Pourquoi avons-nous conçu nos Custom GPTs différemment ?
Chez Albert, intégrer l'IA générative n'a jamais été une affaire de tendance. Nous n'avons pas ajouté des assistants IA pour embellir notre produit ou cocher une case marketing. Notre point de départ était simple : quels sont les vrais irritants dans le quotidien d'une équipe RH en charge du Strategic Workforce Planning (SWP) ? Et comment peut-on les réduire, voire les faire disparaître, grâce à l’IA ?
La première tentation aurait été d’intégrer un modèle générique comme ChatGPT dans une interface texte. Cela fonctionne, dans une certaine mesure. On pose une question, on reçoit une réponse bien formulée, souvent pertinente, parfois brillante. Mais dans le contexte du SWP, cela pose rapidement des limites :
- Les réponses ne sont pas toujours cohérentes avec la méthodologie de planification utilisée.
- Les données manipulées sont souvent non structurées, difficiles à exploiter directement.
- L'utilisateur reste seul responsable du prompt, ce qui introduit de la variabilité, du bruit, voire des erreurs.
Nous avons donc fait un choix différent. Un choix de spécialisation. Chez Albert, nos assistants IA sont pensés comme des agents métiers. Leur rôle n’est pas de répondre à tout. Leur rôle est d’accomplir une tâche précise, dans un contexte clair, avec des données structurées.
Une approche par cas d’usage, pas par technologie
Nous avons démarré par les usages. Quel est le besoin récurrent ? Quelles sont les tâches longues, répétitives, ou bloquantes ? Quels sont les moments où les équipes RH perdent du temps, ou tournent en rond ?
C’est ainsi qu’on a identifié six cas très concrets :
- Créer un référentiel de compétences : partir de l’architecture d’emplois pour construire un modèle clair et homogène.
- Extraire une job architecture à partir de données existantes.
- Harmoniser et nettoyer une architecture d’emplois déjà construite mais hétérogène.
- Générer automatiquement des fiches de poste à partir des données disponibles.
- Identifier les inducteurs de performance RH et les structurer en drivers actionnables.
- Générer un rapport à partir du plan SWP, prêt à être présenté à la direction.
Pour chacun de ces irritants, nous avons défini une logique métier, un flux de travail type, et les entrées/sorties attendues. L’IA intervient ensuite, comme un moteur pour accélérer et structurer.
Des agents IA, pas des boîtes noires
Chaque assistant IA chez Albert est pensé comme un agent. Il a une mission, un cadre, des données d’entrée bien définies, et des résultats attendus clairs. L’utilisateur garde la main sur les données, les paramètres, et peut réviser le résultat. L’agent ne remplace pas la décision. Il prépare le terrain pour que cette décision soit prise plus vite, avec plus de contexte.
Par exemple, le GPT Job Archi Cleaner ne reconstruit pas toute une architecture de postes depuis zéro. Il identifie les doublons, propose une harmonisation, suggère des regroupements. Mais c’est l’utilisateur qui valide. De même pour le SWP Report Generator : il organise les données, les reformule, génère une version diffusable. Mais chaque section peut être relue, révisée, ajustée.
Une intégration fluide dans le produit
Nos agents IA ne sont pas des widgets ajoutés à la va-vite. Ils sont intégrés directement dans les étapes clés du produit Albert. Leur rôle est de raccourcir le chemin entre données et action. Pas de copier-coller. Pas de sortie vers un autre outil. Pas de frictions.
C’est cette intégration qui fait la différence. Quand on génère une fiche de poste avec le Job Builder, elle est tout de suite utilisable dans le plan. Quand on identifie des drivers avec le Driver Builder, ils s’insèrent dans le modèle de simulation.
Moins d'IA généraliste, plus d'IA utile
La génération de texte libre, sans cadre ni contrôle, pose autant de problèmes qu'elle en résout. Chez Albert, nous avons choisi une autre voie : une IA encadrée, paramétrée, contextualisée. Elle ne répond pas à tout. Mais elle répond bien, à ce qu'on lui demande, au bon moment.
Et c'est exactement ce que veulent nos utilisateurs : pas de la magie, mais de l’efficacité. Moins de surprise, plus de structure. Moins de généralités, plus de résultats.
Conclusion : une IA qui fait vraiment gagner du temps
Nos Custom GPTs sont le fruit d'une conviction forte : l'IA ne doit pas ajouter de la complexité, mais de la clarté. Elle ne doit pas créer du contenu pour le contenu, mais produire ce qui aide réellement à avancer.
Dans le SWP, chaque heure compte. Chaque incohérence coûte cher. Chaque zone floue freine la décision. En apportant structure, gain de temps, et lisibilité, nos assistants IA répondent à ce qui compte vraiment pour les RH : prendre des décisions utiles, dans les temps, avec les bons éléments.
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