Existe-t-il une méthode miracle qui assurerait aux ESN de recruter le bon collaborateur : celui qui s’épanouira, sera performant et fidèle ? Basée sur le Big Data et l’intelligence artificielle, la méthode du “recrutement prédictif” serait-elle une solution aux problématiques de recrutement et de turn-over des entreprises de services du numérique ? En allant chercher des candidats qui n’auraient pas été sélectionnés par les critères subjectifs classiques, les ESN pourraient-elles élargir leur vivier de talents ? La proposition parait alléchante mais convient-elle aux spécificités du marché concurrentiel des ESN ?

recrutement predictif

Le recrutement prédictif, comment ca marche ?

Le recrutement prédictif permet de sélectionner des collaborateurs qui auraient des probabilités particulièrement élevées d’être performants et de posséder un haut niveau d’engagement. Ce processus s’appuie sur l’exploitation des datas qui sont à disposition des recruteurs et sur des algorithmes capables de traiter ces nombreuses données.

Contrairement au recrutement traditionnel, il repose sur des critères de sélection qui ne sont pas établis de manière subjective, en fonction de ce que pensent les recruteurs. Il se base sur des données objectives, comme la capacité de raisonnement, la motivation et la personnalité d’un candidat. Cette méthode serait capable de comprendre qui sont les candidats, plutôt que de se baser sur les seules expériences d’un C.V. Dans la plupart des cas, les facteurs clés du succès d’un candidat n’ont trait ni aux expériences acquises précédemment, ni aux secteurs dans lesquels les personnes ont évolué mais bien à qui ils sont. L’idée est donc de donner l’opportunité à certains profils, parfois atypiques, d’être recrutés, alors même que leurs parcours ne correspondent pas exactement à la fiche de poste.

Avant de mettre en place le recrutement prédictif, il convient de procéder à un travail de cartographie des métiers et des compétences requises. Ce travail est un préalable indispensable. Le recrutement prédictif n’est pas seulement un projet RH, c’est un projet d’entreprise qui doit impliquer toutes les fonctions du management.

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le recrutement predictif permettrait aux ESN d’élargir leur vivier de candidats dans un contexte de pénurie de talents

Sur le marché très concurrentiel des Entreprises de Services du Numérique, la pénurie des talents atteint un niveau record au niveau mondial depuis 12 ans et continue de s’accentuer. Dans le cadre d’une étude du groupe Manpower, 45% des employeurs interrogés disent ne pas réussir à trouver les profils qui leur font défaut, un chiffre record depuis 12 ans. L’étude montre également que la compétitivité d’un candidat sur le marché du travail de demain ne sera pas forcément conditionnée par ses diplômes, mais dépendra de l’acquisition continue de compétences, dans la mesure où tous les métiers, y compris les plus classiques, s’appuient désormais sur les nouvelles technologies.

C’est dans ce contexte que le recrutement prédictif pourrait apporter aux ESN un vivier de talents inattendus en matchant des candidats qui n’ont pas le profil imaginé mais qui possèdent les aptitudes et la personnalité qui correspond au poste et aux valeurs de l’ESN.

Le recrutement prédictif permettrait également des gains de temps pour les recruteurs de 30% en moyenne. Aujourd’hui certains outils, qui permettent un scoring des candidats et traitent les datas, comme AssessFirst ou encore Human Intelligence ont le vent en poupe. On estime que ces outils réduiraient le turnover de moitié en pré-sélectionnant des personnes dont les motivations sont adaptées à l’entreprise.

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Mais le recrutement prédictif ne solutionnera pas tout

Le principal frein à cette méthode est l’inquiétude face à la déshumanisation de la fonction RH. Quand par exemple la machine explique que la personne est très sociable et dynamique, alors qu’en entretien elle s’est montrée stressée et peu bavarde. Il faut alors rappeler que les données ne sont que des données. Les robots ne peuvent et ne doivent jamais prendre la place des recruteurs. Leurs algorithmes sont sans doute précis, mais jamais plus que ce que l’entreprise exprime comme besoins et désirs. Il en va de même pour les bases de données dont la valeur est inestimable, à condition d’être à jour. En effet, les informations emmagasinées dans un système deviennent rapidement obsolètes.

L’autre grand défi reste la place des RH dans le recrutement prédictif. Une mutation importante attend ces fonctions face à la complexité technique des données. « Pour qu’une entreprise puisse faire du recrutement prédictif, il faut qu’elle soit prête à changer », avertit Christophe Tricot, Expert en intelligence artificielle chez Kynapse. « Sinon, l’I.A. reproduit les biais de ceux qui l’ont programmée ».

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Ce qu’il faut retenir c’est la force de l’alliance entre l’Homme et les algorithmes. Les data viennent soutenir les décisions humaines, mais l’humain doit avoir le dernier mot. Cette piste parait intéressante à explorer pour les ESN même si le marché reste tendu et que les choix de candidats potentiels sont plus limités que dans d’autres secteurs.

Et vous, avez-vous déjà testé cette méthode ? Quels sont vos résultats ? Parlons-en !

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