L’IA dans les RH : des promesses d’efficacité, conditionnées par la qualité des données et la conduite du changement

La plupart des directions RH sentent que quelque chose est en train de se passer. Entre la pression sur les effectifs, les exigences réglementaires, les attentes des salariés et la masse de données à gérer, l’intelligence artificielle apparaît comme un levier évident. Pas pour "remplacer les RH", mais pour leur permettre de faire enfin ce qu’on leur demande depuis des années : mieux piloter les compétences et les carrières, produire des analyses fiables, objectiver les arrêts de travail et accélérer le recrutement. Entre autres…

Mais la réalité est moins spectaculaire que les promesses des éditeurs. Car l’IA ne fournira des résultats que si les dossiers sont réellement numérisés, si les données sont maîtrisées et si les équipes sont embarquées. Sinon, c’est surtout la déception qui risque de pointer le bout de nez.

Première étape : automatiser les demandes du quotidien

La porte d’entrée la plus simple vers l’intégration de l’IA reste l’agent conversationnel. Un chatbot RH bien connecté au SIRH peut, en effet, répondre en quelques secondes aux demandes qui engorgent les services : solde de congés ou de RTT, statut d’une demande de formation, documents administratifs disponibles, attestations, etc. Rien de révolutionnaire, mais un gain de temps immédiat pour les gestionnaires.

Ce qui change aujourd’hui, c’est la qualité des interfaces. Plus naturelles, plus "conversationnelles", elles améliorent l’expérience salarié. Certaines organisations testent ce type d’outils, d’autres les ont déjà intégrés au portail RH. Leur limite ? Quand les données en arrière-plan ne sont pas à jour, le bot répond de travers. Nous revoilà alors sur le même sujet que précédemment, à savoir la qualité du référentiel.

Là où l’IA devient intéressante : exploiter la masse de dossiers

Mais là où les DRH attendent vraiment l’IA, c’est sur l’exploitation de la donnée RH, notamment avec l’IA générative couplée à du RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pourquoi ? Parce que les services RH sont assis sur une quantité énorme d’informations individuelles (dossiers agents, contrats, arrêts, formations, entretiens…), souvent éparpillée entre SIRH, GED et dossiers partagés.

Avec un RAG bien configuré, l’IA peut aller chercher dans ce corpus et produire en quelques minutes ce qui prend aujourd’hui plusieurs jours :

• un état des arrêts de travail sur trois ans, ventilé par métier, site, âge, statut ;

• une analyse des formations demandées/réalisées pour vérifier si le plan de développement des compétences est suivi ;

• un sommaire complet d’un dossier très volumineux à transmettre dans le cadre d’une enquête ou d’un contrôle.

Dans certaines administrations, cette seule fonctionnalité ("dis-moi ce que contient le dossier et ce qu’il manque") ferait gagner plusieurs jours-hommes par mois.

Mais sans dossier 100 % numérique… pas de miracle

C’est ici que le bât blesse. Beaucoup de services RH sont encore dans une phase de rattrapage numérique : versement des contrats et avenants dans une GED, outillage du SIRH, déploiement de workflows, numérisation des pièces... Ce n’est pas anecdotique : selon le Rapport Gouvernance de l’information numérique 2025 édité par Serda/Archimag, 34 % des projets portent sur la fonction RH. Or une IA ne peut pas analyser ce qu’elle ne voit pas. Si une partie du dossier est encore au format papier ; si un arrêt maladie est scanné, mais n’est pas indexé ; si les documents ne sont pas rattachés au bon collaborateur, le résultat sera forcément incomplet. Et un résultat incomplet est difficilement exploitable pour piloter.

Autrement dit : l’IA n’est pas l’étape 1, c’est l’étape d’après. D’abord il convient de sécuriser la chaîne de capture (LAD/RAD, OCR, indexation), puis d’alimenter la GED et le SIRH avec des données fiables, et enfin de définir le corpus documentaire de référence. Ensuite seulement il est possible de brancher l’IA. Dans le cas contraire, c’est demander à un moteur très puissant de travailler sur un terrain mal balisé.

Le recrutement : puissant… mais sous surveillance

Autre terrain où l’IA est très attendue : le recrutement. Quand un poste publié sur LinkedIn ou une place de marché RH récolte 400 candidatures en deux jours, faire un premier tri manuel devient impossible. L’IA sait le faire. Vous pouvez par exemple lui demander de faire remonter les profils Bac+3, avec 5 ans d’expérience et une certification donnée. Elle le fera vite, et plutôt bien.

Mais cette efficacité a un revers : l’IA reproduit les critères que vous lui transmettez. Or, dans le contexte français très marqué par la culture du diplôme, elle risque d’écarter des profils atypiques, mais pertinents (20 ans d’expérience sans Master, reconversion réussie, compétences acquises sur le terrain, etc.). Elle peut donc renforcer les biais de sélection au lieu de les corriger. C’est pour cela que ces usages doivent impérativement être déployés dans un environnement sécurisé, maîtrisé, et avec un contrôle humain final.

RGPD, DPO, sécurité : le trio à intégrer dès le départ

D’autant que les données RH sont parmi les plus sensibles de l’organisation. Dès que vous allez expliquer qu’une IA générative va "lire" des dossiers individuels, les DPO lèveront le doigt. À juste titre.

Nous vous recommandons donc de les associer à ces projets qui doivent être menés avec un environnement sécurisé, sans exposition dans des services grand public, avec un périmètre de données clair et une traçabilité des accès. C’est souvent ce manque de pédagogie sur le RAG et sur les architectures sécurisées qui freine les DPO : ils ne refusent pas le principe, ils refusent le flou.

S’appuyer sur des experts pour sécuriser le projet

Sur ces sujets, Serda Conseil intervient en assistance à maîtrise d’ouvrage pour faire atterrir les projets d’IA RH sans dérapage : définition des besoins, élaboration des spécifications générales, sourcing des solutions, conduite du changement, tests et recette.

Le cabinet accompagne des collectivités (Bordeaux Métropole, Région Île-de-France…), des administrations (Ministère de l’Intérieur, préfectures…) et des établissements publics (Opéra, OFII, etc.). L’intérêt est double : bénéficier d’un retour d’expérience concret et d’un cadre méthodologique qui fiabilise les choix, tout en rassurant les parties prenantes.

Le facteur humain : la vraie difficulté

Enfin, rappelons que les services RH sont composés de professionnels expérimentés, parfois en poste depuis longtemps, qui maîtrisent leurs processus. Et lorsque vous leur dites qu’une tâche qui, jusqu’à présent, prenait trois jours, prendra désormais quinze minutes, la première question est : "Et moi, je fais quoi après ?". Les partenaires sociaux ne s’y trompent pas : l’IA est parfois perçue comme un moyen de geler les recrutements ou de réduire les effectifs.

Résultat : une DRH qui déploie de l’IA est parfois plus observée qu’une DSI. L’impact social est scruté à la loupe, les transferts de tâches génèrent des inquiétudes et des garanties sont, à chaque fois, demandées. Sans conduite du changement, sans formation à ces nouveaux outils, sans discours clair sur la répartition des rôles (l’IA prépare, l’humain valide), le projet patine.

IA RH : l’État trace la voie et outille les ministères

Par ailleurs, l’État est désormais très engagé. La DGAFP (DRH de l’État) a publié en juin 2024 une stratégie d’usage de l’IA en gestion RH et, depuis octobre 2025, diffuse des "boîtes à outils" opérationnelles pour guider les ministères (choix d’usages, gouvernance, cartographie des risques, critères de sélection d’outils). Un dialogue social dédié est ouvert jusqu’à fin 2026.

Des exemples concrets émergent déjà : agents conversationnels pour outiller les gestionnaires au ministère de l’Éducation nationale, cadrage d’un accord de confiance aux Armées, et un guide GPEEC qui va jusqu’à proposer un seuil de transformation (ex : un métier est "profondément transformé" si ≥ 50 % des tâches peuvent être réalisées aussi bien ou mieux par l’IA). Pour les DRH publiques comme privées, le signal est clair : la trajectoire est fixée et les outils d’implémentation existent.

Ce qu’il faut retenir si vous êtes DRH

• Commencez par le socle. Dossier RH entièrement numérisé, GED alimentée, SIRH propre. Sans ça, l’IA décevra.

• Visez des cas d’usage très concrets (tableau des arrêts, suivi formations, sommaire de dossiers volumineux, tri de candidatures massives), car ils parlent aux équipes.

• Sécurisez tout de suite. Travaillez avec le DPO, expliquez le RAG, bannissez les outils grand public pour les données RH.

• Gardez l’humain dans la boucle. L’IA prépare, les RH décident. C’est la meilleure manière de faire accepter l’outil.

• Dites-le clairement. L’objectif n’est pas de supprimer la fonction RH, mais de la faire monter en valeur.

Si ces conditions sont réunies, l’IA n’est pas un gadget de plus. Elle devient le prolongement naturel d’une fonction RH déjà digitalisée, qui veut mieux exploiter sa donnée et rendre des comptes plus vite.

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