La paie, un métier technique qui peut nourrir vos décisions stratégiques

Le chemin passe par l’IA prédictive 

Ces derniers mois, on entend beaucoup parler d’IA générative. Mais si vous pilotez une équipe de gestionnaires de paie, vous savez que le métier n’a pas attendu novembre 2022 et l’arrivée de chatGPT pour s’emparer des outils d’IA, notamment pour optimiser et automatiser certains processus administratif (travaux de dématérialisation, mise en place de chatbot, etc.). 

 Chez Sopra HR, on expérimente actuellement de nouveaux cas d’usages en matière d’IA prédictive avec pour objectif de placer les données de la paie au service des décisions stratégiques de l’entreprise. 

Le gestionnaire de paie et l’IA : un binôme gagnant  

Dans sa volonté de « simplification », Bercy vient de communiquer son souhait d’alléger les fiches de paie françaises - les plus longues du monde - pour passer d’une cinquantaine de lignes à une quinzaine. Une promesse déjà formulée à plusieurs reprises ces dernières décennies. 

« La réglementation française de la paie étant non seulement sophistiquée, mais aussi très mouvante, l’expertise des gestionnaires de paie est indispensable. Ils exercent un métier de précision, de conformité et d’automatisation, rappelle Adeline Delavoix, Manager Conseil HR Transformation chez Sopra HR. Voilà pourquoi, entre eux et l’Intelligence Artificielle, on retrouve les mêmes enjeux et cela en fait une belle rencontre qui va sûrement s’ancrer dans les pratiques. ! » 

L’IA a déjà été mise au service des gestionnaires de paie pour l’optimisation de processus à faible valeur ajoutée, tels que la gestion des feuilles de temps ou celle des congés. « Des chantiers de dématérialisation et de classification des dossiers des collaborateurs ont été initiés par de nombreuses entreprises, grâce à la reconnaissance automatique d’un document : arrêt maladie, demande d'absence, changement de situation familiale, demande d’acompte… Mais cela pourrait aller beaucoup plus loin. » 

IA générative, l’arbre qui cache la forêt ? 

Adeline Delavoix estime que l’engouement actuel autour de l’IA et plus précisément la « hype » autour de l’IA générative, est limitative. « Certes, on voit émerger de beaux cas d’usage RH avec l'utilisation de la réalité virtuelle pour la formation, ou les chatbots pour le support aux employés. Mais pour ma part, je suis sûre que c’est du côté de la paie qu’on peut trouver des leviers d’innovation encore plus puissants. »  

En effet, dès lors que l’on touche à la paie, on touche aux données stratégiques de l’entreprise. Ces données-là peuvent dessiner aussi bien les trajectoires de carrière internes, que le point d’équilibre de la masse salariale. Elles servent de base à des documents de reporting exploités dans toutes les BU et directions. 

« On peut aller plus loin et cette fois servir à la prise de décision stratégique pour les Direction Paie et RH », reprend Adeline Delavoix. Elle segmente ces cas d’usages en deux grands axes : fidélisation des équipes et gestion de la masse salariale. 

53% des décideurs RH sont favorables à l’utilisation de l’IA dans les fonctions RH. Notons tout de même que 33% l’utilisent déjà ou prévoient de l’utiliser. Avec pour premier cas d’usage (54%) : l’analyse des données RH. L’analyse prédictive, elle, arrive en 4e position (42%). 

Source : 7e baromètre Sopra HR x L'Usine Digitale. Etude menée fin 2023 auprès d’un échantillon représentatif de 266 DRH d’entreprises françaises. 

Un allié dans la guerre des talents 

Le secteur du e-commerce s’appuie largement sur les algorithmes d’IA pour personnaliser la relation avec les clients afin de mieux répondre aux aspirations intrinsèques de chacun. A l’aide de suggestions très personnalisées, le parcours client est ainsi optimisé. « Une entreprise peut très bien faire de même avec ses clients internes : ses salariés, souligne Adeline Delavoix. Le collaborateur est un individu à part entière qui a son propre parcours professionnel, des aspirations de carrière, des expertises développées, des modalités de travail personnelles…En les croisant avec le parcours d’autres collaborateurs  ou encore au regard des moyennes du marché, l’IA traite ces différents critères et en ressort une analyse et potentiellement des alertes.  

Mieux encore, au-delà de l’alerte, les outils d’IA proposent aux RH des actions personnalisées par collaborateur fondées sur leur trajectoire de carrière, leur profil de compétences, leurs centres d’intérêt, … afin d’intervenir avant qu’il n’entre dans une situation de démission silencieuse ou un risque de départ de l’entreprise.  

Dans les grandes entreprises, on manque parfois une opportunité interne, faute d’outil de « matching » adapté. 

Exercice de prospective 

« Vous pouvez utiliser des outils d’IA pour analyser les données relatives à la paie (montant des salaires, heures supplémentaires, primes…) sur une période prolongée et en faire sortir des schémas qui se répètent au fil du temps », explique Adeline Delavoix, qui conseille également de croiser ces données internes avec des données tierces, comme évoqué plus haut avec l’exemple des salaires moyens du marché. 

« Ensuite, l’IA peut aller encore plus loin en examinant des facteurs d'influence (fluctuations saisonnières, évolution de la législation, turn-over) pour sortir des modèles prédictifs, des tendances émergentes pour la revue des politiques de rémunération ou l'optimisation des coûts. En les coupant avec les informations de l’entreprise, on peut faire une estimation de la masse salariale attendue sur du moyen terme. » 

Le DRH qui travaille ainsi se dote d’outils de mesure et d’arguments chiffrés, qui lui permettront d’asseoir sa légitimité et de parler « la même langue » que ses collègues au Comex, à commencer par le DAF !