L’intelligence artificielle (IA) devient un outil des organisations dans l’analyse, la structuration et la communication de leurs avantages sociaux, selon un sondage mondial.

Les organisations ont de plus en plus recours à l’IA pour personnaliser leurs communications, analyser les données relatives aux avantages sociaux et renforcer l’engagement des participants.

Parallèlement, cette utilisation de l’IA met les organisations face aux défis liés à la sécurité des données, à l’intégration et aux coûts.

C’est un des enseignements de l’enquête 2026 sur les prévisions en matière d’avantages sociaux mondiaux, menée par MBWL International, une coentreprise dont la firme Normandin Beaudry est actionnaire. Cette étude s’intéresse aux préoccupations principales des gestionnaires des avantages sociaux.

L’enquête montre que ces gestionnaires privilégieraient la technologie – y compris l’IA – avant tout pour analyser les données d’utilisation afin d’examiner les avantages sociaux des employés (44 %), mais aussi pour simplifier la navigation parmi les prestations (39 %), et pour personnaliser les communications avec les employés (35 %).

Dans les faits, l’IA sert présentement aux gestionnaires à personnaliser les communications (32 %), à rassembler et analyser les documents et les informations relatifs au plan d’avantages sociaux (23 %), et à renforcer l’engagement et la satisfaction des employés (22 %).

Pour les organisations, les principaux gains de l’IA se situent dans la réduction de la charge de travail administrative pour les ressources humaines (66 %), l’amélioration de l’efficacité et de la productivité pour l’équipe chargée des avantages sociaux (50 %), une meilleure compréhension des avantages par les employés (34 %), des économies financières pour l’organisation (34 %), et un meilleur engagement des employés avec leurs avantages (27 %).

Ces gains s’accompagnent de défis de taille. Au premier rang de ces défis, les gestionnaires d’avantages sociaux citent les risques liés à la confidentialité et la sécurité des données (67 %), devant les risques liés aux problèmes d’intégration avec les systèmes de ressources humaines ou de paie existants (40 %), et l’ampleur des coûts (33 %).