L'IA et les processus GA Paie : vers une transformation réussie ?

Quelle place pour l’IA dans les processus GA Paie ?

En exploitant l’IA, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus RH, notamment les tâches liées à la gestion administrative et à la paie. Elles vont non seulement améliorer la productivité des services, mais aussi la précision des bulletins et des déclaratifs.

L’enjeu majeur d’une refonte des processus métiers réside dans leur optimisation. Cela suppose une évaluation de la faisabilité technique et de la viabilité économique des systèmes d’IA pour déterminer si un déploiement est rentable ou non.

L'impact de l'IA dans les SIRH commence à se faire sentir, et de nombreux cas d’usage émergent.

L'IA en France : la perception des RH

La perception de l’IA évolue en France. Si seules 5 % des entreprises utilisaient des applications de GenAI en 2023, elles seront 80 % en 2026 (Gartner 2023). Cependant, 76 % des responsables RH se déclarent réticents à utiliser l’IA (Kelio 2024) et seuls 35 % des DRH ont des projets liés à l’IA à leur agenda (ANDRH 2024).

Dans le domaine des RH, il existe pourtant des cas d’usage intégrant l’IA :

• automatisation d’activités telles que la génération de veilles légales ou réglementaires
• analyse prédictive des données et reporting avancé pour les décideurs RH
• développement d’outils de RPA (Robotic Process Automation), ayant la capacité de lire des arrêts de travail, puis de les retranscrire dans l’outil de paie

Chatbot orienté métier

Par le passé des tentatives d’implémentation et de tests ont été réalisées sur les chatbots et souvent abandonnées. En cause : une lourdeur de la maintenance, un apprentissage complexe et un manque de fiabilité des réponses.

L’IA va concrétiser leur déploiement via les chatbots LLM (Large Language Model). Cette technologie repose sur la récupération et le traitement en quantité et en qualité élevée de données fiables, permettant la détection des informations à travers plusieurs formats (texte, pdf, audio), sans maintenance. Cela améliore grandement l’accès à l’information des gestionnaires de paie (Botsheets, 2024).

L’atout de cette IA est la discussion : c’est une opportunité de valeur qui permet de converser, sans réticence d’utilisation.

Face à une question incomplète ou peu précise (exemple : « je veux une attestation d’entreprise »), l’outil sait répondre par une question alternative : « veux-tu une attestation employeur ? ». Le gestionnaire de paie peut donc plus facilement trouver la bonne question à poser.

Voici des exemples de questions pour guider les réponses d’un chatbot conversationnel :

• « Quels sont les indicateurs paie à contrôler pour la population des dirigeants ? »
• « Calcule-moi l’indemnité de départ de ce salarié ? »
• « Comment expliquer le calcul des cotisations salariales sur ce bulletin de paie ? »

Le nombre de bonnes réponses, ainsi que d’autres indicateurs clés de performance, affichent des taux en progression de 20% à 30% (McKinsey 2023).

Ces résultats sont toutefois à relativiser ou à contextualiser : ce calcul repose sur une approche basée sur des tâches courantes prédéfinies et non sur des activités de bout en bout.

Fiabilisation du bulletin de paie

La gestion de la paie est complexe et nécessite une grande technicité.

Les outils de contrôle intégrés minimisent les erreurs : automatisation des calculs de paie, remontées des incohérences et conformité réglementaire avant diffusion du bulletin.

À travers la technologie DCA (Dématérialisation Cognitive des Documents), l’IA sait traiter des documents juridiques et évaluer leur compatibilité avec la réglementation en vigueur (étude Hub France IA 2023).

Toutes les phases projet d’intégration d’un outil GA Paie sont impactées :

• Dans les phases de développement : diffusion des best practice de programmation optimisant le paramétrage des règles de paie. Ainsi, les développeurs utilisent couramment les outils IA d’aide à la programmation (par exemple via GitHub Copilot)
• Dans les phases de recette : génération automatique des cahiers de tests et des contrôles de paie en masse

L'IA impacte le domaine du SIRH et vise à améliorer les activités d’un service paie.

S’il est illusoire de penser qu’elle générera seule un bulletin de paie complexe et exact, l’IA constitue un formidable outil d’aide à la décision. Cette finesse dans l’analyse des données va provoquer un déplacement de l’équilibre des tâches pour le gestionnaire (Rayasa, 2020).

Pour exploiter tout son potentiel, une bonne appropriation de la technologie est inévitable. La formation et l’acculturation à cette technologie sont des sujets clés pour les entreprises.

Le gestionnaire restera au centre des opérations, validant ou modifiant le contenu proposé par l’IA, participant à l’amélioration des processus et à l'expérience salarié. Il est ainsi au cœur de cette transformation.