En France, seules 14% des entreprises utilisent l’IA ou le Machine Learning pour les données ressources humaines, malgré des défis tels que la pénurie de talents et le turnover élevé dans 40% d’entre elles, selon une enquête révélant les obstacles à l’adoption d’une approche data-driven.
Ressources humaines, l’urgence de l’optimisation digitale
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Publié le 22 juin 2023 à 19h45
14%des entreprises utilisent l'IA ou le Machine Learning pour les données RH
Des obstacles à la culture de la donnée en ressources humaines
Les entreprises françaises peinent à exploiter les données ressources humaines, seuls 14% font appel à l'IA ou au Machine Learning dans ce domaine. Les obstacles sont nombreux, avec en tête le manque de compétences informatiques, les coûts de maintenance d'un logiciel ressources humaines et d'infrastructure, et la méfiance ou l'indifférence vis-à-vis de l'usage des données. Ces freins limitent la capacité des entreprises à prendre les décisions stratégiques adéquates.
La gestion du turnover et de la pénurie de talents
Le turnover représente un enjeu majeur pour les entreprises françaises, avec 40% d'entre elles faisant face à un turnover de plus de 40%. La pénurie de talents est également inquiétante, avec 43% des entreprises la considérant comme un problème majeur. Pour y faire face, les entreprises travaillent sur trois grands axes : associer la rémunération à la performance, assurer une transparence salariale, et prendre en considération l'avis des salariés. Cependant, malgré une majorité d'entreprises ayant prévu un plan d'action, un quart d'entre elles manquent de ressources internes pour y faire face.
L'importance de la digitalisation des ressources humaines
Si les entreprises françaises sont conscientes de l'importance de l'utilisation des données et des technologies adaptées en ressources humaines, 75% d'entre elles admettent ne pas disposer des outils nécessaires pour les collecter, les analyser, et les interpréter. Outre l'exploitation des données, les entreprises doivent également penser à l'automatisation des tâches administratives et à faible valeur ajoutée pour améliorer la productivité de leurs ressources humaines.