GRNH et DRNH : deux facettes des nouveaux enjeux de l'IA
À mesure que l'IA gagne en autonomie, l'entreprise doit apprendre à la manager. GRNH, Gestion des Ressources Non Humaines, et DRNH, Direction des Ressources Non Humaines, répondent à cet enjeu.
L’intelligence artificielle ne transforme pas seulement les outils de l’entreprise. En devenant capable d’exécuter des missions avec une autonomie croissante, elle fait apparaître une nouvelle catégorie de ressources qu’il faut sélectionner, organiser, encadrer et évaluer. C’est pour répondre à cette évolution que j’ai développé la notion de GRNH, Gestion des Ressources Non Humaines, ainsi que son pendant organisationnel, la DRNH, Direction des Ressources Non Humaines.
Pendant longtemps, lorsqu’une entreprise avait une mission à accomplir, elle disposait essentiellement de deux possibilités. Elle pouvait mobiliser une compétence en interne ou rechercher cette compétence à l’extérieur auprès d’un consultant, d’un freelance, d’une agence ou d’un sous-traitant.
L’intelligence artificielle ajoute progressivement une troisième possibilité.
Une mission peut désormais être confiée à une ressource qui n’est ni un salarié ni un prestataire humain. Une intelligence artificielle peut rechercher des informations, analyser des données, rédiger, comparer, classer ou produire. Les agents vont encore plus loin puisqu’ils peuvent enchaîner plusieurs actions pour atteindre un objectif avec une intervention humaine de plus en plus limitée.
Ce changement est souvent présenté comme technologique. Il pose pourtant une question profondément managériale : comment gérer des intelligences artificielles lorsqu’on leur confie des missions qui étaient jusqu’ici réalisées par des ressources humaines ?
C’est précisément la question à laquelle cherche à répondre la GRNH.
Brice Masseix, entrepreneur, enseignant dans le supérieur et spécialiste IA. Crédit photo : DR
GRNH : qu’est-ce que la Gestion des Ressources Non Humaines ?
J’ai développé la notion de GRNH, Gestion des Ressources Non Humaines, pour désigner le cadre de gestion et de management des intelligences artificielles, agents et automatismes auxquels une organisation confie des missions.
Le parallèle avec la GRH est volontaire, mais il ne doit pas être mal interprété.
La Gestion des Ressources Humaines ne consiste pas uniquement à recruter. Elle vise également à identifier les compétences nécessaires à l’organisation, attribuer des missions, organiser les ressources disponibles, accompagner leur travail et évaluer leurs résultats.
L’entreprise va progressivement devoir se poser une partie de ces questions pour ses intelligences artificielles.
Quelle IA choisir pour accomplir une mission ? Quel modèle est le plus adapté ? Quelle autonomie lui accorder ? À quelles données peut-elle accéder ? Dans quelles situations une validation humaine reste-t-elle nécessaire ? Comment mesurer la qualité de son travail ? Quand faut-il modifier son fonctionnement, changer de modèle ou revenir à une intervention humaine ?
La GRNH cherche à organiser ces décisions.
Elle ne consiste donc pas à considérer l’intelligence artificielle comme un être humain. Elle consiste à reconnaître qu’une ressource qui travaille doit être gérée, quelle que soit sa nature.
De l’outil au collaborateur non organique
Toutes les technologies utilisées par une entreprise ne relèvent évidemment pas de la GRNH.
Un ordinateur est une ressource non humaine. Un bâtiment ou une imprimante le sont également. Pourtant, parler de management dans ces situations aurait peu de sens.
La différence apparaît lorsque la ressource ne se contente plus de permettre à un humain d’accomplir une tâche, mais commence à en exécuter elle-même.
Lorsque j’utilise une intelligence artificielle pour corriger une phrase ou effectuer ponctuellement une opération précise, je reste principalement dans une logique d’outil.
Lorsque je lui confie une mission, un objectif et une certaine autonomie pour déterminer comment atteindre cet objectif, son rôle change.
C’est ce que j’appelle un collaborateur non organique.
Un collaborateur non organique désigne ainsi une intelligence artificielle, un agent ou un automatisme auquel une organisation confie une mission, des objectifs et un certain niveau d’autonomie dans leur réalisation.
Le mot "collaborateur" décrit ici une fonction dans l’organisation du travail et non un statut.
Une intelligence artificielle n’a ni les droits, ni les aspirations, ni les responsabilités d’un salarié. Elle ne doit évidemment pas être placée sur le même plan.
Mais lorsqu’une entreprise lui confie une mission qu’elle aurait auparavant attribuée à un salarié ou à un prestataire, elle doit commencer à réfléchir à la manière dont cette nouvelle ressource sera pilotée.
C’est à cet endroit que l’outil entre dans le champ de la GRNH.
Le premier enjeu de la GRNH : choisir la bonne ressource
L’un des premiers changements introduits par l’intelligence artificielle concerne l’allocation des ressources.
Face à une mission, une entreprise peut désormais se demander si elle doit être réalisée par une compétence humaine présente en interne, confiée à une ressource humaine externe ou réalisée, entièrement ou partiellement, par un collaborateur non organique.
La question n’est pas de savoir laquelle de ces ressources est intrinsèquement supérieure aux autres.
Une mission nécessitant une forte compréhension relationnelle, une responsabilité particulière ou une connaissance fine du contexte pourra nécessiter une intervention humaine.
Une expertise absente de l’entreprise pourra justifier le recours à un prestataire.
Une tâche répétitive, fortement documentée ou nécessitant le traitement rapide d’une grande quantité d’informations pourra davantage se prêter à l’intelligence artificielle.
Et de nombreuses missions combineront probablement les trois.
La première fonction de la GRNH consiste donc moins à remplacer des ressources humaines qu’à déterminer quelle combinaison de ressources est la plus pertinente pour atteindre un objectif.
Manager l’IA ne consiste pas simplement à savoir prompter
Une autre confusion consiste à réduire la maîtrise de l’intelligence artificielle à celle du prompt.
Savoir formuler une bonne instruction reste important. Mais le management d’une IA commence précisément lorsque l’instruction ne suffit plus.
L’expérience montre d’ailleurs que multiplier les contraintes techniques n’améliore pas systématiquement le résultat. Dans certains usages génératifs, des micro-instructions trop nombreuses peuvent se chevaucher ou entrer partiellement en contradiction.
Il peut alors être plus efficace de transmettre clairement une intention, de fixer les limites réellement nécessaires et de laisser au modèle une marge pour déterminer la meilleure manière d’atteindre le résultat.
Le prompt fixe un cadre. Le dialogue permet de préciser l’intention. Le management consiste ensuite à déterminer le bon niveau d’autonomie.
Nous retrouvons ici une logique connue dans le management humain : donner de l’autonomie ne signifie pas abandonner le contrôle.
Cela signifie décider ce qui doit être imposé, ce qui peut être laissé à l’initiative de la ressource et à quel moment une intervention devient nécessaire.
Le niveau d’autonomie devient une décision de management
Toutes les intelligences artificielles ne doivent pas disposer du même degré d’autonomie.
Une première IA peut simplement produire une proposition qui sera systématiquement contrôlée par un humain. Une autre peut exécuter seule une tâche répétitive dans un périmètre strictement défini. Un agent plus autonome peut recevoir un objectif, déterminer les différentes actions nécessaires pour l’atteindre et utiliser plusieurs outils pour y parvenir.
Dans chacun de ces cas, ce qui change profondément est la responsabilité que l’organisation accepte de lui déléguer.
La GRNH doit donc permettre de définir un niveau d’autonomie adapté à la mission, au risque et aux capacités réelles du système.
Plus les conséquences potentielles d’une erreur sont importantes, plus les mécanismes de contrôle et de validation doivent être exigeants.
À l’inverse, imposer une validation humaine systématique sur chaque micro-action d’un agent à faible risque peut supprimer une grande partie du gain de productivité recherché.
Le management des ressources non humaines repose donc sur un équilibre entre autonomie, contrôle et risque.
Une IA performante n’est pas nécessairement une IA bien managée
La question de l’évaluation devient alors essentielle.
Nous avons tendance à évaluer une intelligence artificielle à travers les performances techniques de son modèle. Pourtant, le meilleur modèle n’est pas nécessairement la meilleure ressource pour toutes les missions.
Une entreprise doit pouvoir mesurer la qualité du résultat, mais également sa fiabilité, son coût, sa rapidité, son taux d’erreur et surtout le niveau de supervision humaine nécessaire pour l’obtenir.
Une IA produisant très rapidement un résultat correct mais nécessitant une vérification systématique peut, dans certaines situations, être moins intéressante qu’une solution légèrement plus lente mais beaucoup plus fiable.
À l’inverse, une IA imparfaite peut être extrêmement performante si elle est affectée à une mission pour laquelle ses erreurs sont facilement détectables et sans conséquence importante.
La performance ne dépend donc pas uniquement de l’intelligence artificielle.
Elle dépend aussi de la qualité de son affectation et de son management.
L’autonomie de l’IA ne supprime pas la responsabilité humaine
Cette distinction est fondamentale.
Un collaborateur non organique peut disposer d’une autonomie opérationnelle. Cela ne signifie pas qu’il dispose d’une responsabilité comparable à celle d’un humain.
Une intelligence artificielle ne répond pas moralement ou juridiquement de ses décisions comme peut le faire une personne ou une organisation.
L’entreprise doit donc toujours déterminer qui reste responsable de la mission qui lui est confiée.
C’est même l’un des paradoxes de l’autonomie : plus nous permettons à une IA d’agir seule, plus nous devons être précis sur les limites de cette autonomie et sur l’humain qui en assume la responsabilité.
La GRNH ne consiste donc pas à retirer l’humain de la chaîne de décision. Elle vise au contraire à déterminer où sa présence apporte le plus de valeur et où son contrôle demeure indispensable.
De la GRNH à la DRNH
Si la GRNH définit un cadre de management, une deuxième question apparaît rapidement : qui doit en assurer le pilotage dans l’entreprise ?
C’est ce que j’appelle la DRNH, Direction des Ressources Non Humaines.
La DRNH constitue le pendant organisationnel de la GRNH.
La distinction peut être résumée simplement : la GRNH désigne la gestion des ressources non humaines ; la DRNH désigne la fonction chargée d’organiser et de piloter cette gestion dans l’entreprise.
Le parallèle avec la GRH et la DRH permet de comprendre cette différence.
La GRH constitue un ensemble de pratiques de gestion des ressources humaines. La DRH est la fonction de l’organisation qui en assure le pilotage.
De la même manière, la GRNH constitue le cadre de gestion des ressources non humaines tandis que la DRNH désigne la fonction susceptible d’en organiser la gouvernance.
Une DRNH ne signifie pas nécessairement un nouveau directeur
Parler de Direction des Ressources Non Humaines ne signifie pas que toutes les entreprises devront créer demain un service supplémentaire dans leur organigramme.
Dans certaines organisations, cette fonction pourra être assumée par la direction informatique. Dans d’autres, elle pourra être partagée entre la direction générale, les métiers, les ressources humaines, la direction de l’innovation ou une équipe spécialisée dans l’intelligence artificielle.
La forme importe finalement moins que la fonction.
Car les questions devront être traitées.
Qui autorise le déploiement d’un nouvel agent ? Qui définit ses accès ? Qui décide des données qu’il peut consulter ? Qui fixe son niveau d’autonomie ? Qui mesure sa performance ? Qui contrôle son coût ? Qui décide de son remplacement ? Qui intervient lorsqu’il commet des erreurs ?
Avec quelques assistants IA utilisés ponctuellement, ces responsabilités peuvent rester diffuses.
Avec des dizaines ou demain des centaines d’agents participant directement à l’activité de l’entreprise, elles devront nécessairement être organisées.
C’est précisément le rôle que recouvre la notion de DRNH.
GRNH et DRNH répondent à deux questions différentes
Les deux concepts sont complémentaires mais ne doivent pas être confondus.
La GRNH répond principalement à la question : comment gérer les ressources non humaines auxquelles nous confions des missions ?
La DRNH répond à une autre question : comment l’entreprise organise-t-elle la fonction chargée de piloter ces ressources ?
L’une constitue un cadre de management. L’autre traduit ce cadre dans l’organisation.
Et entre les deux se trouvent les décisions très concrètes qui vont progressivement apparaître dans les entreprises : choix des modèles, attribution des missions, gestion des accès, niveau d’autonomie, contrôle, évaluation des performances, remplacement et articulation avec les ressources humaines.
La GRNH n’annonce pas la disparition du travail humain
La montée en puissance de l’intelligence artificielle est souvent abordée sous l’angle du remplacement.
La GRNH conduit plutôt à poser le problème sous celui de l’allocation.
La question n’est pas simplement : "Une IA peut-elle remplacer cette personne ?"
Elle devient : quelle ressource ou quelle combinaison de ressources permettra d’accomplir cette mission de la manière la plus pertinente ?
Dans certains cas, la réponse sera humaine. Dans d’autres, elle sera technologique. Très souvent, elle sera hybride.
Un collaborateur humain pourra définir une stratégie, un agent rechercher et analyser plusieurs milliers d’informations, un prestataire apporter une expertise particulière et l’humain reprendre la main pour arbitrer ou prendre la responsabilité de la décision finale.
Le rôle du manager évolue alors lui aussi.
Il ne manage plus uniquement des personnes. Il doit être capable d’organiser un système de ressources humaines, externes et non humaines qui travaillent ensemble.
Le véritable changement ne sera peut-être pas technologique
Nous cherchons aujourd’hui à savoir quels métiers seront transformés par l’intelligence artificielle et quelles tâches pourront être automatisées.
Ces questions sont légitimes. Mais elles risquent de masquer un autre changement.
À mesure que les intelligences artificielles deviennent plus autonomes, l’enjeu ne sera plus seulement de savoir ce qu’elles savent faire.
Il faudra savoir ce que nous voulons leur confier, pourquoi nous le leur confions, avec quelle autonomie, sous quel contrôle et sous quelle responsabilité.
C’est un problème de management avant d’être un problème technologique.
La Gestion des Ressources Non Humaines (GRNH) désigne précisément ce nouveau champ de management. La Direction des Ressources Non Humaines (DRNH) en représente la traduction organisationnelle.
Après avoir appris à organiser les femmes et les hommes qui composent l’entreprise, nous allons désormais devoir apprendre à organiser les intelligences artificielles qui travaillent à leurs côtés.
C’est précisément là que commencent les nouveaux enjeux de la GRNH et de la DRNH.