Thèse Leanrh et Ingénierie du Recrutement Augmenté Comment une Approche Leanrh Peut-Elle Améliorer la Conception les Flux d'Information et la Performance d'Un Système Sociotechnique de Recrutement H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes École doctorale : Interfaces : matériaux, systèmes, usages Laboratoire de recherche : Laboratoire Génie Industriel Direction de la thèse : Julie STAL LE CARDINAL ORCID 0000000332694484 Début de la thèse : 2026-11-02 Date limite de candidature : 2026-09-30T23:59:59 La recherche se situe en génie industriel, à l'intersection de l'ingénierie des processus, du Lean Management, des systèmes sociotechniques et des systèmes d'information appliqués à un processus RH. Le terme LeanRH est utilisé ici comme une étiquette de recherche opérationnelle et non comme un champ académique déjà stabilisé. Il désigne l'intégration des principes Lean aux processus RH en associant deux exigences : améliorer les flux et la performance du système, tout en développant les compétences, l'autonomie, l'apprentissage et la valeur créée pour les personnes. Cette définition s'appuie sur les travaux consacrés à l'intégration Lean-HRM, à la dimension humaine du Lean et au People Value Stream.
La problématique consiste donc à comprendre comment une approche LeanRH peut guider la conception d'un système de recrutement augmenté capable d'améliorer simultanément la fluidité des flux, la qualité informationnelle, l'utilisation de l'expertise humaine et la performance globale. Le problème scientifique porte moins sur l'efficacité intrinsèque de l'IA que sur la configuration sociotechnique qui répartit le travail, le contrôle, l'apprentissage et les gaspillages entre candidats, recruteurs et technologies.
On cherchera à répondre à la question de recherche principale : Comment une approche LeanRH peut-elle améliorer la conception, les flux d'information et la performance d'un système sociotechnique de recrutement augmenté de profils hautement qualifiés ?
L'objectif principal des travaux de recherche vise à concevoir et valider un modèle de LeanRH appliqué à l'ingénierie d'un processus de recrutement augmenté, afin d'expliquer comment la digitalisation et l'IA modifient la distribution des gaspillages, la mobilisation des compétences, le rôle du jugement humain et la performance globale du Candidate Information Value Stream. Le modèle proposé sera testé, enrichi, discuté sur le terrain grâce au soutien de l'entreprise Rheso.Tech. La littérature permet d'identifier quatre constats. Premièrement, l'intégration Lean-HRM
progresse mais reste surtout étudiée comme facteur de réussite du Lean, davantage que
comme approche d'ingénierie d'un processus RH. Deuxièmement, le Lean Information
Management fournit un cadre solide pour les flux informationnels mais reste peu appliqué au recrutement. Troisièmement, la dimension humaine du Lean et le People Value Stream
renforcent la valeur pour les personnes sans proposer encore de modèle opérationnel centré sur le Candidate Information Value Stream. Quatrièmement, les travaux récents sur IA et Lean montrent la nécessité d'étudier conjointement performance technique, engagement et contrôle humain.
La thèse se positionne à cette intersection. Sa contribution spécifique consiste à transformer ces apports en un modèle LeanRH de génie industriel appliqué à un service de recrutement réel. Elle étudiera comment un système numérique redistribue le travail, l'erreur, l'attente, le contrôle et la valeur entre candidat, recruteur et technologie. Elle se distingue ainsi des travaux Human-Centered Lean Industry 5.0 centrés sur l'intégration Lean-technologie dans la production manufacturière : l'objet empirique est ici un processus RH digitalisé, et le mécanisme central est la dynamique du gaspillage informationnel et de la mobilisation des compétences.
Ces nouveaux travaux s'inscrivent totalement dans la continuité des travaux historiques réalisés au LGI dans le cadre de thèses de doctorat sur le management des compétences et des connaissances (Thèses de Julie Stal-Le Cardinal, Aurélie Dudézert, Marija Jankovic, Barthélémy Longueville, Alexandre Tissot, Abir Fathallah...). Enfin, ils visent à contribuer à répondre à la question de l'impact de la digitalisation et de l'IA sur les processus humains tels que le recrutement en entreprise. Concevoir et valider un modèle de LeanRH appliqué à l'ingénierie d'un processus de
recrutement augmenté, afin d'expliquer comment la digitalisation et l'IA modifient la distribution
des gaspillages, la mobilisation des compétences, le rôle du jugement humain et la
performance globale du Candidate Information Value Stream. A ces fins, le travail de recherche devra passer par différentes étapes, telles que :
- Modéliser le processus, définir valeur, flux, gaspillage et amélioration du système.
- Intégrer pratiques RH, compétences, autonomie, apprentissage et valeur pour les personnes.
- Analyser les interactions entre technologie, tâches, organisation et acteurs.
- Étudier contrôle humain, engagement, confiance et effets de l'automatisation.
- Mesurer qualité des données, validité, explicabilité, équité et performance du recrutement.

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• Lean Management
• Autonomie