# Factorial One transforme les données RH en décisions > Factorial présente One, son agent IA RH, pour croiser les données, accélérer les analyses et maintenir une validation humaine des décisions. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-10-01 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : RH Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/factorial-one-croise-les-donnees-rh-pour-eclairer-les-decisions Tags : ia, ressources humaines, données rh, sirh, gouvernance, agents-ia, legislation-ia --- ## En résumé - Factorial One analyse plusieurs modules RH en langage naturel. - Les droits d’accès et la qualité des données encadrent les résultats. - La validation humaine reste nécessaire pour les décisions concernant les salariés. **Le signal :** Factorial One croise absences, performance et rémunération pour produire des analyses RH à partir des données autorisées. **Factorial One** a été présenté lors d’une masterclass organisée avec Factorial comme un agent IA intégré à sa plateforme RH. Matthias Rigault, présenté comme consultant RH de l’éditeur, a détaillé plusieurs usages destinés à exploiter plus rapidement les données disponibles. L’outil peut être interrogé en langage naturel sur l’absentéisme, la rémunération, la performance, les congés ou la mobilité. L’objectif présenté consiste à réduire les recherches, les exports et les consolidations manuelles. L’IA restitue ensuite une analyse exploitable à partir des informations présentes dans le système. Elle accompagne donc le professionnel RH sans se substituer à son jugement. La présentation complète est disponible sur [myRHline](https://myrhline.com/replay-webinar-rh/ia-partenaire-decisions-rh/). **Les données** existent souvent déjà dans les outils de l’entreprise, mais leur exploitation peut nécessiter plusieurs manipulations. Une question sur le taux d’absentéisme suppose parfois de rassembler des données réparties entre différents fichiers ou logiciels. Les équipes doivent ensuite identifier les services concernés et observer l’évolution de l’indicateur sur plusieurs mois. Matthias Rigault résume l’enjeu ainsi : « l’enjeu de l’IA en RH n’est donc pas simplement de faire plus vite ». Il s’agit de transformer plus rapidement une donnée disponible en décision. La fragmentation, la fraîcheur et la fiabilité des informations influencent directement la qualité de cette analyse. Une donnée abondante mais mal structurée reste difficile à exploiter. ## Factorial croise plusieurs indicateurs RH **Les analyses croisées** constituent un cas d’usage présenté pendant la démonstration. L’utilisateur peut demander l’identification de collaborateurs réunissant plusieurs critères liés à la performance, aux absences et à l’historique d’augmentation salariale. One recherche ces informations dans différents modules, puis restitue les collaborateurs correspondant aux critères définis. L’outil peut également analyser les congés et les absences sur douze mois. Il génère alors un tableau de bord, fait ressortir les populations concernées et permet de filtrer les résultats. L’analyse peut être enregistrée afin d’être actualisée avec de nouvelles données. Un autre exemple porte sur les écarts de rémunération entre les femmes et les hommes. **La gouvernance** encadre l’accès aux informations concernant les collaborateurs. Factorial indique que One travaille avec les données présentes dans sa plateforme et respecte les autorisations accordées à chaque utilisateur. Un collaborateur et un DRH peuvent donc disposer de niveaux d’accès différents. L’outil est censé restituer uniquement les informations accessibles à l’utilisateur. Cette logique rejoint le principe de moindre privilège présenté par la [CNIL](https://www.cnil.fr/fr/securite-gerer-les-habilitations). Les éléments présentés indiquent aussi que les données utilisées par One sont hébergées en Europe et ne servent pas à entraîner des modèles externes. Les actions restent soumises à la validation de l’utilisateur. ## La validation humaine reste nécessaire **Les contrôles** portent également sur la qualité, la fraîcheur et la provenance des données. Les organisations doivent définir les informations accessibles, réviser les habilitations et conserver une trace des analyses ou actions sensibles. Elles doivent aussi permettre à un professionnel RH de vérifier les résultats et de reprendre la main. Lorsque les données intégrées ne permettent pas de répondre, Matthias Rigault explique que l’outil doit signaler cette absence plutôt que générer une réponse. La [CNIL](https://www.cnil.fr/fr/profilage-et-decision-entierement-automatisee) rappelle par ailleurs que les décisions entièrement automatisées produisant certains effets sont soumises à des règles renforcées. Cette supervision compte lorsqu’une analyse concerne un salarié. **Les usages quotidiens** incluent des questions sur le nombre de jours de congé restant à un collaborateur ou sur une politique interne intégrée dans l’outil. Factorial One peut ainsi répondre à certaines demandes administratives récurrentes, selon les droits accordés. La masterclass distingue toutefois l’assistance de la décision. « Il n’est pas là pour décider à votre place », rappelle Matthias Rigault. L’IA peut faire ressortir un taux d’absentéisme, rapprocher des données de performance et de rémunération ou identifier une tendance. Le professionnel RH conserve la responsabilité de l’interprétation et du choix final. L’outil réduit donc la collecte, sans automatiser le jugement humain. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur [l'IA dans le recrutement et les obligations de l'AI Act](/signal-ia/guides/ia-recrutement-ai-act-rh-2026).