Comment résoudre les problèmes de mobilité interne grâce à l’intelligence artificielle ?


Le jeudi 24 janvier 2019 | Publi-reportage - Gestion des candidatures
Comment résoudre les problèmes de mobilité interne grâce à l’intelligence artificielle ? - D.R.

Départ, Onboarding, coûts de formation… 10 points de turnover représentent entre 2 et 4 % de coût en termes de masse salariale. La mobilité interne est un enjeu majeur pour l’entreprise et les RH, dont un certain nombre d’obstacles peut aujourd’hui être levé grâce à l’intelligence artificielle et les solutions innovantes proposées par Textkernel…  

1. Les obstacles humains

Entre les freins d’un manager qui ne souhaite pas voir ses bons éléments partir ou ceux des collaborateurs qui hésitent à manifester leur désir d’évoluer, les obstacles humains ne sont pas toujours simples à lever. 

« Dans ce cadre, l’intelligence artificielle peut systématiser le matching entre collaborateur et emploi, faciliter la mobilité au quotidien, et permettre ainsi de lever des freins psychologiques. A partir d’un CV ou d’un profil, l’IA peut également constituer facilement des profils anonymes, plus riches et objectivés d’un point de vue des compétences et donc neutraliser un certain nombre de biais », explique Yves Loiseau, directeur général chez Textkernel. 

2. La dispersion de l’information

La fonction RH possède souvent plus d’informations sur un candidat externe que sur un collaborateur. En ignorant son parcours, ses atouts et ses valeurs, il est difficile de savoir quel poste lui serait le plus adapté. 

« L’IA permet de faciliter l’acte de candidature interne en se chargeant de remplir un profil riche et exploitable. Elle permet également d’aller chercher de l’information à l’extérieur du système d’information de l’entreprise et de glaner de l’info RH, de cartographier les savoirs à partir des documents de travail des collaborateurs », met en avant Yves Loiseau.

3. Le trop grand nombre de cas à envisager 

La loi des grands nombres fait que pour être dynamique et proactif dans une démarche de mobilité interne, il faut envisager énormément de cas différents. Une entreprise, réunissant 20 000 collaborateurs et 2 000 postes, représente 40 millions de combinaisons possibles. Même en rationnalisant ces données, le traitement reste difficilement exploitable.

« L’IA permet un rapprochement entre chaque personne et chaque emploi de façon automatique, sans conclusion définitive. Ces suggestions permettent d’optimiser le champ des investigations en le rendant raisonnable », précise le directeur général.  

4. La barrière du langage

Les entreprises consacrent beaucoup de temps à faire des fiches de poste, mais celles-ci ont des durées de vie assez courtes puisque les métiers évoluent, et il est souvent difficile de coucher sur papier toute la réalité des recrutements.

« L’AI, dans sa forme actuelle la plus avancée avec le Deep Learning, offre la possibilité, à partir de l’observation des choix faits par les humains, d’ajuster le classement des suggestions présentées pour ne conserver que les meilleurs candidats », souligne-t-il.

Textkernel, société spécialisée dans les technologies du langage et de l’intelligence artificielle, permet de lever l’ensemble de ces freins grâce à des solutions innovantes : Extract!, Jobfeed, Match ! et Search !. « Nous avons un rôle de cartographe, d’arpenteur de l’information, et de fédérateur. Nous aidons à créer des référentiels, mettons en œuvre la mobilité, l’assistons par le biais de rapprochements et de suggestions, et enfin apportons du contexte pour permettre aux entreprises de prendre les décisions les plus informées possibles », conclut Yves Loiseau. 

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