« L’IA impose une vision beaucoup plus globale du recrutement »

Ce n’est pas notre cas. Notre métier d’éditeur de logiciels repose avant tout sur notre capacité à disposer, au bon moment, des compétences adaptées dans un environnement technologique en perpétuelle évolution. La compétence se construit dans le temps : nous recrutons des juniors, mais le cœur de notre modèle reste constitué de profils disposant déjà d’une première expérience et que nous continuons à faire évoluer.

L’IA accélère aujourd’hui cette transformation. Elle ne redéfinie pas simplement les besoins de recrutement : elle en change surtout la nature. Nous sommes progressivement passés d’une logique de volume à une logique de valeur, avec des recrutements plus ciblés sur des expertises et des compétences critiques : architecture, data, automatisation, IA ou encore nouvelles pratiques de développement.

L’enjeu n’est donc plus seulement de continuer à recruter, mais de disposer des bonnes compétences pour accompagner la transformation de nos produits et de notre modèle. Nous devrions ainsi terminer l’année autour de 450 recrutements, pour un effectif mondial d’environ 5 500 collaborateurs.

Qu’en est-il de vos équipes en place ? Est-ce que tous les métiers sont affectés de la même manière ?

P.G. : L’IA est une transformation transversale, qui touche l’ensemble des activités. Ça, c’est sûr. En revanche, ce que nous ne maîtrisons pas, c’est la vitesse et l’amplitude de la transformation. Pour nos salariés qui font de la R&D pure, l’amplitude est très importante et la vitesse peut être très importante aussi : on a maintenant des modèles de développement avec de l’intelligence artificielle qui vont assez vite et qui transforment de manière importante le métier même de développeur.

Dans les RH ou le recrutement, la transformation IA suppose que les équipes fassent évoluer leur propre rôle vers davantage de valeur ajoutée.

À l’autre bout de la chaîne, sur les fonctions de back-office et les fonctions support, comme les RH, la finance ou le recrutement, la transformation est d’un autre ordre. Elle dépend en partie des acteurs eux-mêmes : ils sont à la fois utilisateurs des nouveaux outils, prescripteurs des processus et contributeurs directs à leur évolution. L’IA offre un potentiel important d’automatisation et de simplification, mais son impact dépend donc de la capacité des métiers à repenser leurs pratiques et à impulser le changement. La transformation ne repose pas uniquement sur la technologie. Elle suppose que les équipes identifient ce qui peut être automatisé, redessinent les chaînes de production et fassent évoluer leur propre rôle vers davantage de valeur ajoutée.

Le cadre légal, notamment l’IA Act, peut-il expliquer la moindre ampleur de la transformation IA dans la fonction RH ?

P.G. : Je ne pense pas que ce soit directement lié à cela. Le véritable impact de l’IA est de nous faire passer progressivement d’une logique de production à une logique de pilotage et de management d’une chaîne de valeur.

Le recrutement l’illustre bien. Historiquement, la demande adressée au recruteur est essentiellement transactionnelle : pourvoir un poste correspondant à un besoin exprimé. L’IA et l’automatisation d’une partie des tâches imposent une vision beaucoup plus globale du recrutement : challenger et qualifier le besoin, comprendre les compétences nécessaires, identifier les bons profils, piloter l’ensemble du parcours candidat et accompagner la décision.

Mais cette évolution ne dépend pas uniquement du recruteur ou de la technologie. Elle dépend aussi du donneur d’ordre – en l’occurrence le manager – et de la manière dont il conçoit le rôle du recrutement. Tant que l’attente reste centrée sur une prestation de production (« je donne un poste, j’attends un candidat »), la transformation du métier reste nécessairement limitée. Elle suppose donc de faire évoluer simultanément le métier et les attentes de ceux qui en utilisent les services.

Par contre, ce qu’impose la réglementation, à commencer par l’IA Act, c’est d’accompagner les équipes Talent Acquisition pour qu’elles comprennent globalement comment ça fonctionne, ce que ça peut apporter comme valeur et quelles en sont les limites, pour être en capacité de manager ces outils et non de les subir. C’est ça qui prend du temps : bien maîtriser le besoin en amont, la chaîne de construction de la donnée et le résultat qui en découle.

Avec l’IA, comment avez-vous adapté les compétences que vous cherchez à recruter, notamment l’esprit critique dont on parle beaucoup ?

P.G. : L’esprit critique n’est pas un critère discriminant de recrutement. Dans nos recrutements, nous restons principalement sur des compétences « dures » : maîtriser un environnement fonctionnel, technique, un environnement de métier. Pour autant, ce que nous demandons aux candidats, c’est une capacité d’interaction avec les autres qui est plus importante. Parce que mieux comprendre un processus, c’est aussi (et c’est contre-intuitif) échanger avec des personnes qui savent manager la chaîne de valeur dans laquelle elles s’inscrivent.

Si je reprends l’exemple du recrutement, ça veut dire qu’un recruteur doit beaucoup mieux comprendre le métier qu’il adresse. Chez Cegid par exemple, nous avons spécialisé nos recruteurs (certains sur la R&D, d’autres sur les fonctions support) et nous leur demandons de beaucoup mieux intégrer les contraintes du métier pour lequel ils recrutent, afin d’avoir une vision à 360 degrés beaucoup plus importante.

Ce que nous demandons à nos candidats, c’est d’avoir une vision à 360 degrés de l’environnement dans lequel ils travaillent et d’apprécier que ce qu’ils font répond à un besoin, pas seulement à quelque chose qu’on leur demande.

Sur le métier de développeur, c’est pareil. Une partie du temps gagné sur la production de code doit être utilisée à mieux comprendre l’environnement dans lequel le développeur intervient. Il n’est plus seulement dans une chaîne de production, il doit comprendre les enjeux de ce qu’il y a en amont, en aval, les dépendances en termes de sécurité, de capacité d’interface avec d’autres environnements…

Donc ce que nous demandons maintenant à nos candidats, c’est d’avoir cette vision à 360 degrés de l’environnement dans lequel ils travaillent, cette capacité d’interagir pour prendre en considération les contraintes et apprécier que ce qu’ils font répond à un besoin, pas seulement à quelque chose qu’on leur demande.

Au-delà du recrutement, qu’avez-vous mis en place pour accompagner la montée en compétence de vos équipes sur l’IA ?

P.G. : Dès le départ, nous avons dit que, même si nous ne maîtrisons ni l’amplitude ni la vitesse de la transformation, la certitude, c’est que tout le monde va être concerné. Donc chacun, quel que soit son métier, doit connaître ce qu’est l’IA et comprendre les concepts.

Nous avons donc abordé l’IA comme un parcours de transformation en quatre étapes. La première a été celle de l’acculturation : donner à nos 5 500 collaborateurs un socle commun pour comprendre ce qu’est l’IA générative, ce qu’elle permet, mais aussi ses limites, ses risques et les bonnes pratiques à adopter. La deuxième étape a été celle de l’expérimentation. Nous avons mis à disposition de tous un environnement de type ChatGPT interne et sécurisé, avec l’idée que chacun puisse tester et se confronter directement à l’outil. C’est essentiel : tant qu’on n’a pas soi-même utilisé l’IA générative, il est difficile d’en mesurer réellement le potentiel.

Nous sommes ensuite passés à une troisième phase : l’application dans les métiers. L’enjeu n’était plus simplement de tester l’IA, mais de comprendre comment elle pouvait concrètement faire évoluer les pratiques, les processus et les métiers. Cela a fait émerger de nombreux cas d’usage, très différents selon les fonctions. La quatrième étape est désormais celle du passage à l’échelle. Nous sélectionnons les usages qui peuvent devenir de véritables modèles opérationnels et être industrialisés. À ce stade, notre critère n’est plus la technologie elle-même, mais la valeur qu’elle permet de créer : pour le client, pour nos collaborateurs ou pour l’entreprise.

Et ce parcours n’est évidemment pas figé. L’IA évolue à une vitesse telle que ce qui relevait encore de l’expérimentation il y a six mois peut aujourd’hui être déployé à grande échelle. Notre enjeu est donc autant de transformer nos métiers que de maintenir notre capacité à apprendre et à nous adapter en permanence.

Quel est votre enjeu aujourd’hui sur le sujet de l’IA en tant que DRH de Cegid ?

P.G. : Maintenant que tout le monde a mis peu ou prou les mains dans l’IA, le vrai sujet, c’est l’éducation à l’usage, parce que ça demande un vrai apprentissage cognitif de revisiter la manière dont chacun travaille. Et ça, c’est le plus compliqué, parce que ça se joue au niveau de l’individu. Cela ne peut pas passer par un grand plan de transformation qui s’imposerait aux individus ; ça risquerait de provoquer des retours d’anxiété, de peur, de « je ne sais pas comment je vais faire ».

L’enjeu avec l’IA, c’est de dire aux individus que si vous ne bougez pas, personne ne bougera à votre place.

Chacun, au niveau individuel, doit se mettre en mouvement pour apprendre, investir, s’éduquer, se transformer sur le sujet de l’IA, et le voir non pas comme quelque chose qui est un danger ou qui va faire exploser son métier, mais comme quelque chose qui va donner des opportunités de transformer son métier de manière positive.

On a tous vécu des mutations industrielles, et ceux qui perdent, ce sont ceux qui sont persuadés que le changement viendra un jour sans qu’eux ne fassent rien. L’enjeu à ce jour, c’est de dire aux individus que la très grosse différence avec le sujet de l’IA, c’est que si vous ne bougez pas, personne ne bougera à votre place. Personne. Et vous serez en dehors du jeu. Mais quand vous vous en rendrez compte, ce sera trop tard.

Au-delà du discours, comment accompagner cette prise de conscience individuelle au niveau de l’organisation ?

P.G. : De manière très concrète. On continue à former nos collaborateurs, à leur mettre à disposition des contenus. On apporte, dans les différents métiers, des ateliers beaucoup plus opérationnels sur comment utiliser, par exemple, la notion de projet dans ChatGPT ou Claude, pour être dans un environnement collaboratif et pas simplement rester au premier niveau. Ça nécessite de transformer la manière dont je vois un projet, la manière dont je vois la collaboration au sein d’un service. Ça, ça se passe au niveau de l’individu.

Ça remet au centre du jeu le management parce que sans lui, on n’y arrivera pas. C’est le management qui est en capacité d’impulser cette prise de conscience individuelle.

De manière plus globale, dans les équipes, l’enjeu est d’accompagner cette transformation structurelle en termes de compétences. Ça remet au centre du jeu le management parce que sans lui, on n’y arrivera pas, c’est ma conviction intime. Pendant de très nombreuses années, on a mis le management en courroie de transmission ; là, il devient un initiateur de la transformation. C’est le management qui est en capacité d’impulser cette prise de conscience. C’est lui qui peut dédramatiser le sujet de l’IA et faire prendre conscience aux individus que c’est une opportunité, dès lors qu’ils sont formés à son usage et éduqués à ne pas subir le modèle mais au contraire à le manager.

Ces 30 dernières années, en tant que DRH de Cegid, vous avez accompagné de grandes mutations dont la dernière est l’IA. Qu’est-ce qui vous marque le plus dans ces transformations ?

P.G. : Ce qui est particulièrement passionnant dans l’industrie du logiciel, c’est que sa première richesse reste l’intelligence humaine : la capacité des femmes et des hommes à apprendre, à créer et surtout à s’adapter en permanence. La technologie évolue, mais ce sont les compétences qui permettent de transformer ces évolutions en produits, en services et, finalement, en valeur pour les clients.

C’est aussi ce qui rend le rôle des ressources humaines particulièrement intéressant. L’enjeu n’est pas seulement d’accompagner une transformation technologique, mais de créer les conditions permettant aux collaborateurs de faire évoluer leurs compétences et parfois de repenser leur propre métier.

En 30 ans dans l’industrie du logiciel, j’ai vu se succéder plusieurs ruptures majeures : les nouvelles générations de langages de programmation, internet, le cloud et aujourd’hui l’intelligence artificielle. À chaque fois, la technologie a profondément modifié notre manière de concevoir, de produire et de délivrer nos solutions.

Mais il y a une constante : la capacité d’adaptation des individus. La force d’un éditeur de logiciels réside précisément dans sa capacité à réunir des personnes capables d’apprendre, de remettre en question leurs pratiques et de transformer une rupture technologique en opportunité. Avec l’IA, nous vivons une nouvelle étape de cette histoire, probablement plus rapide que les précédentes, mais avec le même actif essentiel : les compétences et la capacité d’apprentissage des équipes.

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