Compte rendu de l'atelier "L'outil n'est plus le problème", consacré à l'adoption de l'IA en recrutement - Animé par Stan Folly et Ferdinand Collado
On parle beaucoup des capacités de l'intelligence artificielle. Beaucoup moins de ce qui se passe une fois les outils déployés dans les équipes.
Car entre une démonstration impressionnante et un outil réellement intégré aux habitudes de travail, il y a parfois tout un monde.
C'est précisément ce qu'ont abordé Stan et Ferdinand lors de leur atelier, en partageant notamment leur expérience auprès d'une agence de recrutement.
Et leur message était assez clair : le défi n'est pas tant de trouver le bon outil que de créer les conditions pour que les équipes aient envie de s'en servir.
Et si on commençait par le problème plutôt que par l'outil ?
Ils ont présenté le cas d'une agence de recrutement qui souhaitait intégrer davantage l'IA à ses activités.
Plutôt que de commencer par choisir une technologie, les consultants ont d'abord échangé avec les équipes pour identifier leurs irritants quotidiens.
Trois difficultés sont ressorties : des tâches administratives répétitives, des documents particulièrement longs à produire et un manque de standardisation dans certaines pratiques.
L'équipe a ensuite structuré ses données et développé plusieurs agents IA avec la plateforme Dust.
Selon les estimations présentées par les consultants, la rédaction d'une description de poste, qui nécessitait auparavant environ trois heures, pouvait désormais être réalisée en 35 à 40 minutes.
Le gain global, soit l'intégration des 7 agents, est évalué à 35 heures par mois.
Mais le changement le plus intéressant n'était peut-être pas là : l'adjointe administrative, auparavant mobilisée par de nombreuses tâches répétitives, a pu évoluer vers un rôle de recruteuse à temps plein.
L'objectif n'était donc pas simplement de faire la même chose plus rapidement, mais de repenser la façon dont le travail était réparti.
L'adoption ne se décrète pas
Un point a particulièrement retenu l'attention pendant l'atelier : pour que l'IA trouve sa place, il faut accepter de lui consacrer du temps.
Dans l'agence mentionnée, la direction a libéré deux à trois heures par semaine pour permettre aux équipes de découvrir, tester et améliorer les outils.
Du temps qui ne devait pas être récupéré pour traiter davantage de mandats.
Une recruteuse a été accompagnée pendant sept semaines pour apprendre à construire des agents IA. Une autre personne jouait un rôle de championne, chargée notamment de tester les solutions et de favoriser leur appropriation.
Des rencontres hebdomadaires permettaient de partager les difficultés et les améliorations possibles.
Surtout, les idées ont progressivement commencé à venir des recruteurs eux-mêmes.
Et c'est probablement là que se trouve une partie de la réponse : un outil imposé par la direction n'a pas le même potentiel d'adoption qu'une solution imaginée pour régler un problème vécu par l'équipe.
Automatiser ce qui prend du temps... ou ce qui nous irrite ?
Autre réflexion intéressante : faut-il nécessairement commencer par les tâches les plus chronophages ?
Pas forcément, selon les intervenants.
Une tâche peut prendre beaucoup de temps sans être particulièrement pénible. À l'inverse, une opération relativement courte, mais répétitive et frustrante, peut constituer un excellent premier projet.
Un exemple partagé par une personne participante illustrait bien cette idée : un agent capable de générer automatiquement des fiches d'évaluation à partir des transcriptions d'entrevue et de les intégrer dans leur ATS. L'outil a été adopté parce qu'il répondait à une tâche que l'équipe n'aimait pas faire.
La technologie n'était plus une nouveauté à apprivoiser. Elle devenait une solution à un irritant bien réel.
Le temps gagné est-il vraiment du temps libéré ?
Une intervention dans la salle est venue nuancer le discours sur les gains de productivité.
Avec l'IA, les directions peuvent aussi relever leurs attentes : des rapports plus complets, des analyses plus poussées, des livrables plus soignés et produits plus rapidement.
Autrement dit, gagner du temps sur certaines tâches ne signifie pas nécessairement avoir moins de travail.
Cela peut simplement déplacer les exigences vers d'autres activités.
Et cette distinction mérite d'être discutée avant de promettre aux équipes que l'IA va leur faire gagner des heures.
Finalement, quel premier projet choisir ?
L'atelier a fait ressortir une approche assez pragmatique : comprendre ses processus, mesurer les efforts, structurer ses informations et seulement ensuite choisir la technologie.
Mais surtout, commencer par demander aux équipes ce qu'elles aimeraient ne plus avoir à faire.
On pourrait être surpris des réponses.
Et peut-être découvrir que le meilleur projet IA n'est pas le plus spectaculaire, mais celui que les recruteurs auront réellement envie d'utiliser lundi matin.
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Cet article a été rédigé avec l'aide de l'intelligence artificielle, à partir du compte rendu des échanges et des retours des personnes participantes à l'atelier animé par Stan et Ferdinand
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