Chez PagerDuty, le mentorat est bien plus qu'un simple programme : c'est un investissement dans nos collaborateurs, un moyen de renforcer la cohésion d'équipe et de favoriser l'épanouissement professionnel au sein de l'entreprise. Pour Elevate, notre groupe de ressources pour les employés (GRE) dédié à l'accompagnement des femmes dans leur développement de carrière, le mentorat a toujours été un pilier. Cependant, la mise en œuvre d'un programme international pour plus de 140 employés, répartis sur différents services et fuseaux horaires, a représenté un véritable défi.

Ces dernières années, l'appariement des mentors et des mentorés était un processus manuel d'une semaine, nécessitant environ 18 à 20 heures de travail pour 4 à 5 responsables de groupes de ressources pour les employés. Cela impliquait d'extraire des données de notre SIRH, de notre annuaire interne des employés et de l'historique des jumelages sur Elevate, de vérifier manuellement les liens hiérarchiques et de coordonner les efforts entre les régions. Le système fonctionnait, certes, mais il était lent, fastidieux et non viable à long terme.

Cette année, nous avons décidé d'essayer quelque chose de différent : IA .

Chloé Taylor, responsable du pilier carrière Elevate, a intégré les données non confidentielles des employés à notre système d'IA interne, Abacus, en utilisant des suggestions ciblées pour automatiser le processus de jumelage. Le système a optimisé les jumelages en fonction de l'historique des jumelages, des chaînes hiérarchiques, des fuseaux horaires, des préférences mentor/mentoré et des niveaux de poste, tout en nous permettant de superviser le processus afin de garantir la qualité et de gérer les exceptions. Nous avons ensuite utilisé Abacus pour créer un publipostage permettant d'envoyer automatiquement environ 70 e-mails aux binômes, les présentant ainsi à leur mentor.

Les résultats ont tout changé :

• Réduction de 60 à 70 % de l'effort manuel : Ce qui prenait autrefois près de 20 heures ne prend plus que 4 à 5 heures, géré par deux responsables.
• Lancement de programmes plus rapide : Nous avons réduit le délai de mise en relation de 2 semaines à environ 3 jours, afin que le mentorat puisse commencer plus rapidement.
• Échelle réussie : Nous avons réussi à mettre en relation environ 74 binômes mentor-mentoré au sein de notre organisation mondiale.
• Capacité d'impact accrue : Au lieu de passer du temps sur des tableurs, nous avons pu nous concentrer davantage sur l'expérience des participants et sur l'amélioration de l'efficacité opérationnelle.

Mais pour nous, il s'agit de bien plus que d'efficacité : il s'agit de créer un espace propice aux échanges, à l'autonomie et à la croissance. C'est un exemple concret de la manière dont PagerDuty concrétise sa vision transformatrice : supprimer les obstacles qui nous freinent, donner aux équipes les moyens d'innover et tirer parti de l'IA et de l'automatisation pour accroître nos capacités et maximiser notre impact.

L'IA n'a pas remplacé le contact humain dans notre programme de mentorat ; elle l'a amplifié. En rationalisant les processus en coulisses, Chloé et moi avons permis à Elevate de déployer son programme de mentorat à l'échelle mondiale, d'obtenir de meilleurs résultats et de démontrer le potentiel de la collaboration entre technologie et humains.

Ce n'est qu'un début. Chez PagerDuty, chaque équipe explore les possibilités de l'IA pour innover, accroître ses capacités et maximiser son impact. D'autres groupes de ressources pour les employés et programmes de mise en relation internationaux, soucieux d'optimiser leurs processus de jumelage, peuvent tirer profit d'approches d'automatisation similaires. L'IA n'a pas seulement accéléré notre travail ; elle a transformé notre capacité à connecter les personnes et à créer des relations significatives à grande échelle.