Cas d’usages et limites d’utilisation de l’IA générative en tant que recruteur

IA générative : les meilleures pratiques pour les recruteurs

L’un des principaux atouts de l’intelligence artificielle réside dans sa capacité à automatiser les tâches chronophages, permettant ainsi aux recruteurs de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Pour ceux qui veulent avoir une vue d’ensemble globale avant de rentrer dans les détails et cas d’usages spécifiques, vous pouvez vous pencher sur cet article sur le recrutement 2.0

Selon une enquête de Linkedin sur l’avenir sur recrutement menée en 2024, 57 % des recruteurs utilisent l’IA générative pour simplifier et accélérer la rédaction d’offres d’emploi. Mais l’IA générative ne s’arrête pas là. En l’intégrant dans vos processus quotidiens, comme la rédaction de comptes rendus d’entretiens ou d’appels, elle peut non seulement vous faire gagner en efficacité, mais aussi s’améliorer en continu grâce à un apprentissage basé sur vos pratiques passées. Par exemple, en chargeant vos brouillons dans un outil comme ChatGPT (en veillant à anonymiser les données des candidats pour respecter la réglementation), vous pouvez obtenir des comptes rendus plus clairs, mieux structurés et mettant en avant les points clés.

Utiliser une IA générative comme assistant, c’est un peu comme enseigner à un élève : au départ, il faut vérifier, répéter les consignes et ajuster les résultats. Cependant, avec le temps, l’outil devient plus précis et pertinent (seulement si vous activez la mémoire des conversations). Par exemple, les fiches de poste ou comptes rendus générés s’aligneront progressivement sur votre culture d’entreprise et vos attentes spécifiques, offrant ainsi un véritable gain de temps et de qualité.

Si vous ne connaissez pas encore Perplexity, il peut être votre meilleur allié pour vous aider à “prompter correctement”. Vous pouvez lui demander de formuler un prompt en lui précisant d’écrire le prompt pour Chat GPT, Claude ou Copilot ou n’importe quelle autre IA générative pour que le prompt soit le plus précis et le plus adapté possible.

Par exemple : “Fais-moi un prompt pour Chat GPT pour qu'il me génère une scorecard pour un account manager expérimenté pour travailler en cabinet de conseil sur de la vente d'offres complexes pour des grands comptes sur de l'infrastructure.”

Génération de scorecard et de contenu lié à un poste

Besoin d’une annonce percutante et claire ou d’une scorecard détaillée ? En s’appuyant sur des modèles d’IA générative comme ChatGPT, on peut transformer une liste brute de compétences et responsabilités en une scorecard pour avoir une idée claire des critères attendus. Ou à l’inverse la description du quotidien d’une personne pour avoir une liste de compétences correspondantes au poste lié.

Par exemple : “Je cherche un Key Account manager, avec 5 ans d’expérience minimum, à Paris, qui soit expert techniquement sur le domaine de l’infrastructure. Il me faut quelqu’un de pragmatique, souriant, avec un bon contact, capable de s’adresser à des C-levels, de convaincre, et qui a une grosse capacité d’apprentissage, qu’il soit polyvalent. à partir des critères de recherches que je viens de te citer et avec ce que tu sais de la culture de mon entreprise et des valeurs spécifiées avant, crée moi une scorecard pour ce poste. Fais-moi un tableau avec les qualités attendues et compétences clés du candidat parfait, et les questions à poser au téléphone ou en entretien pour vérifier qu’il correspond”

En réponse à un prompt comme celui-là voilà ce que ces trois IA génératives : Chat GPT, Perplexity et Claude peuvent répondre :

Trois réponses d’IA génératives à un même prompt

Ce qui est intéressant et à souligner c’est que Perplexity a l’avantage de citer ses sources et qu’avec n’importe quel prompt Perplexity peut également vous aider à trouver des questions liées au prompt de départ pour pousser plus loin la réflexion, comme juste en dessous suite au prompt précédent Perplexity m’a proposé de développer cette question :

Perplexity cite ses sources et donne d’autres questions liées au sujet sur lequel on l’interroge

Aide au sourcing

Dans le cadre d’une chasse de candidats vous pouvez vous appuyer sur une IA générative comme ChatGPT ou Copilot pour trouver des synonymes à certains mots clés et élargir ou débloquer de nouveaux résultats de recherche. Par exemple pour revenir sur la recherche du Key Account manager Copilot peut vous donner ce genre de réponses :

Utiliser l’IA générative pour trouver des synonymes

Copilot n’est pas capable parmi ces réponses de dire quel titre est le plus commun et plus utilisé mais vous pouvez demander à ChatGPT ou à Perplexity pour une réponse plus poussée.

Un autre exemple d’utilisation dans le cadre d’un sourcing peut-être un prompt comme celui-là : “Dans quelle entreprise puis-je trouver des ingénieurs spécialisés en Python et machine learning dans un rayon de 50 km autour de Paris ?" Avec ce prompt sur Chat GPT, Claude ou Copilot, on obtient une liste des entreprises dans lesquelles aller chercher des candidats. Linkedin Recruiter a également mis à jour son interface et il est maintenant possible de faire une requête similaire directement sur Linkedin Recruiter.

Utiliser l’IA générative pour trouver des entreprises d’un même secteur 

Pour un sourcing plus approfondi, ou si vous maîtrisez le langage booléen, ChatGPT est une véritable mine d'or pour formuler des requêtes booléennes. Voici un exemple (à noter que ce prompt a été rédigé par Perplexity pour ChatGPT) :

Utiliser l’IA générative pour formuler des requêtes en langage booléen

Compte rendu d’entretiens et d’appels

Un autre domaine où l’IA montre un fort potentiel est l’organisation des comptes rendus d’entretiens. Utiliser des modèles génératifs comme ChatGPT ou Claude permet de gagner un temps précieux tout en assurant la conformité aux règles RGPD. En donnant à l’IA un prompt clair dès le départ, il devient possible de standardiser le format des comptes rendus, ce qui facilite leur lecture et leur comparaison. Cette homogénéité améliore la qualité des documents produits et garantit que les données sensibles sont traitées avec le plus grand soin. Vous pouvez dans votre prompt préciser de quelle manière doit être construit le compte rendu pour gagner encore plus de temps et obtenir la même chose pour tous les comptes rendus d’entretiens. Par exemple demander à chat GPT de sortir tous les pro et contre pour le candidat.

Les points de vigilance dans l’utilisation de l’IA en recrutement

Si l’intelligence artificielle ouvre des horizons prometteurs pour le recrutement, selon l’étude citée plus tôt de Linkedin, 62% des recruteurs se disent optimistes quant à l’impact de l’IA sur le recrutement. Mais évidemment son utilisation optimale doit reposer sur une approche réfléchie. Il ne s'agit pas simplement d'adopter tous les outils et toutes les IA possibles, mais de repenser les pratiques pour en tirer le meilleur. Voici les principaux axes à considérer pour intégrer l’IA dans un processus de recrutement correctement :

Former les recruteurs aux outils IA

L’IA, aussi sophistiquée soit-elle, reste un outil. Pour en tirer parti, les recruteurs doivent être accompagnés et formés :

• Compréhension des limites et maîtrise des fonctionnalités : Les recruteurs doivent savoir où l’IA peut se tromper, et comment interpréter ses résultats avec discernement. Une formation sur les outils utilisés permet d’optimiser leur usage, par exemple pour configurer des scorecards pertinentes ou ajuster les critères de tri.
• Rôle stratégique du recruteur : L’IA ne remplace pas l’humain, elle transforme son rôle. Le recruteur devient un stratège, capable d’interpréter les données générées et d’en faire un levier pour des décisions plus justes.

Préserver la relation candidat en équilibrant IA générative et humain

L’impact de l’IA sur la relation candidat est un point clé à surveiller, car elle influence directement la marque employeur :

• Humaniser l’expérience : Même si l’IA intervient pour automatiser certaines étapes il est crucial que les candidats ressentent une attention particulière. Un retour personnalisé ou un entretien final humain renforce la perception positive.
• Valoriser chaque candidat : L’IA peut aider à fournir un feedback structuré à tous les participants, même ceux qui ne sont pas retenus. Cela transforme un refus en opportunité d’amélioration, laissant une impression constructive

Le véritable atout réside dans la complémentarité entre l’IA et l’humain :

• Confier les tâches répétitives à l’IA : faire la rédaction des synthèses d’entretiens ou des scorecard et fiches de poste, comme mentionné précédemment, est un domaine où l’IA brille. ça libère du temps pour se concentrer sur l’évaluation qualitative et les échanges humains.
• Garder l’humain au centre : La décision finale sur un candidat doit toujours intégrer un jugement humain. L’IA peut identifier des tendances ou des préconisations, mais des éléments comme la compatibilité culturelle, les aspirations personnelles ou l’attitude en entretien nécessitent une appréciation humaine.

Respect de la conformité RGPD

Le respect de la réglementation et des bonnes pratiques est indispensable pour garantir un usage responsable de l’IA :

• Protection des données personnelles : Les recruteurs doivent veiller à ce que les outils utilisés soient conformes au RGPD. Cela inclut une gestion transparente des données des candidats et leur anonymisation lorsque cela est possible. La CNIL a établit un guide à télécharger et permettant de se mettre en conformité pour les recruteurs vis à vis des RGPD. Pour un guide comme celui-ci, assez conséquent avec plus de 100 pages, mettre le texte dans une IA générative (Chat GPT ou Copilot ou autre) et lui poser une question précise concernant le texte permet d’avoir des réponses plus ciblées et rapides.
• Transparence des décisions et consentement: Les entreprises doivent pouvoir expliquer les recommandations ou formulation émises par les outils d’IA générative, notamment en cas de rejet d’un candidat. Les candidats doivent être informés que leur candidature sera analysée par une IA et comprendre comment leurs données seront utilisées. L’article de la CNIL sur le profilage et les décisions automatisées, détaille bien les droits auxquels les personnes peuvent avoir recours en cas de prise de décision entièrement automatisée.

Anticiper les limites et biais de l’IA

Malgré ses performances, elle n’est pas exempte de défauts. Un des enjeux majeurs réside dans la gestion des biais. Un biais cognitif est un mécanisme de pensée, souvent inconscient, qui entraine une altération de jugement et peut changer notre prise de décision.

Par exemple : “Il sort du top 3 des écoles de commerce, il est forcément bon.”

L’article de Anaïs Le Digarcher sur l’impact de l’IA sur les biais de recrutement. Ce qui est assez paradoxal et qu’on mentionne rarement, c’est que le recrutement c’est le fait de choisir entre une liste de plusieurs personnes et donc ce choix est forcément conditionné par des biais, reste à savoir lesquels sont acceptables et lesquels sont à bannir. L’auteure donne à la fin de l’article quelques sources et podcasts comme celui de Chloë Gaillot, “Le Jour ou j’ai mis un candidat dans une case” et livres à aller consulter pour évaluer ses biais et en prendre conscience. Les algorithmes restent influencés par les données sur lesquelles ils ont été entraînés et celles-ci peuvent présenter des biais, même inconscients, au départ. Les outils IA apprennent à partir de données historiques, ce qui peut entraîner des discriminations involontaires. Savoir prompter et formuler une requête correcte dans une IA générative est essentiel pour éviter tout résultat avec des biais. Il faut donner des détails, expliquer le contexte et rester neutre. Exemple de prompt de contexte : “On se tutoie, on va travailler ensemble tous les jours. Le ton avec lequel tu me réponds doit être professionnel mais accessible, bienveillant et respectueux. Tu utilises un langage clair et inclusif, adapté à l'intégration dans un système ATS”

Le témoignage d’une recruteuse de Theodo qui a pu tester par le passé l’utilisation d’une IA pendant un premier appel avec un candidat nous montre les limites : ”Le candidat se connectait à l’appel en visio et l’IA posait les questions. L’IA avait la description du poste, les valeurs et les critères enregistrés au préalable et jugeait des réponses du candidat. L’IA notait ensuite les résultats avec un pourcentage de comptabilité “une note” attribuée au candidat.”

Cependant, plusieurs limites sont rapidement apparues, elle remarque : 

“L’IA avait du mal à reconnaitre les noms d’entreprises cités pendant l’échange, à comprendre si la personne parlait avec un accent et à analyser correctement les phrases” ”Il n’y a pas ce côté interaction “humaine” qui ne peut en réalité pas être remplacé…”

En conclusion : un équilibre subtil à trouver

L’utilisation de l’IA en recrutement n’est pas une fin en soi, mais un moyen de réinventer les pratiques. En adoptant une approche équilibrée, avec les bonnes pratiques mentionnées précédemment et en respectant les RGPD, les recruteurs peuvent maximiser les bénéfices tout en préservant la dimension humaine et éthique de leur métier. Le succès repose sur une combinaison de vigilance, de formation et de respect des candidats. C’est ainsi que l’IA devient un véritable allié pour construire des équipes performantes et inclusives.