Car il existe une évidence que beaucoup semblent oublier : le mot « humain » se trouve dans RH… pas dans IA.
Mais peut-elle réellement comprendre un contexte humain ? Peut-elle comprendre une histoire personnelle ? Une rupture de carrière ? Une souffrance silencieuse ? Une capacité de résilience ? Une intelligence relationnelle ? Un potentiel encore invisible ? Au Maroc, beaucoup connaissent une expression populaire devenue presque symbolique de certaines pratiques de recrutement : « pak sahbi » — “ton père est mon ami”.
Cette formule traduit une réalité parfois dénoncée depuis longtemps : favoritisme, réseaux relationnels, proximité familiale ou sociale pouvant influencer certaines décisions de recrutement.
Dans ce contexte, certains pourraient considérer que l’intelligence artificielle représente une avancée vers davantage d’équité et d’objectivité. Et il faut reconnaître qu’il existe effectivement un aspect positif potentiel.
Une IA bien conçue peut parfois réduire certaines formes de favoritisme direct, anonymiser des candidatures, standardiser des critères et limiter certaines interventions arbitraires.
Car une IA n’est jamais totalement neutre. Elle apprend à partir de données produites par des sociétés humaines elles-mêmes traversées par des inégalités, des biais et des exclusions.
Autrement dit, le risque est de remplacer un favoritisme visible par des discriminations invisibles intégrées dans les données et les modèles algorithmiques. Le danger n’est donc pas seulement le “pak sahbi” humain.
Le danger peut aussi devenir un “pak sahbi” algorithmique silencieux, dissimulé derrière des scores, des statistiques et une apparence de neutralité scientifique. Dans beaucoup d’entreprises, la fonction RH semble parfois avoir perdu une partie de sa profondeur humaine.
À force de procédures, de tableaux de bord, d’indicateurs, de reporting et d’optimisation permanente, certaines directions des ressources humaines donnent l’impression d’être devenues des directions de gestion administrative assistées par algorithmes.
Or gérer des ressources humaines ne consiste pas uniquement à sélectionner les profils les plus performants selon des critères statistiques.
Une entreprise n’est pas une machine mathématique.
Dans les ateliers des Maâlams marocains, un apprenti n’était jamais évalué uniquement sur sa productivité immédiate. Le Maâlam observait aussi le comportement, l’écoute, la patience, le respect, la capacité à apprendre et à évoluer. Le recrutement était d’abord un acte humain.
Aujourd’hui, le risque est de voir certaines organisations confondre intelligence artificielle et compréhension humaine. Pourtant, une IA ne comprend pas un être humain au sens humain du terme. Elle calcule des probabilités à partir de données passées. Elle reproduit des corrélations statistiques. Elle optimise des modèles.
Mais elle ne ressent pas. Elle ne comprend pas le vécu. Elle ne saisit pas réellement le contexte social, culturel ou émotionnel d’une personne. Plus grave encore, une IA entraînée sur des données historiques risque souvent de reproduire les biais du passé à grande échelle tout en donnant une illusion d’objectivité scientifique. C’est là tout le paradoxe.
À force de vouloir rendre le recrutement plus “intelligent”, certaines entreprises risquent de produire des systèmes de sélection de plus en plus performants techniquement… mais de moins en moins humains.
Et une société qui oublie progressivement le “H” des RH finit par transformer l’humain en variable d’ajustement algorithmique. Le véritable enjeu n’est donc pas de savoir jusqu’où l’IA peut remplacer certaines tâches du recrutement.
Le véritable enjeu est de savoir comment utiliser l’IA pour améliorer l’équité sans effacer la responsabilité humaine.
L’IA peut aider. Elle peut assister. Elle peut accélérer certaines opérations. Mais elle ne doit jamais devenir le substitut du jugement humain, de l’écoute humaine et de la responsabilité humaine.
Car le jour où les ressources humaines perdront définitivement leur dimension humaine, elles ne seront plus vraiment des ressources humaines.
Par Dr Az-Eddine Bennani.












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