Du chatbot au collègue : un assistant RH qui agit en toute sécurité

Demandez à n’importe quelle équipe RH où passe sa semaine et vous entendrez la même liste : « Combien de jours de congé me reste-t-il ? », des demandes de congé sur WhatsApp, des relances aux managers pour les validations, et « Pouvez-vous m’envoyer une attestation d’expérience ? ». Un chatbot de politiques aide pour la première. Il ne fait rien pour le reste — et c’est là que partent les heures.

Nous avons créé AIVCJ HR pour montrer l’étape suivante : un assistant qui répond et agit. Il vérifie votre solde, pose le congé dans le respect des règles, le transmet à votre manager avec un résumé et rédige les courriers RH — au sein d’une entreprise fictive, Northwind Distribution, qui compte 42 salariés répartis entre un siège et trois entrepôts.

Pourquoi les réponses seules ne réduisent pas la charge des RH

Notre démo Knowledge répond aux questions de politique en citant ses sources. Cela supprime la question « que dit la politique ? ». Mais le salarié doit encore ouvrir un formulaire, compter les jours ouvrés, vérifier le préavis, trouver le valideur et attendre. Le travail s’est déplacé ; il n’a pas disparu.

Laisser une IA faire le travail soulève une inquiétude légitime : qu’est-ce qui l’empêche de valider ses propres erreurs, de contourner une règle pour rendre service, ou de montrer à un salarié les données d’un autre ? Nous avons donc conçu les garde-fous en premier.

Les garde-fous

1. Les règles vivent dans le code, pas dans le modèle. Un moteur de règles déterministe décide combien de jours compte une demande (repos hebdomadaires et jours fériés par site, la règle du « sandwich » pour les congés payés), si le préavis est respecté, si le salarié est encore en période d’essai, si le solde suffit et qui doit valider. L’IA appelle le moteur et explique le résultat — elle ne peut pas le contredire.
2. Rien ne se passe sans un clic. Chaque écriture — poser un congé, annuler une demande, ouvrir une demande informatique ou de matériel — s’affiche sous forme de carte de confirmation avec les jours comptés, chaque contrôle réussi ou échoué, le solde avant et après et le circuit de validation. La demande n’est créée que lorsque la personne clique sur Confirmer, et le moteur la revérifie à ce moment-là.
3. Les droits par rôle sont appliqués par les outils. Un salarié ne voit que ses données ; un manager, celles de ses collaborateurs directs ; seuls les RH peuvent rédiger des courriers pour d’autres. L’IA ne valide jamais — les managers décident sur l’écran Validations.
4. Tout est audité. Chaque appel d’outil — qui, avec quel rôle, ce que l’IA a demandé, et si l’action a été exécutée, refusée par les règles ou confirmée par un humain — est inscrit dans un journal d’audit sur le tableau de bord RH.

Ce que vous pouvez essayer dans la démo

• En tant que Priya (salariée) : « J’ai besoin d’un congé du 20 au 24 octobre pour le mariage de ma sœur. » Le moteur voit que le 20 octobre est férié et le 24 un jour de repos, compte 3 jours, explique pourquoi le congé pour mariage ne s’applique pas au mariage d’une sœur et affiche la carte.
• En tant que Rohit (manager) : la demande attend avec un résumé IA — conforme à la politique, Sneha est absente les 21–22 octobre, congés payés 12 → 9. Validez-la, et le solde et l’historique de Priya se mettent à jour en direct.
• En tant qu’Anjali (RH) : « Attestation d’expérience pour Karan Verma » — rédigée à partir de son dossier, modifiée dans le navigateur, téléchargée en PDF. Ce que le dossier ne contient pas est laissé en espace réservé plutôt qu’inventé.
• Les questions de politique (« Puis-je me faire rembourser mon Uber pour un rendez-vous client ? ») utilisent le même moteur de recherche avec citations qu’AIVCJ Knowledge.

Chaque visiteur reçoit sa propre copie de l’entreprise, pour que les validations des uns ne se mélangent pas à celles des autres, et elle est réinitialisée chaque nuit.

Mesuré — y compris là où il a trébuché

Nous testons l’assistant de bout en bout — même modèle, mêmes outils, même moteur et mêmes droits que la démo en ligne — sur deux jeux de demandes, chacune dans une copie neuve de l’entreprise. Un cas n’est réussi que si l’assistant aboutit exactement à la bonne action (ou, à juste titre, à aucune) et, lorsqu’une réponse de référence existe, si un juge IA approuve la réponse.

• Jeu scénarisé (30 demandes), écrit avec l’application et utilisé pendant les réglages, dont 12 qui enfreignent une règle ou un droit : 30 sur 30 correctes lors de l’exécution finale, les 12 infractions refusées (exécutions précédentes pendant les réglages : 29 sur 30).
• Jeu à l’aveugle (20 demandes), écrit ensuite par un autre auteur qui n’a jamais vu nos prompts ni notre code — hinglish, fautes de frappe, dates vagues (« parso se 3 din »), deux demandes dans un même message : 17 sur 20 (85 %) lors des deux exécutions.

Les résultats les plus utiles ont été les échecs. Lors d’une première exécution, un salarié a demandé une attestation d’expérience et l’assistant, voulant bien faire, l’a rédigée dans le chat — exactement le type de document que seuls les RH doivent délivrer. Dans une autre, il a demandé « je l’envoie ? » au lieu de soumettre au moteur une demande de 4 jours de congé exceptionnel, si bien qu’il n’a jamais dit que la limite est de 3 jours. Les deux sont devenus des règles explicites. Le jeu à l’aveugle en a trouvé trois de plus. Une salariée a demandé cinq jours de congé exceptionnel : le moteur a refusé à juste titre (la limite est de trois), mais l’assistant a ensuite préparé de lui-même une carte de congés payés au lieu de demander d’abord — rien n’a été envoyé sans clic, mais il n’aurait pas dû changer le type de congé. Un manager a demandé le solde de « neha » et la recherche de noms a aussi trouvé « Sneha », d’où une question inutile. Le troisième était un refus correct que le juge IA a pénalisé faute d’un détail supplémentaire. Nous avons corrigé les deux premiers ; ces corrections venant du jeu à l’aveugle, nous ne comptons pas les exécutions suivantes comme à l’aveugle.

Deux réserves que nous préférons dire plutôt que cacher : l’évaluation est faite par une IA (de la même famille de modèles que l’assistant) et n’est pas vérifiée par des humains, et un jeu de 50 demandes est petit. Considérez ces chiffres comme indicatifs. Ce que les garde-fous garantissent est structurel : quoi que dise le modèle, une demande qui enfreint une règle ne peut pas être soumise, car c’est le moteur — et non le modèle — qui décide.

Le déployer sur votre SIRH

La démo tourne sur la pile que nous déployons chez nos clients : Next.js, PostgreSQL avec pgvector, et Claude. Dans un vrai déploiement, le moteur de règles est configuré à partir de votre politique de congés, les outils dialoguent avec votre SIRH (Keka, Darwinbox, Zoho People ou le vôtre), et le même assistant peut être disponible sur WhatsApp. Un projet type commence par les congés et les courriers d’un site, mesuré sur cinquante vraies demandes de salariés, avant de s’étendre.

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