Workforce planning : comment l'IA va révolutionner cette pratique

Publié par Nicolas MOREL. 2 janvier 2019 Publié dans Digital

Le Workforce Planning (WP) est étroitement imbriqué à la gestion du capital humain. Il est devenu une pratique récurrente dans les directions de R.H., étant à l’origine des décisions d’avenir. Son moteur est la planification des compétences nécessaires à l’entreprise dans un futur proche. Celle-ci est aussi abordée à travers la GPEC de manière très ‘légaliste’ ; le WP, lui est lié à la stratégie de l’entreprise. Il dessine l’entreprise future, et donc son organisation, à travers la gestion des ressources et des compétences. La démarche passera en premier lieu par la qualification des compétences de demain, puis l’adéquation avec celles d’aujourd’hui pour définir, activer les plans de mobilité et de recrutement.

Les entreprises ressentent ce besoin qui devient pressant. La transformation de leurs métiers, due au numérique, et à ‘l’impatience’ de leurs collaborateurs pour progresser, bouleversent la relation employeur-collaborateur. Les métiers futurs de la banque, de l’assurance, des services, de l’administration et même de l’industrie ne seront plus ni en quantité ni en désignation ceux d’aujourd’hui.

A titre d’exemple (rapport OCDE 2012- compétences numériques du XXI^e) seuls 8,3 % des Français actifs se situent aux deux niveaux les plus élevés de compétence en compétence numérique, ce qui place la France assez loin derrière la moyenne.

L’environnement actuel dans lequel évoluent les entreprises nécessite donc une anticipation forte des besoins en ressources. Si prédire le futur est impossible, le WP est un outil qui permet, par le biais de scenarii et hypothèses, de s’y préparer au mieux et d’optimiser l’organisation et la stratégie RH. Si les DRH ne prennent pas en main la coordination de la démarche, pour se positionner comme un acteur incontournable de la stratégie de l’entreprise, elles seront exclues des décisions qui les concernent au premier plan et devront se cantonner à un rôle d’exécution.

Le WP par sa méthodologie associée à une plateforme SaaS ou un outil permettra donc aux entreprises d’anticiper et donc de mieux gérer ce qui pourrait freiner leur développement de demain.

Les pratiques et les outils

Pour pouvoir se saisir de ce rôle de partenaire stratégique, les professionnels de la fonction RH doivent être en mesure de mettre en œuvre cette démarche et de la piloter. Elle suppose de renforcer deux axes insuffisamment maîtrisés aujourd’hui par la plupart des directions RH.

Le premier axe, pour les entreprises, est de confier ce management à une personne dédiée, tant l’enjeu est stratégique. Si la démarche doit bien évidemment être menée dès l’origine avec les directions métier, c’est à la fonction RH que revient le rôle de coordonner les réflexions, de challenger les hypothèses et d’animer leur traduction concrète en termes d’organisation, d’effectifs, emplois et compétences.

Le deuxième axe est l’outil. Pour les entreprises de taille significative les solutions de type ERP RH ont toutes proposé des outils Business Intelligence, qui permettent à partir de modèles plus ou moins évolués, de traiter les données présentes dans la base de données et donc de faire un état des lieux. Cela devient plus difficile quand la demande inclut de la prospective, et qui doit s’inspirer en plus des données du marché.

Pour bâtir cette prospective, associée à une construction itérative du modèle, l’intelligence artificielle peut ‘révolutionner’ ces pratiques.

L’IA est perçue dans tous les esprits comme étant une aide, pour accélérer la prise de décision de l’humain. Quelles en sont les fondations ? La première brique est bien évidement le ‘Big Data’, car ses modèles pour être valides ont besoin de traiter d’importants volumes de données. En association, différentes technologies, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Réseaux neuronaux artificiels … permettent de comprendre, d’interpréter des informations même floues, avec un très haut niveau d’abstraction, et au final d’obtenir rapidement des résultats à très forte fiabilité. Toutes ces conditions sont donc présentes pour une application immédiate au WP pour accélérer le processus de décisions.

Le WP repose sur trois axes : compétences, modélisation et simplification de la méthodologie.

La première complexité vient donc des modèles à produire, à paramètres multiples. L’intelligence artificielle va donc permettre d’augmenter le nombre de prévisions possibles en intégrant par exemple les manques de certaines compétences, les nouveaux métiers, les effectifs présents et futurs, en comparant le modèle avec d’autres modèles exogènes ; il va donc améliorer la fiabilité du système et grâce à la multitude des données, les résultats. L’utilisateur pourra donc être guidé dans le choix des modèles, les métiers qu’il veut transformer, les effectifs qu’il veut gérer dans le futur.

Deuxième axe bien évidement, la projection des collaborateurs vers ces futurs métiers, et donc le ‘matching’ qui se doit d’inclure les tests affinitaires, pour les soft skills, leur profil et le futur référentiel de compétences. L’IA permet de sortir des biais en proposant soit des candidats atypiques correspondant au profil recherché, soit d’ouvrir au collaborateur une évaluation de son profil, en y associant des plans de mobilité liés à des formation pour acquérir ces nouvelles compétences

Enfin les ‘chatbots’ qui peuvent dès à présent guider l’utilisateur pas à pas, en simulant une conversation en langage nature vont faciliter l’apprentissage et bien entendu la maîtrise des modèles à construire.

Les outils de WP vont être de plus en plus puissants grâce à l’intelligence artificielle. Cela est vital, de par les incertitudes de plus en plus variées et complexes à anticiper, sur l’évolution des marchés. Pouvoir jouir de ces futurs outils puissants pour prévoir et anticiper cette complexité, deviendra indispensable. Préparons-nous à cette transformation, commençons à nous familiariser à ces nouvelles pratiques, dédions des ressources. Et l’avenir s’anticipera de manière plus apaisée.