L’IA ouvre de nouveaux horizons au recrutement et à la fidélisation

Beaucoup d'entreprises se tournent vers le machine learning pour élargir leur champ de recherche de profils et réduire le turn over. Elles doivent néanmoins rester vigilantes quant aux risques inhérents à ces technologies.

Que ce soit pour des raisons de pénurie de profils sur certains métiers ou, au contraire, pour gérer l’offre pléthorique de candidatures, le recrutement reste une opération délicate pour toutes les entreprises. Quels que soient leur taille et leur secteur d’activité, le recrutement est une activité cruciale mais aussi chronophage, coûteuse et excessivement complexe de par le nombre de paramètres à prendre en compte : compétences, formations, savoir-être, expériences. Depuis plusieurs années elles se sont équipées d’outils spécialisés pour gérer ces opérations, et certaines intègrent aujourd’hui l’IA et le machine learning (ML) afin d’automatiser certains processus de recrutement, fidéliser plus efficacement les profils de qualité, et maximiser la capacité à repérer et embaucher la perle rare. 

L’IA un moyen de repérer de nouveaux profils

Selon un sondage mené fin 2017 par Korn Ferry auprès de 800 professionnels en acquisition de talents, 55% des répondants estiment que l’IA a apporté des changements positifs dans leur recrutement en augmentant la qualité des candidats et des embauches. Ainsi, le fait de confier à des algorithmes une partie des premières étapes du recrutement et de la sélection des candidats, diversifie le vivier des profils. Là où les recruteurs limitent généralement leurs recherches à des formations ou des réseaux connus, les algorithmes, sans à priori aucun, parcourent de façon automatique tous les profils disponibles pour trouver les potentiels bons candidats.

L’IA au service de l’accélération du recrutement

Les gestionnaires RH utilisent également de plus en plus l’IA et le ML à des fins d’automatisation de certains processus. Ainsi, des algorithmes permettent de repérer sur LinkedIn de potentiels candidats et se chargent ensuite d’envoyer des messages afin de les inviter à poser leur candidature à un poste. Des chatbots vocaux sont également utilisés pour réaliser des tests de personnalité ou de compétences et pour programmer les entretiens des candidats. En cas de réussite, des algorithmes vérifient automatiquement les CV et les justificatifs administratifs. Le déploiement de tous ces outils permet aux entreprises de délester les gestionnaires RH de tâches chronophages et sans valeur ajoutée et de concentrer leurs professionnels RH sur des missions de recrutement et de fidélisation de talents.

Les risques (et bénéfices) de l’application de IA sur l’équité dans le recrutement

L’IA utilise des données passées pour analyser les données courantes. Si cela permet de supporter efficacement des décisions complexes, cela expose aussi ces décisions à un ensemble de biais et de dérive. Dans un domaine ayant un impact aussi fort sur les personnes que le recrutement, ces biais peuvent être dramatiques. Un exemple récent chez une GAFA a démontré ces risques : les profils de femmes étaient considérés par l’IA comme moins pertinents que les profils d’homme, pour la simple raison que le recrutement avait par le passé favorisé les hommes. L’IA en question avait donc automatiquement appliqué et renforcé tous les travers du passé et leur avait même conféré une “crédibilité mathématique”, plutôt que d’aider à les corriger.

Si elle est déployée de manière responsable, en prêtant l’attention nécessaire aux risques et biais, l’IA peut cependant jouer un rôle déterminant dans la limitation de la discrimination et des préjugés. Là où un recruteur ou un manager sont susceptibles d’être victimes de biais cognitifs, souvent inconscients dans la gestion des CV ou des carrières, par exemple en favorisant plus facilement les personnes issues d’une formation proche de la sienne, l’IA peut fournir une évaluation objective de l’ensemble des candidats et employés.

L’IA après le recrutement ?

Outre les process de recrutement, le ML et l’IA sont également capables d’informer l’entreprise sur le degré d’implication de leurs collaborateurs et de prédire les départs. Ainsi, en traitant l’ensemble des données disponibles, il est possible de mieux capter les signaux faibles représentatifs de l’engagement d’un employé, de son risque d’attrition, et de mieux cartographier les forces et faiblesses de ses équipes. Toutes ces applications de l’IA constituent d’excellents levier pour maximiser les chances d’épanouissement et d’efficacité des équipes, réduire le turn over et offrir le meilleur développement de carrière aux anciens et nouveaux employés.

L'IA peut rendre les ressources humaines plus efficaces et plus équitables, à condition qu’elle soit déployée de manière responsable et en pleine connaissance de ses limites.