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En 2018, 64 % des cadres envisageaient une mobilité professionnelle dans les trois années à venir. Un chiffre qui illustre une tendance de fond : les salariés sont en quête d’évolution. Dans ce contexte, la mobilité interne constitue le premier choix pour les talents soucieux de leur développement professionnel. Un enjeu central en matière de politique RH. Et si l’intelligence artificielle (IA) permettait aux entreprises de lever les freins pour une mobilité interne fluide, efficace et créatrice de valeur ?

Contrairement au marché « externe» du travail, sur lequel actifs et employeurs se rencontrent librement, le marché interne aux entreprises est paradoxalement plus régulé. S’appuyant sur leur direction des ressources humaines, ces dernières définissent des règles (durée minimum avant de changer de poste, etc.) et un cadre qui régulent l’offre et la demande. Si une telle régulation offre des avantages –  à commencer par la stabilité-, elle peut aussi, au sein d’organisations complexes, larges et parfois silotées, créer de vrais freins à la mobilité interne. Le risque ? Enfermer les talents dans des cases, sans leur laisser la possibilité de mettre leurs compétences à profit et privant ainsi les organisations de cette vitalité qui est nécessaire. 

Redonner le pouvoir aux managers et aux salariés 

Face à cet enjeu, la régulation voire la dérégulation du marché interne devient un débat central et peuvent amener les directions des ressources humaines à davantage ouvrir la circulation des compétences et des talents. Il s’agit donc de redonner du pouvoir à ceux qui justement font le marché du travail : d’un côté ceux qui recrutent – principalement les managers ou les entités – et ceux qui mettent à disposition leur force de travail et leurs compétences – les collaborateurs. Objectif : redonner des marges de manoeuvre à ces deux parties prenantes afin de rendre l’entreprise plus agile par une fluidification de la mobilité interne. C’est dans cette perspective que certaines entreprises recourent aux formidables capacités offertes par l’irruption de l’ intelligence artificielle dans la gestion des ressources humaines .  

L’IA pour plus de mobilité et de créativité 

Depuis cinq ans, le digital a pris une place essentielle dans la gestion des ressources humaines à travers la mise en place de plateformes internes  où le collaborateur peut notamment consulter directement les postes à pourvoir. En y ajoutant une couche d’intelligence artificielle (IA), offreurs et demandeurs d’emploi n’ont plus besoin d’intervenir dans ce processus. Un  algorithme se charge de les mettre en relation , en fonction de critères concordants (mots clés, expérience, compétences, etc.). Le recruteur reçoit ainsi le profil sélectionné par l’IA et peut choisir, ou non, de «matcher» et de lui proposer une rencontre. Un processus gagnant-gagnant : après avoir rendu leur profil accessible, les salariés reçoivent des notifications de postes auxquels ils n’auraient pas naturellement candidaté, tandis que les managers accèdent à des profils auxquels ils n’auraient pas davantage pensé. 

Autre avantage : faciliter le recrutement de talents sur de courtes périodes afin de travailler sur des projets et ainsi enrichir son portefeuille de compétences. De quoi gagner en transversalité, décloisonnement et favoriser les idées innovantes et créatives.  

Abattre les barrières et sortir des sentiers battus 

Là où l’IA constitue une révolution, c’est qu’elle permet ainsi aux offreurs et aux demandeurs d’emploi d’accéder à une partie du marché qui ne leur était jusque-là pas visible (le fameux « marché caché »). Un moyen de s’affranchir du cadre parfois restrictif interne aux entreprises et d’ abattre des barrières humaines et psychologiques qui peuvent nuire à la mobilité et à l’évolution professionnelle. 

C’est une chance offerte au collaborateur pour diversifier ses compétences, et lui permettre d’envisager une réorientation professionnelle. Le manager, quant à lui, étoffe ainsi ses équipes avec des profils nouveaux, parfois atypiques, mais toujours adaptés à ses besoins. De plus, l’algorithme apprend et se perfectionne en fonction de ses choix, devenant ainsi un outil pointu et plus intelligent selon le principe du machine learning.

  
Source : Dominique Laurent, DRH, Schneider Electric France

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