"On a construit l’assistant RH dont on rêvait” - Coaching Academy | Episode 4

Soyons honnêtes: toutes les équipes RH connaissent cette situation. Les réponses que les managers cherchent sont éparpillées entre des pages Notion, des conversations Slack et la mémoire de certains. Maintenir une ligne directrice et des informations cohérentes devient alors un vrai casse-tête, et l’équipe RH devient un point de passage obligé, même pour les questions les plus simples et fréquentes.

Chez Alan; nous voulions décupler l'efficacité de l'équipe People. Notre but : que chaque coach et chaque Lead ait un véritable partenaire dans sa réflexion. Un partenaire qui comprenne notre culture et notre contexte, et qui sait aussi dire : « Là, il faut en parler à quelqu’un ».

Voici comment nous avons construit Lumo, notre assistant RH basé sur l’IA.

Cet article n’est pas mode d’emploi, c’est un regard honnête sur les principes qui nous ont guidé, nos erreurs de départ, et l’effort continu pour arriver à la création d’un outil vraiment utile.

Entrez dans les coulisses de notre Coaching Academy ! À travers notre expérience, nous vous dévoilons les pratiques de coaching qui font leurs preuves au quotidien en remettant l'épanouissement des collaborateurs au coeur du réacteur.

Avant Lumo, nous faisions face à des difficultés bien connues :

• Des informations dispersées: Le problème n’était pas la multiplicité des outils, mais la profusion de contenus. Pour un même sujet RH, il existait plusieurs pages Notion : la politique officielle, un ancien brief, un guide de “bonnes pratiques” d’une ancienne formation… Impossible pour un coach de savoir quelles informations étaient exactes, ce qui créait de l’incertitude et des incohérences.
• Traitements différentiés: Sans une source unique de vérité, la même situation pouvait être gérée différemment d’une équipe à l’autre.
• Une équipe People saturée: Notre équipe passait trop de temps à répondre aux mêmes questions, au détriment de sujets plus stratégiques.

Nous étions convaincus que la technologie pouvait nous aider, mais seulement si elle s’appuyait sur la confiance et notre modèle de “management à deux jambes”, où chaque Alaner est accompagné à la fois par un coach (pour la croissance personnelle) et un lead (pour la performance de l’équipe).

On ne peut pas automatiser ce qui n’est pas documenté. Une IA n’est utile que si elle a accès à une base de connaissances claire. L’essentiel du travail n’est donc pas la magie d’un prompt, mais bien la création (souvent fastidieuse) d’une documentation compréhensible et utilisable par l’IA.

Concrètement, notre démarche a été la suivante :

1. Consolider: Nous avons rassemblé tout le savoir RH d’Alan – outils, process, principes de leadership, apprentissages des situations – pour que Lumo y ait accès.
2. Clarifier: Nous avons posé des limites claires sur ce qui relève du self-service, et ce qui nécessite l’intervention de l’équipe. Lumo est un partenaire de réflexion, il ne jouera jamais le rôle de décisionnaire.

   • Lumo est idéal pour: préparer une conversation difficile, obtenir un script de feedback, comprendre un process, ou trouver les bonnes questions à poser sur l’évolution de carrière.
   • L’équipe RH reste indispensable pour: tout ce qui touche à la santé, au bien-être, aux problèmes persistants de performance, aux conflits, ou aux sujets légaux/compliance. Le jugement humain reste irremplaçable sur ces questions là. Voici un exemple concret :

     

     3. Automatiser: Ce n’est qu’après que nous avons ajouté l’IA pour rendre ce savoir accessible et actionnable en quelques secondes.

Prenons le cas d’un Lead qui sollicite Lumo pour obtenir de l’aide:

La question du lead

Réponse de Lumo

*Super question ! L’important est d’aborder le sujet avec curiosité. Voici un plan pour préparer la discussion :

1. Objectif & posture : • Cherchez à comprendre, pas à juger. • Montrez que vous êtes là pour soutenir : « Je veux m’assurer que tu as tout ce qu’il te faut pour réussir. » 2. Questions à poser : • « J’ai remarqué que tu semblais moins énergique en réunion. Comment ça va ? » • « Comment tu te sens avec ta charge de travail actuelle ? » • « Y a-t-il des obstacles qui te freinent en ce moment ? » 3. Exemple d’accroche : « Merci d’avoir pris ce temps. J’aimerais échanger car j’ai remarqué [préciser une observation factuelle]. Je souhaite comprendre ce qui se passe et comment je peux t’aider.» 4. Ressources utiles : • Liens vers Comment donner du feedback (direct, empathique) • Le guide de soutien à la santé mentale, si besoin

🚨 Quand solliciter l’équipe RH : Si tu découvres que le désengagement est lié à la santé ou à un conflit, c’est le bon moment pour demander conseil.*

La confiance n’est jamais acquise, elle se construit. Lumo s’appuie sur la transparence et la sécurité :

• Les bonnes données: Lumo fonctionne grâce à Dust et à un modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation). Il ne “devine” pas : il va chercher ses réponses dans notre base de connaissances RH.
• Le contexte est central: Via Slack, Lumo reçoit le contexte nécessaire (niveau de l’Alaner, feedbacks récents, congés…) pour adapter ses conseils.
• Des limites claires: Lumo sait quels sujets doivent obligatoirement être remontés à l’équipe People (exemple : départ potentiel).

« Lumo pose exactement les bonnes questions pour lancer les discussions intelligentes. » — Membre de l’équipe People

Lancer un outil n’est pas le plus dur, la difficulté est de faire en sorte qu’il soit utilisé. Nous avons misé sur une adoption progressive et ciblée :

• Commencer avec une audience limitée: Lumo a d’abord été proposé aux nouveaux coachs et leads, en intégrant une formation à l’outil durant l’onboarding dans leur rôle.
• Aller là où sont les équipes: Lumo est utilisé via Slack, l’outil que tout le monde utilise déjà au quotidien.
• Montrer, pas juste expliquer: Des démos en live, sur des cas réels, pendant les formations, et des retours d’expérience partagés dans notre “Coaching Gazette”.

Même si nous n’en sommes qu’au début, les retours du premier semestre d’utilisation sont très prometteurs,:

• Plus de 100 Alaners ont testé Lumo.
• Plus de 2 000 messages échangés, chacun nous aidant à mieux comprendre les besoins des utilisateurs.

« Un vrai gain de temps pour préparer mes coachings et donner du feedback dans le bon ton et le vocabulaire Alan. » — Un coach chez Alan

Construire Lumo, c’est itérer et apprendre en continu. Nos principaux apprentissages :

1. Problème: des réponses initiales trop longues. Solution: On affine sans cesse nos prompts pour aller à l’essentiel, sans perdre en qualité.
2. Problème: Un prompt conçu pour une tâche spécifique réduisait souvent son efficacité sur d’autres. Solution: On teste chaque changement sur un ensemble de cas variés, pour préserver à la fois efficacité et empathie dans toutes les situations.
3. Problème: fournir le contexte manuellement était fastidieux. Solution: L’intégration Slack permet de fournir automatiquement et de façon sécurisée le contexte d’un situation. Ce n’est pas encore parfait, on continue d’améliorer l’expérience.

Construire avec l’IA, c’est aussi reconnaître que certains problèmes ne sont pas réglés. Voici les défis auxquels nous faisons toujours face:

• Trouver le bon ton: Comment une IA peut-elle être à la fois un coach empathique à un moment donnée et un expert juridique à un autre ? Le défi est loin d’être résolu, nous travaillons pour que Lumo sache s’adapter à chaque situation.
• Mesurer l’impact réel: Compter les utilisateurs, c’est facile ; mesurer la qualité des conversations, c’est un vrai challenge. Nous cherchons toujours de meilleurs moyens de mesurer l’impact de Lumo.
• Faire de Lumo un partenaire, pas une béquille: L’objectif n’est pas de créer une dépendance, mais d’encourager la réflexion et au bon choix dans l’escalade de certains problèmes à l’équipe People.

Un immense merci à Aude Vantyghem, Sebastien Delarquier, Juliette Raimbault, Camille Leflour, Paul Sauveplane et Lucas Picot pour avoir rendu ce projet possible !