Machine Learning

« Analyser, observer, prédire : porter la richesse des données à travers l’intelligence artificielle pour la transformation des fonctions transverses de nos clients » 

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle est simplement la science et l’ingénierie des machines intelligentes, celles qui savent répliquer le comportement humain, dans les tâches qu’il effectue et ses prédictions. L’intelligence artificielle a des applications dans de nombreux domaines et ses cas d’usages sont émergents dans les disciplines des Ressources Humaines, de la Finance et des Opérations. La moitié des organisations prévoient d’équiper leur fonction RH d’Intelligence Artificielle en 2022 ; ce chiffre monte à 60% pour les directions financières. 

Chez Althéa, nous nous concentrons particulièrement sur le Machine Learning, qui consiste en faire apprendre à un programme informatique une tâche à réaliser et dont la performance à cette tâche augmente à mesure que l’apprentissage progresse. 

Par exemple, si la tâche à réaliser est de répondre automatiquement aux tickets d’incident d’un centre de support, le Machine Learning permet l’augmentation du nombre de tickets d’incident correctement répondus, jugé par le retour des utilisateurs, à mesure que l’algorithme analyse les tickets d’incident passés. 

La fonction transverse comme centre d’excellence : nos thématiques de recherche et développement

Nous explorons les grands enjeux d’innovation des fonctions transverses et opérationnelles en collaboration avec nos clients, menée par une roadmap de R&D ambitieuse, portée autour des enjeux suivants, tout en cherchant à en explorer de nouveaux :

Vérification de la qualité des données


La qualité des données est un problème, et plus particulièrement dans le domaine des Ressources Humaines car la digitalisation des processus (à travers le SIRH) induit une multiplication des erreurs due à la décentralisation du processus de gestion administrative vers les collaborateurs eux-mêmes. En effet, de nombreuses erreurs peuvent se glisser dans les données. Selon leur complexité, il est parfois très fastidieux et chronophage de les détecter et de les réparer. Cela prend donc du temps et par conséquent cause une perte de productivité. Notre travail à date porte un gain de productivité estimé à environ 70%.

Diagnostic et stratégie RH 

 

Les méthodes d’analyse classiques (déduire des conclusions à partir d’un petit nombre d’entretiens) ne délivrent pas toujours la hauteur attendue. Il est possible de répondre de manière holistique au problème du diagnostic RH pour analyser automatiquement les données et « les laisser parler ». L’analyse par traitement naturel du langage des verbatims émis par salariés à plusieurs moments du cycle RH, comme les entretiens annuels par exemple, permet d’identifier les leviers internes tels que : les souhaits d’évolution, le bien-être au travail, les risques psychosociaux, les besoins en formation, l’efficacité managériale. Ces analyses permettent une vue globale et non biaisée contrairement aux analyses actuelles qui utilisent des modèles qui souffrent de grands biais, couvrant l’analyse de 200 000 points de données textuelles en environ 1 mois.

Assistance au contrôle de paie

 

Le contrôle de paie est souvent synonyme de contrôles manuels et une systématisation des recalculs. L’intelligence artificielle peut apporter une couche supplémentaire d’efficacité en identifiant les bulletins présentant des particularités significatives avec degré d’anomalie élevé en automatisant les routines de contrôle. Alors que les analyses par requête ou les filtres Excel classiques sont très chronophages dû à la nature très séquentielle et déterministe de ces contrôles (les objectifs de contrôles – écarts bruts-nets à plus d’un certain pourcentage d’écart, changement dans le dossier salarié… - sont renseignés manuellement et les seuils doivent généralement être fixes). Une assistance au contrôle de paie analyse les écarts de manière holistique et donne les dossiers ayant le plus de probabilité de présenter des anomalies, ou en tout cas des points de contrôle, avec des gains de temps allant jusqu’à environ 60%.

Chatbots 

 

L’automatisation des processus s’installe de plus en plus et, parmi eux, la responsabilisation du collaborateur via les agents conversationnels (ou « chatbots »). Les chatbots permettent, si utilisés à bon escient et construits de manière appropriée par rapport au contexte d’utilisation, d’offrir un service RH 24h sur 24 et 7 jours sur 7 aux collaborateurs, déchargeant ainsi les gestionnaires RH sur de nombreux thèmes : support SIRH, questions règlementaires, gestion administrative… Environ 85% des centres de relation client (externe ou interne) seront servis par des chatbots à terme. Alors que 80% des demandes en moyenne sont répondues avec succès par le chatbot, 20% restants resteront à la main des gestionnaires RH, pour les demandes les plus compliquées. Notre recherche consiste à développer une méthodologie systématique d’implémentation et de déploiement de chatbots, toujours moins complexes et plus intelligents.

Sur chacune de ces thématiques mais aussi bien d’autres, nos consultants et ingénieurs interviennent à différents moments des réflexions de nos clients autour de l’intelligence artificielle dans les fonctions transverses : acculturation à l’utilisation et l’analyse de données, étude d’opportunités pour établir les cas d’usage de projets d’intelligence artificielle et leur business case, développement de systèmes basés sur l’intelligence artificielle pour les directions RH, finance et supply chain.

Qui sommes-nous 

Pour alimenter ces réflexions, Althéa possède une véritable cellule de Recherche et Développement découplée des activités de nos activités de conseil traditionnelles en Ressources Humaines, Finance et Opérations. Portée par une équipe d’ingénieurs ayant évolué à la frontière des activités liées aux ressources humaines, finance et opérations et intelligence artificielle, en provenance des meilleures universités de France et de l’étranger, elle maîtrise non-seulement les dernières technologies liées à l’intelligence artificielle, mais aussi les principaux enjeux des fonctions transverses.

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