Surmonter les défis du travail en appliquant l’IA aux données de la main-d’œuvre étendue

Aujourd’hui, le marché du travail exige de la flexibilité. Le chômage est faible, les travailleurs veulent plus de leur rôle à temps plein, et les entreprises ont du mal à trouver des candidats qualifiés qui répondent à leurs besoins. L’une des façons pour les employeurs de surmonter ce défi est de puiser dans la main-d’œuvre étendue, composée de freelances, de travailleurs occasionnels, de personnel de projet et de talents fournis par des fournisseurs. Mais souvent, ces données sont dispersées dans différents systèmes, ce qui rend difficile leur gestion aux côtés des autres données d’emploi.

À cela s’ajoute la complexité de l’IA. D’une part, l’application de l’IA à vos données de main-d’œuvre peut vous aider à rester compétitif dans l’espace RH en remplissant les rôles plus rapidement et en créant une meilleure expérience pour les employés. Mais cette incapacité à regrouper toutes vos données de main-d’œuvre – y compris les travailleurs occasionnels – en un seul endroit rend les initiatives d’IA autour de la RH beaucoup plus difficiles à réaliser.

Alors que la pression augmente pour remplir les rôles rapidement tout en réduisant les coûts, il est utile d’examiner comment les organisations peuvent préparer adéquatement leurs données de main-d’œuvre afin que l’IA puisse les aider à remplir les rôles avec les bons travailleurs issus à la fois de la main-d’œuvre à temps plein et de la main-d’œuvre étendue.

Le marché du travail actuel

C’est un moment particulièrement difficile pour les entreprises qui cherchent à trouver du personnel en ce moment, en partie en raison du chômage historiquement faible. Au 1er juin 2025, il était de seulement 4,1%, poursuivant la tendance établie par les années précédentes. Avec la plupart des travailleurs déjà en poste, il y a simplement moins de personnes à choisir – environ trois quarts des organisations (74%) rapportent avoir du mal à trouver des travailleurs qualifiés pour pourvoir leurs postes.

Ce qui est intéressant, c’est qu’il y a beaucoup de travailleurs là-bas, mais de nombreux employés sont maintenant des contractuels qui ne cherchent pas nécessairement un travail à temps plein. La main-d’œuvre étendue américaine était de 72,7 millions sur environ 170 millions de travailleurs américains au total (environ 42%). Beaucoup de ces contractuels indépendants sont à temps plein (presque 40%), tandis que près de 80% sont des millennials ou de la génération Z.

Pourquoi les travailleurs occasionnels sont sous-utilisés

Il est clair que les travailleurs occasionnels font maintenant partie intégrante de la main-d’œuvre globale et devraient être considérés avec soin aux côtés de leurs homologues à temps plein. Mais il y a une déconnexion entre les systèmes qui amène les organisations à sous-utiliser les travailleurs occasionnels, en particulier lorsque les initiatives d’IA autour de la RH n’incluent pas les contractuels du tout.

Pour que l’IA puisse pleinement compter votre main-d’œuvre disponible, avec à la fois des contractuels et des travailleurs à temps plein, vous devez inclure des données de votre système de gestion de fournisseurs (VMS), ainsi que des systèmes financiers et de passation des marchés. Regrouper toutes ces données en un seul VMS et les étiqueter de la même manière aide vos outils d’IA à avoir une vue d’ensemble de qui est disponible pour pourvoir vos postes vacants.

Ce que l’IA peut vous aider à faire avec les données de la main-d’œuvre étendue

Combiner vos données de main-d’œuvre pour les initiatives d’IA peut évidemment vous aider à pourvoir des postes avec du nouveau talent. Mais cela peut également vous aider à réduire les préjugés contre les candidats ayant des antécédents professionnels non traditionnels (ce qui décrit de nombreux travailleurs occasionnels). C’est crucial pour éviter toute apparence de discrimination dans vos pratiques de recrutement.

Alors que de nombreuses organisations hésitent à investir dans de nouveaux systèmes de gestion de fournisseurs ou des initiatives d’IA autour de la RH en raison de craintes concernant les coûts, cela peut en fait aider à réduire les dépenses excessives pour les contractuels. Avec les services professionnels (y compris les travailleurs contractuels) représentant entre 45% et 65% des dépenses totales non salariales des organisations, c’est un coût qui peut rapidement dégénérer lorsqu’il n’est pas géré correctement. Utiliser l’IA sur vos données de main-d’œuvre peut vous aider à voir plus facilement quels contractuels ou organisations vous dépensez trop et à ajuster en conséquence.

En fin de compte, utiliser l’IA sur la main-d’œuvre étendue est un investissement qui peut rapporter des bénéfices sous la forme de moins de postes vacants, d’une plus grande efficacité dans les activités quotidiennes de RH, d’une meilleure conformité avec les réglementations anti-discrimination et d’économies sur l’optimisation de l’utilisation des travailleurs occasionnels.

Comment mettre en œuvre l’IA sur vos données de main-d’œuvre collectées

Une fois que vous avez collecté vos données, il est temps de passer à l’action. Les outils d’IA peuvent analyser les candidats, examiner les CV et analyser d’autres informations pertinentes dans votre base de données. Fait correctement, l’IA peut parcourir à la fois les données de la main-d’œuvre à temps plein et de la main-d’œuvre étendue beaucoup plus rapidement que les humains, vous aidant à tirer des conclusions actionnables beaucoup plus rapidement.

N’oubliez pas que votre sortie dépend de la qualité des données que vous y entrez et de la clarté de vos instructions. Cela nécessite de la patience et de la formation, car l’IA doit être considérée comme un « stagiaire » pour la planification et la gestion de la main-d’œuvre. Vous devrez être très spécifique sur vos demandes et lui donner un contexte commercial pour ce que vous faites. Par exemple :

• Je recrute pour [titre du poste]. Répertoriez 10 compétences clés qui devraient être incluses dans l’annonce d’emploi.
• Recommandez des modifications à cette annonce d’emploi pour la rendre plus accueillante pour [public cible].
• Analysez le taux de rémunération de ce poste dans cette localisation.

Avec ces informations, vous pouvez rapidement commencer à publier des offres d’emploi sur plusieurs marchés, discuter avec des candidats et négocier des salaires – tout en économisant du temps, de l’argent et des risques de non-conformité.

Choses à retenir

Lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA pour votre main-d’œuvre étendue, vous n’avez pas besoin de dépenser plus d’argent pour acquérir ces données – il s’agit de faire le meilleur usage des données que vous avez déjà. Vous avez probablement un effectif sain de travailleurs occasionnels composé de contractuels actuels et d’anciens employés, par exemple. Vous ne faites peut-être pas le meilleur usage de celui-ci pour satisfaire vos besoins actuels en matière d’emploi.

La conformité est essentielle, car l’IA peut vous aider à réduire les préjugés. Cependant, l’IA peut introduire ses propres préjugés, ce qui rend important d’inclure un humain dans la boucle pour vérifier les résultats. Il est également important de connecter de manière sécurisée vos données de main-d’œuvre à un outil interne qui n’exposera pas involontairement d’informations au monde extérieur, car les outils d’IA publics peuvent partager les données qui leur sont fournies.

Une version privée d’outils d’IA populaires comme ChatGPT ou Microsoft Copilot peut aider à atténuer ce risque, mais il y a également la question de connecter réellement ces données. Un VMS qui a déjà l’IA intégrée peut maximiser vos économies de coûts et de temps autour de la collecte de vos données de main-d’œuvre à temps plein et occasionnelle et de leur intégration dans les outils qui peuvent tenir les promesses de l’IA.

En fin de compte, l’objectif de l’IA est d’augmenter vos efforts, et non de remplacer l’élément humain que vous apportez à votre travail. Réduire les inefficacités et les erreurs est l’objectif. Une solide politique d’IA, une intégration de données soigneuse et une formation appropriée peuvent vous aider à utiliser l’IA pour économiser de l’argent, recruter les bons candidats et trouver des travailleurs à temps plein et occasionnels pour combler les lacunes dans votre main-d’œuvre. Tout cela vous donne plus de temps pour vous concentrer sur les priorités stratégiques et faire le travail qui a le plus de sens pour vous.

Sans l’IA, il n’y a pas de moyen de suivre la concurrence qui l’utilise déjà pour pourvoir des postes dans un marché difficile pour les employeurs. Le temps est essentiel – plus vous commencez tôt, plus vos lacunes en matière de compétences et d’emploi seront chose du passé.