RH – Intelligence Artificielle (RHIA) – Outline

Detailed Course Outline

Matinée : Comprendre l’IA et ses applications RH

Module 1 : Introduction à l’IA appliquée aux RH
  • Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
    • Concepts clés : machine learning, deep learning, traitement du langage naturel (NLP).
    • Différences entre IA, automatisation et digitalisation.
    • L’IA générative et ChatGpt
    • Myths vs réalité : ce que l’IA peut et ne peut pas faire.
  • Panorama de l’IA dans les RH : état de l’art et tendances.
  • Les bénéfices et les risques associés à l’utilisation de l’IA en RH.
  • Cas pratiques : Analyse d’exemples réels d’IA dans les RH (recrutement, formation, engagement).
Module 2 : Les cas d’usage stratégiques de l’IA RH
  • Intégrer l’IA dans son quotidien pour gagner en efficacité
  • L’IA et les cas d’usage RH :
    • Recrutement intelligent : Analyse prédictive des CV, outils de matching automatique.
    • Gestion des talents : Détection des hauts potentiels, recommandations de formation.
    • Expérience collaborateur : Chatbots RH, outils de feedback en temps réel.
    • Analyse prédictive : Anticiper le turnover, optimiser la planification des effectifs.
  • Atelier : Identifier les cas d’usage IA prioritaires pour votre organisation RH.

Après-midi : Concevoir et intégrer une stratégie IA RH

Module 3 : Intégration de l’IA dans la fonction RH
  • L’importance des données dans la réussite des projets IA (Data driven)
  • Étapes pour intégrer l’IA dans les processus RH :
    • Diagnostic des besoins.
    • Identification des priorités.
    • Sélection des outils adaptés.
    • Implication des parties prenantes.
    • Phases de test et déploiement.
    • Mesurer la performance des outils d’IA : indicateurs clés (KPI) et ROI.
    • Assurer une conduite du changement réussie autour de l’IA.
Module 4 Atelier interactif
  • Atelier pratique Simulation d’une implémentation d’un outil IA pour un processus choisi
    • Simulation : choisir et intégrer une solution IA dans un processus RH spécifique.
    • Travail en petits groupes pour identifier les bénéfices et les challenges.
    • Restitution collective.
Module 5 : Éthique et biais algorithmiques
  • Prévenir les discriminations algorithmiques.
  • Assurer la transparence des processus.
Conclusion et perspectives
  • Synthèse des apprentissages de la journée.
  • Session questions/réponses et retours d’expérience des participants.