Enregistrer une déclaration d'absence pour maladie semble simple : nom, date, motif, durée prévue, terminé dans le système. C'est précisément pourquoi de nombreuses entreprises se demandent si l'IA ne peut pas simplement reprendre cette tâche. La réponse est en partie oui, et il est utile de comprendre pourquoi exactement cette partie-là peut être automatisée et pas l'autre.
La tâche telle que délimitée ici -- enregistrer une déclaration avec date, motif et durée prévue, jusqu'à l'enregistrement inclus -- est assez structurée. Il existe un format fixe : une date, un champ de texte pour le motif, une estimation de la durée. Elle obtient donc un score élevé en matière de structuration. Le volume est souvent conséquent : chaque entreprise comptant plus d'une poignée de collaborateurs a en permanence des déclarations d'absence, qui s'accumulent en un nombre appréciable d'heures de travail d'enregistrement par an. Sur le plan physique également, il n'y a rien à signaler : il s'agit purement de travail textuel, et non d'une action que quelqu'un doit exécuter sur place. Et le contact client n'entre pas en jeu -- la déclaration provient d'un collaborateur ou d'un responsable, pas d'un client externe.
En contrepartie, la conformité est déterminante, et pas en faveur de l'automatisation. Une déclaration d'absence pour maladie constitue une information médicale, ou y touche directement. Le motif de l'absence relève souvent des données à caractère personnel sensibles, avec des règles propres concernant qui peut les consulter, combien de temps elles sont conservées et qui y a accès. Il ne s'agit pas d'une question du type « l'IA peut traiter du texte, donc cela peut se faire automatiquement » -- il s'agit de savoir si le lien avec le protocole d'absentéisme et les garanties de protection de la vie privée sont bien en place. Sans cette garantie, un enregistrement par l'IA n'est pas responsable, aussi simple que la tâche puisse paraître sur papier.
La marge de jugement obtient donc également un score faible : il y a peu à peser dans l'enregistrement lui-même, mais la sensibilité de ce qui est enregistré exige une mise en place minutieuse au préalable. Et le coût des erreurs n'est pas négligeable : une date ou un motif mal enregistré peut avoir des conséquences pour la constitution des dossiers d'absentéisme, pour la réintégration, et finalement pour des décisions auxquelles un collaborateur a droit.
Ce que l'IA peut gérer aujourd'hui, c'est le texte : convertir une déclaration reçue par message, e-mail ou formulaire dans les champs adéquats du système d'absentéisme, en extraire la date et la durée prévue et les classer correctement. Cela évite à un collaborateur RH ou à un responsable de devoir retaper manuellement chaque déclaration. Il s'agit donc de la saisie, pas de l'évaluation de la déclaration, du contact avec le collaborateur au sujet du motif, ni de l'estimation de ce que la déclaration signifie pour les effectifs. Cette dernière partie reste un travail humain, et c'est aussi précisément là que la tâche s'arrête en pratique dans les faits : à une déclaration enregistrée, pas aux étapes suivantes.
Le résultat dépend fortement de la manière dont une entreprise a organisé son processus d'absentéisme. Une organisation disposant d'un système d'absentéisme déjà relié au protocole d'absentéisme et où les règles de confidentialité concernant les informations médicales sont techniquement garanties peut faire fonctionner la saisie des déclarations bien plus rapidement qu'une entreprise qui travaille encore avec des formulaires et des e-mails séparés. Le volume fait également une différence : dans une entreprise comptant des centaines de collaborateurs et beaucoup d'absences de courte durée, l'automatisation du travail de saisie est plus rentable que dans une entreprise de dix collaborateurs, où un responsable tape lui-même la déclaration tout aussi rapidement.
C'est l'un des nombreux endroits dans une entreprise où le même glissement devient visible : l'IA reprend le travail de saisie, les humains conservent la responsabilité de ce qui est sensible ou incertain. On retrouve cette même ligne de démarcation dans le traitement des demandes de congé, où la demande elle-même est simple à traiter mais l'arbitrage sur les exceptions ne l'est pas. De même, dans la préparation du traitement des salaires, le poids repose sur une saisie structurée, avec un contrôle humain sur le résultat. Et dans l'établissement des plannings, une répartition comparable est à l'œuvre : le travail de calcul peut être automatisé, pas les exceptions ni le contexte d'un collaborateur.
Pourquoi cela fonctionne déjà ainsi dans une entreprise et pas encore dans une autre ne dépend pas seulement de la tâche mais aussi de l'organisation des systèmes et des processus qui l'entourent -- ce point est développé davantage sur la page consacrée à pourquoi le même travail donne des résultats différents selon l'entreprise. Pour les tâches RH au sens large, et leur rapport avec, par exemple, le travail informatique, le point de départ se trouve sur la page consacrée au travail que l'IA peut reprendre au sein du service informatique, où un raisonnement comparable est appliqué à un autre domaine.
Cette page ne se prononce pas sur les décisions de personnel qui découleraient éventuellement d'une charge de travail réduite en matière d'enregistrement des absences : des exigences légales propres s'appliquent à cet égard, indépendamment de ce qui est établi ici concernant la tâche elle-même.
Si vous souhaitez savoir ce qu'il en est pour votre propre processus d'absentéisme, le quickscan gratuit constitue une première étape : douze questions, sans compte, avec une indication de la part des heures de ce profil que l'IA peut reprendre dès aujourd'hui. Le scan de travail complet, qui cartographie le travail de votre entreprise tâche par tâche, y compris le calcul en équivalents temps plein, est encore en construction et n'est pas disponible pour le moment.
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