Évaluations annuelles : l’IA comme partenaire d’objectivité
L’entretien annuel est souvent présenté comme un exercice d’objectivité.
Dans la réalité, c’est surtout un récit cohérent : sincère, structuré, convaincant… mais construit depuis le point de vue du manager.
Et c’est là que se glisse une confusion fréquente :
on confond cohérence du récit et objectivité de l’évaluation.
Un manager ne ment pas.
Il reconstruit l’année à partir de ce qui l’a marqué : situations critiques, événements récents, stress évité ou subi.
Mais une évaluation n’existe jamais seule. Elle s’inscrit dans un ensemble d’évaluations comparables, avec des enjeux d’équité bien réels.
Un biais illustre bien ce phénomène : le héros du risque.
On valorise ceux qui “sauvent” des situations critiques, et l’on oublie ceux qui travaillent toute l’année pour qu’il ne se passe… rien.
La prévention est invisible. La stabilité n’a pas de récit héroïque.
Autre biais plus discret : nous avons tendance à survaloriser les compétences que nous ne possédons pas nous-mêmes — celles qui nous paraissent rares, difficiles à acquérir ou protectrices pour notre rôle.
L’évaluation n’est pas fausse. Elle est située.
L’objectivité n’est donc pas une vérité absolue.
C’est une cohérence globale entre évaluations comparables.
C’est ici que l’IA, notamment multimodale, peut jouer un rôle utile.
Non pas pour juger, mais pour challenger le jugement humain : remettre les faits au centre, distinguer faits et interprétations, signaler des incohérences, aider à rédiger une évaluation plus factuelle.
L’IA ne décide pas à notre place.
Elle nous aide simplement à ne plus confondre
un récit qui nous satisfait
avec l’objectivité que nous devons aux autres.