Tendances IA en rémunération : 5 prédictions du CEO de beqom pour 2026

Les outils d'IA ont déjà transformé la gestion de la rémunération, permettant aux professionnels des RH de prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et plus équitables. Mais avec les avancées technologiques, nous allons au-delà de la simple automatisation. Nous entrons dans l'ère de l'effectif mixte, où les collaborateurs humains travaillent aux côtés d'agents d'IA actifs.

Cette vision collaborative requiert l'IA intentionnelle: des solutions offrant de la transparence (au lieu de boîtes noires), collaborant efficacement avec les humains et favorisant l'amélioration des processus.

Voici les cinq grandes tendances de l'IA qui façonneront le paysage de la gestion de la rémunération en 2026.

Partie I : de l'expérimentation à l'intégration

1. De la prédiction de mots à la planification d'actions

La technologie d'IA actuelle repose en grande partie sur les grands modèles de langage (LLM), qui prédisent la suite de mots. Bien qu'exceptionnels pour récupérer des informations ou rédiger des e-mails, nous dépassons rapidement cette phase.

La prochaine étape évolutive implique ce que l'innovateur technologique Yann LeCun appelle les « modèles du monde ». Contrairement aux LLM, ces modèles comprennent les règles d'un contexte spécifique et prédisent les actions nécessaires pour atteindre un objectif. Au lieu de simplement répondre à une question de politique, cette IA pourrait planifier et exécuter une séquence d'étapes pour mettre effectivement la politique à jour.

Son importance : cette génération d'IA sera dotée d'une mémoire. Elle ne se réinitialisera pas à chaque fermeture de la fenêtre de discussion ; elle se souviendra de la structure de rémunération et des objectifs d'équité salariale de votre organisation, agissant davantage comme un coéquipier qu'un outil.

Le défi : à mesure que l'IA passe de la conversation à l'action, les humains passeront de rôles d'exécution à des rôles de contrôle de la qualité. Cela nécessite des données d'entraînement de haute qualité pour garantir que l'IA comprenne le monde dans lequel elle opère, ainsi qu'une supervision humaine rigoureuse pour former ces modèles à la culture et aux nuances de l'entreprise.

2. L'IA agentique devient un collaborateur

Parce que l'IA de type 'world model' peut planifier, elle agit comme un agent : elle exécute des actions concrètes plutôt que de se contenter de les décrire. Les premières conclusions du rapport Global Talent Trends 2026 de Mercer indiquent que 63 % des dirigeants prévoient déjà de réorganiser le travail autour de cette collaboration homme-IA.

Par exemple, si l'IA actuelle peut rédiger un document d'intégration, l'IA agentique pourrait, en 2026, piloter l'ensemble du processus : assigner des tâches, répondre aux questions des nouvelles recrues, collecter les formulaires et planifier les sessions de formation de manière autonome.

L'IA agentique ouvre des perspectives intéressantes en matière de rémunération :

• Rémunération globale personnalisée : il est humainement impossible de personnaliser les forfaits pour chaque employé. Les agents d'IA peuvent gérer cette complexité, permettant aux employés d'arbitrer en temps réel entre salaire et actions, ou entre avantages et primes, le tout dans le respect des garde-fous.
• Rémunération événementielle : un agent IA peut suivre les jalons d'un projet en temps réel et calculer automatiquement la rémunération variable ou les primes exceptionnelles au fur et à mesure que le travail est achevé, plutôt que d'attendre les évaluations de fin d'année.
• L'enjeu : pour garantir que la rémunération événementielle reste équitable, l'IA ne peut pas être une boîte noire. Cela exige des protocoles d'IA intentionnels : une transparence totale sur le mode de calcul de la rémunération, une intervention humaine en cas de litige et une sécurité des données rigoureuse.

3. Soutien de l'équité et de la transparence salariales

L'équité et la transparence salariales seront des priorités absolues pour les employeurs mondiaux en 2026. Avec la transposition de la directive européenne sur la transparence des rémunérations dans les législations nationales et le durcissement de la réglementation au Canada, en Australie et aux États-Unis, la pression s'accentue.

L'IA occupe une place centrale dans ces efforts. Des outils avancés peuvent désormais effectuer des analyses continues de l'équité salariale, identifier en temps réel les écarts démographiques et garantir la conformité dans plusieurs juridictions. Cela permet aux employeurs de passer d'une correction réactive à une optimisation proactive de la structure salariale.

Le défi : l'intégrité et les biais des données. Si un modèle d'IA est entraîné sur des données historiques de rémunération comportant des biais inhérents, il risque de perpétuer ces écarts dans ses recommandations futures. Les responsables RH doivent s'assurer que leurs outils d'IA sont audités afin de détecter les biais et que les données qui les alimentent sont propres et standardisées.

Partie II : structure des effectifs et changements culturels

4. La structure des effectifs en diamant

Traditionnellement, les structures des effectifs ressemblent à une pyramide, avec une large base de collaborateurs juniors chargés des tâches routinières. Cependant, à mesure que les agents d'IA deviennent capables de gérer ces tâches routinières de premier niveau, les organisations pourraient recruter moins de collaborateurs juniors.

Cela signifie que les structures d'entreprise commenceront à ressembler davantage à un diamant :

• Moins d'employés aux échelons inférieurs.
• Un niveau de direction rationalisé au sommet.
• Une strate intermédiaire robuste de collaborateurs qualifiés qui gèrent des équipes d'agents d'IA.

5. Le contrecoup de la rétention de connaissances

À mesure que l'IA s'intègre plus profondément au lieu de travail, l'anxiété augmente. Des rapports récents, tels que ceux du groupe Adaptavist, font état d'une « culture de l'autopréservation » où les employés craignent d'être remplacés. Cela peut mener à la rétention d'informations : les collaborateurs thésaurisent les informations et refusent de partager les outils d'IA ou leurs collègues, ce qui freine de fait l'innovation.

Pour éviter cela, les responsables RH doivent orienter l'organisation vers une mentalité d'entreprise axée sur l'IA. Voici des solutions pratiques pour y parvenir :

• Faciliter le partage des connaissances : organisez des sessions régulières où les équipes présentent des outils d'IA spécifiques et leur utilisation concrète. Démystifier ces outils permet d'apaiser les craintes.
• Mise à jour des évaluations de performance : faire de l'utilisation de l'IA un élément standard de l'évaluation des collaborateurs. Exiger des collaborateurs qu'ils incluent, dans leurs évaluations, des exemples de la manière dont ils utilisent l'IA pour améliorer leurs flux de travail.
• Stimuler l'innovation : associez des primes spécifiques ou le partage des gains à l'adoption de l'IA. Par exemple, si un employé utilise l'IA pour économiser 10 heures de travail, permettez-lui de réinvestir ce temps dans la formation ou dans des projets créatifs.

Références

• L'avenir de l'IA : perspectives de Yann LeCun
  
  J'ai récemment eu le privilège d'assister à une conférence de Yann LeCun, lauréat du prix Turing, souvent surnommé l'un des « parrains de l'IA ». Ses perspectives sur l'avenir de l'intelligence artificielle n'étaient pas seulement éclairantes, mais elles ont aussi trouvé un écho profond dans le travail que nous menons chez beqom, en particulier dans le domaine de la rémunération.
  
  L'IA axée sur les objectifs : la nouvelle frontière
  
  Yann LeCun a présenté le concept d'IA axée sur les objectifs, un modèle qui apprend à planifier et à raisonner pour atteindre un ensemble d'objectifs. Il ne s'agit pas simplement de reconnaître des modèles, mais de comprendre le monde et d'agir en son sein pour atteindre des buts complexes et multifacettes. Cette approche reflète la manière dont nous abordons la gestion de la rémunération. Il ne s'agit pas seulement de traiter des chiffres, mais aussi d'aligner divers objectifs — tels que l'équité, la compétitivité et les contraintes budgétaires — afin d'aboutir à des décisions de rémunération optimales.
  
  Le défi de la définition des objectifs
  
  L'un des principaux défis soulignés par Yann LeCun est la manière de définir correctement ces objectifs. Comment s'assurer qu'un système d'IA poursuit des objectifs sûrs, éthiques et conformes aux valeurs humaines ? C'est exactement le défi que nous relevons dans le domaine de la rémunération. Définir ce qui constitue un salaire « juste » ou « compétitif » est une tâche complexe, qui comporte de nombreuses variables et est sujette à interprétation. Elle exige une connaissance approfondie des données de marché, des politiques internes et de la réglementation.
  
  Modèles du monde : comprendre le pourquoi
  
  La vision de Yann LeCun inclut des systèmes d'IA capables de construire des « modèles du monde » internes. Ces modèles permettent à l'IA de prédire les conséquences de ses actions, ce qui lui permet de planifier plus efficacement. En matière de rémunération, cela s'apparente à la compréhension des répercussions d'une décision salariale. Comment une augmentation pour un employé affectera-t-elle le moral de l'équipe ? Quel sera l'impact d'une nouvelle structure de primes sur la fidélisation à long terme ? Notre objectif est de doter les responsables RH d'outils capables de modéliser ces scénarios et d'en prédire les résultats, afin de passer de simples calculs à une vision stratégique.
  
  De la perception à l'action : le rôle de beqom
  
  Yann LeCun envisage un avenir où les agents d'IA apprennent et agissent dans le monde réel. Chez beqom, nous développons les outils qui traduisent des données de rémunération complexes (perception) en décisions concrètes (action). Notre plateforme est conçue pour aider les entreprises à naviguer dans les complexités de la rémunération moderne, afin que chaque décision salariale ne soit pas seulement fondée sur des données, mais aussi axée sur des objectifs et stratégiquement pertinente.
  
  Le chemin vers une IA de niveau humain est long, mais les principes qui le guident façonnent déjà notre présent. L'avenir de la gestion de la rémunération sera intelligent, prédictif et profondément aligné sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.
  
  #IA #GestionDeLaRemuneration #FuturDuTravail #YannLeCun #beqom
• Priorités RH pour 2024
  
  Les points sur lesquels les responsables des ressources humaines doivent se concentrer cette année
  
  Quelles sont les principales priorités RH pour 2024 ?
  
  Pour 2024, notre étude révèle que les responsables RH se concentrent sur un ensemble de priorités interdépendantes. Bien que toutes soient familières, elles revêtent cette année un caractère d'urgence renouvelé face à l'incertitude économique persistante, à la pénurie mondiale de talents et aux attentes croissantes des collaborateurs.
  
  Voici les 8 priorités RH principales pour 2024 :
  
  1. Améliorer l'expérience collaborateur (EX)
  2. Attirer et fidéliser les meilleurs talents
  3. Gérer les coûts de la main-d'œuvre
  4. Rémunérer les compétences
  5. Développer les compétences des effectifs
  6. Piloter la transformation
  7. Améliorer l'efficacité des RH
  8. Tirer parti de l'IA pour les RH
  
  
  Décryptage des 8 priorités RH principales
  
  1. Améliorer l'expérience collaborateur (EX)
  
  Plus des deux tiers des responsables RH affirment que l'amélioration de l'expérience des collaborateurs est une priorité majeure cette année. Ils reconnaissent qu'une expérience positive est essentielle pour attirer et fidéliser les talents, ainsi que pour stimuler l'engagement et la productivité.
  
  Pourquoi l'EX est-elle si importante ?
  
  Sur le marché du travail tendu d'aujourd'hui, les collaborateurs ont davantage de choix et des attentes plus élevées. Ils attendent plus qu'un simple salaire ; ils veulent se sentir valorisés, soutenus et connectés à leur travail et à leurs collègues. Une expérience de collaborateur solide peut vous aider à répondre à ces attentes et à créer un environnement de travail où les gens ont envie de se trouver.
• https://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2024/aug/artificial-intelligence-applications-to-boost-planning.html
• https://www.hrci.org/community/blogs-and-announcements/hr-leads-business-blog/hr-leads-business/2025/08/21/agentic-ai-in-hr
• https://www.hcamag.com/au/news/general/la-retention-de-connaissances-par-les-employes-face-a-linsecurite-professionnelle-liee-a-lia/555595
• Comment les entreprises peuvent-elles inciter à l'adoption de l'IA ?