News & UpdatesAlmuruna One n’a pas commencé avec l’IA. La plateforme est née d’une frustration
Nous avions toujours plus de systèmes RH, toujours plus de données et des tableaux de bord toujours meilleurs. Et pourtant, je continuais à consacrer un temps considérable à chercher, à vérifier et à reconstituer. Non pas parce que l’information n’existait pas. Mais parce qu’elle était rarement réunie au moment où elle était nécessaire.
Björn Slegers ·
J’ai travaillé pendant des années à des postes de direction RH dans des organisations où la numérisation prenait toujours plus de place.
De nouveaux systèmes RH. De meilleures solutions de paie. Des logiciels de recrutement. Des outils de gestion de la performance. Des tableaux de bord. De la BI. Plus tard, de l’IA aussi.
Sur le papier, nous étions de plus en plus guidés par les données.
Et pourtant, la même chose continuait à m’étonner.
Lorsqu’il fallait vraiment prendre une décision, il fallait souvent commencer par un travail de reconstitution.
Pourquoi ce chiffre diffère-t-il de celui de la paie ? Quelle fonction ce collaborateur occupait-il au moment où cette décision a été prise ? Quand ce contrat a-t-il précisément été modifié ? Pourquoi constatons-nous ici une hausse des absences ? Est-ce nouveau, ou cela durait-il déjà depuis un certain temps ? Que savons-nous des effectifs de cette équipe ? Où se trouve le contexte de l’entretien précédent ?
Les données étaient généralement bien là.
Seulement, elles n’étaient pas réunies.
Cela ressemble à un problème technique. Pour moi, cela devenait de plus en plus un problème organisationnel.
Nous ne manquions pas de logiciels
Ma frustration n’a jamais été que les RH disposaient de trop peu de technologie.
Au contraire.
Dans beaucoup d’organisations, nous avions justement de nombreux systèmes. Et souvent, c’étaient de bons systèmes en soi.
Un secrétariat social qui traite la paie avec rigueur. Un outil de recrutement qui assure un bon suivi des candidats. Un environnement BI qui produit des rapports solides. Microsoft 365 pour la collaboration. Une plateforme de gestion de la performance. Un système d’enregistrement du temps de travail.
Le problème n’était pas nécessairement que l’un de ces systèmes fonctionnait mal.
Le problème apparaissait entre eux.
Chaque système connaissait une partie de la réalité.
Recruitment savait pourquoi une personne avait été recrutée, mais ce contexte disparaissait en grande partie dès que l’intégration commençait.
La paie connaissait le salaire, mais pas nécessairement le raisonnement qui expliquait un écart historique.
La gestion de la performance connaissait les objectifs, mais pas toujours le contexte dans lequel la fonction ou les responsabilités avaient entre-temps changé.
Un tableau de bord pouvait réunir à nouveau, après coup, des informations provenant de différentes sources, mais entre-temps, quelqu’un avait déjà consacré des heures à les vérifier, à les interpréter et à les corriger.
C’est là qu’une question dérangeante a commencé à se poser pour moi.
Si nos systèmes savent tant de choses, pourquoi les personnes doivent-elles sans cesse reconstituer la réalité ?
Numériser n’est pas la même chose que relier
Nous sommes longtemps partis des processus.
Recruitment devait être plus numérique.
La paie plus efficace.
La gestion de la performance plus moderne.
L’enregistrement du temps de travail plus exact.
La rémunération plus lisible.
À chaque problématique est venue répondre une solution.
Cela a permis de nombreuses améliorations. Mais nous avons aussi construit, de ce fait, des îlots numériques.
Et nous ne résolvons pas automatiquement ce problème en plaçant toutes les données après coup dans un entrepôt de données.
C’est utile, mais c’est autre chose.
Un rapport peut parfaitement montrer après coup ce qui s’est passé. La question est de savoir quelle quantité de contexte s’est perdue entre-temps, tandis que le travail passait d’un processus à l’autre.
C’est là, selon moi, que se situe une prochaine étape importante pour la technologie RH.
Ne pas essayer de tout faire entrer de force dans un seul système.
Mais veiller à ce que le même collaborateur, le même contrat, la même fonction et le même contexte organisationnel ne deviennent pas à nouveau une réalité différente dans chaque processus.
Cette distinction est importante.
Aujourd’hui, je crois même moins qu’avant à l’idée qu’une organisation doit remplacer toutes ses technologies existantes pour atteindre la maturité numérique.
Pourquoi remplaceriez-vous un bon secrétariat social ? Ou un environnement BI dans lequel se concentre déjà beaucoup d’expertise ? Pourquoi n’utiliseriez-vous pas un environnement d’IA spécialisé, un agenda ou un outil de prise de notes lorsqu’il fait quelque chose particulièrement bien ?
Le monde du logiciel ne deviendra probablement pas plus simple.
Il devient plus riche.
Il y aura davantage d’applications spécialisées, pas moins.
Le défi ne sera donc pas de tout remplacer.
Le défi sera de relier sans fragmenter à nouveau.
Puis l’IA est arrivée
Lorsque l’IA générative est soudain devenue beaucoup plus puissante, cette ancienne frustration n’en est devenue que plus pertinente pour moi.
Car l’IA a une propriété particulière : elle peut répondre de façon particulièrement convaincante à partir d’informations incomplètes.
Cela rend le contexte plus important que jamais.
Supposons qu’un système constate que les heures supplémentaires augmentent dans une équipe.
En soi, cela ne dit pas grand-chose.
Peut-être y a-t-il une échéance ponctuelle à respecter.
Peut-être l’équipe est-elle en sous-effectif.
Peut-être les heures sont-elles enregistrées différemment.
Peut-être n’y a-t-il aucun problème.
Ajoutez les absences, la planification, les effectifs de l’équipe, les heures contractuelles et les tendances historiques, et une image beaucoup plus riche se dessine.
Toujours pas une conclusion.
Mais une meilleure question.
C’est pour moi une distinction fondamentale.
Je ne crois pas que l’IA doive dire à l’organisation qui va partir, qui risque de se retrouver en arrêt ou quel responsable a un problème.
Les personnes sont trop complexes pour cela. Les organisations aussi.
Mais l’IA peut aider à rendre quelque chose visible un peu plus tôt.
Le fait que plusieurs signaux changent en même temps.
Le fait qu’une situation s’écarte de la normale.
Le fait que des informations provenant de différents processus forment ensemble un schéma que personne n’avait vu séparément.
Et la technologie peut ensuite aider à réunir le contexte pour une personne.
C’est tout autre chose que de prendre la décision à sa place.
C’est de la préparation.
Et c’est précisément là que je vois une immense valeur.
C’est devenu Almuruna One
Almuruna One n’a donc pas commencé avec l’idée que le monde avait besoin d’une plateforme RH supplémentaire.
Tout a commencé par une frustration.
Par le sentiment que nous, professionnels des RH, responsables et équipes de direction, perdions trop de temps à réunir à nouveau des informations que l’organisation connaissait déjà, au fond.
Par des tableaux de bord qui répondaient aux questions que nous avions imaginées à l’avance, alors que les liens pertinents se trouvaient souvent entre ces tableaux de bord.
Par des processus qui, pris individuellement, devenaient de plus en plus numériques, mais pas nécessairement plus intelligents dans leur ensemble.
La première question n’était donc pas :
Quels modules devons-nous construire ?
La question était plutôt :
Que se passe-t-il lorsque tous ces processus peuvent utiliser le même contexte ?
Et si un changement dans un processus ne disparaissait pas dès que le suivant commence ?
Et si les informations relatives à la fonction, au contrat, à l’organisation et au collaborateur ne devaient pas être reconstituées à chaque fois ?
Et si, grâce à cela, l’IA ne se mettait pas à feindre davantage de certitude, mais pouvait au contraire utiliser un meilleur contexte pour rendre visibles des signaux pertinents ?
C’est de là qu’est né One.
Aujourd’hui, beaucoup de technologie s’articule autour de cela. Core HR, Recruitment, Onboarding, Time, Pre-payroll, Pay Transparency, Performance, Reward, Compliance, People Intelligence et Executive Intelligence.
Mais la liste des fonctionnalités n’est pas, pour moi, le plus important.
L’idée sous-jacente, si.
La cohérence.
Pas moins d’humain. Plus de place pour le travail humain
Dans les RH, on oppose vite la technologie à l’humanité.
Comme si davantage de technologie signifiait automatiquement moins d’humain.
Je vois les choses autrement.
Qu’y a-t-il d’humain à ce qu’un professionnel des RH doive comparer des feuilles de calcul pendant une demi-journée pour déterminer quelle version est correcte ?
Qu’y a-t-il d’humain à ce qu’un responsable doive préparer un entretien difficile sans disposer du contexte ?
Qu’y a-t-il de stratégique à ce qu’un DRH doive d’abord faire reconstituer pendant des jours les éléments nécessaires pour répondre aux questions de la direction avant qu’une discussion puisse avoir lieu ?
Personne ne devrait avoir à perdre du temps à cela.
Si la technologie peut réunir les informations, signaler les écarts et structurer le contexte, de la place se libère.
Pour quelque chose que la technologie fait beaucoup plus difficilement.
Écouter.
Interpréter.
Douter.
Comprendre une exception.
Expliquer une décision difficile.
Mener un entretien dont vous ne savez pas à l’avance comment il se terminera.
C’est pourquoi l’un des principes d’Almuruna One est simple :
Les données et l’IA signalent. Les personnes décident.
Non pas parce que les personnes calculent toujours mieux.
Mais parce que les conséquences d’une décision sont, en fin de compte, assumées par des personnes et des organisations.
C’est peut-être encore mon critère le plus important
Lorsque je m’intéresse aujourd’hui à la technologie RH, je me demande donc moins souvent combien de fonctionnalités un système possède.
Le nombre de fonctionnalités d’IA ne me dit pas grand-chose en soi non plus.
Je préfère poser une autre question.
Combien de temps cette technologie rend-elle aux personnes qui le perdent aujourd’hui à chercher, à vérifier et à reconstituer ?
Et ensuite :
que peuvent-elles faire de ce temps ?
Si la seule réponse est que nous pouvons traiter encore plus de tâches administratives, alors nous n’avons pas gagné grand-chose.
Si cela signifie que les RH peuvent voir plus tôt où une attention est nécessaire, qu’un responsable aborde un entretien mieux préparé et qu’une direction peut prendre des décisions à partir d’une vision plus cohérente de l’organisation, alors la technologie devient intéressante.
Non pas parce qu’elle remplace le travail humain.
Mais parce qu’elle nous permet enfin de perdre moins de temps à un travail qui n’a jamais été si humain que cela au départ.
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