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Recrutement prédictif : les jours des recruteurs seraient-ils comptés ?

Cela fait quelques années que l’on entend des discussions à propos de l’avenir du recrutement. On voit déjà une révolution qui s’oppère avec LinkedIn et d’autres plateformes en ligne, mais des rumeurs circulent aussi autour de l’invasion des algorithmes. L’intelligence artifitielle représenterait-elle une menace au métier de recruteur ?

Certains parlent de stratégie de recrutement augmentée, d’autres de machine learning ou de recrutement prédictif. Peu importe le nom, il s’agit d’analyses créées à partir des big datas et qui, à travers des tests de personnalité, arrivent à sélectionner un candidat tout en prenant en compte les besoins de l’entreprise et l’adaptabilité de la personne au poste.

Une bonne affaire pour l’entreprise

David Bernard, psychologue du travail, nous parle d’une « révolution dans le recrutement ». L’algorithme est capable d’exploiter de nombreuses data à disposition du recruteur en analysant le profil des personnes, leurs caractéristiques personnelles, leurs parcours et des données comportementales. Cela permettrait de prédire la capacité du candidat à réussir dans un poste donné ainsi que la durée de vie de cette personne sur ce poste.

Blog Geekhunter

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Pour l’entreprise, les délais liés à la pré-sélection pourraient être diminués d’environ 60% tandis que le nombre de candidats vus en entretiens diminuirait de 40% environ. On assisterait également à une hausse de la performance des nouveaux recrutés, à une réduction du taux de turn-over et à une baisse des coûts liés au recrutement.

Déjà une réalité

Pour avoir une idée d’application de cet outil, prenons l’exemple de Quick qui, depuis 2007, emploie la méthode pour recruter ses cadres et managers avec l’aide de l’outil de gestion de talent, AssessFirst. Suite à une collecte et à une analyse des données en interne, un profil type est créé. Les résultats sont ensuite croisés avec les données des candidats pour voir leur adaptabilité au poste en fonction des besoins de l’entreprise. Des corrélations sont faites entre la performance et les traits de personnalité, entre le degré de correspondance au profil type et le chiffre d’affaires, entre autres. Les résultats sont ensuite envoyés aux responsables du recrutement, qui s’en servent comme une aide à la décision.

Assessfirst

AssessFirst

De plus, ces tests servent également à la gestion de carrières, notamment pour savoir si une personne est à la bonne place et pour envisager éventuellement une formation ou un changement de poste.

Le remplacement des recruteurs ?

Dans plusieurs domaines tels que le médical ou le juridique, on remplace ou on songe à remplacer les humains par des machines ou des algorithmes, qui prennent parfois des décisions plus pertinentes que celles que prendrait un expert. Evidemment, hommes et « machines » ne sont pas compétents sur les mêmes types de tâches. Les algorithmes sont capables de traiter des milliers d’informations, les synthétiser, les ordonner et prendre une décision en quelques secondes alors que l’être humain ne peut traiter que quelques informations simultanément.

Le recrutement prédictif serait donc très utile dans la phase de sélection : il permettait ainsi d’identifier le candidat qui aurait la plus forte probabilité de réussir sur un poste donné parmi des centaines d’autres candidats, et ce en une seule seconde. L’algorithme est, néanmoins, inefficace pour créer une véritable relation avec les candidats sélectionnés, pour susciter de l’engagement ou encore pour rendre l’offre attractive. Lorsqu’il s’agit de prendre une décision complexe, implicant de l’émotion ou des rapports d’influence l’être-humain est donc le meilleur recruteur.

Au service des recruteurs

L’usage d’algorithmes dans le processus de recrutement serait plutôt une opportunité pour les recruteurs d’optimiser le temps passé dans la pré-selection pour se consacrer aux relations avec les candidats. Il pourrait avoir également plus de neutralité lors de la sélection des candidats faisant émerger des profils « atypiques » avec un fort potentiel.

Un outil discriminatoire ?

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L’usage d’algorithmes ne fait cependant pas l’unanimité. Certains pensent que l’algorithme pourrait optimiser la recherche de talent mais aussi « créer des clones ». Stéphanie Denis-Lecerf, vice-présidente d’A compétence égale, une association de lutte contre les discriminations à l’embauche, alerte sur le danger que l’usage des datas pourrait représenter : « encourager des parcours types de réussite et donc de favoriser la reproduction sociale que l’on cherche justement à éviter ».

Natalia G. A.

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