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ET RÉALISATION
DE PROJETS
DIGITAUX

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WARM UP | À NOS MARQUES

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L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
DANS LE MONDE DE RH

Table de matières
I. Contextualisation de l’AI dans le monde de RH
A. Le challenge des DRH dans la transformation
B. Définition des termes
II. Des champs d’applications de l’AI
A. Recrutement des talents
B. Formations des employés
C. Gestions des opérations internes
III. Les challenges pour implémenter l’AI
A. Manque d’infrastructure IT
B. Manque de talents
C. Manque de budget
D. Régulations
E. Impact humain

CONTEXTUALISATION
DE L’AI DANS LE
MONDE DE RH
1.

LE CHALLENGE DES DRH DANS LA TRANSFORMATION | IA ETRH
Transformation
des entreprises
La transformation digitale est au cœur des entreprises en général et le
monde de RH n’y fait pas exception. Souvent, la transformation digitale
concerne seulement une partie de l’entreprise (vente, communication).
Pourtant, pour avoir une transformation complète et rapide de toute
l’entreprise, la gestion des personnes doit se situer au cœur des décisions.
De nombreuses entreprises ont compris cet enjeu et parviennent alors à se
transformer plus vite que d’autres.
Pour y parvenir, les DRH doivent avoir un rôle plus décisif et une place plus
importante au sein de cette transformation. Selon différents rapports, les
entreprises qui ont plus de succès dans leurs transformations internes
sont celles qui ont mis la ressource humaine au cœur du changement.
Aujourd’hui, au cœur de ces transformations, l’intelligence artificielle est
au cœur de la discussion surtout dans le milieu des ressources humaines,
pour gagner en temps et efficacité.

Transformation
des entreprises
Selon le dernier rapport de IBM (How cognitive computing is transforming
HR and the employee experience), non seulement il existe une nécessité
d’un point de vue extérieur de mettre en place l’IA mais les CEO, ainsi que
les HR exécutants pensent que le cognitive computing (informatique
cognitive) peut améliorer le monde des ressources humaines sur plusieurs
plans : le recrutement des talents, la formations des employés et la gestion
interne.
Comme un humain, le cognitive computing est configuré pour comprendre
les informations que l’on lui donne, raisonner à partir des données et des
hypothèses, apprendre et améliorer sa base d’informations, aidant ainsi
les HR managers à prendre des décisions.

LA DÉFINITION DES TERMES | IA ETRH
Avant d’approfondir le sujet, il est important de
clarifier les différents termes :
- Intelligence artificielle
- Machine learning
- Deep learning
- Cognitive computing

L’intelligence
artificielle
L’intelligence artificielle consiste à implémenter dans un système ou
machine un ensemble de techniques permettant à ce dernier de réagir
ou imiter une forme d’intelligence réelle et humaine.
Alan Turing est le pionnier de cette notion « d’intelligence » en mettant
en place le test de Turing dans les années 1950. L’idée du test est de
faire interagir un sujet (C dans le schéma) avec un ordinateur et un
humain. Si le sujet C n’est pas capable de différencier la réponse de la
machine par rapport à celle de l’humain alors la machine est considérée
comme intelligente.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle se retrouve au cœur des
innovations, en raison d’une part de la diversité des champs
d’applications possibles, et d’autre part par la puissance délivrée.
Aujourd’hui, une des applications est des chatbots pour améliorer le
support client, ou encore pour assister des utilisateurs tels des
systèmes d’assistance vocales comme Google Alexa ou encore Siri.
Figure 1. Test de Turing

Machine
Learning
Le machine Learning est un des moyens pour améliorer la capacité de
l’IA. C’est un sous-ensemble de l’IA qui est configuré pour que la
machine puisse automatiquement s’auto instruire à partir de données
existantes et nouvelles. Le Machine Learning est dépendant de la Big
Data et de sa grande base de données. Plus il y a de données et
d’informations, plus la Machine est efficace et capable de comprendre
et d’apprendre des nouvelles données. Le processus du Machine
Learning est linéaire, ajoutant au fur et à mesures les informations que
l’on lui donne dans sa base de données pour améliorer sa prise de
décision.
Deep
Learning
Par définition, le Deep Learning peut être considéré comme un sous-
ensemble du Machine Learning même si la capacité est différente. En
effet, certains considèrent le Machine Learning comme un processus
linéaire car la processus a toujours besoin d’ajustements d’humain en
cas d’erreurs. Le Deep Learning au contraire est capable de corriger
lui-même ses erreurs si besoin. Le Deep Learning va itérer son
processus afin de définir d’une manière la plus détaillée possible son
concept. Par exemple, le Deep Learning va prendre en compte toutes
les données possibles afin d’être capable d’identifier un objet, telle une
roue de voiture via une accumulation de définitions, d’images.

Cognitive
computing
Dans le rapport d’IBM, l’entreprise utilise le terme « Cognitive computing ». La
différence qui distingue l’Intelligence artificielle et Cognitive computing est
l’approche et l’utilisation de la data. Dans l’intelligence artificielle, le système va
prendre des décisions, le Cognitive computing est plus dans une démarche de
suggestions de solutions et d’idées.
Un système cognitif a une capacité à comprendre, raisonner et apprendre:
- Comprendre : Un système cognitif peut comprendre et analyser des
données non structurées. Ces données peuvent être des images, des textes ou
encore des bandes sons. Le future du Cognitive Computing est d’être capable de
comprendre la tonalité, l’émotion à travers des données.
- Raisonner : Le système a une capacité d’interprétation des informations,
des concepts ou des hypothèses pour résumer rapidement ces informations et
donner des réponses pertinentes.
- Apprendre : le système peut accumuler des informations pour acquérir une
base de connaissances globales. Ces données permettront par la suite de
comprendre et de raisonner sur des problèmes plus complexes.
IBM préfère utilise le terme de cognitive computing pour montrer que l’IA est
considérée comme un outil aux supports du métier de RH. En effet, le but d’utiliser
l’IA n’est pas de remplacer le métier de RH mais au contraire, de les aider pour qu’ils
puissent se concentrer sur les tâches plus complexes.

DES CHAMPS
D’APPLICATIONS DE L’IA
2.

DES CHAMPS D’APPLICATIONS DE L’IA | IA ETRH
Selon le rapport de Deloitte Human Capital Trends report 2017, 38%
des entreprises utilisent l’IA et plus de 62% planifient d’implémenter
l’IA d’ici à la fin d’année 2018. L’IA est apparue comme un outil pour
les entreprises dans le processus de recrutement. De nombreuses
entreprises ont vu leur chiffre d’affaire augmenter de 18% avec un
taux de recrutement validé de plus de 30% par rapport à ceux qui
n’utilisent pas l’IA.
Parmi les champs d’applications annoncés par IBM, l’acquisition des
talents, formation des employées et gestion des opérations internes
de RH figurent parmi les 3 grands besoins possible de la
transformation.
L’ACQUISITION DES
TALENTS
FORMATION DES
EMPLOYÉS
GESTION DES
OPÉRATIONS INTERNES

LE CHALLENGE DES DRH DANS LA TRANSFORMATION DIGITALE | IA ETRH
Aujourd’hui, les recruteurs rencontrent des difficultés pour
trouver de bons candidats. De nombreuses initiatives et
solutions ont été mises en place avec l’IA pour aider des
recruteurs à sélectionner des bons candidats. Selon l’étude
d’IBM, 40% des DRH pensent que la technologie cognitive
peut transformer leur capacités d’attraction des bon
candidats. En effet, les recruteurs doivent aujourd’hui gérer
de nombreuses tâches dans tout le processus de
recrutement : publication de l’offre en ligne ou avec des
agence, planifier le recrutement, veille des candidats
potentiels sur les réseaux sociaux. Avec l’aide de l’IA, les
recruteurs peuvent se concentrer sur la définition des axes
stratégiques de recrutement pour l’entreprise : le besoin des
profils, l’image de la marque pour le recrutement en laissant
l’IA gérer les tâches chronophages.
L’IA peut aider l’entreprise à être plus réactive sur le marché,
à trouver les bons candidats plus rapidement, et à
personnaliser le processus de recrutement
Recrutement
des talents

Améliorer le
processus de
recrutement
L’un des grands challenges des recruteurs aujourd’hui est la perte de temps pour
trouver les bons candidats et la planification des entretiens. De nombreux DRH
pensent que l’IA peut aider les recruteurs à gagner du temps sur la sélection des
candidats et la planification de l’entretiens afin de pouvoir passer plus de temps sur
l’interaction avec le candidat.
Rédaction de l’offre et planification de l’entretien
Dans le processus de recrutement, l’IA peut aider les recruteurs à améliorer leurs
annonces, pour qu’elles soient plus ciblées en fonction des candidats concernés.
Textio a compris cet enjeu et propose un outil, basé sur l’AI pour accompagner les
recruteurs dans la rédaction des offres : trouver les bons mots dans la rédaction pour
cibler les meilleurs candidats. En trouvant les bons mots, Textio peut aider des
recruteurs à attirer les profils choisis: le ton donné, le style de l’offre, les termes
employés. Le résultat semble être déjà très positif dans la mesure où cet outil a
permis de doubler les bons profils et par conséquent accélérer le processus de
recrutement. Par exemple, Johnson & Johnson a vu une augmentation des réponses
de l’offre de 25% après d’avoir implémenté l’outil.
D’autres entreprises proposent des outils de planification pour les recruteurs comme
X.ai. Ce dernier aide des recruteurs à proposer des dates d’interviews pour les
candidats, afin que les recruteurs puissent se concentrer sur d’autres tâches plus
signifiantes pendant ce temps. Hire Maya propose aussi cette option.
RECRUTEMENT DES TALENTS | IA ETRH

19
Créer une bonne base de données de candidats (Sourcing et screening)
Avec la capacité de l’IA de traitement et d’analyse des données, les recruteurs vont
pouvoir avoir accès à un panel plus complet des candidats potentiels et voire même
plus qualifiés pour le poste. Avant de trouver un bon candidat, il est aussi intéressant
de dresser un profil type de l’entreprise. Ansaro est un outil qui va regrouper toutes
les données de l’entreprise sur les employés existants afin de dresser des critères qui
vont permettre de trouver les futurs candidats correspondant au besoin de
l’entreprise.
Une veille de recherche des candidats passifs
Un autre champ d’application de l’IA dans le processus de recrutement est de trouver
les bons candidats peu actifs sur le marché mais qui pourraient correspondre au
poste. C’est un travail complexe et chronophage pour les recruteurs.
Engagetalent.com propose d’aider des recruteurs sur leur recherches des bons
candidats, en scannant des différentes bases de données de candidats (des différents
réseaux sociaux comme LinkedIn). Engage Talent sélectionne aussi des candidats qui
sont sur le point de changer de postes afin de leur proposer des offres au bon
moment.
Améliorer le
processus de
recrutement

20
Trouver
le bon
candidat
Sélection des bons candidats avant l’entretien
Pour aller plus loin, certaines start-ups proposent même des outils de sélection des
candidats avant même l’entretien pour éviter la perte de temps aux recruteurs, en
proposant des exercices pour tester leur capacité technique ou leur présentation. Par
exemple, Filtered ou Pomato offrent la solution aux recruteurs de tester des futurs
développeurs sur leur capacité de codage (Java, SQL, C#, Python, HTML etc.) pour
vérifier leurs connaissances avant de passer à la phase suivante. Hirevue, un autre
plateforme, va demander aux candidats de se présenter devant leur ordinateur et va
analyser ensuite la vidéo pour dresser un récapitulatif du profil de candidat selon leur
comportement durant la vidéo. Ces solutions sont très utiles pour des grandes
entreprises qui reçoivent beaucoup de candidatures, permettant d’effectuer une
première phase de sélection.
Engager avec le candidat
L’engagement et l’interaction rapide de l’entreprise avec les candidats permettent de
donner une image positive de l’entreprise aux candidats. L’application de l’IA dans
les chatbots permettent à l’entreprise de répondre rapidement aux candidats. Mya
(Mya systems) a pour but d’engager des conversations avec les candidats directement
par messages et répondre aux questions basiques comme le début du contrat ou
encore le salaire exigé des candidats pour à la fois encourager le candidat à postuler
mais aussi montrer la réactivité de l’entreprise. Le retour est plutôt positif puisque
73% des candidats pensent avoir interagi avec le recruteur alors qu’ils ont en réalité
discuté avec un chatbot.

21
Eviter les biais décisionnels
L’IA peut apporter aussi un regard neutre aux recruteurs en donnant des indicateurs
de décision basés sur l’expérience et la formation des candidats en fonction de
l’offre.
HireVue qui analyse les vidéos dans leur totalité : vidéo, tonalité, comportement,
permet de donner une analyse complète et objective. De ce fait, les recruteurs vont
avoir accès à un panel des candidats plus larges, qui sortent un peu de leur zone de
confort, ou, au contraire, des panels de candidats similaires aux candidats existants
dans l’entreprise. En effet, les recruteurs sont parfois tentés de sélectionner des
profils des candidats similaires aux précédents, ou ressemblant à ceux qui travaillent
déjà dans l’entreprise, oubliant ainsi les bienfaits de la diversité.
On boarding
L’IA peut aider aussi les RH à accueillir et informer les nouveaux arrivants. Avec le
développement de l’IA et des chatbots, ces derniers peuvent accompagner les RH à
rester proches et disponibles avec ses collaborateurs. Pour les nouveaux employés,
ces chatbots pourront donner les informations nécessaires pour aider l’intégration
dans l’entreprise : formulaire en ligne, signatures des documents afin de simplifier le
travail répétitif des RH.
Pour répondre à ce besoin, de nombreuses entreprises comme BambooHR, Workday,
Zenefits, Namely se sont mis à développer des chatbots pour inclure dans leurs
Trouver
le bon
candidat

22
Aujourd’hui, développer les nouvelles compétences chez les
collaborateurs est devenu une préoccupation forte chez les DRH. La
formation continue permet aux collaborateurs d’apprendre des
nouvelles compétences pour pouvoir suivre la tendance et le besoin du
marché.
48% des DRH considèrent que le manque de compétences numériques
peut être une lacune pour l’entreprise. Le cognitive computing peut
aussi aider le développement des compétences dans la personnalisation
de l’apprentissage, conseil dans les futurs métiers et donner des bons
feedbacks pour encourager la prise des initiatives.
Avec l’aide de l’IA, les managers vont avoir des rapports de performance
des employés plus souvent, permettant de proposer des formations
correspondantes à leur besoin.
FORMATION DES EMPLOYÉS | IA ETRH
Formation des
employés

2323
Améliorer des
formations pour
les employés
Comme expliqué dans le rapport d’IBM, l’IA peut améliorer la formation aux
employés en analysant leur parcours, leur performance et leur besoin. L’IA peut
analyser des plans de carrières possibles des employés existants afin de
suggérer aux managers des solutions possibles pour les accompagner :
proposer la formation au bon moment.
En analysant l’évolution des collaborateurs en continu, les managers vont avoir
accès à un ensemble d’analyse de performances, des lacunes possibles afin de
proposer des formations adéquates au moment opportun. Aujourd’hui,
l’évaluation des profils et de la performance des collaborateurs est complexe.
Avec l’aide de l’IA, le manager va avoir accès à une analyse en temps réel pour
échanger avec des collaborateurs des opportunités, des évolutions au bon
moment.
C’est dans ce contexte que les entreprises comme Workday, ou encore
Cornerstone On Demand proposent des offres d’analyse des bases de données
des employés existants, permettant d’identifier des ressources clés pour
proposer des formations au bon moment.

2424
Être plus réactif
envers les
employés
Par ailleurs, la rétention des talents est un autre challenge auquel les
entreprises doivent faire face : presque 60% des organisations considèrent ce
challenge comme un des grands problèmes des RH. Avec des analyses en
temps réel, l’IA va avoir la capacité à anticiper les besoins des employés pour
que les RH puissent être proactifs et résoudre le problème le plus rapidement
possible.
Dans les grandes structures, il est difficile de connaître tous ses employés. La
capacité de l’IA permettrait d’analyser toutes les données internes des
employés existants plus rapidement pour mettre en avant les profils les plus
performants, afin de promouvoir des possibilités de mobilité interne. Twin Labs
(Twine) a saisi cette opportunité pour lancer un logiciel d’analyse de tous les
employés existants pour mettre en avant des profils méritants.
Workday, spécialisé dans les logiciels a commencé l’analyse et la prévention
des employés qui présentent le plus de risques de partir en prenant en compte
leur dates de vacances, leur paie etc. Arena, une startup spécialisée dans le
secteur de la santé, propose même d’analyser les candidats potentiels avant de
les recruter pour éviter le turnover après un an.
Ainsi, les RH managers pourront être plus réactifs et se concentrer sur la
discussion avec des employés.

25
La gestion des opérations RH telles que les fiches de paie,
l’administration des employés (congé, arrêt maladie), la
communication interne et l’analyse des employés, sont autant
de tâches qui pourront être simplifiées et aidées par l’IA selon
les DHR. Ces tâches répétitives et chronophages peuvent être
effectuées par l’IA pour simplifier le quotidien des managers.
GESTION DES OPÉRATIONS INTERNES | IA ETRH
Gestion des
opérations
internes

2626
Fiches de paie et
d’activité
Dans le futur, l’IA pourrait être l’assistant des RH pour les aider dans
l’augmentation des salaires des employés tout en éliminant en même temps les
facteurs subjectives et la personnalité qui ne sont pas déterminants. Infosys
travaille actuellement dessus pour laisser l’IA décider de ceux qui sont les plus
méritants pour recevoir une augmentation basée sur leurs performances et la
différence de salaire avec leur collègues.
Demander et relancer ses employés pour qu’ils puissent remplir son timesheets
d’activité fait partie de la routine des RH. Journyx lance dans l’automatisation
du remplissage de la fiche d’activité en traçant via d’autres applications des
activités des employés.

LES CHALLENGES POUR
IMPLÉMENTER L’IA
3.

28
Cependant, implémenter l’IA représente de nombreux challenges pour
l’entreprise. Que ce soit dans le secteur RH ou en général, installer une
nouvelle structure implique de l’investissement en temps, en personnel
et en ressources. Les principaux freins à l’implémentation sont les
suivants selon ItSocial :
- 40% - Manque d’infrastructure IT.
- 34% - Manque de compétences : personnels qualifiés pour
installer l’IA et la déployer
- 30% - Manque de budget
- 28% - Difficultés autour de la gouvernance, des règlements,
des régulations, des droits
- 23% - Attentes sur l’impact sur les clients
LES CHALLENGES POUR IMPLÉMENTER L’IA | IA ETRH

29
L’IA implique une importante gestion des données sur plusieurs échelles.
Tout d’abord, le stockage et la gestion des données doivent être la
première priorité pour l’entreprise. Il faudrait que l’entreprise ait la
capacité à s’adapter et agrandir sa base de données, et savoir gérer la
quantité importante des données pour bien construire l’IA. Certaines
entreprises qui ont déjà établi des structures pour gérer la Big Data
pourront les utiliser dans l’application de l’AI. La deuxième question
concerne la gestion et la capacité de tri des données : l’IA va-t-elle utiliser
les données brutes ou des données déjà analysées et sélectionnées ?
Par ailleurs, le réseau est un des outils importants pour permettre aussi à
l’IA de gérer ses données : le développement du réseau doit être aussi
flexible et extensible pour pouvoir s’adapter à l’agrandissement de la base
de données.
Manque
d’infrastructure IT

30
Aujourd’hui, sur le marché de travail, il y a peu de compétences
disponibles ou des personnes suffisamment qualifiées pour construire un
système d’IA. L’année dernière, Element AI Inc, une startup basée à
Montréal estime qu’il y a moins de 10 000 personnes dans le monde ayant
la capacité de construire un système de machine learning dans sa totalité.
Les talents sont rares, le salaire proposé est par conséquent élevé. Les
grandes entreprises comme Google ou Facebook ont les moyens de
recruter ces talents, tandis que des petites structures ont beaucoup plus
de mal.
Le manque de talents est réel, et même si des universités ont commencé à
proposer des programmes rapides type Licence ou Master (plus
opérationnel), il faudra compter quelques années avant que ces futurs
employés n’arrivent sur le marché du travail.
Manque de
compétences

31
L’importance d’une structure opérationnelle et du recrutement de talents
qualifiés impliquent beaucoup d’investissements et de ressources pour les
entreprises. C’est un gros frein pour les entreprises d’y investir, sans
forcément d’avoir un ROI rapidement.
Le gouvernement français a compris l’enjeu de l’IA dans le futur et décide
alors d’investir plus d’1,5 milliards d’euros d’ici 2022 dans le
développement de l’IA.
Manque de
budget

32
Comme nous l’avons expliqué, la data et les données personnelles
impliquent une importante capacité de gestion. Parmi cette gestion, il y a
aussi la régulation des données personnelles des utilisateurs. Aujourd’hui,
on évoque parfois une asymétrie des informations entre ce que les
entreprises possèdent comme données et ce que les utilisateurs pensent
que l’entreprise possède. C’est dans cette logique que les différents
gouvernements mettent en place des régulations pour protéger et réguler
des données et des informations personnelles.
Récemment avec la régulation européenne RGPD, les entreprises ont du
modifier leur chartes pour être conformes aux nouvelles réglementations.
Ces démarches sont coûteuses et chronophages, laissant des entreprises
dans le doute et l’incertitude face à ces nouvelles régulations.
Comme indiqué dans le rapport Deloitte Tech Trends, les entreprises qui
travaillent dans la gestion des données doivent aujourd’hui anticiper dans
la mesure du possible des régulations draconiennes de l’état pour éviter le
développement de l’entreprise.
Difficulté autour
de la régulation

33
Un des gros challenges pour l’IA est l’éthique de l’implémentation de l’IA.
Étant donné que l’IA peut avoir la capacité de prise des décisions à la
place de l’humain, il est important de bien configurer la machine pour
prendre des bonnes décisions tout en respectant la valeur morale.
Dans le monde du travail, l’IA pourra remplacer certaines missions voire
même certains postes dans le futur. Il est donc essentiel pour l’entreprise
d’anticiper en commençant à former des employés aux tâches des plus
complexes, qui nécessitent obligatoirement la prise de décision de
l’humain, afin que ce dernier puisse continuer à être opérationnel sur le
marché du travail. Avec l’automatisation de l’IA, le métier de RH va être
évolué : les managers vont pouvoir se concentrer plus sur la prise de
décision stratégique de l’entreprise, dans le développement de la politique
de recrutement, l’image de la marque ou encore l’évolution de ses
employés au lieu de perdre son temps dans les tâches opérationnelles.
Impact
humain

34
CONCLUSION
Pour conclure, il est indéniable que l’IA est au cœur des
transformations et le secteur de ressources humaines n’y fait
pas exception. Au contraire, l’implémentation de l’IA dans le
milieu RH va permettre aux managers d’accélérer le processus
de recrutement, de gestion du personnel et des opérations
internes. C’est une avancée pour les métiers de RH, pour
accompagner des collaborateurs dans la réalisation de leur
mission, d’une manière plus efficace et plus précise.
Parmi les promesses de cette technologie, les entreprises
doivent encore faire face à de nombreux freins : ressources,
humaines et éthiques. C’est pourquoi, il est important pour
les entreprises de prendre en compte aujourd’hui ces enjeux
pour pouvoir implémenter l’IA dans un contexte adapté.

PHUONG ANH TRAN
CONSULTANTE INNOVATION
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MERCI !
TEOMAN ATAMYAN
Partner VO2 FAB
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Teoman.atamyan@vo2-
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36
BIBLIOGRAPHIE | IA ETRH
• https://iq.intel.co.uk/cognitive-computing-vs-artificial-intelligence/
• https://textio.ai/how-broadridge-doubled-qualified-applicants-d9d9c638c007
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investir-15-milliard-d-euros-pour-l-intelligence-artificielle-d-ici-2022.php
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talent-pool
• https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/Designing-and-building-artificial-intelligence-
infrastructure
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• https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/05/09/how-ai-is-transforming-hr-
departments/#2bd73cad1c0f

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