Meijerink, J., Boons, M., Keegan, A., & Marler, J. (2021). Algorithmic human resource management: Synthesizing developments and cross-disciplinary insights on digital HRM. The International Journal of Human Resource Management, 1-18.
Des recherches sur les mégadonnées, l’intelligence artificielle et les plateformes de travail en ligne sont conduites dans plusieurs disciplines académiques. Ces recherches traitent notamment des concepts de surveillance algorithmique, d’analytique en ressources humaines (RH), d’algorithmes de gestion des ressources humaines et le contrôle algorithmique. Ces termes sont souvent vaguement liés à la gestion des ressources humaines (GRH) numérique. Cette notion couvre de multiples sujets et enjeux qui ont des relations plus ou moins claires entre eux. Cette publication apporte un éclairage sur ce champ de recherche en analysant comment la GRH algorithmique influence la gestion des ressources humaines traditionnelle. Les chercheurs analysent les défis et les opportunités liés à la GRH algorithmique dans différents contextes organisationnels, dont les plateformes de travail en ligne.
Définition
La GRH algorithmique se définit par l'utilisation d'algorithmes qui fonctionnent sur la base de données numériques pour améliorer les décisions liées aux RH et/ou pour automatiser les activités de GRH. Toutes ces pratiques façonnent profondément la manière dont la main-d’œuvre est gérée et les pratiques de RH. L’analytique RH réfère aux pratiques RH permises par les technologies de l’information.
- La définition de la GRH algorithmique proposée par les chercheurs illustre trois caractéristiques clés de cette notion :
- La génération et l’usage de données numériques.
- Le déploiement de logiciels algorithmiques traitant les données numériques.
- L’automatisation partielle ou complète de la prise de décision dans la GRH.
- La GRH algorithmique dépend des données numériques. Sans ces données, les logiciels algorithmiques ne peuvent pas fonctionner.
- La GRH algorithmique a besoin de la numérisation, c’est-à-dire le processus par lequel l’information est convertie en données numériques.
- Les capteurs et appareils intelligents sur le lieu de travail, notamment les téléphones intelligents, les montres intelligentes, le suivi GPS, les outils/pièces intelligent(e)s et les badges sociométriques, permettent aux organisations de numériser davantage les données relatives aux travailleurs.
- Les données sont considérées comme « méga » lorsqu’elles présentent les trois attributs suivants : volume élevé, vitesse élevée et variété élevée (les trois V des données massives).
- Les gestionnaires en RH utilisent les algorithmes de GRH pour démontrer leurs connaissances quantitatives et leur connaissance des affaires, ce qui leur permet de renforcer leur crédibilité et leur statut au sein de leur organisation.
- L’usage de logiciels algorithmiques dans la GRH présente des défis, tels que :
- Ces logiciels peuvent être opaques pour les employés. Cet enjeu d’explicabilité peut être particulièrement problématique quand les algorithmes sont utilisés pour sélectionner les candidats à un poste.
- Les développeurs informatiques et les utilisateurs d’outils de GRH algorithmique ne connaissent pas les bases et les données analysées. Cet élément complique la capacité d’explicabilité de la GRH algorithmique.
- La recherche sur les enjeux d’analytique RH, où les algorithmes de GRH sont le plus souvent utilisés pour améliorer la prise de décision, demeure à un stade embryonnaire.
- L’automatisation de l’identification des talents peut cacher des biais et les renforcer.
- La GRH algorithmique peut, à la fois, automatiser et améliorer la prise de décision en ressources humaines. En ce moment, l’analytique RH et la GRH algorithmique sont surtout utilisées pour améliorer la prise de décision.
- Les décideurs humains peuvent choisir d’agir ou non sur la base des informations provenant des données. Dans la perspective d’améliorer la prise de décision, l’option de choisir des alternatives qui ne sont pas prédites ou jugées non optimales par l’algorithme demeure à la discrétion du gestionnaire.
- Le développement d’algorithmes de plus en plus sophistiqués permet l’automatisation de quelques décisions de RH, sans qu’il y ait de prise de décision humaine. À mesure que les algorithmes basés sur l’IA deviennent de plus en plus utilisés, la GRH algorithmique fait passer la responsabilité de la prise de décision de l’homme à la machine en automatisant les processus de prise de décision où les gestionnaires humains sont remplacés.
- La publication est un article conceptuel sur la gestion des ressources humaines algorithmique.
- Aucune limite n’est identifiée.
Il n’y a pas d’information concernant le financement dans l’article.