Comment l’IA révolutionne le staffing ?

Si certains cabinets de conseil, ESN ou agences rêvent déjà d’une automatisation totale du staffing par l’IA, cela reste encore difficilement atteignable à ce jour. En effet, le staffing nécessite toujours une intervention humaine pour des enjeux tels que la mise en contexte, la connaissance des enjeux politiques propres à chaque entreprise ou encore la nécessité d’arbitrer en temps réel. 

Or, le staffing reste un enjeu particulièrement crucial pour certaines entreprises, qui font parfois même appel à des profils spécialisés comme les staffing manager ou office manager. 

Toutefois, restons optimistes : des améliorations sont à venir grâce au développement de plus en plus rapide de l’intelligence artificielle, qui touche aussi le domaine du staffing.

Dans cet article, nous allons voir de quelle manière l’IA peut contribuer à révolutionner le staffing. D’ailleurs, ces prédictions ne sont pas si éloignées de la réalité car certaines fonctionnalités sont d’ores et déjà disponibles. 

Proposer une recherche de profils plus précise, plus rapide

Contrairement à certaines idées reçues, le staffing n’est pas une activité binaire qui consiste à simplement faire matcher les compétences des collaborateurs et leurs disponibilités.

En effet, d’autres critères rentrent en compte. Le sourcing de talents qui permet de sélectionner le bon profil sur le bon projet considère des critères autant humains que contextuels.

• Le niveau de disponibilité : le consultant est-il disponible partiellement ou sur la durée totale de la mission ? 
• Le potentiel d’évolution : le projet est-il compatible avec les ambitions professionnelles du profil sélectionné ?
• L’environnement : les personnalités retenues sont-elles aptes à travailler harmonieusement sur le même projet ? Le placement de ce talent sur cette mission est-il stratégique pour les objectifs globaux de l’entreprise ?

L’IA va ainsi révolutionner le staffing de plusieurs manières. 

Contribuer à gagner du temps 

L’optimisation du staffing par l’IA consiste essentiellement à gagner du temps et notamment sur la recherche de profils. 

Dans une ESN, la recherche d’un consultant à placer sur une mission est stratégique. Cela prend différentes formes mais commence souvent par une réunion de staffing. Lors de celles-ci, directeurs et managers échangent, représentant leurs équipes et intérêts, afin de sélectionner les profils les plus adaptés. 

Avec l’IA, cela pourrait prendre une autre forme. En effet, elle pourrait être utilisée pour chercher et proposer un profil à partir d’un simple prompt, d’un brief client voire d’une retranscription de réunions. Cela permettrait un choix rationnel basé sur des données objectives, limitant par ailleurs le nombre de réunions. 

Faire émerger des profils non identifiés 

Établir une cartographie du profil idéal

Aujourd’hui, il est déjà possible d’identifier un profil pertinent à partir de compétences spécifiques. Dans un futur proche, on imagine qu’un logiciel de staffing enrichi à l’IA permettra non seulement de dresser une liste des compétences recherchées mais sera aussi en mesure d’établir une cartographie du profil idéal plus poussée. 

Identifier les correspondances subtiles

Ainsi, l’IA devra être capable de lire entre les lignes pour déceler des correspondances subtiles et faire émerger des profils auxquels on n’aurait pas pensé initialement. La recherche manuelle avec un remplissage champ par champ laissera petit à petit la place à l’utilisation de prompts.

Par exemple, la recherche d’un profil qui maîtrise le SEO pourra conduire à la mise en avant d’un talent expert en content marketing ou en copywriting. Bien que la correspondance ne soit pas exacte, il s’agit de compétences proches, complémentaires, et peut-être d’un profil intéressant à considérer. 

Affiner les critères de recherches

Enfin, la possibilité de pousser la recherche plus loin permettra d’obtenir des propositions plus complètes et exhaustives. On suppose qu’il sera technologiquement possible d’effectuer une recherche en croisant des critères tels que : 

• la spécialisation sur un secteur, 
• la connaissance d’un marché géographique,
• la maîtrise de soft skills spécifiques,
• un cursus dans une école spécifique. 

Croiser les données 

À l’heure actuelle, les outils de recherches de profils comme le Smart Matching de Stafiz permettent déjà une sélection de profils en analysant : 

• les compétences,
• les disponibilités, 
• les aspirations des collaborateurs,
• leurs intérêts. 

Avec l’A, on imagine un croisement des données encore plus précis en incluant par exemple la similarité des compétences ou encore la visualisation des disponibilités globales de l’organisation afin de proposer un matching plus rapide, plus pertinent. 

Offrir toutes les clés pour maximiser la rentabilité

Maximiser agilité et flexibilité

Par rapport aux méthodes classiques, les outils enrichis à l’IA permettent de gagner en pertinence dans la recherche de profils. Ils offrent alors une réponse plus rapide pour permettre aux ESN et cabinets de conseils de remporter le placement, démontrant ainsi plus d’agilité et de flexibilité.

Optimiser les TACE

Un outil d’IA utilisé pour le staffing peut permettre d’optimiser les taux de charge comme le TACE. Celui-ci mesure le taux d’activité passé sur des activités facturables et s’avère donc stratégique pour toute entreprise de conseil, dont l’objectif est de limiter les heures non facturables. 

L’IA pourra offrir différentes fonctionnalités pour maximiser le taux d’activité.

• Le calcul de scénarios : l’IA sera en mesure de calculer et d’analyser des centaines de scénarios pour présenter toutes les alternatives possibles. L’IA aidera ainsi à faciliter la planification du staffing. 
• Le calcul d’options à partir d’objectifs : en s’appuyant sur des bases de données telles que les profils, disponibilités, compétences ou même l’historique des collaborations (type de missions effectuées, ce qui a bien fonctionné etc.) et à partir d’objectifs définis, l’IA pourra déterminer les options les plus pertinentes vers lesquelles s’orienter.
• Le réaménagement de la charge : en fonction des mouvements des ressources, l’IA sera en mesure de calculer de nouvelles options d’aménagement de la charge pour maintenir les objectifs.
• L’amélioration du taux de charge : grâce à un accès rapide à la donnée et à la vitesse de calcul, l’IA contribuera à maximiser l’activité et à limiter les périodes d’intercontrat. 

Des fonctionnalités enrichies à l’IA déjà proposées

Par ailleurs, la solution tout-en-un Stafiz propose déjà certaines fonctionnalités pour améliorer le staffing, comme le scenario builder. 

Celui-ci permet de recalculer les scénarios, les algorithmes imaginant ainsi des milliers de scénarios possibles pour présenter les meilleures options. 

Combiner outil de gestion de projet et IA

Dans un futur proche, l’outil de gestion de projet intégrera l’IA et permettra un gain de temps précieux. Par exemple : 

• il facilitera le remplacement d’un consultant chez un client en cas de départ afin de limiter le temps de latence, 
• aidera à proposer du cross-staffing,
• participera à la génération de scénarios de staffing. 

Ainsi, l’IA ira de plus en plus vers une automatisation du staffing.

Concilier engagement des talents avec performance

Limiter le turn-over

En utilisant l’IA pour le staffing, vous pourrez favoriser une situation gagnant-gagnant pour les talents tout en assurant la performance de l’entreprise. Or, le turn-over élevé reste un défi majeur pour les cabinets de conseils qui ont donc tout intérêt à maximiser l’engagement des collaborateurs. 

Enrichir les profils des collaborateurs

Aujourd’hui, les erreurs de staffing sont nombreuses. Toutefois, l’IA pourra contribuer à y remédier en dressant un profil plus précis des consultants. Pour chaque projet, indiquer l’ensemble des compétences qui ont été déployées, tant d’un point de vue technique que personnel, permettra d’enrichir le profil digital du consultant. En y ajoutant ses intérêts, secteurs de prédilection ou encore lacunes, le placer sur des missions adaptées deviendra plus accessible et pourra contribuer à maximiser son engagement. 

Stafiz permet à vos collaborateurs de notifier les projets sur lesquels ils souhaitent travailler d’un simple like. 

Stafiz permet déjà d’obtenir des informations sur les préférences des collaborateurs et de faire remonter l’information : ces préférences deviennent alors de la donnée qu’il est possible d’exploiter. 

Collecter, structurer et exploiter la donnée

L’IA offre des moyens de connaître davantage le collaborateur et de consigner ces données de manière informatisée. Ainsi, elle collecte, structure et exploite les données à disposition. Elle pourra aussi utiliser les informations moins accessibles, comme issues d’une conversion orale ou d’une réunion grâce à des fonctionnalités telles que la retranscription et le résumé automatique. 

Identifier les besoins en formation et recrutement

L’IA permettra également d’obtenir plus de visibilité sur les compétences en tension, identifiant ainsi les besoins en formation et recrutement. Finalement, l’IA dans le staffing pourra être utilisée comme un moyen de sélectionner les profils les plus pertinents en termes de rentabilité, mais aussi comme un outil d’engagement auprès des équipes. 

Si le staffing est avant tout une histoire d’humain, les nouvelles technologies comme l’IA permettent d’aller plus loin, offrant plus de précision et de réactivité. 

Dans un horizon proche, l’IA et l’esprit humain s’allieront afin de non seulement limiter les erreurs mais également d’anticiper les besoins futurs. 

Le staffing est le cœur de métier des cabinets de conseil : leur responsabilité est de concilier les besoins des clients, les intérêts de l’entreprise mais aussi les disponibilités et les aspirations du collaborateur. L’IA est en pleine voie de développement et offre des perspectives intéressantes en termes de fonctionnalités. 

Cela dit, le train est déjà en marche : Stafiz intègre déjà l’IA dans son scénario builder et son outil de recherche de profils, le smart matching. 

Voir Stafiz en action