Introduction :
Dans le contexte de l’IA, la “Loop” (ou boucle) désigne le cycle d’interaction entre l’algorithme, les données et l’humain. Elle définit le degré d’autonomie du système et les moments où l’intervention humaine est nécessaire pour valider, corriger ou orienter le comportement de la machine.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, définir la “Loop” est une décision de gouvernance majeure. Son importance réside dans le contrôle des risques : une boucle trop fermée (IA totalement autonome) peut déraper sans surveillance, tandis qu’une boucle trop ouverte (humain partout) annule les gains de productivité. Pour les RH, la boucle est le garant de l’éthique. L’enjeu est de maintenir une “boucle de rétroaction” (feedback loop) où l’expertise des recruteurs améliore continuellement l’IA. Pour le salarié, savoir qu’un humain est “dans la boucle” (Human-in-the-loop) est un facteur de réassurance crucial face à l’automatisation. Sur Job-guard, la gestion des boucles permet d’affiner les algorithmes de matching : chaque fois qu’un recruteur valide un candidat suggéré, la boucle se ferme et l’IA devient plus intelligente pour la prochaine recherche. C’est ce cycle continu qui permet de passer d’une technologie statique à un système apprenant.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre consiste à concevoir des workflows qui intègrent des points de contrôle humain. Techniquement, cela passe par l’enregistrement des actions humaines comme nouvelles données d’entraînement. Pour une direction RH, il faut cartographier les processus et décider où placer les “sorties de boucle” : par exemple, l’IA rédige le contrat (en boucle), mais le juriste signe (sortie de boucle). Il est conseillé d’utiliser des outils de monitoring qui visualisent l’état de la boucle en temps réel. La formation des collaborateurs est essentielle pour qu’ils comprennent qu’ils ne sont pas de simples spectateurs, mais des acteurs actifs de la boucle de décision, responsables de la qualité finale produite par l’IA.
Exemples concrets :
Un système de tri automatique de candidatures présente une présélection ; le recruteur déplace certains profils de “rejeté” à “accepté”. Cette action humaine ferme la boucle et permet à l’IA de corriger son critère de sélection pour les futurs postes. Autre exemple : dans la formation, un employé suit un parcours généré par l’IA ; ses scores aux tests réajustent la boucle pour lui proposer des modules plus complexes, créant un apprentissage adaptatif sur-mesure.