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Vos comportements sont (très) prévisibles. Désolé !

Ils sont tellement prévisibles que l’intelligence artificielle connait déjà votre personnalité, votre capacité à occuper un emploi et quand vous allez le quitter. Vous voulez des preuves ? Je vous en présente quatre identifiées dans les tous derniers jours.

Finis les CV, les longues séries d’entrevues ou les évaluations formelles. Fini le bon vieux temps du jugement subjectif. Les sceptiques sur les vertus des sciences du comportement seront surpris de la vitesse à laquelle les technologies de « Speech Recognition« , de Big Data, d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning s’intègrent aux applications mobiles.

Ces progrès fulgurants nous offrent déjà quelques exemples appliqués et édifiants dans le domaine des RH. Notre façon de penser et de décider ne seront plus les mêmes !

4 exemples d’application Big Data dans les sciences du comportement

#1 Watson Personality Insight dresse la carte de votre personnalité

IBM vient de commercialiser aux tiers développeurs son service Watson IBM Developer Cloud BlueMix. Watson est son super ordinateur auto-apprenant s’exprimant en langage naturel. Il est maintenant possible de l’intégrer à des applications mobiles dont celle en lien avec la personnalité. IBM a mené plusieurs recherches de fond en psychologie sur les traits de personnalité, les valeurs et besoins (voir le détail des références scientifiques ici).

Vous pouvez donc lui soumettre gratuitement l’analyse de votre personnalité avec un de vos textes de plus de 600 mots (en anglais seulement). Faites l’essai gratuit d’analyse de votre personnalité ici par Watson IBM BlueMix. Il produira un rapport d’évaluation basé sur vos traits de personnalité selon la théorie des 5 grands traits de personnalité (Big Five), vos besoins et vos valeurs. L’intelligence artificielle de Watson va t-elle supplanter les tests de personnalité traditionnels ? Au mieux, elle va s’associer aux éditeurs qui l’utiliseront pour augmenter leurs outils d’analyse et de mesure.

Watson PI Visualization BlueMix IBM
Watson PI Visualization BlueMix IBM. Big Data.
IBM Watson BlueMix API Cloud Developer
Offre IBM Watson BlueMix API Cloud Developer. Big data

#2 L’Oréal China recrute via la reconnaissance du langage

Le marché du recrutement de jeunes diplômés en Chine est immense. Le défi pour un grand recruteur comme L’Oréal est de traiter une masse d’informations équivalente à 33 000 candidatures pour 70 points d’activités, uniquement sur son marché chinois. Le géant des cosmétiques a développé une technologie mobile (application sur smartphone) qui permet d’enregistrer et d’analyser les réponses verbales de candidats à trois questions. Pour voir le détail du processus de recrutement de L’Oréal, voir l’article de la BBC ici.

Par la structure du langage et le vocabulaire, l’application développée par Seedlink Tech permet de prédire sur la base d’un modèle scientifique la corrélation du langage avec les aptitudes de ventes. La pré-sélection indique quel candidat a les meilleurs aptitudes et le meilleur pronostic de performance dans l’emploi. Beaucoup de temps économisé et une large place aux aptitudes plus qu’au CV est accordé. Adieux CV et longues entrevues de pré-selection ! Fini les principaux biais de jugement et les erreurs de tri de CV ou refus liées aux aprioris et aux fausses perceptions.

#3 Études de cas McKinsey en « People Analytics »

Dans son dernier article Power To The New People Analytics, le cabinet conseil américain présente trois exemples d’études basées sur l’analytique prédictive en RH. Si l’article ne mentionne pas les clients, on y apprend que les entreprises ont ajusté leur politique de rémunération visant la rétention d’employés. Chacune a économisé plusieurs millions de dollars en développant des actions ciblées impliquant davantage des programmes de reconnaissance, de développement des talents et le management de proximité.

Au lieu de réagir aux départs d’employés, ces compagnies ont modulé certaines variables expliquant les démissions ou la baisse d’engagement.

#4 L’algorithme qui prédit votre départ

Dans l’article du Wall Street Journal du 13 mars 2015, The Algorithm That Tells the Boss Who Might Quit, nous apprenons comment WallMart (le géant américain de la distribution) et Crédit Suisse, comme d’autres entreprises utilisent différentes sources de données pour prédire quel employé est susceptible de quitter l’entreprise. Des dizaines de facteurs sont combinés (revue de performance, lieu de vie, historique d’emploi, traits de personnalité, communications écrites, interactions, etc.) pour identifier les talents qui sont à risque de partir et ceux qui devraient être promus. Il n’y a rien de véritablement nouveau là-dedans mais l’utilisation large et la démonstration comme méthode de gestion sont à souligner.

L’avantage ? Économiser le coût moyen d’embauche qui est estimé à 3341$  par employé selon la Society for Human Resource Management (SHRM). Chaque point du taux d’attrition de la main-d’œuvre fait économiser entre 75 et 100 millions de dollar à la banque suisse à titre d’exemple. La valeur ajoutée d’une telle approche est donc rapidement démontrée !

10 conclusions qui changent tout

  1. La transformation digitale des RH est en marche (en course accélérée, je devrais dire!). Au delà des systèmes et des appareils mobiles, l’intelligence artificielle bouscule les modèles d’affaires, la fonction RH, nos références et nos paradigmes.
  2. L’arrivée massive des objets connectés (montres, bracelets, thermostats, voitures connectées, etc.) va amplifiée les gigantesques flux de données et la connaissance intime de nos faits, gestes, intentions, opinions, styles cognitifs et préférences.
  3. Des solutions inédites à des problémes complexes sont créées et dépassent le plafond de la rationalité limitée du jugement humain.
  4. Le pouvoir d’influence et la capacité décisionnelle des directions RH seront fondés d’ici 2020 sur la science et des données et analyses prédictives avancées. Les directions RH seront évaluées sur leurs capacités à démontrer et à proposer des optimisations RH qui inclues tous les niveaux d’analyse de l’écosystème de l’entreprise (personnel, collectifs, culturel et partenarial).
  5. Un marché aussi vaste que celui de la santé mobile s’ouvrent en RH avec le « Quantified Self » et l’analyse prédictive comportementale via « Mobile Devices« .
  6. Les individus sont plus ouverts que les organisations. Ils se familiarisent plus vite que les entreprises avec les données personnelles et les usages qu’elles développent au quotidien (quantification de soi, interactivité, contenus personnalisés, recommandations). Un écart entre les possibilités personnelles et les usages au travail se crée pour certains individus branchés et chez les plus jeunes générations.
  7. Le pouvoir de substitution est immense et rompt avec le présent. L’information et la prise de décision RH ne sont plus l’apanage de spécialistes RH mais bien de nouveaux spécialistes en analyse de données, de technologies transversales puissantes, de solutions de « People Analytics » imbriquées dans des systèmes intégrés. Ces solutions œuvrent en continu et en tâche de fond. Leur pouvoir de substitution aux services actuels rendus archaïques est immense. Elles bouleversent l’économie traditionnelle des services, les emplois, les processus et génèrent de nouveaux acteurs et des services inédits.
  8. L’intégration des technologies prédictives est totale avec les solutions actuelles. Sur le plan pratique, toutes les applications de Jobbards, de matching emploi, d’évaluation des talents, de gestion des employés et des talents (SIRH / HRMS), de gestion de formations (LMS) et de développement des talents et des personnes intégreront ces outils descriptifs, prédictifs et prescriptifs. Ils  pourront personnaliser et augmenter l’impact de chaque décision et actions dans l’attraction, sélection, développement et fidélisation des talents.
  9. Au final, nous entrons dans l’ère du web 3.0, le web sémantique ou l’humanisation des données où toutes informations (textes, voix, images, vidéo, données, relations, sentiments, activités et interactions) participent à l’analyse et au décisionnel en temps réel.
  10. Plus largement, nous assistons à la convergence des « BRING«  : Biologie, Robotique, Informatique, Neurosciences, Génétique. L’intelligence et le pouvoir prédictif de la convergence des ces sources de données seront immenses. Au Canada, l’entreprise 23andme vient de faire son entrée sur le marché grand public avec une offre à 199$ pour avoir un diagnostic complet des facteurs de risques génétiques. A quand le recoupement de toutes ces informations ? Je ne veux inquiéter personne, mais la capacité de convergence est évidente.

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    23andMe, Service d’identification des gènes pour le grand public. Big data.

Pour aller plus loin

Lire le livre Humanizing Data : Marketing at the Meeting of Data, Social Science and Consumer Insight Paperback Data by Colin Strong. Le livre défend l’idée que l’utilisation des données personnelles (encore peu utilisées) permet de prendre de meilleures d’affaires y compris pour les petites et moyennes organisations tant au niveau RH que marketing et ventes.

37 COMMENTAIRES

  1. […] Derrière ce titre un peu provocateur, j’avais envie de vous parler d’un billet du 30 mars dernier écrit par Jean-Baptiste Audrerie, directeur marketing chez SPB Orgnanizational Psychology sur son blog. Celui-ci nous démontre brillamment que les progrès dans le domaine de l’analytic et du tracking permettent clairement à l’heure actuelle de prédire les comportements des utilisateurs. Je vous propose de lire de suite cet article très complet et intéressant en suivant ce lien. […]

  2. […] Le big data prédit très bien vos comportements (ceci n’est plus de la fiction) Vos comportements sont (très) prévisibles. Désolé ! Ils sont tellement prévisibles que l’intelligence artificielle connait déjà votre personnalité, votre capacité à occuper un emploi et quand vous allez le quitter. Vous voulez des preuves ? Je vous en présente quatre identifiées dans les tous derniers jours. Finis les CV, les longues séries d’entrevues ou les évaluations formelles. Fini le bon vieux temps du jugement subjectif. Ces progrès fulgurants nous offrent déjà quelques exemples appliqués et édifiants dans le domaine des RH. 4 exemples d’application Big Data dans les sciences du comportement #1 Watson Personality Insight dresse la carte de votre personnalité IBM vient de commercialiser aux tiers développeurs son service Watson IBM Developer Cloud BlueMix. […]

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  4. […] Pour croître, les entrepreneurs et les cadres doivent en comprendre certaines règles de création de valeur et de disruption par la dématérialisation, par la création de nouveaux usages, de données et d’informations, par la socialisation et par la collaboration. Cette « Digital Litteracy » permet aux investisseurs de répondre à de nouveaux besoins, de créer ou de migrer vers des plateformes de services en ligne, des applications mobiles, des objets connectés, des contenus numériques, de l’intelligence artificielle, des robots, etc. Le digital leur permet d’automatiser et d’opérer mieux et moins cher.  Lire mes 10 conclusions sur les nouvelles capacités du big data à prédire nos comportements. […]

  5. […] Finis les CV, les longues séries d’entrevues ou les évaluations formelles…Les comportements des candidats (vos comportements !) sont (très) prévisibles. Désolé ! Ils sont tellement prévisibles que l’intelligence artificielle connait déjà votre personnalité, votre capacité à occuper un emploi et quand vous allez le quitter. Vous voulez des preuves ?L'article "Le big data prédit très bien vos comportements (ceci n’est plus de la fiction)" paru sur Futurs Talents vous en présente quatre identifiées dans les tous derniers jours…  […]

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  9. […] Ils sont tellement prévisibles que l’intelligence artificielle connait déjà votre personnalité, votre capacité à occuper un emploi et quand vous allez le quitter. Vous voulez des preuves ? Je vous en présente quatre identifiées dans les tous derniers jours.  […]

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  12. Le big data prédit très bien votre comportement dans des situations où vous êtes soumis à vos émotions : je quitte l’entreprise, j’ai le blues. Effectivement le big data est pas mauvais pour prédire le churn de manière générale. Vous appelez 15 fois le service client en hurlant et vous déménagez ? Vous êtes en risque. Vous dites des mots pénibles sur FB ? Vous n’êtes probablement pas très heureux en ce moment.

    Dans ce cas, le big data peut sans doute éviter les crash d’avion ou les suicides collectifs.

    Pour ce qui est de prédire les comportements en régime de croisière, c’est à dire quand « tout va plus ou moins bien dans votre vie » et que vous pourriez faire ceci plutôt que celà, que votre libre arbitre se porte bien et que vous n’êtes pas dans une situation de rupture : ça me semble beaucoup plus compliqué.

    • Bonjour Smoothy,
      On sous-estime le caractère prévisibles de nos comportements quotidiens et de certaines de nos habitudes de vie. Mieux, on pense avoir un total libre arbitre sur nos décisions au moment présent alors qu’elles sont le fruit d’un long processus dont les indices de plus en plus souvent digitaux renseignent son terme. Certes, j’ai eu beaucoup de commentaires sur le fait que tout et chacun peut virer fou, être imprévisible. C’est ce qui fait que le comportement du consommateur ou de l’électeur et l’économie ne sont pas des sciences exactes. Mais si on fait l’hypothèse que plus d’indices sont collectés et reliés, nous serions surpris de nos habitudes d’achats, de travail et de notre style de vie. Je crois que notre nature sociale et animale nous conduit le plus souvent vers des comportements variés mais réguliers pour la grande majorité. Je pousse un peu en ce sens l’argumentation car bien sûr, et je suis bien placé pour le savoir en évaluation psychologique, certains actes et comportements demeures inexpliqués et non prédictibles, en psychopathologie comme en psychologie de la personnalité normale.

    • Bonjour Smoothy,
      Les analyses comportementales du Big Data se basent sur l’analyse de signaux faibles. Donc en « régime de croisière » on peut considérer que le comportement d’une personne est relativement « stable » et qu’il est donc au contraire plus facile d’en détecter les variations même anodines.
      Après ces prédictions sont basées sur des modèles mathématiques et statistiques qui bien que complexes ne sont pas fiables à 100% pour un individu en particulier. Et heureusement d’ailleurs !

      • Bonjour Sébastien,

        Merci pour votre commentaire.

        Le Big Data RH porte effectivement sur un grand nombre et une grande variété de données. Les données comportementales tirées des tests de personnalité, des évaluations de performance, des appréciations chiffrées ou sémantiques et de tous les traces d’activités d’une population qui décrivent leurs préférences, choix, personnalités, attitudes.

        Tout cela réunit donne potentiellement un grand nombre d’hypothèses de recherche, de corrélations et de potentielles variables explicatives. Avec l’augmentation des usages des objets connectés au travail et dans la vie quotidienne, le nombre de micro-données individuelles de nature biologique et comportementale ne font qu’augmenter. L’intégration de tout cela pour produire du sens n’est plus très loin. Les questions d’éthique et de confidentialité sont évidemment très présentes.

        Pourra t-on prédire à 100% la performance d’un salarié, l’adéquation d’un employé à un emploi ou sa prochaine décision de carrière, je n’en sais rien. Mais mon sentiment d’anticipation me dit que nous aurons toujours plus de données pour construire des capacités de prendre des décisions plus fines, plus fondées et plus personnalisées que jamais. De nouveaux services vont émerger pour accompagner tout le cycle de gestion des talents et bien au-delà (mieux-être, développement personnel, éducation, orientation, santé).

        A ce titre, il faut surveille l’une des initiatives du MIT Lab avec son expérimentation Humanize qui dans le domaine de la santé souhaite intégrer le plus de micro-données individuelles pour prédire les comportements de santé et de prévention. Cette expérimentation préfigure que ce les grands acteurs ou acteurs émergents du data pourront développer… rapidement. http://newmed.media.mit.edu/humanizing-mobile-health-applications

        Une affaire à suivre !

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