Les processus ainsi que les systèmes de gestion des ressources humaines ont subi des transformations radicales depuis l’intégration des nouvelles technologies de pointe. Parmi les nombreuses fonctions RH, le recrutement n’y a pas échappé.
Les processus ainsi que les systèmes de gestion des ressources humaines ont subi des transformations radicales depuis l’intégration des nouvelles technologies de pointe. Parmi les nombreuses fonctions RH, le recrutement n’y a pas échappé.
Peuvent en témoigner davantage les spécialistes du métier qui ont connu les envois de candidatures par la poste ou par fax, la publication de postes dans des journaux ou sur des affiches et les longues journées d’analyse de CV papiers.
L’affichage en ligne, les systèmes de suivi de candidatures (applicant tracking systems ou ATS), les réseaux sociaux, les entrevues par vidéoconférence (dont la démocratisation s’est accélérée pendant la pandémie de la COVID-19) et d’autres outils informatiques ont permis de franchir certaines barrières géographiques, de faciliter l’accès à l’information et surtout d’augmenter significativement le volume de données à traiter par les recruteurs. Pourtant, ces solutions à elles seules ne pallient pas la pénurie de main d’œuvre, enjeu majeur.
En effet, l’effort de recrutement s’est déplacé. Bien que cela puisse sembler paradoxal, les spécialistes de nos jours doivent composer à la fois avec le haut volume de données et la pénurie de main d’œuvre tout en accordant du temps à l’attraction des meilleurs talents. L’intelligence artificielle (IA) serait-elle une solution qui leur permettrait de gagner en efficacité? Et si c’est le cas, comment?
Notre imagination peut nous amener à visualiser une entrevue avec des robots humanoïdes venus remplacer les recruteurs. Cependant, l’IA se manifeste sous différentes formes, tout comme le recrutement ne se limite pas aux entrevues. L’objectif est de simuler les mécanismes de l’intelligence humaine à travers d’algorithmes complexes, et de traiter rapidement un volume de données très élevé. Dans certains cas, surtout en combinaison avec l’apprentissage automatique (machine learning), l’IA est en constante évolution.
En transposant l’utilisation de l’IA aux différentes étapes du processus de recrutement, on serait en mesure de démontrer l’utilité du recours à l’automatisation de certaines tâches traditionnellement effectuées par les spécialistes en recrutement.
Affichage de postes et attraction de talents
La publication de postes ouverts au sein d’une organisation peut adopter la même approche que celle des produits et services ou même les campagnes de publicité ciblée et de référencement. Grâce aux mots-clés, le référencement permet d’améliorer le classement d’un site d’emploi et, du même fait, l’affichage des postes dans les résultats de recherche. Le classement peut être optimisé en augmentant le trafic Internet, l’exemple le plus commun étant les AdWords du moteur de recherche Google. Ce concept est plus connu sous le terme de SEO (search engine optimization). La publicité ciblée, grâce au SEM (search engine marketing), permet, quant à elle, d’affiner un marché donné en affichant les annonces auprès de candidats plus susceptibles de postuler et de répondre aux exigences du poste.
Le réseau professionnel LinkedIn est également un canal privilégié qui permet non seulement d’effectuer des recherches booléennes au sein du réseau, mais également d’optimiser le taux de réponse en ciblant les candidats les plus prometteurs.
Si nous nous mettions dans la peau d’un candidat hautement sollicité, serions-nous attirés par une entreprise qui nous communique via message automatisé? Autrement dit, l’IA ne doit pas déshumaniser l’expérience candidat, d’où l’intérêt de lui attribuer un rôle d’accompagnateur et de facilitateur.
Frédéric Piedbœuf, doctorant à l’Université de Montréal, a mis au point un algorithme qui permet de révéler certains traits de caractère chez les utilisateurs de LinkedIn et de mieux personnaliser les messages d’approche. Son algorithme sert à maximiser les taux de réponse et d’embauche.
L’IA peut intervenir dès les premières étapes, souvent cruciales, du processus de recrutement. En effet, l’attraction de talents est une pratique nécessaire dans un marché en pénurie et hautement compétitif.
Analyse des candidatures et pré-sélection
L’analyse des candidatures consistait autrefois à rechercher la correspondance entre les exigences du poste et les expériences et les compétences évoquées par les candidats et ce, en consultant chaque CV reçu. Cette tâche peut s’avérer ardue compte tenu du volume de CV à traiter, non seulement ceux contenus dans le bassin interne (soit la base de données du système de suivi), mais également les nouvelles candidatures présentées.
Le recrutement augmenté, basé sur l’IA, permet d’analyser les informations recueillies au niveau des dossiers de candidature et de faire ressortir certaines correspondances avec les besoins et les exigences des postes à pourvoir. Le tri se fait automatiquement en utilisant des algorithmes de filtrage et facilite le classement objectif des candidatures. Cette démarche comprend toutefois quelques limitations : elle peut convenir aux processus de recrutement des postes techniques mais s’avère moins efficace quand il s’agit de postes mettant en avant les compétences humaines.
L’agent conversationnel (chatbot), application basée sur l’IA qui « parle » avec les personnes, peut également entrer en jeu lors des entrevues de présélection, selon des questions et des critères prédéfinis. Il sert ainsi à établir les profils des candidats potentiels. Preuve de sa grande utilité, il peut également répondre aux questions fréquentes en lien avec l’organisation, les avantages sociaux ou le processus de recrutement. L’utilisation de cet outil soulève cependant une question d’éthique car les responsabilités des professionnels RH ne doivent, en aucun cas, être déléguées à l’IA. Toujours est-il que le chatbot est un excellent support qui facilite certaines étapes du processus. Il peut en résulter des gains considérables en termes de temps et d’efficacité.
Évaluation : entrevues, tests psychométriques et compétences cognitives
Une fois les talents repérés, des rencontres exploratoires ou des entrevues d'évaluation seront planifiées dans le but d’aligner les aspirations professionnelles du candidat avec les valeurs de l’organisation et les exigences du poste à pourvoir. Pour la plupart, ces évaluations sont maintenant réalisées en vidéoconférence. Certaines organisations, toutefois minoritaires, analysent les enregistrements audios et retranscrivent ces données dans le cadre d’un répertoire de compétences. L’analyse de la tonalité de la voix et la lecture du langage corporel sont déléguées à la machine. Toutefois, cette approche présente certaines limitations car de nombreux candidats manifestent des signes de stress lors des entrevues bien qu’ils soient amplement compétents pour répondre aux exigences du poste.
Les tests psychométriques et d’aptitudes cognitives, dorénavant réalisés en ligne, révèlent également des informations cruciales sur les profils des candidats grâce à des analyses poussées basées sur l’IA. Il n’est toutefois pas recommandé d’utiliser ces tests pour discriminer à l’égard de certains candidats avec de mauvais résultats car l’analyse peut comporter d’importants biais cognitifs. Les tests psychométriques n’en demeurent pas moins une source d’informations complémentaires dans le processus d’évaluation.
Intégration des nouveaux employés
Il est même possible d’effectuer des analyses prédictives et d’entrevoir le succès d’une embauche grâce à l’IA. Cette analyse se base sur l’existant, soit les performances des employés actuels, ainsi que leurs taux de réussite et d’engagement. À la lumière de ces données, on peut définir le seuil de réussite des candidats et maximiser les chances de succès de leur intégration.
Les agents conversationnels peuvent également intervenir au niveau de la formation des nouveaux employés en les renseignant et les orientant dans leurs projets de carrière au sein de l’organisation. Les systèmes de gestion des talents (talent management systems ou TMS), quant à eux, permettent de répertorier les compétences, de proposer des formations professionnelles et d’identifier des employés qui possèdent certaines aptitudes recherchées et qui aspirent à être promus.
Gains et limites de l’IA en recrutement
Grâce à l’avènement des nouvelles technologies, plusieurs tâches laborieuses et routinières sont dorénavant éliminées. Les tâches automatisées ont permis de réduire considérablement la durée du processus de recrutement et le coût de l’embauche, tout en améliorant l’efficacité et en laissant moins de place aux erreurs. Les connaissances de l’organisation sont précieusement conservées : elles alimentent l’IA et facilitent les processus futurs. Ainsi, les spécialistes en recrutement peuvent se consacrer aux tâches à forte valeur ajoutée et à l’optimisation de l’expérience candidat.
L’un des nombreux objectifs de l’implantation de l’IA au niveau des processus de recrutement est d’apporter davantage d’objectivité dans l’évaluation et la sélection des candidats. Paradoxalement, les expériences de certaines entreprises, telles que Microsoft, démontrent que l’IA peut créer des profils « clones » et ainsi réduire la diversité des employés. L’IA peut s’avérer efficace pour l’évaluation des compétences techniques mais peut également contenir des biais en ce qui concerne les compétences comportementales. Elle n’en demeure pas moins un précieux support pour les experts en recrutement qui sont fortement sollicités et doivent composer avec les enjeux d’un marché de l’emploi de plus en plus complexe.
Références
https://www.emplois.ca/algorithme-linkedin-recrutement/
https://scoptalent.com/intelligence-artificielle-recrutement/
https://assessment.aon.com/fr-fr/recrutement-et-intelligence-artificielle
https://management-datascience.org/articles/15487/?cookie-state-change
https://airudi.com/blogue/quand-lintelligence-artificielle-releve-les-defis-du-recrutement/
