Saurez-vous convaincre l'IA de votre efficacité?

On s'émeut des pertes d'emplois causées par l'intelligence artificielle, mais celle-ci pourrait faire bien plus de dégâts en révélant les mauvais employés.

On connaît les technologies d'apprentissage machine qui font dans le service à la clientèle ou qui soutiennent les RH dans leur effort de recrutement.

Voilà que la technologie qui mesure la productivité des gens fait son entrée dans les entreprises, rapporte le magazine des entrepreneurs technos Fast Company.

Le programme, nommé Nintex Hawkeye—littéralement Oeil de faucon, développé par la start-up Nintex—, analyse en temps réel le travail abattu par les employés : en mesurant l'accomplissement des processus en fonction de l'activité, de l'employé, des descriptions de tâches et ou de l'unité d'affaires, Hawkeye mesure le temps consacré à chaque activité, pour chaque employé ou pour chaque équipe.

L'analyse des processus permet ainsi à la direction de gérer le rendement, la performance, l'intégration des nouveaux employés, la rémunération et bien d'autres choses encore. On peut notamment savoir qui fait quoi dans l'organisation, à quel rythme et à quel coût.

On peut aussi aller plus loin, en évaluant l'intégration des nouveaux employés par exemple. Les algorithmes de Hawkeye peuvent identifier les meilleurs nouveaux employés, et quels profils à l'embauche offrira les meilleurs rendements dans les 30, 60 ou 90 jours suivant l'intégration d'un nouveau venu dans une équipe.

Pour illustrer certaines révélations intéressantes faite par l'analytique, Nintex donne l'exemple des processus de recrutement, explique à Fast Company le vice président de Nintex, Ryan Duguid.

« Si un employé des RH recrute un candidat par semaine, et qu'un autre met deux semaines à le faire, on peut analyser l'écart, et découvrir que les embauches rapides restent moins longtemps dans l'entreprise. »

Ainsi, même si le premier recruteur semble plus efficace, c'est le second recruteur, qui prend plus de temps pour embaucher, qui est le plus productif.

On peut en outre identifier les facteurs responsables d'une baisse de productivité chez un employé : ceux qui reviennent de vacances peuvent avoir accumulé du retard, tandis qu'un autre qui doit superviser plusieurs employés n'a juste pas le temps de tout faire. Si l'intelligence machine ne permet pas de cerner les causes de ces symptômes, elle permet toutefois de les faire ressortir au grand jour. On pourra ensuite les corriger.

« Là où ça devient vraiment intéressant, poursuit Ryan Duguid, c'est quand on peut faire des comparaisons entre les entreprises d'un même secteur, ou entre différents secteurs d'activité. » Les quelque 7000 entreprises qui participent au programme donnent d'ailleurs une solide base de comparaison pour les entreprises désireuses d'améliorer leur productivité, selon Ryan Duguid.

Bien sûr, il arrive que les comparaisons soient peu utiles : une entreprise peut avoir automatisé un processus qu'une autre entreprise préfère confier à des humains, comme la gestion du service client en ligne.

Autre inquiétude : l'analytique en général et l'apprentissage machine en particulier peuvent identifier les processus et procédures qui gagneraient à être automatisées, telles l'approbation des comptes de dépenses ou le renouvellement de l'inventaire.

Sauf qu'on ne peut pas tout confier à la machine : plusieurs décisions doivent revenir à des personnes en chair et en os, dotées de jugement. Si la mésentente règne dans un bureau, le programme mesurera la baisse de productivité, mais n'identifiera pas la personne responsable de cette baisse.

Selon Nintex, Hawkeye doit surtout servir à lancer la conversation, dans l'entreprise, sur les façons d'augmenter la productivité.