L’IA est l’avenir de la rémunération globale 

La capacité de l’IA à apprendre, analyser, prédire et créer peut rationaliser de nombreuses tâches de ressources humaines (RH) pour améliorer l’efficacité et les résultats. Libérer le plein potentiel de l’IA nécessite un investissement non seulement dans de nouveaux outils, mais aussi dans la conception de travail : le processus de déconstruction des emplois en tâches, le redéploiement de ces tâches vers la combinaison optimale de talents et de technologie, et la création de nouvelles façons de travailler qui tiennent compte de cette nouvelle division de la main-d’œuvre.

Une grande partie du travail de rémunération totale implique des tâches transactionnelles qui conviennent parfaitement à l’équipe humain-machine. Une récente étude de Mercer a révélé que l’intelligence artificielle et l’automatisation pourraient prendre en charge plus de la moitié* (52 %) de la charge de travail des équipes responsables de la rémunération, notamment les tâches liées aux demandes courantes des employés et à la gestion des avantages sociaux. Dans le cadre de l'Enquête 2026 de Mercer sur les tendances mondiales en talents, les responsables des RH ont indiqué que leurs organisations utilisent (ou prévoient utiliser) l’IA pour faciliter diverses tâches en 2026, notamment l’adhésion aux avantages sociaux (89 %), la gestion du rendement (85 %) et l’évaluation de l’évolution de la valeur marchande de différentes compétences (87 %).

Les organisations utilisent déjà l’IA pour soutenir la fonction de rémunération de manière plus large, en particulier dans ces cinq domaines :

Il y a un avantage plus intéressant pour l’IA en matière de rémunération totales, au-delà de la promesse d’une productivité améliorée. Intelligence amplifiée c’est ce qui se produit lorsque l’IA comble les lacunes dans nos connaissances pour stimuler de nouvelles normes de qualité du travail, de prise de décision et de création de valeur.

Les équipes de rémunération globale travaillent déjà avec d’énormes volumes de données pour prendre des décisions éclairées concernant la rémunération et les avantages sociaux. Mais dans un contexte de volatilité des conditions du marché, d’objectifs commerciaux fluides et de besoins d’une main-d’œuvre diversifiée, il est maintenant plus difficile que jamais d’offrir un forfait juste et concurrentiel qui atteint l’équilibre parfait.

L’IA peut aider à aligner les ensembles de données disjoints, à découvrir des idées cachées et même à suggérer de nouvelles stratégies de rémunération afin que les employeurs puissent adapter leur offre de rémunération globale aux segments d’employés les plus demandés. À mesure que l’IA progresse, voici quelques façons dont les grandes entreprises expérimentent avec l’intelligence amplifiée :

La fonction de rémunération a toujours été axée sur les données, mais l’utilisation efficace de l’IA nécessitera de grands volumes de données de haute qualité, potentiellement provenant de diverses sources. S’il y a un parti pris dans les données historiques de l’entreprise, comme les écarts de rémunération entre les segments de main-d’œuvre ou les personnes, les modèles d’IA qui forment sur ces données pourraient faire des recommandations qui reflètent et perpétuent ce parti pris. Il est essentiel de tenir les humains au courant qui peuvent identifier et répondre à ces préoccupations, en plus des questions critiques de confidentialité des données et de gouvernance globale des données, à la fois de façon proactive et en temps réel.

Ces cas d’utilisation montrent comment l’IA continue de changer la nature du travail dans la rémunération globale. Aujourd’hui, les membres de la fonction s’approvisionnent, gèrent et intègrent manuellement différents ensembles de données; demain, ils devront travailler de manière plus stratégique pour faire progresser les priorités de leur organisation. La réussite de la rémunération nécessitera plus de sophistication pour rassembler ces idées, signaler et corriger les déconnexions, et s’assurer que les résultats des récompenses alimentés par l’IA s’alignent sur les philosophies de rémunération et les pratiques de rémunération.

L’IA améliorera la prestation de programmes de rémunération globale, qui sont essentiels pour une expérience convaincante pour les employés. Aujourd’hui, les organisations de premier plan font évoluer leurs programmes de rémunération pour attirer des talents clés tout en gérant les coûts de manière responsable. Selon les responsables des RH, la hausse des coûts de main-d’œuvre et la difficulté à attirer des talents dotés de compétences numériques seront les deux plus grands défis en 2026, et près d’un tiers (30 %) des cadres estiment que leurs modèles de gestion des talents actuels ne permettront pas de répondre à la demande.

Qu’ont à dire les employés au sujet de leurs rémunération? À la question concernant la manière d’améliorer la rémunération, la réponse la plus fréquente des travailleurs cette année a été une rémunération plus élevée pour les compétences uniques ou très recherchées. Beaucoup seraient même prêts à renoncer à une augmentation de salaire de 10 % au profit d’autres avantages, qu’il s’agisse d’une couverture médicale de meilleure qualité (68 %), d’occasions d’améliorer leurs compétences numériques (63 %) ou d’horaires de travail flexibles ou comprimés (56 %). Ces résultats suggèrent que les meilleurs programmes de rémunération globale couvrent un large éventail de besoins pour une main-d’œuvre très diversifiée.

L’IA a un énorme potentiel pour personnaliser les programmes de rémunération globale et optimiser les dépenses et la livraison du programme, ce qui permet aux meilleures entreprises de gagner les guerres des talents, d’améliorer le bien-être total, d’améliorer la prise en charge des avantages sociaux et d’améliorer l’expérience globale des employés. Considérez ces cas d’utilisation potentiels :

Certaines de ces capacités peuvent être controversées. Les efforts pour recueillir des données biométriques ou surveiller les conversations des employés peuvent être considérés comme intrusifs et, compte tenu des lois sur la protection des données dans de nombreuses régions géographiques, même risqués sans consentement éclairé et gouvernance robuste. Compte tenu des autres défis liés à l’IA, comme les hallucinations et la sécurité des données, il est clair que le fait de trop compter sur l’IA dans ces domaines comporte un risque important.

Bien que les progrès en matière d’IA générative rendront ces applications technologiquement réalisables, les meilleures équipes des RH feront preuve de prudence et de diligence pour comprendre les risques et élaborer des politiques de gouvernance claires concernant la confidentialité des données et l’utilisation éthique de l’IA. Les règles et les règlements varieront certainement selon la juridiction et la géographie, d’autant plus que les gouvernements prennent leurs propres positions sur ces questions.