Améliorer son processus de recrutement avec la data

Améliorer son processus de recrutement avec la data

La data est à la fois une expression et un concept tendance, mais aussi le pivot d’une science moderne sur laquelle s’appuient presque tous les secteurs dont l’amélioration des produits et services est un cœur de métier. On mise sur un accès extra large à de nombreux éléments d’information via les réseaux sociaux et professionnels comme Facebook ou LinkedIn, les commentaires d’utilisateurs ou de clients, les flux de partages de données… 

Les ressources humaines sont aujourd’hui l’un des principaux secteurs pour lesquels les données sont utiles, voire primordiales pour fluidifier certaines activités comme le recrutement en l’occurrence. C’est une étape pour le moins cruciale dans le développement d’une entreprise. Sa mise en œuvre doit être réfléchie, non seulement en fonction des besoins actuels de l’entreprise, mais surtout en vue de garantir sa croissance au fur et à mesure. Mais comment améliorer le processus de recrutement ? Et pourquoi et comment utiliser la data pour ce faire ? Quels sont les avantages et les limites de l’utilisation des algorithmes dans le recrutement ?

Pourquoi la data est importante en matière de recrutement ? 

Dans tous les secteurs d’activités, les données utilisateurs, usagers, clients ou prospects sont une base de données essentielle dans la gestion et l’amélioration des produits, des services et des activités mêmes (production, marketing, etc). On peut se représenter cette idée en faisant un peu de rétrospectives sur comment le Big Data a révolutionné le domaine de la santé. En effet, en matière de santé, la data (données plus ou moins massives disponibles sur ce secteur, recueillies auprès de sources variées : établissements de santé et objets connectés) s’est trouvée importante dans plusieurs types de tâches comme :

  • la recherche médicale : les chercheurs ou professionnels de laboratoire ne sont plus obligés de passer par l’analyse d’une foule de dossiers pour trier des échantillons et mettre en place des solutions de santé adaptées.
  • la gestion de la prise en charge des patients 
  • la recherche biomédicale : la big data a permis l’identification et le classement des facteurs de risque de pathologies variées, l’inventaire précis des patients chez lesquels un traitement s’est trouvé inadapté ou inefficace, ainsi de suite. 

L’utilisation des données dans les activités de ressources humaines est tout aussi étendue, même si elle est un peu en retard par rapport à d’autres domaines comme la santé ou la médecine. Le « data recrutement » consiste à inventorier, classer et exploiter les informations pour en faire des éléments propres à fiabiliser les activités. Mais la data est surtout importante pour la simple raison qu’elle donne lieu à un plus large panorama sur les candidats, et une plus grande assurance quant à leur compatibilité ou non avec les postes.

Recrutement : les utilités de la data

La data sert non seulement d’indications sur le comportement et les tendances des utilisateurs du web, des réseaux sociaux et des objets connectés. On compte sur elle pour de nombreux aspects d’un processus de recrutement.

Pour un processus de sélection et d’embauche plus convivial

De manière générale, il s’agit avant tout d’alléger et de fluidifier la recherche et l’évaluation des candidats et de faire émerger des profils adaptés rapidement. L’analyse et l’exploitation de la data ou de la Big data va permettre d’extraire facilement des informations fiables et décisives, de les analyser et de les recouper. Par la suite, il s’agira tout simplement d’établir une liste moins longue des profils qui correspondront le plus avec un poste à pourvoir.

Localiser facilement les profils intéressants

Le web et les réseaux sociaux ont permis de démocratiser de nouvelles approches de candidature, pour ne citer que les sites d’emplois ou encore les CVthèques. En mettant en œuvre des solutions de data science, il est possible pour les recruteurs et les employeurs de retrouver en quelques clics le ou les profils idéals. Les entreprises s’offrent donc une visibilité accrue là où des profils intéressants sont présents. La recherche sera plus affinée pour tomber sur des informations pertinentes comme l’âge, les compétences, les prétentions salariales, ainsi de suite.

Une démarche de postulation plus rapide

Les méthodes de recrutement classique sont souvent lourdes et susceptibles de faire perdre des candidats à fort potentiel. Grâce à une utilisation efficace et normée de la data ou de la Big data, il est possible de lisser la procédure et d’éviter un processus complexe et long. Cette même démarche facilitante constitue aussi un excellent avantage pour l’image de marque de l’entreprise, susceptible de motiver d’autres profils à candidater.

Big data : un élément de base pour le recrutement prédictif

La data est un outil permettant de mieux connaître les candidats. En scrutant les CV et en analysant les informations à travers les réseaux, il est possible pour l’entreprise d’obtenir rapidement un matching parfait. Puis, en récoltant des données majeures comme l’ancienneté, la durée moyenne d’occupation d’un poste, les salaires, etc, il est aujourd’hui possible pour l’entreprise de déterminer le comportement général d’un profil. Il pourra par exemple anticiper l’intervalle dans lequel le candidat restera au poste qu’on lui confie. Cela permet entre autres de mettre en place le bon dispositif pour le fidéliser, ou simplement d’étudier les principaux facteurs qui peuvent pousser les travailleurs à démissionner.

Les limites de la Data en matière de recrutement

La data est de plus en plus au cœur des activités de recrutement des entreprises modernes, que ce soit via les intelligences artificielles ou même les méthodes traditionnelles de sélection de dossiers. Pour ce qui touche les IA, la transformation des méthodes de sélection a permis de faciliter les processus. Les analystes et les observateurs sont majoritaires à affirmer que la manipulation de la data aura davantage de place dans les prochaines années. Cela étant dit, on avance un certain nombre de limites, voire d’inconvénients majeurs dans l’usage de la data. On peut citer deux grands soucis.

Une sélection moins riche de travailleurs

Le recrutement par la data (la Big data) est encore assez peu développé. En effet, de par une sélection rigoureuse des profils à partir de données classiques, on risque de donner lieu à une mise à l’écart systématique des atypiques : autodidactes, sans diplôme, expatriés, etc. L’intelligence artificielle dans les processus de recrutement peut aussi ignorer ou moins considérer ce qu’on appelle « soft skills » (compétences humaines et comportementales). Ces profils peuvent pourtant présenter des aspects qui peuvent très bien concorder avec des postes à pourvoir.  

Les dérives face aux droits

Il est évidemment ici question de l’accès aux informations privées, aux données médicales, aux positions politiques, ainsi de suite. En effet, une grande partie de la data est directement disponible via le web qui est un endroit généralement public. L’intelligence artificielle est pour sa part capable de fouiner et d’extraire depuis les recoins de la vie privée des utilisateurs d’objets connectés. Mais légalement, les données ne sont pas directement exploitables sans une acceptation explicite de la part de leurs propriétaires. L’entreprise peut avoir de sérieux problèmes avec la Justice en les utilisant.

Quelles solutions pour un usage rationnel et plus efficace de la data recrutement ?

En matière de data recrutement ou d’usage de la Big data pour l’embauche, il est important de créer un dispositif complet qui soit aussi sécurisé pour les propriétaires de données qu’efficace pour le recruteur. Avant toute conception d’outils algorithmiques de data recrutement, il faut absolument introduire les concepts d’éthique et de protection des données confidentielles. Cela permet de mettre en place des filtres, puis de répertorier les données utiles et légales.

Ensuite, le recrutement ne devra pas être uniquement du ressort des algorithmes. Le côté humain de cette étape d’embauche est essentiel. Pour pallier aux limites techniques de l’intelligence artificielle appliquée au recrutement (manque de diversification des bases de données de profils), il est recommandé d’y ajouter un élément de recrutement classique : les entretiens en tête à tête. Cette approche séculaire en matière d’embauche permet de connaître la réalité des comportements et des véritables motivations du candidat.

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