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Sentiments et émotions au travail décryptés par des algorithmes ?

Enregistré le mercredi 4 avril 2018 . 3 min. 25

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Tous les jours, les humains écrivent plus de 200 milliards d’emails, des centaines de millions de tweets, sans compter les tchats et les messages privés. Aucun humain n’est capable d’analyser ces informations pour dire ce qu’elles révèlent de nos pensées, de nos humeurs et de nos intentions. Ce n’est pas très grave puisque les algorithmes s’en chargent. 


C’est le domaine de "l’Analyse des Sentiments et des Emotions", qui promet d’être bien plus efficace et rapide que les techniques de focus group et les enquêtes d’opinion. A partir de données linguistiques et de capteurs biométriques, des programmes sophistiqués s’emploient à déterminer l’état psychologique et affectif des personnes ciblées. 


Optimiser la GRH grâce à l'analyse des sentiments et des émotions ?


D’abord utilisés à des fins marketing, ces technologies s’intéressent de plus en plus au management, au motif qu’il est possible d’optimiser la gestion des ressources humaines si on peut croiser les données du business avec des indicateurs sur l’état d’esprit, la motivation et les intentions probables des salariés.


Plusieurs grandes entreprises comme Accenture, Intel, IBM et Twitter ont déjà investi dans des dispositifs technologiques destinés à savoir ce que les salariés pensent de leur vie professionnelle : leur job, l’ambiance, l’organisation, les conditions de travail et le management.


Ces dispositifs sont élaborés par des sociétés spécialisées dans les analyses sociales, comme Ultimate Software, une société qui élabore des solutions technologiques fondées sur l’intelligence artificielle apprenante. Le but est de comprendre, prédire et proposer automatiquement des solutions RH à partir des réponses que font les salariés à des questions ouvertes posées aussi fréquemment que possible.


Il est également possible de mesurer l’état d’esprit, le ressenti et le niveau d’engagement des salariés, à partir de l’utilisation qu’ils font de leurs appareils connectés et des commentaires qu’ils postent sur les réseaux sociaux internes. Les prochains développements dans ce domaine s’intéressent à une intégration plus poussée de données biométriques, en captant par exemple les expressions du visage des employées lorsqu’ils sont au travail.


Des questions éthiques et scientifiques


Mais à peine ces outils commencent-ils à entrer dans la vie sociale des entreprises, qu’ils posent déjà problèmes à la fois scientifiques et éthiques.
Du point de vue scientifique, l’efficacité de ces dispositifs est toujours très discutable. Comment être sûr de la pertinence des analyses et des recommandations faites par des algorithmes apprenants sur des choses aussi subjectives que les sentiments et les émotions d’une variété de personnes au travail ?


Sur le plan éthique, jusqu’où l’intimité professionnelle des salariés peut-elle être sondée, analysée et utilisée par les RH et le management ? Déjà, IBM limite ce que l’on appelle le "data-mining", c’est-à-dire l’exploration systématique de données individuelles tirées des emails.


Ne pas céder aux modes technologiques


Face aux incertitudes générées par les algorithmes apprenants, je suggère de se rappeler cette phrase de Régis Debré selon laquelle "la quincaillerie ne doit pas déterminer le programme".


L’intelligence artificielle ne doit pas imposer ses solutions aux entreprises. C’est un acte de leadership que de ne pas céder aux modes technologiques. De garder la tête encore plus froide que ces machines pour sélectionner ce qui est vraiment pertinent, tant sur le plan scientifique que sur le plan éthique. 


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