Des algorithmes pour améliorer le recrutement

Le domaine du recrutement prédictif continue son développement exponentiel et rassemble de plus en plus d’acteurs, entreprises RH historiques ou start-up nouvellement positionnées. Tous travaillent au même objectif : faciliter une recherche rapide de candidats et au meilleur coût.

Après les sites de rencontres, la tendance du « matching » s’étend désormais au secteur des RH et les algorithmes servent désormais à identifier le candidat idéal pour un recrutement. Ils analysent les affinités, ressemblances ou différences qui font qu’un candidat peut correspondre ou pas à un profil défini.

En pratique, cela passe par une collecte de données sur les candidats avant leur traitement par un algorithme qui doit aboutir à une confrontation du résultat obtenu à un profil de poste défini par l’employeur via d’autres critères.

Identification des candidats avec les meilleures chances d’intégration

Le premier objectif de l’algorithme RH est de faire le tri, trouver les candidats dont les profils répondent le plus aux attentes de l’entreprise et prévoir la manière dont le futur employé pourrait s’intégrer au sein d’une équipe et s’entendre avec son supérieur hiérarchique. Le fondateur de la société AssessFirst, David Bernard, affirmait ainsi récemment que leur algorithme permettait même de visualiser comment un candidat pourrait s’épanouir au sein d’une entreprise donnée et calculer l’affinité entre deux personnes.

Les technologies disponibles commencent à envahir le marché et les entreprises œuvrant dans le domaine du recrutement prédictif sont de plus en plus nombreuses, même si le secteur est tout récent. En effet, moins de la moitié des recrutements en France passent par internet et une étude de la Dares pointe encore l’importance du réseau dans la recherche d’un candidat.

Pour autant, le secteur devrait se développer rapidement et profiter d’une concentration des acteurs avec l’arrivée de géants comme Google par exemple, ce dernier ayant déjà développé sa solution RH « Google for Jobs » sur le marché américain.

Économies et gain de temps pour l’entreprise

Utiliser des algorithmes RH permettrait aux entreprises de gagner du temps et de l’argent par le biais de l’accélération de la phase de mise en relation.

A titre d’exemple, la société Le Bon Coin vient d’ailleurs de faire l’acquisition de Kudoz, une start-up qui se spécialise dans le recrutement des cadres et effectue du recrutement prédictif. Ce qui devrait permettre au Bon Coin d’exploiter au maximum les 3000 annonces emplois déposées en moyenne par jour sur son site et de conforter son offre de services RH.

Les limites des algorithmes

Il faut cependant pondérer les apports des algorithmes au marché de l’emploi et rappeler leurs limites. Réussir le recrutement ne peut simplement reposer sur le traitement des données par un algorithme, il faut qu’il y ait une bonne complémentarité entre les acteurs.

La Cnil interdit d’ailleurs la prise de décision justifiée uniquement par le traitement automatisé de données à caractère personnel et rappelle que l’utilisation de ces outils peut même s’avérer dangereuse s’ils tombent entre les mains de gens malveillants.

Pour autant, Pôle emploi, premier organisme en charge de l’emploi en France, intègre lui-aussi progressivement les algorithmes à son activité. En témoigne le lancement de sa propre application « La bonne boite » qui présente une sélection d’entreprises susceptibles de recruter basée sur un modèle algorithmique pour inciter les demandeurs d’emploi à postuler en candidature spontanée.

Pour le Directeur digital de Pôle emploi, Reynald Chapuis, faire du prédictif n’a cependant aucun sens si l’humain n’est pas pris en compte dans la démarche de recrutement et il insiste ainsi sur l’importance de la qualité et de la certification des données.