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Qualtrics déploie une IA capable de transformer les retours des salariés en actions managériales concrètes. Cette innovation vise à réduire le désengagement et à retenir les talents grâce à une écoute ultra-personnalisée.
Le dernier rapport de Qualtrics souligne un fossé grandissant : moins de la moitié des employés voient leur situation s’améliorer après une enquête interne. Pour inverser la vapeur, l’éditeur intègre de nouveaux outils d’IA conversationnelle et prédictive au sein de sa suite dédiée à l’expérience collaborateur. Ces fonctionnalités permettent d’analyser plus finement les besoins des équipes et d’aider les managers à réagir rapidement.
Quand le questionnaire devient une conversation
Le point de rupture avec les anciennes méthodes réside dans le « feedback conversationnel« . Au lieu de figer le salarié devant une liste de cases à cocher, l’outil utilise l’IA pour rebondir sur les réponses en temps réel. Si une personne évoque un manque de perspectives, le système pose immédiatement une question de suivi pour obtenir des précisions. Cette méthode permettrait de récupérer 40 % d’informations supplémentaires.
Chez Burns & McDonnell, les équipes ont déjà remarqué que les retours sont devenus plus denses et réfléchis. Une responsable de l’engagement y voit une opportunité de guider des changements qui ont du sens, plutôt que de naviguer à vue avec des données vagues. Le but est de passer du ressenti global à des thématiques précises, comme les besoins en flexibilité horaire.
Anticiper les départs grâce aux données croisées
L’autre volet de cette offensive technologique concerne la rétention des talents. Comprendre pourquoi un employé démissionne est utile, mais éviter qu’il ne s’en aille l’est encore plus. Qualtrics propose désormais de croiser les confidences des collaborateurs avec les données RH classiques. Cela peut être l’ancienneté ou les performances passées.
Cette analyse prédictive aide à repérer les profils sur le départ avant qu’ils ne signent ailleurs. Après avoir identifié les motifs récurrents de lassitude au sein de groupes spécifiques, les dirigeants peuvent rectifier le tir. La méthodologie maison, baptisée EX25, intègre aussi les nouveaux défis liés à l’adoption des outils numériques, un sujet qui pèse lourdement sur le bien-être actuel.
Des recommandations sur mesure pour chaque manager
Le dernier maillon de la chaîne concerne l’action sur le terrain. Trop souvent, les managers de proximité reçoivent des rapports complexes sans savoir par où commencer. Des entreprises comme Adidas utilisent désormais des recommandations générées par l’IA pour gagner du temps. Plutôt que de trier des fiches de conseils génériques, les responsables reçoivent des priorités adaptées à la dynamique propre de leur équipe.
Pour le géant du sport, cela représente des centaines d’heures de travail manuel économisées à chaque cycle d’évaluation. Martin Janhuba, qui pilote l’analyse des données humaines chez Adidas, souligne que cette personnalisation à grande échelle serait impossible sans assistance technologique. En bout de course, l’idée est de redonner de l’autonomie aux chefs d’équipe. Ils doivent répondre aux besoins de leurs collaborateurs de façon quasi instantanée.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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