Embaucher des talents spécialisés en IA : comment constituer la bonne équipe et éviter les erreurs d’embauche coûteuses

L’adoption rapide de l’IA met en évidence des lacunes croissantes en matière de compétences

Environ 67 % des organisations utilisent désormais une forme d’IA dans leur processus de recrutement, les entreprises ouvrant la voie avec un taux d’adoption de 78 %. En raison de cette demande accrue, la concurrence pour les talents spécialisés en IA est aujourd’hui féroce et ne cesse de s’intensifier. Selon McKinsey, 46 % des dirigeant·es citent le manque de compétences comme un obstacle important à l’adoption, et les offres d’emploi dans le domaine de l’IA agentique ont augmenté de près de 1 000 % entre 2023 et 2024.

Le coût des erreurs d’embauche de talents spécialisés en IA

Outre les lacunes en matière de compétences, un autre problème préoccupe de plus en plus les organisations et les gestionnaires d’embauche qui n’ont pas mis en place un cadre rigoureux pour évaluer les talents et éviter les erreurs d’embauche coûteuses.

La plupart des organisations considèrent encore les erreurs d’embauche comme étant un problème lié aux coûts de recrutement. En réalité, les erreurs d’embauche sont des échecs de prestation.

Les données du ministère américain du Travail montrent qu’une mauvaise embauche coûte généralement au moins 30 % du salaire de la première année de l’employé·e, si l’on tient compte de la rémunération, des avantages sociaux et des frais de recrutement. Ce chiffre ne reflète que les coûts directs.

Une analyse plus approfondie révèle une réalité plus préoccupante. Les recherches menées par le D^r Bradford Smart indiquent que le coût réel d’une mauvaise embauche peut varier de 5 et 27 fois le salaire de la personne concernée, si l’on tient compte de la perte de productivité, des retards d’exécution, des corrections et du coût d’opportunité.

Dans le cas des initiatives d’IA en entreprise, cela signifie que le véritable risque n’est pas l’embauche en soi, mais les mois ou les années de retard dans la prestation qui s’ensuivent lorsque des postes clés sont pourvus par des candidat·es inadéquat·es.

Réduire le risque d’erreurs d’embauche parmi les talents spécialisés en IA

1. Définir la réussite avant de commencer le recrutement
Les organisations qui rencontrent des difficultés dans l’embauche de talents spécialisés en IA commencent souvent à recruter avant d’avoir défini ce qu’est la réussite en termes de prestation. Une étude publiée dans la Harvard Business Review montre que la définition structurée des postes en fonction des résultats améliore considérablement la précision de l’embauche. En ce qui concerne les postes liés à l’IA, cela signifie documenter ce que le·la candidat·e doit maîtriser à 90 jours et à 12 mois, notamment la responsabilité du déploiement, la portée de l’intégration et les contraintes opérationnelles.

2. Utiliser des évaluations structurées liées à des scénarios de prestation réels
Les entrevues non structurées demeurent l’un des indicateurs les moins fiables pour prédire les performances professionnelles. Selon l’Office of Personnel Management des États-Unis, les entrevues structurées sont systématiquement plus efficaces que les entrevues informelles pour prédire la réussite professionnelle. Dans le cas des talents spécialisés en IA, les évaluations doivent simuler des situations réelles de production, telles que la dégradation des modèles, les problèmes de qualité des données ou les défis liés à l’intégration intersystèmes.

3. Collecter et harmoniser les commentaires des parties prenantes en temps réel
Les décisions d’embauche se détériorent souvent lorsque la rétroaction est retardée ou saisie de façon incohérente. Une étude citée par la Harvard Business Review montre que la rétroaction immédiate et structurée des intervieweur·ses améliore la qualité des décisions et réduit les préjugés. Le fait d’exiger une notation normalisée immédiatement après les entrevues permet de s’assurer que les décisions reflètent les faits et non la mémoire ou la hiérarchie.

4. Valider les performances passées grâce à des vérifications de références axées sur les résultats
Les vérifications de références superficielles ne permettent pas de mettre en évidence les risques liés à la prestation. Des études citées par la Society for Human Resource Management indiquent que les vérifications structurées des références axées sur les résultats passés améliorent la fiabilité de l’embauche. En ce qui concerne les postes liés à l’IA, les références doivent décrire comment les candidat·es ont géré les défaillances de production, les lacunes en matière de responsabilité et la pression opérationnelle.

5. Auditer continuellement les critères d’embauche et les outils de présélection
À mesure que les postes liés à l’IA évoluent, les critères d’embauche statiques présentent des risques. Les recommandations du National Institute of Standards and Technology soulignent la nécessité d’une surveillance continue des systèmes d’embauche facilités par l’IA. Des audits réguliers des outils de présélection et des critères d’évaluation aident les organisations à s’assurer que les décisions d’embauche demeurent harmonisées avec les exigences de prestation et les attentes réglementaires.

Comprendre la demande et le déficit de compétences

Lorsqu’on examine l’ensemble des organisations moyennes, l’utilisation de l’IA est encore plus répandue. Aujourd’hui, 80 % des organisations utilisent l’IA dans au moins une fonction métier et plus de 90 % prévoient augmenter leurs investissements dans ce domaine.

C’est pourquoi les talents spécialisés en IA sont très recherchés, mais le déficit de compétences est l’un des principaux obstacles à l’adoption généralisée de l’IA. Les entreprises d’aujourd’hui ont besoin de professionnel·les capables de :

• créer et déployer des modèles d’apprentissage machine évolutifs et capables de prendre des décisions en temps réel;
• concevoir des systèmes qui intègrent des outils d’IA dans les flux de travail et les infrastructures existants;
• optimiser des algorithmes pour résoudre des problèmes professionnels précis tout en comprenant leurs limites et leurs risques;
• interpréter les perspectives tirées des données et les transformer en stratégies métier exploitables.

En même temps, les talents spécialisés en IA doivent posséder une compréhension approfondie du secteur dans lequel ils travaillent, qu’il s’agisse des soins de santé, de la finance, du commerce de détail ou du secteur manufacturier, car les nuances propres à chaque domaine ont une incidence sur la façon dont les modèles d’IA doivent être développés et mis en œuvre. Cette combinaison d’expertise technique et de sens des affaires rend les talents spécialisés en IA particulièrement difficiles à trouver. De nombreux·ses candidat·es compétent·es sont également très recherché·es et reçoivent souvent des offres de plusieurs entreprises, ce qui fait grimper les prétentions salariales et rend le processus de recrutement extrêmement concurrentiel.

Critères à prendre en compte lors de l’embauche d’expert·es en IA

Lorsque vous embauchez des talents spécialisés en IA, il est essentiel de rechercher un ensemble de compétences complet. Il ne s’agit pas seulement de compétences techniques, mais aussi de la capacité de collaborer, d’innover et de réfléchir de façon critique dans un contexte professionnel. Voici quelques qualités essentielles à rechercher :

• Compétences techniques : une expertise approfondie en algorithmes d’apprentissage machine, en langages de programmation tels que Python, R et Java, et en cadres tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras. Une bonne connaissance des technologies de mégadonnées (Hadoop, Spark) et des services infonuagiques (AWS, Google Cloud, Azure) est également importante.
• Expertise dans le domaine : les professionnel·les spécialisé·es en IA qui comprennent les défis propres à votre secteur d’activité seront beaucoup plus efficaces. Il·elles peuvent appliquer les technologies d’IA avec une plus grande précision et proposer des solutions sur mesure à la fois pratiques et efficaces.
• Résolution de problèmes et innovation : L’IA est un domaine en pleine évolution. Les professionnel·les qui sont créatif·ves et capables d’aborder les défis sous un angle nouveau apporteront une valeur ajoutée à long terme en favorisant une innovation pertinente.
• Compétences en communication : il est essentiel de traduire des concepts complexes liés à l’IA en perspectives exploitables. Les expert·es en IA doivent communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques, en expliquant clairement le fonctionnement des modèles d’IA et les enjeux liés à leurs résultats.
• Sensibilisation aux questions éthiques et réglementaires : à mesure que l’IA continue de s’imposer dans tous les secteurs, les questions éthiques et la conformité réglementaire gagnent en importance. Vos professionnel·les spécialisés en IA doivent comprendre les conséquences des préjugés, de l’équité, de la confidentialité et de la transparence dans les applications d’IA.

Attirer les meilleurs talents spécialisés en IA

Compte tenu de la forte demande de professionnel·les spécialisé·es en IA, les organisations doivent prendre des mesures proactives pour attirer les meilleurs talents :

• Proposer des salaires et des avantages sociaux concurrentiels : si la rémunération seule ne suffit pas à maintenir en poste les meilleurs talents, les expert·es en IA s’attendent à des conditions avantageuses qui reflètent la nature spécialisée de leurs compétences.
• Favoriser une culture d’innovation : les expert·es en IA sont motivés par la possibilité de travailler sur des projets de pointe. En promouvant un environnement de travail qui encourage l’expérimentation, la recherche et l’apprentissage continu, les organisations peuvent se rendre plus attrayantes aux yeux des candidat·es de hautement compétent·es.
• Investir dans l’apprentissage continu et le développement : les professionnel·les spécialisé·es en IA apprécient les opportunités qui leur permettent de rester à la pointe des avancées technologiques. En leur donnant accès à des cours, des certifications et des formations, vous contribuez à maintenir la compétitivité et l’engagement de votre équipe.
• Tirer parti des options de travail à distance et flexibles : les professionnel·les spécialisé·es en IA sont souvent très recherché·es à l’échelle mondiale, et proposer des modalités de travail flexibles, notamment des possibilités de travail à distance, peut considérablement élargir votre bassin de talents.
• Développer une image de marque employeur solide : mettez en avant l’engagement de votre organisation envers l’IA, qu’il s’agisse d’investir dans les nouvelles technologies ou de travailler sur des projets à forte incidence. Une image de marque employeur solide attirera les expert·es en IA enthousiasmé·es par la possibilité de travailler avec une entreprise tournée vers l’avenir.

Constitution d’une équipe dédiée à l’IA

La réussite de vos initiatives d’IA ne dépend pas seulement de l’embauche des bonnes personnes, mais aussi de la constitution d’une équipe durable. Commencez par définir une vision claire de l’IA au sein de votre organisation. Harmonisez les objectifs de l’équipe dédiée à l’IA avec les objectifs d’affaires afin de vous assurer que son travail contribue à des résultats tangibles.

• Favoriser la collaboration : l’IA n’est pas seulement une fonction technique. Elle nécessite une collaboration interfonctionnelle avec des expert·es en science des données, des ingénieur·es, des chef·fes d’entreprise et des experts du domaine. Créez une culture qui encourage la communication ouverte et le travail d’équipe.
• Faire évoluer de manière efficace : à mesure que votre organisation progresse dans son parcours vers l’IA, veillez à ce votre équipe dédiée à l’IA soit suffisamment développée pour gérer une complexité croissante. Cela passe notamment par l’embauche d’expert·es en IA supplémentaires si nécessaire et le développement de processus internes permettant une évolution rapide.
• Appuyer la direction : les responsables de l’IA doivent avoir une solide compréhension des besoins technologiques et professionnels. Il·elles doivent être capables de traduire les résultats techniques en décisions stratégiques qui profitent à l’ensemble de l’organisation.

Surmonter la pénurie de talents

La pénurie de talents spécialisés en IA n’est pas seulement un défi de recrutement, c’est aussi une opportunité de développement des compétences. De nombreuses entreprises investissent désormais dans le développement de talents en interne grâce à des programmes de formation, des stages et des initiatives de mentorat. L’établissement de partenariats solides avec des universités et des organismes de recherche en IA peut également vous aider à accéder à de nouveaux talents. De plus, la mise en place de programmes de stages ou de bourses vous permet de repérer et de former les futur·es leaders en IA avant leur entrée sur le marché du travail.

Conclusion : une approche stratégique de l’acquisition de talents spécialisés en IA

Dans le monde des modèles de langage de grande taille (MLGT0 et des IA agentiques, le recrutement des bons talents est un facteur essentiel pour assurer le succès de votre organisation. Il ne s’agit plus seulement de trouver des personnes possédant les compétences techniques, mais aussi celles qui sont capables de mener à bien des solutions d’IA, depuis leur conception jusqu’à leur mise en œuvre, et, en fin de compte, d’harmoniser ces solutions avec les objectifs d’affaires. En élaborant une approche stratégique pour l’acquisition de talents spécialisés en IA, en privilégiant le développement continu et en créant un environnement collaboratif et novateur, vous permettez à votre organisation d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA et de générer de la valeur à long terme.

Foire aux questions : embaucher des talents spécialisés en IA et éviter les erreurs d’embauche coûteuses

Quels sont les principaux risques liés à l’embauche de talents spécialisés en IA?

Le principal risque est d’embaucher des candidat·es qui obtiennent de bons résultats lors des phases d’expérimentation, mais qui échouent en production. Parmi les risques courants figurent une mauvaise intégration du système, un manque de responsabilité après le déploiement, une incapacité de gérer la dégradation du modèle et une connaissance limitée des contraintes réglementaires ou de gouvernance des données. Ces problèmes apparaissent souvent plusieurs mois après l’embauche et ont une incidence directe sur les délais de prestation.

Pourquoi les erreurs d’embauche dans le domaine de l’IA coûtent-elles plus cher que d’autres erreurs d’embauche techniques?

Les postes liés à l’IA exercent une influence sur les systèmes métier fondamentaux, la prise de décision et l’automatisation à grande échelle. Lorsqu’une erreur d’embauche se produit, le coût dépasse les dépenses de recrutement et s’étend aux retards de déploiement, aux corrections, aux opportunités manquées et aux risques opérationnels. Des études montrent que ces coûts indirects peuvent multiplier les répercussions financières d’une seule décision d’embauche.

Comment les organisations peuvent-elles réduire les erreurs d’embauche liées aux talents spécialisés en IA?

Les organisations réduisent les erreurs d’embauche en définissant les résultats de la prestation avant le recrutement, en utilisant des entrevues structurées liées à des scénarios de production réels, en collectant la rétroaction normalisée des intervieweur·ses, en validant le rendement passé grâce à des vérifications de références fondées sur les résultats et en auditant en permanence les critères d’embauche à mesure que les postes liés à l’IA évoluent.

Quelles sont les compétences les plus importantes lors de l’embauche de professionnel·les spécialisé·es en IA d’entreprise?

Le succès de l’IA d’entreprise ne dépend pas uniquement de la profondeur technique. Les professionnel·les spécialisé·es en IA les plus performants démontrent une expérience avérée dans la gestion de systèmes en production, l’intégration de l’IA aux plateformes existantes, la gestion des risques et des contraintes, ainsi que la capacité de faire des compromis éclairés entre performances, coûts, explicabilité et évolutivité.

En quoi l’embauche dans le domaine de l’IA doit-elle différer de l’embauche classique dans le domaine des logiciels?

L’embauche dans le domaine de l’IA exige de mettre davantage l’accent sur la qualité des données, la gestion du cycle de vie des modèles, la gouvernance et l’harmonisation des activités. Contrairement aux postes classiques dans le domaine des logiciels, les professionnel·les spécialisé·es en IA doivent tenir compte de l’incertitude, des résultats probabilistes et de la surveillance continue des performances après le déploiement.

Quand les entreprises doivent-elles privilégier les contractuel·les spécialisé·es en IA plutôt que les employé·es permanent·es?

Les contractuel·les spécialisé·es en IA sont souvent les plus efficaces pendant les phases de prestation à haut risque, telles que le déploiement initial, l’évolution ou la correction des mises en œuvre échouées. Les embauches permanentes conviennent mieux une fois que les systèmes d’IA sont stables et que les responsabilités sont clairement définies.

Comment les organisations peuvent-elles savoir si leur processus d’embauche dans le domaine de l’IA est obsolète?

Parmi les signes révélateurs, on peut citer les échecs répétés des projets pilotes, la difficulté à mettre les modèles en production, le taux de roulement élevé parmi les recrues spécialisées en IA ou la dépendance croissante envers un petit nombre de personnes. Des audits réguliers des critères d’embauche et des méthodes d’évaluation permettent d’assurer l’harmonisation avec les besoins actuels en matière de prestation.

Pourquoi l’embauche axée sur les résultats est-elle essentielle pour les équipes dédiées à l’IA?

L’embauche axée sur les résultats met l’accent sur les résultats concrets plutôt que sur les diplômes. En évaluant les candidat·es en fonction de leur capacité de mettre en place, à fournir, de maintenir et de développer des systèmes d’IA, les organisations réduisent le risque d’embaucher des talents qui semblent excellents sur papier, mais qui échouent sous la pression opérationnelle.