Comment détecter les compétences implicites de mon organisation ?

N'avez-vous jamais été surpris(e) par la somme de connaissances, aptitudes insoupçonnables de vos collègues de tous les jours ? Détecter ces compétences "implicites" est certainement l'un des sujets les plus passionnants de la gestion des compétences, et celui qui contribuera le plus à l'évolution de la conception future du travail. Au cœur de ces transformations en cours, l’intelligence artificielle représente un outil majeur d’identification des compétences utiles à l’organisation.

L’IA contribue à la clarification des niveaux des collaborateurs de l’entreprise par des processus de matching simples et transparents. L’analyse sémantique est aussi une approche durable particulièrement adaptée à l’expression de la compétence dans un contexte unique.

Détecter les compétences invisibles est autant une source d’enrichissement pour l’entreprise qu’un gage de pérennité. L’IA peut révéler, mais aussi structurer, exploiter des compétences qui dévoilent l’intégralité du potentiel de chacun. Et si les compétences dont vous avez besoin sont déjà dans votre organisation ?

Détecter les compétences invisibles à l’aide de l’IA ?

Un nouveau champ d’investigation RH

Mobiliser les compétences aux bons endroits de l’organisation a toujours été une activité centrale des ressources humaines. Désormais tous les processus -  recrutement, mobilité interne, formation - sont liés à une politique de gestion des talents élargie où détecter et valoriser les compétences implicites, absentes des fiches de poste, prend de l’ampleur.

À partir de technologies de traitement automatique du langage naturel, l’IA rapproche des compétences avec des niveaux de fiabilité différents suivant plusieurs facteurs. Plus les compétences seront exprimées de manière explicites et universelles plus les résultats seront précis, c’est le cas des compétences IT par exemple. Les réseaux sémantiques identifient, extraient et donnent du sens aux informations pour révéler finement les compétences sous-jacentes de chaque profil.

Les clés d’une détection performante

Plusieurs facteurs influencent l'IA dans la pertinence des compétences détectées :

  • Le travail d'entraînement initial
  • La quantité de texte et sa forme (structurée ou non structurée)
  • L’uniformisation de l’expression de la compétence

Forme d’intelligence dont la performance dépend d’un apprentissage automatique (Machine Learning), l’IA a besoin de données d'entraînement afin de reconnaître, au fur et à mesure, les similitudes et dissemblances entre plusieurs champs sémantiques.

Le moteur d’une IA recoupe des informations qualitatives non structurées très chronophages pour les RH (cvs, parcours professionnels, offres de postes). La capacité à automatiser l’analyse de ces données et l’intégration des tendances métiers d’un environnement professionnel offre des opportunités de développement inédit pour l’entreprise. 

Autrement dit : l’IA joue un rôle de veille en captant les signaux faibles externes de compétences émergentes pour les comparer avec les compétences internes. C’est donc aussi un outil d’anticipation des compétences clés pour déceler les métiers en tension et concevoir les métiers futurs.

Les différentes formes d'intelligence artificielle et les facteurs d'influence
Les différentes formes d'IA utilisées dans la détection de compétences, les critères de pertinence à surveiller.

Suggérer les compétences implicites avec l’IA 

L’évaluation des compétences implicites grâce à l’IA provient à la fois de données internes comme externes à l’organisation. Les réseaux de neurones sont, quant à eux, les garants de la bonne intégration de toute nouvelle donnée pour la classer en catégories intelligentes.

Classez vos compétences de manière pérenne grâce à notre page “Quelles sont les différentes catégories de compétences en entreprise”.

Un échange permanent avec les collaborateurs et le SIRH favorise l’apprentissage et l’enrichissement des outils RH. SIRH et IA s’allient pour former un système d'évaluation transparent qui actualise quotidiennement des bases de compétences existantes et nouvelles. Lors de chaque proposition de compétences non révélées jusqu’à maintenant collaborateurs, rh et managers seront invités à évaluer leur réalité et à choisir de les évaluer ou non dans le mapping des compétences de l’organisation. L’active learning est cette technologie qui, grâce à 4 interactions avec l’utilisateur final, permet de détecter avec 80% de véracité, une suggestion de compétences, d’offres de postes ou de formations.

Suggestion de compétences sur Neobrain
La Suggestion de compétences sur l'outil Neobrain

Par ailleurs, les algorithmes d’apprentissage observent toutes les formes de données textuelles : ce ne sont pas seulement les compétences, mais aussi les appétences non révélées, les motivations implicites qui prennent vie avec l’IA.

Évaluer des compétences immergées avec l’IA rend acteur le salarié tout autant que l’entreprise. Un tel processus rend compte des écarts de compétences entre la société et son environnement, il permet de mieux piloter forces et axes d'amélioration de chacun. Les compétences ainsi valorisées deviennent un socle vivant pour suggérer de nouvelles trajectoires professionnelles aux salariés. 

Favoriser l’intégration des compétences implicites

Prendre connaissance de compétences non avérées jusqu’à maintenant, demande aussi d’alimenter leur intégration puis leur développement dans l’entreprise. 

Le moteur d’analyse sémantique fait part des suggestions de compétences non identifiées auprès des acteurs RH. Ces nouvelles richesses émergées pourront faire l'objet de formation et seront à l’origine du déclenchement de potentielles mobilités internes.

La formation

Les algorithmes synchronisent les données des entretiens individuels avec celles des modules d’apprentissage les plus pertinents : une vue d’ensemble qui accélère la montée en compétences à travers un plan de développement cohérent pour chacun.

L’entreprise anticipe les besoins d'accompagnement de ses équipes et forme pour valoriser. Face à la croissance rapide de compétences émergentes, l’IA suggère naturellement de sortir des sentiers battus. Pour autant, le salarié agit de manière concrète sur son évolution.

Au-delà des carrières, l’IA favorise un lien social différent au sein de l’organisation et avec l'environnement extérieur. Le système valorise une culture apprenante qui met en mouvement tous les acteurs de l’entreprise. 

La mobilité interne

Les compétences implicites détectées offrent les armes pour considérer la mobilité interne comme une réelle alternative au recrutement externe. Avec l’IA, l’organisation visualise chaque jour avec plus de précision et de profondeur deux informations contenues dans une talent marketplace :

  • les potentiels des collaborateurs sous forme de catalogues des compétences mobilisables
  • les postes et missions visibles et intelligemment suggérés aux profils qualifiés.

L'analyse sémantique permet de mettre en relation tous les atouts d’une même entreprise. Révéler les talents favorise la mise en mouvement des talents de l’entreprise. 

Dans le cadre d’une stratégie globale, l’entreprise capitalise donc sur ses talents. Le marché interne de l’emploi est fluidifié à travers des passerelles métiers qui facilitent la transition entre différentes offres de postes immédiates, ou à long terme.

Conclusion

L’IA est à configurer suivant la culture RH de la société, plusieurs conceptions RH parallèles demeurent vis-à-vis des compétences. La force d’un éditeur flexible comme Neobrain est de prendre rapidement en compte les préférences RH, notamment sur un système de suggestions de nouvelles compétences.

L’atout de l’IA dans son appréhension des compétences est de dégager des directions inattendues qui favorisent l’agilité et la réactivité. En articulation intelligente avec les ressources humaines, le moteur se révèle  une force particulièrement efficace… et complémentaire. 

Au-delà d’être une alliée indispensable des RH modernes, l'IA produit un alignement de toutes les compétences avec les enjeux de compétitivité de l’entreprise. 

Les préoccupations sur l’usage de l’IA dans les ressources humaines demeurent, la technologie doit aussi évoluer. Nous avons recensé et évalué ces risques éthiques et les améliorations en cours dans la page : “l’IA au service du Talent management”.

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Comment détecter les compétences implicites de mon organisation ?

Détecter les compétences implicites de l'organisation permet de révéler les talents dont l'entreprise a besoin. L'IA est l'un des outils à privillégier.
Compétences
Vincent HOGOMMAT
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N'avez-vous jamais été surpris(e) par la somme de connaissances, aptitudes insoupçonnables de vos collègues de tous les jours ? Détecter ces compétences "implicites" est certainement l'un des sujets les plus passionnants de la gestion des compétences, et celui qui contribuera le plus à l'évolution de la conception future du travail. Au cœur de ces transformations en cours, l’intelligence artificielle représente un outil majeur d’identification des compétences utiles à l’organisation.

L’IA contribue à la clarification des niveaux des collaborateurs de l’entreprise par des processus de matching simples et transparents. L’analyse sémantique est aussi une approche durable particulièrement adaptée à l’expression de la compétence dans un contexte unique.

Détecter les compétences invisibles est autant une source d’enrichissement pour l’entreprise qu’un gage de pérennité. L’IA peut révéler, mais aussi structurer, exploiter des compétences qui dévoilent l’intégralité du potentiel de chacun. Et si les compétences dont vous avez besoin sont déjà dans votre organisation ?

Détecter les compétences invisibles à l’aide de l’IA ?

Un nouveau champ d’investigation RH

Mobiliser les compétences aux bons endroits de l’organisation a toujours été une activité centrale des ressources humaines. Désormais tous les processus -  recrutement, mobilité interne, formation - sont liés à une politique de gestion des talents élargie où détecter et valoriser les compétences implicites, absentes des fiches de poste, prend de l’ampleur.

À partir de technologies de traitement automatique du langage naturel, l’IA rapproche des compétences avec des niveaux de fiabilité différents suivant plusieurs facteurs. Plus les compétences seront exprimées de manière explicites et universelles plus les résultats seront précis, c’est le cas des compétences IT par exemple. Les réseaux sémantiques identifient, extraient et donnent du sens aux informations pour révéler finement les compétences sous-jacentes de chaque profil.

Les clés d’une détection performante

Plusieurs facteurs influencent l'IA dans la pertinence des compétences détectées :

  • Le travail d'entraînement initial
  • La quantité de texte et sa forme (structurée ou non structurée)
  • L’uniformisation de l’expression de la compétence

Forme d’intelligence dont la performance dépend d’un apprentissage automatique (Machine Learning), l’IA a besoin de données d'entraînement afin de reconnaître, au fur et à mesure, les similitudes et dissemblances entre plusieurs champs sémantiques.

Le moteur d’une IA recoupe des informations qualitatives non structurées très chronophages pour les RH (cvs, parcours professionnels, offres de postes). La capacité à automatiser l’analyse de ces données et l’intégration des tendances métiers d’un environnement professionnel offre des opportunités de développement inédit pour l’entreprise. 

Autrement dit : l’IA joue un rôle de veille en captant les signaux faibles externes de compétences émergentes pour les comparer avec les compétences internes. C’est donc aussi un outil d’anticipation des compétences clés pour déceler les métiers en tension et concevoir les métiers futurs.

Les différentes formes d'intelligence artificielle et les facteurs d'influence
Les différentes formes d'IA utilisées dans la détection de compétences, les critères de pertinence à surveiller.

Suggérer les compétences implicites avec l’IA 

L’évaluation des compétences implicites grâce à l’IA provient à la fois de données internes comme externes à l’organisation. Les réseaux de neurones sont, quant à eux, les garants de la bonne intégration de toute nouvelle donnée pour la classer en catégories intelligentes.

Classez vos compétences de manière pérenne grâce à notre page “Quelles sont les différentes catégories de compétences en entreprise”.

Un échange permanent avec les collaborateurs et le SIRH favorise l’apprentissage et l’enrichissement des outils RH. SIRH et IA s’allient pour former un système d'évaluation transparent qui actualise quotidiennement des bases de compétences existantes et nouvelles. Lors de chaque proposition de compétences non révélées jusqu’à maintenant collaborateurs, rh et managers seront invités à évaluer leur réalité et à choisir de les évaluer ou non dans le mapping des compétences de l’organisation. L’active learning est cette technologie qui, grâce à 4 interactions avec l’utilisateur final, permet de détecter avec 80% de véracité, une suggestion de compétences, d’offres de postes ou de formations.

Suggestion de compétences sur Neobrain
La Suggestion de compétences sur l'outil Neobrain

Par ailleurs, les algorithmes d’apprentissage observent toutes les formes de données textuelles : ce ne sont pas seulement les compétences, mais aussi les appétences non révélées, les motivations implicites qui prennent vie avec l’IA.

Évaluer des compétences immergées avec l’IA rend acteur le salarié tout autant que l’entreprise. Un tel processus rend compte des écarts de compétences entre la société et son environnement, il permet de mieux piloter forces et axes d'amélioration de chacun. Les compétences ainsi valorisées deviennent un socle vivant pour suggérer de nouvelles trajectoires professionnelles aux salariés. 

Favoriser l’intégration des compétences implicites

Prendre connaissance de compétences non avérées jusqu’à maintenant, demande aussi d’alimenter leur intégration puis leur développement dans l’entreprise. 

Le moteur d’analyse sémantique fait part des suggestions de compétences non identifiées auprès des acteurs RH. Ces nouvelles richesses émergées pourront faire l'objet de formation et seront à l’origine du déclenchement de potentielles mobilités internes.

La formation

Les algorithmes synchronisent les données des entretiens individuels avec celles des modules d’apprentissage les plus pertinents : une vue d’ensemble qui accélère la montée en compétences à travers un plan de développement cohérent pour chacun.

L’entreprise anticipe les besoins d'accompagnement de ses équipes et forme pour valoriser. Face à la croissance rapide de compétences émergentes, l’IA suggère naturellement de sortir des sentiers battus. Pour autant, le salarié agit de manière concrète sur son évolution.

Au-delà des carrières, l’IA favorise un lien social différent au sein de l’organisation et avec l'environnement extérieur. Le système valorise une culture apprenante qui met en mouvement tous les acteurs de l’entreprise. 

La mobilité interne

Les compétences implicites détectées offrent les armes pour considérer la mobilité interne comme une réelle alternative au recrutement externe. Avec l’IA, l’organisation visualise chaque jour avec plus de précision et de profondeur deux informations contenues dans une talent marketplace :

  • les potentiels des collaborateurs sous forme de catalogues des compétences mobilisables
  • les postes et missions visibles et intelligemment suggérés aux profils qualifiés.

L'analyse sémantique permet de mettre en relation tous les atouts d’une même entreprise. Révéler les talents favorise la mise en mouvement des talents de l’entreprise. 

Dans le cadre d’une stratégie globale, l’entreprise capitalise donc sur ses talents. Le marché interne de l’emploi est fluidifié à travers des passerelles métiers qui facilitent la transition entre différentes offres de postes immédiates, ou à long terme.

Conclusion

L’IA est à configurer suivant la culture RH de la société, plusieurs conceptions RH parallèles demeurent vis-à-vis des compétences. La force d’un éditeur flexible comme Neobrain est de prendre rapidement en compte les préférences RH, notamment sur un système de suggestions de nouvelles compétences.

L’atout de l’IA dans son appréhension des compétences est de dégager des directions inattendues qui favorisent l’agilité et la réactivité. En articulation intelligente avec les ressources humaines, le moteur se révèle  une force particulièrement efficace… et complémentaire. 

Au-delà d’être une alliée indispensable des RH modernes, l'IA produit un alignement de toutes les compétences avec les enjeux de compétitivité de l’entreprise. 

Les préoccupations sur l’usage de l’IA dans les ressources humaines demeurent, la technologie doit aussi évoluer. Nous avons recensé et évalué ces risques éthiques et les améliorations en cours dans la page : “l’IA au service du Talent management”.