Lancée en 2015, la startup lilloise eLamp avait alors pour ambition d’aider les salariés à partager leurs compétences avec leurs collègues, sans intervention de l’entreprise. Olivier Rohou, l’un des trois cofondateurs du projet avec Jean-Baptiste Noachovitch et Florian Bojda, raconte leur envie de “faire coopérer ensemble des salariés pour qu’ils échangent leurs savoirs”.
Mais au moment de lancer leur produit sur le marché, l’équipe d’eLamp est repérée par des équipes de DRH. En réalité, la technologie mise au point par les trois associés et trois ingénieurs des Mines “n’existait même pas au niveau professionnel pour sourcer les compétences des collaborateurs” . Les directions d’entreprise et les pôles des ressources humaines ne possédaient pas “d’outils capable de sourcer dans une base de données centrale tout ce qui fait la richesse d’un humain” , qu’il s’agisse de compétences techniques, de soft skills ou de connaissances.
En 2016, un an à peine après sa naissance, la startup opère ainsi un premier pivot en passant du B2C au B2B et devient une solution de récolte d’informations sur les compétences des collaborateurs.
Un concentré de connaissance
ELamp utilise un modèle hybride, mêlant algorithmes et interventions humaines, pour récupérer l’ensemble de ces informations. “Le salarié est acteur de son profil, il peut lui-même le renseigner, de même que son manager ou ses collègues” , explique Olivier Rohou. En parallèle, les algorithmes vont “récupérer des données complémentaires sur des CV, des profils LinkedIn ou tout autre document collaborateur (rapport d’entretien annuel, cahier des charges, rapport de fin de mission, intitulé de formation…)” . L’interface peut se brancher aux outils de gestion de projets de l’entreprise.
Un peu comme rien n’échappe à Google, eLamp réussit à scruter les compétences des salariés dans les moindres recoins d’internet et documents de l’entreprise. Mais à la différence des GAFA, son objectif n’est pas de vendre ces informations mais plutôt de les utiliser à bon escient pour aider l’entreprise à se développer.
Améliorer la connaissance de ses effectifs
Ces informations peuvent être utilisées à différentes occasions. Les algorithmes y recourent dans le cadre de staffing, c’est à dire, pour associer à chaque projet le candidat le plus qualifié. Lors de la publication d’un projet, l’intelligence artificielle va scruter les profils des salariés et chercher ceux qui possèdent le plus de compétences requises pour le poste. Les candidats retenus sont remontés au porteur de projet. Les “salariés correspondant aux critères du projet sont informés de la mise en place du chantier” , explique Olivier Rohou, ce qui leur permet d’exprimer leur volonté d’y participer ou non.