L’analyse prédictive classique et ses limites
L’analyse prédictive n’a rien de nouveau pour les professionnels RH. Depuis plusieurs années, elle s’est imposée comme une véritable aide à la décision, capable de modéliser les comportements et d’anticiper les tendances. Recrutement, rétention, formation ou planification des effectifs : les cas d’usage sont nombreux.
Cet outil va s’avérer de plus en plus nécessaire en entreprise. En effet, France Travail estime que 85 % des postes de 2030 n’existent pas encore.
Les RH vont donc devoir s’adapter à de nouveaux métiers, en se basant sur des dispositifs permettant l’anticipation. Pourtant, malgré ses performances, l’analyse prédictive reste aujourd’hui prisonnière de ses propres cadres.
Premier écueil : les biais de conception. L’analyse prédictive repose sur des modèles créés par l’humain. Ce sont les data scientists ou les analystes RH qui sélectionnent les variables à observer, choisissent les modèles statistiques à appliquer, interprètent les résultats.
Autrement dit, les algorithmes fonctionnent à l’intérieur d’un périmètre défini en amont. Si certaines dimensions du comportement humain ne sont pas intégrées dans le modèle, elles ne seront tout simplement pas prises en compte. Le risque ? Reproduire des biais existants ou, pire, en créer de nouveaux.
Des données structurées… mais pas toute l’histoire
“L’analyse prédictive classique est enfermée dans un cadre figé. Elle ne voit que ce qu’on lui dit de regarder. Or, la réalité humaine est souvent bien plus nuancée”, affirme Sandrine PAROZ, VP IA et innovation chez SIGMA-RH
Cette logique induit une deuxième limite majeure : la dépendance aux données structurées. Les modèles classiques s’appuient principalement sur des données numériques, organisées sous forme de tableaux. Par exemple, l’ancienneté, la fréquence des absences, les résultats d’évaluations annuelles.
Ces informations sont faciles à exploiter, mais elles n’intègrent pas toute la richesse de l’expérience collaborateur. Les ressentis exprimés dans des commentaires libres, les signaux faibles présents dans les mails internes ou les entretiens vidéo restent hors champ.
En se concentrant uniquement sur des données « propres », l’analyse prédictive standard passe à côté de multiples indicateurs comportementaux. Cela crée ce qu’on appelle des angles morts décisionnels. En d’autres termes, elle peut produire des recommandations pertinentes… mais partielles.
Une démission peut être anticipée sur la base d’un historique d’absences ou d’une baisse de performance. Mais qu’en est-il du ressenti d’isolement exprimé à demi-mot lors d’un entretien ? Ce type de signal, souvent invisible dans les modèles classiques, est pourtant crucial pour comprendre certaines dynamiques internes.
Cette rigidité méthodologique peut aussi freiner l’innovation. Les modèles prédictifs traditionnels ne proposent pas de nouveaux scénarios. Ils prolongent des tendances passées, en reproduisant mécaniquement les mêmes schémas.
Cela peut être suffisant dans des contextes stables, mais dans un monde du travail en mutation rapide, cette inertie peut devenir un handicap. Les RH ont besoin de capacités d’anticipation plus agiles, capables de détecter l’émergence de signaux faibles ou de nouvelles dynamiques.
Enfin, la modélisation prédictive, aussi robuste soit-elle, reste souvent difficile à interpréter pour les décideurs RH non spécialistes. Les corrélations statistiques, les coefficients de régression ou les arbres de décision peuvent sembler opaques. L’analyse prédictive devient alors un outil réservé à un cercle restreint d’experts, là où elle devrait au contraire nourrir des décisions partagées, intégrées dans la stratégie RH globale.
L’IA générative : sortir du cadre, révéler l’invisible
C’est dans ce contexte que l’intelligence artificielle générative entre en jeu. Contrairement aux modèles rigides et fermés, elle s’appuie sur l’analyse de données non structurées, la génération d’hypothèses et l’interprétation automatique de scénarios complexes.
En combinant langage naturel et puissance de calcul, elle ouvre de nouvelles perspectives aux professionnels des ressources humaines. La combinaison IA et RH est aujourd’hui prête à transformer en profondeur notre manière d’anticiper et d’agir.
L’IA générative : un changement de paradigme pour les RH
L’analyse prédictive RH traditionnelle repose sur des données historiques et des corrélations connues. Elle permet de prévoir certains comportements ou événements en se basant sur des modèles déjà validés. Mais dans un monde du travail en mutation permanente, cette approche atteint vite ses limites.
L’intelligence artificielle générative, elle, change la donne. Elle ne se contente plus de projeter des tendances : elle génère des scénarios, révèle des insights insoupçonnés et ouvre de nouvelles perspectives décisionnelles.
« L’IA générative ne se contente pas d’extrapoler le passé. Elle invente des futurs possibles, en croisant des signaux faibles que l’humain ou les modèles traditionnels ne verraient pas », explique Sandrine PAROZ
L’IA générative n’imite pas, elle analyse. Grâce à des modèles puissants, elle croise des données structurées (absences, performance, ancienneté…) et non structurées (évaluations, entretiens, commentaires…), pour faire émerger des corrélations inattendues.
Là où les modèles classiques suivent les règles qu’on leur a fixées, l’IA générative sort du cadre. Elle anticipe ce que l’humain ne penserait même pas à chercher. Cette capacité permet de redéfinir entièrement les approches d’analyse prédictive RH. On ne parle plus seulement d’identifier les causes probables d’un départ ou d’un manque d’engagement.
On entre dans une logique de modélisation de scénarios complexes, où la machine suggère des hypothèses nouvelles, adaptables à chaque contexte. C’est une véritable session pour repenser la manière dont on exploite la donnée RH.
De la prévision à la génération de solutions
L’IA générative transforme l’analyse prédictive en un outil proactif. Elle ne s’arrête pas à l’identification d’un risque, elle propose des réponses personnalisées, selon les profils, les contextes et les trajectoires professionnelles.
Prenons un exemple : un risque élevé d’absentéisme est détecté dans une équipe. L’IA générative ne se limite pas à ce constat. En analysant l’historique des carrières, les derniers entretiens d’évaluation et les types d’incidents déclarés, elle peut suggérer un changement de rythme de travail, un accompagnement managérial ciblé ou une montée en compétences. Elle devient ainsi une boîte à idées augmentée au service des RH.
« L’IA générative devient un partenaire de réflexion. Elle éclaire la décision, sans jamais la remplacer. C’est un outil qui renforce la posture stratégique des RH », insiste Sandrine PAROZ
C’est là que réside la puissance de cette technologie : dans sa capacité à révéler des insights non évidents. Ces informations, issues du croisement de sources disparates, seraient restées invisibles à l’œil humain ou à un modèle classique.
On parle de signaux faibles, d’indicateurs croisés entre absentéisme, évaluation annuelle et climat social. Des éléments qui, analysés ensemble, révèlent des dynamiques profondes au sein de l’organisation. L’analyse prédictive classique vous guide. L’IA générative, elle, vous ouvre les yeux.
Ce basculement du prédictif au génératif change aussi la posture des RH. Il ne s’agit plus d’optimiser des tableaux de bord existants, mais de se projeter dans des futurs possibles, d’anticiper des ruptures, d’imaginer des solutions inédites. L’IA générative devient un levier d’innovation RH à part entière.
Elle remet l’humain au centre, en lui offrant un miroir riche de données et de scénarios. Un outil pour mieux comprendre, mieux décider, mieux agir.
Du prédictif au génératif : vers des scénarios RH intelligents
L’analyse prédictive a permis aux RH d’anticiper certains événements clés : départs, risques d’absentéisme, besoins en formation. Mais cette logique reste linéaire : elle projette l’avenir à partir du passé.
L’intelligence artificielle générative change radicalement cette approche. Elle ne cherche pas seulement à prédire, mais à construire des scénarios complexes, croisant de multiples sources de données, structurées et non structurées, pour imaginer des futurs possibles.
L’IA générative exploite une matière plus riche que l’analyse prédictive classique. Elle peut intégrer des données issues des SIRH (absences, performance, paie, mobilité…), des historiques de carrière, des entretiens d’évaluation, mais aussi des textes libres, des comptes rendus, voire des données issues de plateformes externes comme les réseaux professionnels.
En modélisant ces données hybrides, elle produit des hypothèses intelligentes et personnalisées, non limitées aux schémas passés.
Par exemple, un modèle prédictif classique pourra détecter une hausse du turnover dans une équipe. L’IA générative, elle, ira plus loin : elle identifiera les points communs entre les départs récents, extraira les signaux faibles dans les évaluations ou les entretiens, puis proposera plusieurs scénarios d’intervention. Mise en place d’un mentorat ciblé, évolution du manager, refonte des objectifs individuels… L’approche devient adaptative, créative, orientée action.
Une nouvelle posture RH : de l’analyse au design stratégique
Ce glissement du prédictif vers le génératif transforme aussi la posture des professionnels RH. Ils ne sont plus seulement en position de pilotage ou d’observation. Ils deviennent des co-constructeurs de stratégies dynamiques, capables de simuler l’impact de différentes décisions avant de les mettre en œuvre.
« Avec l’IA générative, les RH sortent du rôle d’exécutants pour devenir des designers de trajectoires organisationnelles. C’est une invitation à créer, à tester, à anticiper autrement », conclut Mme PAROZ
L’IA générative permet par exemple de tester virtuellement les effets d’un nouveau plan de formation ou d’une réorganisation interne, en prenant en compte l’historique des équipes, leurs profils, leurs contraintes, et même leur ressenti exprimé dans les évaluations. L’analyse devient vivante, interactive, centrée sur l’humain.
Les outils RH évoluent dans ce sens. Les SIRH nouvelle génération intègrent de plus en plus ces technologies pour automatiser les tâches répétitives (mise à jour des dossiers, génération de rapports, traitement des congés), optimiser le recrutement (tri intelligent des candidatures, génération de réponses personnalisées) et surtout faire gagner un temps précieux dans la recherche d’informations transversales
Des solutions comme celles de SIGMA-RH illustrent bien cette tendance.
Grâce à l’intégration de modules IA, elles permettent d’analyser des volumes importants de données RH en temps réel, de proposer des alertes, des recommandations et même des scénarios d’actions à tester. Cela facilite la prise de décision, tout en réduisant la charge opérationnelle des équipes.
Dans cette logique, la fonction RH ne subit plus les événements : elle les anticipe, les modélise, les co-construit avec les autres parties prenantes. L’IA générative devient alors un véritable partenaire de réflexion, un catalyseur de transformation pour des organisations plus réactives, plus humaines, et mieux alignées avec leurs enjeux futurs.
Ce changement de paradigme ouvre la voie à une gestion RH plus stratégique, fondée sur l’anticipation, l’adaptation continue, et la capacité à concevoir des réponses inédites à des problématiques en constante évolution.
A propos des auteures
Marie-Claude Marsolais
Marie-Claude Marsolais est cheffe des contenus et communication pour SIGMA-RH, éditeur de solution SaaS RH. Elle œuvre dans le monde du contenu depuis plus de 20 ans et elle s’intéresse particulièrement aux tendances RH, à l’IA générative et à la transformation du monde du travail.
Sandrine Paroz
Sandrine Paroz est VP Ingénierie, IA et Innovation chez SIGMA-RH, éditeur de solution SaaS RH. Titulaire d’un doctorat en mathématiques de l’ingénieur, elle pilote les équipes techniques responsables de l’innovation et des produits de gestion des temps et de la Planification Intelligente Collaborative chez SIGMA-RH. Passionnée par les technologies émergentes, elle poursuit actuellement un MBA en gestion des affaires numériques.
A propos de SIGMA-RH
Fondée il y a plus de 30 ans, SIGMA-RH transforme la gestion RH avec un SIRH complet et évolutif, enrichi d’une IA générative intégrée. Sa solution couvre l’ensemble des besoins RH : gestion administrative, GTA, gestion des talents, santé et sécurité au travail, ainsi que gestion des relations sociales. Présente dans une vingtaine de pays, SIGMA-RH accompagne les entreprises dans leur transformation digitale avec une approche alliant performance, flexibilité et innovation.