d'entretiens d'embauche, avoir un partenaire avec qui s'entraîner pour anticiper et répondre efficacement aux questions des potentiels candidats est souvent bénéfique. En première intention, on peut demander à ce partenaire de générer des questions d'entretien. Cependant, quelle est la différence entre cette approche et une simple recherche sur internet sachant qu’une requête ChatGPT a une empreinte carbone 5 à 10x plus élevée ?
La véritable plus-value réside dans la possibilité de personnaliser les questions d'entretien en fonction du poste spécifique et des expériences uniques de la personne en question. Contrairement à une recherche générique en ligne, la personnalisation permet de créer des scénarios pertinents et adaptés à chaque contexte professionnel.
Mieux encore, ChatGPT excelle dans la capacité à inventer, simuler et générer des contenus. En laissant ChatGPT créer des scénarios d'entretien, vous pouvez vous entraîner à différentes éventualités et tester vos questions et attitudes. Cela offre une approche pratique et dynamique pour affiner vos compétences en matière d'entretien, en vous préparant de manière proactive à une variété de situations possibles.
cadre de mise en place : Outil 🛠️/ Data 🧬
Lorsqu'il s'agit d'intégrer d'importantes promotions de nouveaux employés, la tentation est grande d'offrir une expérience globale, avec des présentations génériques et un ensemble de documents standardisés. Bien qu'il soit parfaitement envisageable de personnaliser l'expérience pour de petites promotions ou des entreprises de taille réduite, cela peut parfois s'avérer plus complexe lorsqu'un grand nombre de personnes arrivent simultanément.
Dans ces situations, l'utilisation de l'IA se révèle particulièrement précieuse. En analysant les profils, les CV, et les caractéristiques personnelles au-delà des informations communes, l'IA peut proposer des éléments spécifiques tels que des lectures ciblées de documents internes, ou des présentations adaptées à certains profils. Elle peut aussi identifier les potentiels besoins en formation, contribuant ainsi à améliorer l'expérience d'onboarding sans demander un investissement excessif en temps pour les professionnels des RH.
Cependant, la mise en place d’un agent virtuel automatisant l’analyse des profils et produisant directement des contenus dédiés aux employés peut être techniquement difficile. Un premier pas dans cette direction consiste à travailler avec un système automatisant la génération d’une feuille excel comportant des caractéristiques précises et pertinentes de chacun des arrivants (âge, années d’expérience, nombre d’entreprises, compétences spécifiques). Alors, en utilisant ces données structurées, les RH peuvent rapidement identifier des groupes au sein desquels les nouveaux employés partagent des caractéristiques communes. Ces regroupements facilitent ensuite la personnalisation de l'expérience d'onboarding, en permettant aux RH de fournir des informations, des mentors ou des ressources spécifiques à chaque groupe, contribuant ainsi à rendre l'intégration plus pertinente et efficace pour chaque individu.
Pour aller plus loin, une approche consiste à associer les nouveaux arrivants à des profils similaires ou, au contraire, très différents, au sein de systèmes de coaching ou de buddy. Cette stratégie vise à créer des synergies entre les nouveaux et anciens employés en favorisant des échanges et des apprentissages mutuels.
cadre de mise en place : Data 🧬/Externe 🤑
Dans nos discussions précédentes, nous avons largement abordé les modèles et outils utilisant des IA génératives. Cependant, tout un pan de l’IA peut apporter beaucoup aux RHs et notamment tous les travaux dans le domaine de la fairness. Un exemple, d’application concrète peut être pour calculer les biais dans la politique de rémunération d’une entreprise.
Par exemple, une grande entreprise avec de nombreuses personnes avec des situations différentes et des parcours différents peut se demander s’il existe des avantages liés au genre dans les niveaux de rémunération de ses collaborateurs. L’apport de ces techniques contrairement à des index plus globaux et qu’elles permettent non seulement de prendre en compte de très nombreux paramètres (taux de travail, avantages, parcours personnel, etc…) mais elles contribuent aussi à identifier des leviers d’action pour régler cette situation.
cadre de mise en place : Data 🧬/Externe 🤑
L'IA peut également être utilisée pour automatiser les avantages salariés grâce à des solutions telles que May. Vous pourrez ainsi simplifier la gestion des avantages proposés à vos employés.
En effet cette tache qui était traditionnellement très longue pour les RH peut être entièrement automatisée grace à l’Open Banking et l’utilisation d’un produit propriétaire basé sur l’Intelligence Artificielle et la Data Science. Les collaborateurs se voient désormais remboursés automatiquement des achats éligible réalisés avec leur carte bancaire habituelle.
Vous allez au restaurant, vous allez au cinéma… et May s’occupe de détecter automatiquement toutes les dépenses qui sont éligibles et de les rembourser sur votre compte.
Le Guide complet : Offrir des avantages salariaux
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Christelle Marfaing
