Le metric qui manque à l’appel

Les DSI et les DRH sont de plus en plus amenés à partager la responsabilité des résultats liés aux technologies RH. Pourtant, le coût d’un mauvais investissement est souvent bien plus important que ce que laissent apparaître les modèles traditionnels de ROI. Selon une étude récente de l’équipe Public Health Informatics, Computational and Operations Research, le burnout et le désengagement coûtent près de 5 millions de dollars par an à une organisation de 1 000 salariés. Une charge considérable, rarement prise en compte dans les évaluations de rentabilité des projets d’IA.

À l’échelle individuelle, le coût du burnout est estimé entre 4 000 dollars pour un salarié horaire et 21 000 dollars pour un cadre ou un dirigeant. Dans le recrutement, où 53 % des professionnels déclarent souffrir d’épuisement professionnel au cours d’une année donnée, la facture peut rapidement grimper. Pourtant, la plupart des modèles de ROI de l’IA continuent de se concentrer sur les gains de productivité et le temps économisé. Ils mesurent l’efficacité générée, mais rarement la capacité de ces outils à réduire les causes profondes du burnout et du désengagement, pourtant parmi les coûts les plus lourds pour les organisations.

L’IA augmente la productivité, mais est-ce que c’est suffisant ?

Selon une étude de Radancy menée auprès de recruteurs internes et de responsables du recrutement utilisant l’IA au quotidien, 77 % d’entre eux estiment qu’elle améliore l’efficacité de leur travail. Si l’IA génère bien des gains de productivité mesurables, leur impact reste toutefois relativement limité lorsqu’on examine concrètement le temps réellement économisé au fil des tâches quotidiennes.

La majorité des recruteurs (66 %) déclarent que l’IA leur permet de gagner entre une et quatre heures par semaine (27% d’entre eux estimant même qu’ils gagnent plus de 5H par semaine). Un gain de temps appréciable, qui fluidifie certaines tâches, mais qui ne modifie pas en profondeur leur quotidien. L’IA apporte donc une aide réelle, sans pour autant transformer radicalement le travail de recrutement.

Plus révélateur encore est le ressenti des professionnels. Interrogés sur leur niveau de burnout par rapport à la période précédant l’adoption de l’IA, 44 % indiquent qu’il est resté identique, voire qu’il s’est aggravé. À l’inverse, seuls 9 % affirment être nettement moins exposés à l’épuisement professionnel. Autrement dit, même lorsque l’IA est pleinement intégrée aux processus de recrutement, son effet sur le bien-être des équipes demeure limité. Ce décalage suggère que les gains d’efficacité obtenus ne s’attaquent pas nécessairement aux principales sources de stress et de pression qui pèsent sur les recruteurs.

Accélérer les tâches ne suffit pas : c’est la répartition du travail au quotidien qui pose problème.

Lorsque nous avons demandé aux recruteurs comment se répartissait réellement leur journée de travail, seuls 45 % ont indiqué consacrer la majeure partie de leur temps à des activités nécessitant un véritable jugement humain. À l’inverse, un recruteur sur quatre passe l’essentiel de sa journée à gérer des tâches de coordination et de suivi : planification des entretiens, relances, mise à jour de l’ATS ou encore alignement avec les managers recruteurs. Ces activités peuvent occuper cinq heures ou plus sur une journée de huit heures. Pour de nombreux recruteurs, ces tâches administratives et organisationnelles, souvent peu stimulantes, prennent ainsi le pas sur les activités à plus forte valeur ajoutée qui mobilisent leur expertise et leur capacité de décision.

Ces données mettent en lumière un enseignement important : certaines catégories de travail sont nettement plus motivantes et énergisantes pour les recruteurs que d’autres.

Les recruteurs jugent les entretiens de présélection particulièrement stimulants, mais surtout lorsqu’ils échangent avec des candidats déjà qualifiés en amont. À l’inverse, lorsque cette étape de qualification n’a pas été réalisée, ces échanges perdent leur valeur d’évaluation et se transforment en simple exercice de tri. Résultat : le processus devient moins fluide et les gains d’efficacité espérés s’amenuisent. En d’autres termes, ce qui motive réellement les recruteurs n’est pas la multiplication des entretiens, mais la possibilité de consacrer leur temps à des candidats pertinents et d’exercer pleinement leur jugement professionnel.

D’un point de vue qualitatif, les recruteurs citent systématiquement les échanges avec les candidats, l’exercice de leur jugement et la dimension humaine de la prise de décision comme les aspects les plus enrichissants de leur métier. L’objectif est donc de faire en sorte que le travail de qualification soit réalisé en amont, afin qu’ils puissent consacrer leur temps et leur expertise aux interactions qui créent réellement de la valeur.

Cette observation rejoint le modèle du burnout développé par la CUNY, selon lequel la surcharge de travail, en particulier lorsqu’elle est perçue comme répétitive ou peu porteuse de sens, constitue l’un des principaux facteurs de désengagement puis d’épuisement professionnel. Dans ce contexte, un processus de recrutement qui relègue le travail d’évaluation au second plan ou qui expose les recruteurs à un flux important de candidatures peu qualifiées favorise l’apparition du burnout. Même les missions les plus stimulantes peuvent alors perdre de leur intérêt lorsque les recruteurs passent davantage de temps à gérer du volume qu’à exercer leur expertise.

Le véritable indicateur du ROI de l’IA n’est pas le temps gagné, mais le temps rendu aux recruteurs pour exercer leur jugement.

Notre analyse montre que les gains de temps générés par l’IA contribuent directement à réduire le risque de burnout : plus le temps économisé est important, plus le niveau d’épuisement professionnel tend à diminuer.

Cette conclusion invite à revoir la manière dont les investissements dans l’IA sont évalués. Les initiatives les plus créatrices de valeur ne sont pas celles qui accélèrent quelques tâches isolées, mais celles qui prennent en charge des pans entiers du processus de recrutement. Lorsque le screening, la planification des entretiens et la gestion de la documentation sont intégrés dans une expérience fluide, les tâches de coordination diminuent et les recruteurs peuvent se recentrer sur leur cœur de métier : l’évaluation des candidats et la prise de décision.

Le véritable ROI de l’IA ne se limite donc pas aux gains de productivité. Il réside surtout dans sa capacité à réduire les facteurs de désengagement et de burnout qui pèsent sur les équipes et coûtent des millions de dollars aux organisations chaque année.

Les bonnes questions à se poser pour les responsables d’acquisition de talent

Pour les responsables de l’acquisition des talents, la question n’est plus de savoir s’il faut investir dans l’IA. Son adoption est déjà bien engagée et ses bénéfices en matière d’efficacité sont désormais reconnus. Le véritable enjeu est plutôt d’identifier les solutions capables de transformer concrètement le quotidien des recruteurs.

Un critère simple permet de les évaluer : la technologie augmente-t-elle réellement le temps consacré aux activités qui requièrent du jugement humain ? Permet-elle aux recruteurs de concentrer leurs échanges sur des candidats qualifiés ? Les gains ponctuels produisent des résultats limités. En revanche, les transformations plus profondes, qui automatisent les tâches de coordination en amont et préservent le travail d’évaluation en aval, ont un impact direct sur la qualité des recrutements, l’expérience candidat et la rétention des talents.

Ces bénéfices peuvent être mesurés à travers des indicateurs tels que le délai de recrutement, le taux d’acceptation des offres ou la réduction des coûts de remplacement. Mais cela implique de changer de perspective : un investissement pertinent dans l’IA ne se contente pas de faire gagner du temps, il redonne aux recruteurs la possibilité de se concentrer sur les activités à plus forte valeur ajoutée.

La meilleure IA ne fait pas seulement gagner du temps : elle redonne aux recruteurs le cœur de leur métier.