Les RH adoptent l’IA, mais manquent encore d’un cadre clair

Abhishek David a passé 16 ans dans les RH avant de se tourner vers la recherche. Il est aujourd’hui doctorant à l’Indian School of Business, où il s’intéresse à l’avenir du travail, à l’ESG, aux comportements individuels et à une notion qu’il développe autour du sentiment d’appartenance : selon lui, les initiatives DEI échouent non pas à cause de mauvais objectifs de diversité, mais parce que l’appartenance repose sur des motivations différentes selon les individus, et que les approches uniformes passent à côté de cette réalité.

Dans l’épisode #22 de Xobin Talks, l’animatrice Manjeet Kaur explore les enseignements d’Abhishek, issus à la fois de sa recherche et de son expérience terrain. L’échange aborde les domaines où l’IA fonctionne réellement dans les RH, les incompréhensions fréquentes, ce qu’implique une adoption responsable, et les précautions à prendre pour éviter de créer de nouveaux problèmes en voulant en résoudre d’anciens.

Comment l’IA aide-t-elle concrètement les RH ? Quelques exemples pratiques.

Abhishek commence par IBM Watson, l’un des premiers exemples d’IA appliquée à la fidélisation des collaborateurs.

Abhishek : « IBM était en avance sur l’automatisation, l’exploitation et la modélisation des données. Ils ont lancé Watson pour améliorer l’engagement et la rétention des employés. Progressivement, ils en ont fait un outil commercialisé, qui leur a aussi permis d’économiser des millions de dollars. »

L’adoption s’est ensuite accélérée dans le recrutement. Les systèmes de gestion des candidatures, les outils de tri de CV et les plateformes de rapprochement entre offres et profils sont devenus les premières applications massives de l’IA RH, car le recrutement est le domaine où les données sont les plus structurées et volumineuses.

Chatbots et automatisation opérationnelle

Abhishek : « Les chatbots, le NLP et tout ce qui s’y rattache servent à répondre aux questions, principalement sur les opérations RH, c’est-à-dire les tâches les plus opérationnelles où il faut répondre à de nombreuses demandes internes des collaborateurs. »

L’analyse de sentiment, la modélisation prédictive de la rétention, la robotisation des tâches administratives et l’IA générative pour la création de contenus de formation sont venus ensuite. Les plateformes de talent marketplace, qui favorisent la mobilité interne et la gestion des travailleurs indépendants, représentent la vague la plus récente.

L’analogie avec le secteur médical

L’observation la plus éclairante d’Abhishek établit un parallèle avec la technologie médicale.

Abhishek : « Les médecins utilisaient déjà l’imagerie 3D et les robots chirurgicaux pour les interventions. Mais ils ne les utilisaient pas vraiment faute de données suffisantes. Les machines sont devenues utiles à mesure qu’elles accumulaient des données patients. C’est la même chose pour les RH : on reprochait au tri de CV d’être biaisé sur la race ou le genre. Mais avec le temps, plus de données et une meilleure correction des labels, l’outil devient vraiment utile. »

Moins de la moitié des organisations utiliseront l’IA dans les RH en 2026, et son usage reste concentré sur certains domaines : recrutement à 27 %, technologies RH à 21 %, formation et développement à 17 %, expérience collaborateur à 14 % (SHRM State of AI in HR, 2026). Ce manque de maturité des données explique pourquoi l’adoption se concentre sur le haut du tunnel, là où les données sont les plus abondantes, plutôt que sur l’ensemble du cycle de vie collaborateur.

Comment obtenir de meilleurs résultats avec l’IA sans négliger l’éthique ?

C’est ici qu’Abhishek passe de la description des usages à la prescription des prérequis avant tout déploiement.

Commencer par l’infrastructure éthique

Abhishek : « Les entreprises qui utilisent des outils d’IA doivent fixer des règles claires sur leur usage. Il faut aussi créer un comité d’éthique indépendant pour contrôler ces pratiques. Cela garantit une supervision distincte de l’équipe métier. Tout doit être transparent et explicable : chaque modèle, chaque communication, chaque algorithme utilisé doit pouvoir être justifié, sinon on hérite de biais existants. »

Seules 18 % des entreprises interrogées ont mis en place un comité d’éthique de l’IA dans leur gouvernance RH, et 41 % des professionnels RH citent le biais algorithmique comme principale préoccupation dans l’adoption de l’IA (SQ Magazine, 2025). L’écart entre l’inquiétude et la réponse structurelle reste important.

RGPD et conformité réglementaire : une obligation

Abhishek : « Il faut des mesures de protection des données. Respecter le RGPD et les autres réglementations est absolument essentiel pour toute organisation à l’ère numérique et de l’IA. »

La pression pour adopter rapidement et la nécessité de gouverner prudemment sont en tension permanente, et la plupart des entreprises privilégient la rapidité en espérant que la conformité suivra.

Surveillance continue, pas déploiement ponctuel

Abhishek : « Il faut surveiller et évaluer en continu, car personne ne sait vraiment quels seront les résultats. Les études de McKinsey et Deloitte prédisent une forte hausse des résultats business, mais personne ne l’a encore constaté. Il reste à mesurer les bénéfices des outils mis en place. C’est là qu’il faut être prudent. »

Cette lucidité est essentielle : le retour sur investissement de l’IA RH reste largement théorique à grande échelle, et les organisations misent sur des résultats promis mais pas encore démontrés.

Ce que les équipes RH comprennent souvent mal à propos de l’IA

Abhishek en identifie quatre, qu’il rencontre régulièrement dans ses travaux et missions de conseil.

Idée reçue 1 : L’IA va supprimer nos emplois

Abhishek : « Les métiers évoluent vite, il faut se préparer aux compétences de demain. Cela vaut pour les collaborateurs comme pour les RH. Tous doivent continuer à apprendre et à anticiper. Utiliser l’IA, c’est voir l’outil comme un appui à la décision, pas un remplaçant. Si avant je faisais A, B et C, la machine prend A et B, mais C reste à ma charge. Ce n’est pas un remplacement total, mais une utilisation optimale de l’augmentation. »

Idée reçue 2 : L’IA va tout régler instantanément

Abhishek : « Ce nouvel outil d’IA va tout résoudre, répondre plus vite, décider plus vite. »

La rapidité de déploiement ne garantit pas la qualité des résultats. Un outil lancé sans données d’entraînement suffisantes, sans conduite du changement, et sans définition claire du problème à résoudre, sera décevant, quelle que soit sa technologie.

Idée reçue 3 : L’IA supprime les biais

Abhishek : « On répète que l’IA va éliminer les biais du système. Ce sont ces idées reçues qu’il faut corriger. »

29 % des entreprises ont suspendu ou réorganisé leurs outils de recrutement IA en 2025 après avoir constaté des biais (SQ Magazine, 2025). Une IA entraînée sur des données historiques reproduit les biais du passé, sauf si les données et les labels sont corrigés activement dans le temps.

Idée reçue 4 : Une solution unique pour tous

Abhishek : « Il n’existe pas de solution universelle. Il faut déployer les outils, mesurer les impacts, vérifier leur transparence et leur effet sur l’expérience collaborateur. La simplicité reste clé pour toute implémentation technologique ou digitale. »

Comment l’IA va-t-elle transformer la culture d’entreprise et le bien-être au travail ?

Abhishek répond sous deux angles : le business et l’humain.

Le business : la frontière entre fintech et banque s’efface

Abhishek : « Il y a deux ou trois ans, on distinguait fintech et banques. Aujourd’hui, la frontière n’existe plus. Les fintechs doivent fonctionner comme des banques car elles sont régulées, et les banques doivent se digitaliser comme les fintechs. Personne ne veut finir comme Nokia : il faut avancer avec créativité et innovation pour préserver la valeur et la rentabilité. »

La digitalisation n’est plus un choix, c’est une nécessité. Les entreprises qui tardent à adopter l’IA risquent de prendre du retard, comme celles qui ont sous-estimé l’impact d’internet dans les années 1990.

Le cas RH : passer de la mesure de l’attrition à la prédiction de la rétention

Abhishek : « Les RH disposent d’énormément de données. On regarde toujours l’attrition. Pourquoi ne pas regarder la rétention ? On analyse les données passées, le taux de départs, mais pas le taux de rétention ni les facteurs qui l’expliquent, alors qu’ils permettent une analyse prospective. Les RH doivent exploiter ces données pour prendre des décisions prédictives, c’est ce qui va changer. »

Ce changement de perspective est crucial : l’attrition indique qui est parti et quand. La prédiction de la rétention permet d’anticiper qui risque de partir avant même qu’il ne commence à chercher ailleurs. C’est la différence entre une analyse post-mortem et une action préventive, et la plupart des équipes RH restent sur le post-mortem.

L’humain : bien-être, DEI et réduction progressive des biais

Abhishek se montre optimiste sur l’évolution de la DEI à long terme, mais prudent sur le calendrier.

Abhishek : « Je vois les biais et les discriminations diminuer. Les frontières s’estompent au fil du temps. D’ici 5 à 10 ans, la diversité de genre sera la norme. Si une organisation ne l’a pas, elle sera remise en question. Ce sera un minimum attendu. »

Il pointe aussi les risques d’une dépendance accrue à l’IA : surconfiance dans la technologie, préoccupations persistantes sur la confidentialité à mesure que les volumes de données augmentent, et le défi permanent des biais dans des systèmes nourris par des données imparfaites.

Son fil conducteur reste l’évolution humaine. Chaque révolution technologique, l’ordinateur dans les années 1980, puis internet, puis le mobile, a nécessité une adaptation. L’IA est la prochaine étape de cette histoire.

Abhishek : « L’évolution humaine, c’est apprendre et s’adapter en permanence. Espérons que nous saurons nous préparer à l’IA et à la transformation digitale comme nous l’avons fait pour l’ordinateur, internet et le mobile. »

À propos d’Abhishek David

Abhishek David met à profit 16 ans d’expérience RH dans ses recherches doctorales à l’Indian School of Business. Il travaille à l’intersection du comportement organisationnel, de l’adoption technologique et de la stratégie RH, avec un intérêt particulier pour l’avenir du travail, la réalisation des objectifs ESG et la notion d’appartenance dans la DEI. Avant d’entrer dans le monde académique, il a occupé des postes RH de direction dans divers secteurs en Inde et aux Émirats arabes unis, ce qui lui donne une solide expérience terrain pour nourrir ses recherches. Diplômé de NUS, il est un acteur reconnu de la communauté RH aux Émirats, avec une expertise couvrant la transformation RH, le développement organisationnel, la fidélisation des talents, la culture et la conduite du changement, ainsi que les partenariats business dynamiques.