Le matching professionnel simplifié grâce à l’IA

Le matching professionnel ne consiste pas à faire travailler les collègues en work couple ensemble ou à créer des amitiés entre collaborateurs. Il s’agit de composer des équipes de travail complémentaires pour maximiser la productivité et l’efficacité, afin de mener à bien un projet.

Afin d’établir un bon matching professionnel, il est nécessaire de tenir compte de plusieurs critères :

• Les compétences
• Les méthodes de travail (organisation, autonomie, leadership, priorisation…)
• Les styles de communication
• L’appétence pour le travail en équipe
• Les objectifs
• La résolution de problèmes
• La tolérance au stress
• La capacité à gérer les conflits
• L’ouverture d’esprit

Ainsi, les équipes sont formées par des collaborateurs qui ne sont pas forcément proches, mais dont la personnalité et les compétences permettent de travailler de façon performante : ce qui est bénéfique pour l’entreprise. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour identifier ces critères et former des équipes efficaces.

Pourquoi le matching professionnel est utile aux collaborateurs et à l’entreprise ?

Le matching professionnel permet de composer des équipes performantes. Les avantages pour l’entreprise sont nombreux :

• Réduction des conflits
• Satisfaction des salariés
• Meilleure productivité
• Amélioration de la qualité
• Bonne ambiance de travail
• Fidélisation des employés
• Gain de temps
• Créativité accrue
• Réussite des objectifs facilitée

Il est également très utile pour les collaborateurs que le maching professionnel soit utilisé pour former les équipes de travail :

• Motivation renforcée
• Réduction du stress
• Développement des compétences
• Collaboration fluide
• Clarté des rôles

Un logiciel de gestion peut rassembler tous les critères utilisés pour réaliser le matching professionnel pour la création d’équipes. La fiche des employés peut centraliser les compétences, les soft skills, le niveau d’expérience (junior, intermédiaire ou expert), les points forts, ou encore les objectifs à atteindre définis lors de l’entretien individuel. Il est également possible de centraliser les informations relatives aux projets menés (équipes, résultats obtenus, respect des délais, performance remarquable, conflits…) dans un module spécifique.

Grâce à ces données RH et opérationnelles, l’intelligence artificielle peut aider l’entreprise sur différents points :

• Le machine learning permet de créer les équipes idéales pour les futurs projets en se basant sur l’historique des résultats passés. L’IA s’améliore et apprend continuellement pour accroître la performance de l’entreprise.
• L’IA prédictive prédit les collaborations risquées ou inefficaces (manque de productivité, d’efficacité, source de conflit ou de désaccords…).
• L’IA décisionnelle tient compte de la disponibilité et du profil de chaque salarié. Elle confie les missions aux salariés de façon adaptée. Par exemple : si la deadline est courte, un salarié expérimenté peut être choisi pour réaliser une tâche compliquée, plutôt qu’un junior ayant besoin d’être guidé.
• L’IA analytique génère des graphiques pour mettre en évidence les compétences des salariés, les lacunes, les difficultés rencontrées, les compétences manquantes, les résultats des projets…