Focus sur le recrutement prédictif
Organiser des entretiens, étudier des CV, évaluer les candidats, leurs parcours, leurs motivations, leurs aptitudes et leurs compétences. Ce processus classique de recrutement est-il révolu suite à l’avènement de l’Intelligence Artificielle ? L’I.A. révolutionne les méthodes de recrutement, avec, notamment, l’apparition du recrutement prédictif.
Qu’est-ce que le recrutement prédictif ?
Le recrutement prédictif consiste à analyser, grâce à des algorithmes, un grand volume de données provenant des canaux de recrutement, des médias sociaux et des outils de suivi des candidatures (OSC). L’objectif étant d’aider les entreprises à optimiser leurs campagnes de recrutement et à améliorer la qualité des profils qu’elles recrutent.
Pour que cette analyse prédictive soit efficace, il est essentiel de satisfaire deux conditions : la première étant d’avoir accès à des données crédibles, récentes et précises ; la deuxième, elle, consiste à disposer d’algorithmes capables de traiter d’énormes volumes de données.
Les avantages et inconvénients de ces outils
L’analyse des données tout au long du processus de recrutement a pour avantage d’améliorer la qualité et la satisfaction des candidats, tout en permettant de gagner du temps et de l’argent.
Voici quelques exemples des avantages que l’entreprise peut tirer de l’analyse des données par les algorithmes de recrutement :
- En analysant les taux de candidature dans les canaux de recrutement, l’entreprise peut dénicher les meilleures réserves de talents susceptibles de répondre à ses critères et besoins en matière d’emploi ;
- Les données des tests psychométriques (qui évaluent le comportement général et les aptitudes fondamentales du candidat comme la communication et le raisonnement) peuvent améliorer la prise de décision et identifier les candidats les plus qualifiés lors de l’évaluation ;
- Les taux d’abandon des candidats retenus, ou turnover, se voit réduit grâce à une forme de sélection permettant d’évaluer le potentiel des candidats et d’anticiper leurs capacités à réussir et à se maintenir en poste.
En automatisant le processus de sélection initial, les recruteurs auront le temps de se concentrer sur les compétences plus générales des candidats présélectionnés. Néanmoins, en programmant les algorithmes sur un profil type de candidat, les entreprises prennent le risque de passer à côté d’éventuelles perles rares et quelque peu atypiques, qui ne répondent pas exactement aux normes définies. En optant pour du 100 % prédictif, les entreprises ne sont plus en mesure de dénicher des profils « out of the box », parfois gages de réussite et d’image forte.
Cette méthode peut également s’avérer inefficace si les données nécessaires pour le recrutement à un poste en particulier sont manquantes ou insuffisantes pour déterminer avec précision le profil recherché.
Quel impact du recrutement prédictif
En moyenne, les entreprises comme le BHV, qui utilisent les applications de recrutement prédictif telles que AssessFirst, parviennent à :
- réduire leurs délais de recrutement de 30 %* ;
- diminuer leurs coûts de sélection d’environ 20 % ;
- atteindre un taux de satisfaction des candidats de 97 %, grâce notamment à la qualité de l’information mise à leur disposition.
Aujourd’hui, les entreprises adoptant cette solution parviennent à sélectionner leurs collaborateurs sur la base de leur potentiel, leurs soft skills et leur adéquation avec la culture d’entreprise et constatent des améliorations significatives. C’est le cas d’une célèbre enseigne parisienne qui a réussi, en l’espace d’un an seulement, à réduire le taux de turnover chez les vendeurs, qui est passé de 17 % à moins de 9 % !
Le recrutement prédictif risque-il de déshumaniser le recrutement ?
Le recours au recrutement prédictif par les entreprises en France et à l’international a augmenté de 240 % en 2018. Et pour cause, cette démarche permet de recruter des salariés plus performants (+ 20 % à + 25 % en moyenne)*, et de réduire considérablement le turnover (jusqu’à 60 %). Nous nous devons donc de poser la question suivante : « Les entreprises ont-elles encore besoin de recruteurs ? ».
Certes, les machines ont cette capacité de traiter d’énormes volumes de données, mais elles ne peuvent remplacer le recruteur dans l’ensemble du processus. La prise d’une décision complexe fait appel à des aspects émotionnels, une dimension que la machine ne possède pas.
Lorsqu’il s’agit de choisir LE candidat idéal, le dernier mot reviendra toujours à l’humain. C’est pourquoi une entreprise comme Google préfère en faire un usage modéré et continue de privilégier les rencontres physiques et les tests de validation de compétences en direct.
L’humain reste donc le fer de lance des Ressources Humaines. Conscient de cette réalité, le CIEFA Paris propose des formations de grande qualité, dédiées à toute personne désireuse de devenir experte en recrutement et en gestion RH !
Sources :
* https://culture-data.cartegie.com/innovation/big-data-intelligence-couple-inedit
* https://www.assessfirst.com/
* https://www.hrtechnologist.com/interviews/recruitment-onboarding/david-bernard-assessfirst-predictive-hiring/