Si, aujourd’hui, la majorité des entreprises n’intègrent pas encore l’IA dans leurs programmes de mobilité internationale, la situation évolue rapidement. Selon la dernière étude comparative d’AIRINC, plus de 90% des organisations prévoient d’utiliser l’IA à l’avenir, contre seulement 30% qui l’utilisent déjà.
La manière la plus rapide d’adopter cette technologie est d’utiliser une IA ouverte comme ChatGPT, qui puise ses informations sur Internet pour répondre aux questions ou accomplir des tâches. Les résultats sont instantanés : même s’ils nécessitent parfois des ajustements, ils permettent un gain de temps considérable.
Cependant, les véritables bénéfices résident dans l’IA privée. Ce type d’IA fonctionne exclusivement avec les fichiers internes de votre entreprise, générant des analyses à partir des données extraites de vos systèmes informatiques, d’une base de connaissances personnalisée, ou des deux.
Dans quelle mesure l’IA est-elle utilisée dans votre programme de mobilité internationale ?
Applications actuelles et perspectives d’avenir
Analyse des Big Data
Aujourd’hui, l’IA privée est principalement utilisée pour suivre et gérer les dépenses, avec un succès particulier dans la détection des incohérences. Bien que la supervision humaine reste indispensable, l’IA est capable d’identifier des anomalies beaucoup plus rapidement que les processus manuels. Ces données peuvent ensuite alimenter des analyses futures.
Au-delà de la gestion financière, l’IA est parfaitement adaptée à l’analyse des volumes massifs de données générés par les opérations de mobilité internationale. Qu’il s’agisse de données démographiques sur les expatriés — âge, niveaux de salaire, structure familiale — ou des packages de mobilité proposés selon les types d’affectation, les outils d’IA pourraient analyser des millions de données pour révéler des tendances permettant d’améliorer la prise de décision et de réduire les coûts.
Soutien aux expatriés et renforcement des relations clients
L’IA pourrait également venir en aide directement aux expatriés. Selon une étude de CapRelo, les collaborateurs en mobilité passent entre 15 et 30 heures avec leurs consultants en relocation et posent en moyenne entre 25 et 50 questions au cours de leur processus de mobilité. Grâce à un consultant virtuel, expatriés et consultants pourraient économiser du temps et des ressources, en bénéficiant de services plus efficaces et disponibles à la demande.
Par exemple, un assistant virtuel formé à la politique de mobilité de l’employeur et aux informations spécifiques de l’expatrié pourrait répondre à ses questions et formuler des recommandations personnalisées. Il pourrait ainsi suggérer des activités adaptées à la nouvelle situation du collaborateur, comme des cours de natation pour les enfants ou une salle de sport pour le père.
En automatisant certaines tâches simples du processus de relocation, l’IA permettrait aux consultants de consacrer davantage de temps aux problématiques complexes rencontrées par les expatriés. Utilisée de cette manière, la technologie contribuerait à instaurer une relation plus personnalisée et à améliorer l’expérience globale des collaborateurs en mobilité.
Un potentiel pour les départements RH
L’analyse faite par l’IA pourrait également aider les départements des ressources humaines à optimiser les processus de mobilité, même avant de faire appel aux prestataires spécialisés.
En exploitant les données issues des précédentes mobilités, la gestion des talents pourrait identifier plus facilement les collaborateurs les mieux adaptés à une mission internationale, en fonction de différents critères tels que leurs responsabilités professionnelles, leurs centres d’intérêt ou encore les bénéfices qu’ils pourraient tirer d’une expérience à l’international.
Les obstacles à la mise en œuvre
L’intégration de nouvelles technologies dans des opérations existantes ne se fait jamais sans difficultés. Et dans leur quête du potentiel offert par l’IA, les premiers utilisateurs ont rencontré plusieurs défis.
Préparation des systèmes
Des e-mails de confirmation aux documents scannés, les données liées aux missions existent sous de nombreux formats et sont réparties sur plusieurs plateformes. Or, pour un outil d’IA, ces données sont inutilisables si elles ne sont pas structurées de manière à être traitées. Pour y remédier, les entreprises pourraient devoir repenser entièrement la manière dont elles collectent et stockent leurs données.
Parallèlement, elles doivent s’assurer que l’outil n’accède pas à des données sensibles en révisant minutieusement les droits d’accès des utilisateurs sur l’ensemble des fichiers.
En effet, une IA privée agit avec les droits de son utilisateur : sans restriction claire, elle pourrait accidentellement extraire des informations issues de fichiers confidentiels.
Qualité des données
De manière tout aussi involontaire, les collaborateurs peuvent compromettre les résultats produits par l’IA en saisissant des données incomplètes ou incohérentes.
Par exemple, si certains bureaux enregistrent les coûts de logement en livres sterling et d’autres en euros, un outil d’IA pourrait mal interpréter un loyer de 2 000 € en Allemagne comme 2 000 £, entraînant ainsi des comparaisons de coûts ou des prévisions de dépenses erronées.
Un retour sur investissement différé
Créer une base de connaissances dédiée permet de contourner les problèmes liés aux données historiques, mais ce n’est pas une solution miracle.
Les bases de données commencent à vide : elles doivent d’abord être alimentées manuellement par des humains. Ensuite, l’outil IA doit être entièrement paramétré sur ces données, également par l’intervention humaine, avant de pouvoir être pleinement opérationnel.
Selon le niveau de complexité attendu, ce processus peut prendre jusqu’à un an, réduisant ainsi les ressources disponibles pour d’autres tâches et retardant le retour sur investissement.
Préparation des employés
Le principal obstacle à l’adoption de l’IA ? Pour 63% des employeurs interrogés dans le dernier rapport Future of Jobs du Forum économique mondial, la réponse est claire : les employés manquent des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d’IA. Le 2024 AI Skills Gap Report de Pluralsight confirme ce constat, indiquant que 95% des dirigeants et 94% des professionnels de l’informatique estiment que les initiatives en matière d’IA sont vouées à l’échec sans une formation adéquate.
Le personnel non technique doit comprendre l’importance d’une saisie de données précise et apprendre à intégrer l’IA dans ses processus de travail quotidiens, au lieu de simplement déléguer les tâches répétitives. Le personnel informatique doit également être formé pour pouvoir développer, déployer et maintenir efficacement les systèmes d’IA. Selon Pluralsight, seuls 30% disposent actuellement des compétences requises.
L’importance de la connexion humaine
Même si surmonter ces défis exigera du temps et des investissements, les professionnels de la mobilité internationale restent enthousiastes quant au potentiel de l’IA.
Les experts s’accordent cependant à dire que l’adoption de cette technologie dans le secteur ne sera couronnée de succès que si les équipes de relocation savent équilibrer la puissance de l’IA avec des connexions humaines authentiques, et – point essentiel – adapter cet équilibre à chaque bénéficiaire.
En effet, la mobilité internationale, par nature, requiert des conseillers capables de penser de manière critique, de faire preuve d’empathie et d’agir avec intelligence émotionnelle – des qualités qui restent hors de portée de l’IA.
Curieux de découvrir les autres tendances en mobilité internationale pour 2025 ? Consultez notre aperçu des tendances ici.