IA en RH : Walter France propose de partir des compétences

L’IA en RH commence souvent par une tâche isolée : préparer un courrier, résumer un document ou construire une grille d’entretien. Walter France propose d’organiser ces usages autour d’un besoin plus large : anticiper les compétences nécessaires à l’entreprise. Le réseau d’expertise comptable restitue cette démarche dans un communiqué consacré à un atelier organisé lors du salon Produrable.

Léa Combaret, chargée de mission RSE chez Walter France, animait les échanges avec Mathilde Misslin, directrice associée du pôle social et RSE d’un cabinet membre. Marc-Antoine Bouteille-Torre, formateur RSE et architecte marketing et IA responsable chez The Impacters, y participait également. Leur proposition associe préparation des données, expérimentation et validation humaine.

IA en RH : commencer par le travail à réaliser

La gestion des emplois et des parcours professionnels, ou GEPP, vise à rapprocher les compétences disponibles des besoins futurs. Elle peut déboucher sur des formations, des mobilités ou des recrutements. Pour les intervenants, l’IA peut faciliter la structuration de ce travail et le croisement des informations.

Une PME peut, par exemple, chercher quelles compétences renforcer avant de lancer une nouvelle activité. L’outil peut préparer une première trame d’analyse à partir de fiches métiers. En revanche, il ne connaît pas spontanément la stratégie, les contraintes et les savoir-faire réels de l’entreprise.

La qualité du résultat dépend donc du travail préalable des équipes. Une fiche ancienne ou un intitulé imprécis peut produire une recommandation peu adaptée. Notre analyse des compétences IA dans les offres d’emploi montre justement pourquoi la description des tâches compte autant que le nom du métier.

Cette distinction devient utile à mesure que les usages progressent. Selon le Baromètre France Num 2026, 40 % des TPE-PME déclarent utiliser au moins une solution d’IA, contre 26 % un an auparavant. Cette proportion atteint 53 % chez les PME. Ces chiffres mesurent l’adoption déclarée, sans démontrer la rentabilité d’un projet RH particulier.

Une méthode en cinq étapes, du besoin au déploiement

La démarche présentée à Produrable commence par la sensibilisation. Les intervenants recommandent de former les utilisateurs aux limites des outils et de préciser les données qu’ils peuvent transmettre. Une politique interne doit aussi distinguer les usages autorisés de ceux qui nécessitent une validation préalable.

Vient ensuite le choix du cas d’usage. Le communiqué cite la gestion du temps, l’administration du personnel et la GEPP. Toutefois, rédiger une réponse sur les congés et analyser les compétences de salariés n’engagent pas les mêmes données ni les mêmes conséquences. Chaque projet demande donc son propre cadrage.

La troisième étape consiste à prototyper un assistant sur un périmètre limité. Puis les équipes le testent en situation de travail, corrigent les réponses et ajustent les consignes. Enfin, la capitalisation permet de partager les méthodes utiles et les erreurs rencontrées.

Cette progression rejoint les recommandations de la CNIL pour déployer une IA générative. L’autorité préconise de partir d’un besoin concret, de former les utilisateurs et d’organiser la gouvernance des données. L’achat d’une licence ne remplace donc pas la préparation du processus.

Un assistant GEPP qui prépare des livrables

Les intervenants décrivent un agent conçu pour accompagner une démarche de GEPP. Son parcours comprend un diagnostic, un cadrage, une comparaison avec des références externes, puis une planification. Il prépare ensuite un plan d’action et son suivi. L’utilisateur valide les étapes successives.

Le dispositif présenté exclut les données nominatives et l’évaluation individuelle. Il travaille sur des métiers et des populations. Les consignes demandent également de distinguer le cadre légal, les bonnes pratiques et les points qui restent à vérifier.

Ces choix définissent le fonctionnement recherché. Ils ne prouvent pas que l’assistant respecte toujours ses consignes. Une référence proposée doit être ouverte et contrôlée ; une hypothèse sur les compétences doit être confrontée au terrain. Demander à un modèle de vérifier sa propre réponse ne constitue pas une vérification indépendante.

Le communiqué ne fournit ni protocole d’évaluation ni résultat chiffré sur le temps gagné par cet agent. Pour décider d’un déploiement, l’entreprise peut comparer le temps de préparation, le temps de correction et la qualité des livrables obtenus.

Confidentialité : chiffrer ne signifie pas anonymiser

Le choix des données mérite autant d’attention que celui du logiciel. Un dossier RH peut contenir des informations sur la rémunération, les absences ou les appréciations professionnelles. Les transmettre à un assistant suppose de comprendre qui peut y accéder et à quelles fins le prestataire les utilise.

Le chiffrement protège les données contre certains accès non autorisés. Il ne les rend pas automatiquement anonymes. De même, retirer les noms peut laisser une personne identifiable dans une petite équipe, grâce à son poste ou à son parcours.

Un hébergement local ou une solution européenne ne suffit pas non plus à établir la conformité de tout le traitement. Les droits d’accès, les contrats, la conservation et les usages réels doivent correspondre au projet. La validation humaine doit, elle aussi, permettre de comprendre et de corriger le résultat. Notre entretien sur l’IA et le contrôle du recruteur examine cette responsabilité.

AI Act : qualifier l’usage et vérifier le calendrier

Toutes les applications d’IA en RH ne relèvent pas automatiquement du même niveau de risque. Un outil qui organise des documents et un système qui classe des candidats doivent être examinés selon leurs fonctions. La présence d’un humain en bout de chaîne ne suffit pas à écarter un classement à haut risque.

Le calendrier doit également être précisé. La Commission européenne indique que les règles concernant les usages à haut risque dans l’emploi s’appliqueront à partir du 2 décembre 2027. Certaines dispositions s’appliquent déjà, notamment les obligations de maîtrise de l’IA depuis février 2025. Présenter le règlement comme intégralement applicable depuis août 2026 serait donc inexact.

Ce calendrier ne suspend pas les règles existantes sur les données personnelles. L’employeur doit examiner le fonctionnement du système avant de lui confier des informations ou des analyses concernant les salariés.

Mesurer le travail économisé, corrections comprises

Les intervenants défendent enfin des assistants spécialisés et des modèles proportionnés à la tâche. Cette approche peut aider à limiter les traitements inutiles. Toutefois, le nombre de requêtes ou de jetons ne mesure pas, à lui seul, toute l’empreinte environnementale d’un service.

Pour évaluer l’IA en RH, le premier test peut rester concret : combien de temps faut-il pour produire un document utilisable, vérifications comprises ? Une trame obtenue rapidement perd son intérêt si elle impose de reprendre chaque recommandation. C’est ce résultat final, confronté aux besoins de l’entreprise et aux retours des équipes, qui permettra de décider si l’assistant mérite un déploiement plus large.