Adecco et Salesforce veulent placer l’IA au cœur des ressources humaines

Les ressources humaines sont l’un des terrains où l’intelligence artificielle promet des gains très concrets, mais aussi où ses erreurs peuvent avoir les conséquences les plus directes. Une candidature écartée, une compétence mal évaluée ou une recommandation automatique mal comprise peuvent peser sur un parcours professionnel. C’est dans ce contexte qu’Adecco et Salesforce mettent en avant une collaboration destinée à faire entrer davantage l’IA dans le recrutement et la gestion des talents.

Annoncée le 28 mars 2025, cette alliance associe un acteur mondial des services d’emploi et de ressources humaines à un éditeur connu pour ses outils de gestion de la relation client, ou CRM. L’ambition affichée est de mieux exploiter les données disponibles afin de fluidifier certaines opérations RH, d’aider les responsables à repérer les compétences et de proposer une expérience plus personnalisée aux candidats comme aux salariés.

Ce que vise l’alliance entre Adecco et Salesforce

Le principe est de rapprocher l’expertise d’Adecco dans l’emploi et la gestion des talents des capacités logicielles de Salesforce. Dans une entreprise, les équipes RH manipulent en effet de nombreuses informations : CV, expériences, compétences, offres, formations suivies, évaluations, mobilités internes ou encore retours de salariés. Ces données sont souvent réparties entre plusieurs outils et exigent des vérifications manuelles.

L’intelligence artificielle est ici envisagée comme un moyen de rendre ces informations plus faciles à consulter et à exploiter. Les cas d’usage mentionnés concernent notamment l’analyse des performances, l’identification de compétences manquantes dans une équipe, l’aide au rapprochement entre des profils et des besoins, ainsi que l’orientation des efforts de formation.

L’annonce décrit donc une orientation stratégique plus qu’un produit unique, prêt à être déployé de façon identique dans toutes les organisations. Elle ne détaille ni les pays concernés, ni les catégories précises de données traitées, ni les modalités techniques d’intégration chez les clients. Elle ne fournit pas non plus de calendrier de généralisation ou de résultats chiffrés attendus.

Pourquoi l’IA intéresse autant les équipes RH

Les services de ressources humaines consacrent une part importante de leur temps à des tâches répétitives : mettre à jour des dossiers, retrouver une compétence dans une base, préparer une synthèse, répondre à des demandes courantes ou comparer des informations entre un poste et plusieurs candidatures. Ces tâches ne sont pas nécessairement complexes, mais leur volume peut ralentir le suivi des personnes.

L’automatisation peut libérer du temps pour des missions qui reposent davantage sur l’écoute, la négociation et le jugement : conduire un entretien, accompagner une mobilité, expliquer une politique salariale, résoudre un conflit ou construire un plan de recrutement. C’est la promesse généralement associée à l’IA dans les RH : moins de travail administratif, davantage d’attention portée aux personnes.

Dans le recrutement, un outil peut par exemple extraire des informations structurées d’un CV, repérer des compétences citées dans une offre ou suggérer des profils dont l’expérience semble correspondre à un besoin. Dans la gestion des talents, il peut signaler qu’une équipe possède peu de compétences dans un domaine donné, ou qu’une formation pourrait répondre à un besoin identifié.

Ces suggestions ne valent toutefois pas verdict. Un CV ne résume pas une personne, et les données professionnelles elles-mêmes ont des limites. Un parcours atypique, une reconversion, des compétences acquises hors du cadre scolaire ou des éléments d’expérience difficiles à formaliser risquent d’être moins bien reconnus par un système entraîné à rechercher des mots-clés ou des trajectoires déjà fréquentes.

Le rôle de Salesforce Einstein dans ce projet

La technologie citée dans le cadre de cette collaboration est Salesforce Einstein, la couche d’intelligence artificielle intégrée aux outils de Salesforce. Elle est destinée à produire des analyses, des prédictions et des recommandations à partir des données présentes dans les systèmes utilisés par une organisation.

Appliquée à la gestion des talents, une telle technologie peut notamment aider à synthétiser des informations, détecter des tendances ou faire émerger des correspondances entre compétences et postes. Son intérêt dépend directement de la qualité des informations auxquelles elle accède. Si les données sont incomplètes, anciennes ou biaisées, les recommandations risquent de l’être aussi.

Il faut aussi distinguer plusieurs niveaux d’automatisation. Aider un recruteur à retrouver rapidement des candidatures pertinentes n’a pas la même portée que classer automatiquement des personnes ou recommander une décision de promotion. Dans le premier cas, l’outil accélère une recherche. Dans le second, il peut influencer directement l’accès à l’emploi ou l’évolution d’un salarié.

Une aide à la décision, pas un recruteur autonome

Le rapprochement entre Adecco et Salesforce s’inscrit dans une évolution plus large : les entreprises cherchent des outils capables de traiter rapidement des volumes importants d’informations RH. Pourtant, l’objectif ne devrait pas être de retirer l’humain du processus, mais de mieux l’équiper.

Un recruteur ou un responsable RH doit pouvoir comprendre pourquoi une recommandation a été formulée. Si un outil place une candidature en bas d’une liste, il doit être possible de vérifier les critères pris en compte, de corriger une donnée erronée et de réexaminer le dossier. Sans cette possibilité, l’automatisation peut donner une apparence de neutralité à des choix pourtant discutables.

La supervision humaine est d’autant plus importante que les outils prédictifs fonctionnent à partir de données passées. Or, les pratiques historiques de recrutement peuvent refléter des déséquilibres : sous-représentation de certains profils, importance excessive accordée à certaines écoles, préférence implicite pour des parcours linéaires ou critères peu liés aux compétences réelles. Une IA ne corrige pas spontanément ces biais. Elle peut les reproduire si elle les retrouve dans les données qui lui sont fournies.

Pour les candidats, la question est tout aussi simple que décisive : savent-ils qu’un outil automatisé intervient dans le traitement de leur dossier, et peuvent-ils demander une intervention humaine ? Pour les salariés, il faut éviter que des indicateurs de performance ou d’engagement soient utilisés hors contexte, puis transformés en jugements définitifs.

Données personnelles, équité et transparence : les conditions de confiance

L’annonce met l’accent sur des technologies éthiques, le respect de la dignité des employés, l’équité d’accès et la transparence. Ces principes ne peuvent pas rester de simples déclarations d’intention. Ils doivent se traduire dans la manière dont les outils sont conçus, paramétrés et utilisés au quotidien.

En Europe, le RGPD encadre déjà le traitement des données personnelles des candidats et des salariés. Une entreprise doit notamment définir une finalité claire, ne collecter que les informations nécessaires, sécuriser les accès et informer les personnes concernées. Les données liées au travail peuvent être particulièrement sensibles, même lorsqu’elles ne relèvent pas au sens strict des catégories particulières de données : elles renseignent sur les parcours, les performances, les aspirations ou les difficultés professionnelles.

L’AI Act européen apporte par ailleurs un cadre spécifique à l’intelligence artificielle. Certains systèmes utilisés pour le recrutement, la sélection, la gestion des travailleurs ou l’accès à l’emploi sont considérés comme des systèmes à haut risque. Les principales obligations applicables à cette catégorie doivent entrer en application le 2 août 2027. Elles portent notamment sur la gestion des risques, la documentation, la qualité des données, la traçabilité, l’information et la supervision humaine.

Dans la pratique, une utilisation responsable suppose plusieurs garde-fous : tester les résultats sur des profils variés, limiter l’accès aux informations selon les fonctions de chacun, documenter les critères utilisés et prévoir une procédure simple lorsqu’un candidat ou un salarié conteste une décision. Il est également essentiel de former les équipes RH. Un score généré par un logiciel ne doit jamais être confondu avec une preuve objective de compétence, de motivation ou de potentiel.

Quels effets possibles sur le marché de l’emploi ?

Si l’intégration de l’IA se confirme dans les processus de recrutement, les employeurs pourraient disposer d’outils plus rapides pour rechercher des candidats correspondant à un poste. Pour les entreprises confrontées à des volumes élevés de candidatures ou à des pénuries de compétences, l’intérêt est évident : réduire le temps consacré aux recherches administratives et mieux identifier les profils à étudier.

Mais la rapidité ne garantit pas la pertinence. Les candidats pourraient être davantage incités à expliciter leurs compétences, leurs certifications et leurs expériences de manière structurée, car les outils automatisés s’appuient souvent sur les informations disponibles dans le dossier. Cela ne signifie pas qu’il faille rédiger un CV pour une machine au détriment de sa clarté pour un humain. Un bon dossier doit rester précis, lisible et fidèle au parcours réel.

Pour les professionnels RH, l’évolution concerne moins une disparition annoncée des métiers qu’un déplacement des tâches. La capacité à interpréter une recommandation algorithmique, à repérer ses limites et à dialoguer avec les managers devient une compétence importante. L’IA peut traiter des signaux. Elle ne remplace ni la connaissance d’un métier, ni l’évaluation du potentiel d’une personne, ni la responsabilité juridique et humaine d’une décision d’embauche.

Ce qu’il faut surveiller

Le partenariat entre Adecco et Salesforce illustre la volonté croissante d’intégrer l’IA dans la chaîne complète des ressources humaines, du recrutement au développement des compétences. Son intérêt réel se mesurera moins à la sophistication des outils qu’à leur effet concret sur les équipes, les candidats et les salariés.

Plusieurs questions devront être suivies : quelles fonctionnalités seront effectivement déployées, sur quelles données elles reposeront, quel degré d’autonomie leur sera accordé et quels mécanismes permettront de corriger une recommandation erronée. Les entreprises devront aussi démontrer que les gains de productivité annoncés ne se font pas au prix de décisions opaques.

À l’approche des futures obligations européennes pour les systèmes d’IA à haut risque, les organisations ont intérêt à préparer dès maintenant leurs processus. Cartographier les usages, vérifier les jeux de données, associer les équipes RH, les responsables informatiques, les représentants du personnel et les juristes peut éviter que l’IA ne devienne une boîte noire au cœur de décisions qui engagent directement l’avenir professionnel des individus.