Un terme souvent rencontré dans le domaine du marketing, le Big Data commence aujourd’hui à faire son entrée dans d’autres secteurs. En effet, ces dernières années, on remarque que le secteur des ressources humaines commence à adopter le Big Data dans son processus de recrutement. Un phénomène qui, certes, révolutionne les démarches d’acquisition des talents pour une entreprise, mais qui soulève également de nombreuses interrogations relatives à l’éthique ou encore à l’avenir du secteur. Quelles sont les applications du Big Data dans le recrutement et les ressources humaines ? Quels changements peut-il apporter ? Retrouvez sans attendre les réponses à ces problématiques dans ce guide complet sur la place du Big Data dans les ressources humaines et les processus de recrutement.

Focus on data processed by recruiters

Avant d’entrer dans les détails de l’influence du Big Data dans les processus de recrutement, voyons, tout d’abord, les types d’information que les recruteurs doivent traiter. En effet, il faut savoir que la publication d’une offre d’emploi entraîne l’apparition d’une quantité massive de données. On cite, entre autres : 

• The coverage or number of views of an ad;
• Number of applications received ;
• Type of applications received (new applications or candidates already known to the company) ;
• Demographic profile of applicants (age, place of residence, etc.);
• The relevance of the applications received and of the recruitment platforms used to advertise the vacancy;
• Keywords used by job seekers to find the ad;
• Candidate profile and personality.

Ces données peuvent provenir de sources différentes. En effet, outre le CV et la lettre de motivation fournis par le candidat par l’intermédiaire de son dossier de candidature, les plateformes de recrutement ainsi que les réseaux sociaux fournissent également des données utiles au recruteur.

Recruitment: what is the impact of Big Data?

Au vu de la quantité de données collectées par les recruteurs à chaque recrutement, l’analyse ainsi que le traitement de ces données prennent souvent beaucoup de temps. Dans l’optique d’accélérer le processus, le Big Data s’est alors imposé comme étant la solution idéale. Mais dans ce secteur, quelle est l’utilité du Big Data ?

Big data and recruitment: towards a predictive recruitment system

Le big data permet au recruteur de mettre facilement en relation les données qu’il a à sa disposition. Cela lui permet alors d’avoir une vue quasi-complète sur le profil du candidat, tant sur le plan professionnel que personnel. 

This complete picture, combined with an analytical approach, enables the recruiter to quickly and easily determine the suitability of the candidate's profile for the position. Analytical tools can even help the HR manager predict the candidate's success in carrying out the tasks assigned to him/her. 

Big data and recruitment: reducing staff turnover

Le turnover fait référence au taux de renouvellement du personnel au sein d’une entreprise. Évidemment, toutes les entreprises s’emploient à ce que ce taux reste bas afin de limiter les coûts engendrés par le recrutement d’un nouveau candidat. Pour y arriver, il est alors de possible de recourir au Big data, plus précisément au recrutement prédictif.

Predictive recruiting makes it possible to : 

• Determine the profiles of candidates or employees who are more likely to resign than others;
• Determine the reasons for resignations and find solutions to the causes identified;
• Reduce recruitment errors.

Parmi les entreprises qui ont pu profiter de cet aspect du Big data, il y a la société qui fabrique les imprimantes Xerox qui a pu diminuer son turnover de 20 % auprès de ses centres d’appels.

Big data and recruitment: a financial advantage not to be overlooked

Il n’est plus à prouver que le Big data est d’une grande aide dans le traitement des données des ressources humaines. Il contribue, notamment, à la réduction du temps d’analyse des dossiers de candidature et diminue également les risques d’erreur de recrutement.

These two factors then lead to a reduction in the company's recruitment, training and integration budgets.

Recruitment: how can Big Data help you stand out from the crowd?

En tenant compte du rôle que joue le Big data dans le processus de recrutement, il devient alors vital de savoir en profiter afin de se démarquer des autres candidats et augmenter ainsi ses chances d’occuper le poste vacant. Pour ce faire, la solution consiste à optimiser son personal branding. En d’autres termes, il faut soigner sa présence tant sur le web que sur les réseaux sociaux personnels et professionnels. Mais comment faire ? Ci-dessous quelques astuces à appliquer pour y arriver : 

• Optimize social network accounts and pages (Facebook, LinkedIn and Instagram) by using the right keywords in the bio section and displaying profile and cover photos that inspire confidence;
• Insert personalized links to personal blogs and other social network accounts on your profile;
• Regularly publish content that is relevant, clear and concise.

In short, the recruiter needs to be able to get an idea of your background and skills by browsing your social networking profiles.

Recruitment and Big Data: what are the points to watch out for?

Bien qu’il présente de nombreux avantages, il est recommandé de se montrer vigilant quant à l’usage du Big data dans le domaine des ressources humaines.

Tout d’abord, la protection des données personnelles doit être la priorité pour les entreprises. Il est notamment nécessaire de mettre en place un système de données conforme aux réglementations RGPD.

Ensuite, il ne faut pas oublier que le Big data ne remplace en aucun cas la place de l’humain dans le processus de recrutement malgré le fait qu’il facilite grandement les démarches. En effet, même si les algorithmes progressent à vitesse exponentielle, ils restent avant tout des outils, mis à disposition des personnes qualifiées pour le recrutement.

Pour finir, il est important que les recruteurs bénéficient d’une formation sur l’usage des outils analytiques afin d’éviter les erreurs d’interprétation de données.

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