Recrutement 2.0 : comment l'Intelligence Artificielle révolutionne le secteur

L'Intelligence Artificielle (IA) a transformé de nombreux domaines, et le recrutement n'est pas en reste. Actuellement, le recrutement qui représente un investissement crucial pour toutes les entreprises, constitue un véritable défi pour les recruteurs, puisqu’il est de plus en plus difficile d’identifier, d’attirer et de recruter les meilleurs talents. Cet article explore les cas concrets d'utilisation de l'IA mais aussi ses limites dans le secteur du recrutement, mettant en lumière les applications innovantes pour aider les recruteurs à identifier et recruter les perles rares.

Entre acteurs majeurs du secteur comme ManpowerGroup et Adecco, qui sont des agences de recrutement traditionnelles, ou encore Linkedin et Indeed côté plateformes en ligne, découvrez comment l'IA redéfinit le processus de sélection des talents, offrant des solutions innovantes pour répondre aux besoins actuels des recruteurs et du marché du travail.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'Intelligence Artificielle est une technologie informatique capable d'exécuter des tâches habituellement effectuées par des humains. Cet aspect novateur se base sur le machine learning, permettant à une IA d'apprendre à partir de données en grande quantité pour réaliser des actions spécifiques. L’IA transforme de nombreux métiers, comme par exemple celui des avocats, ou encore celui des biologistes marins qui s’aident de l’IA pour étudier et écouter les dauphins dans leur environnement naturel.Le secteur du recrutement et des ressources humaines ne fait pas exception. Ce dernier a même été l'un des premiers à adopter les outils d'IA, par exemple en utilisant des chatbots ou des solutions comme LinkedIn Recruiter, qui met en œuvre des fonctionnalités pour gérer la recherche de candidats à grande échelle.

Défis actuels dans le métier du recrutement

L'intelligence artificielle peut se révéler être un outil impressionnant pour accompagner les recruteurs dans les défis du quotidien. En effet, les recruteurs sont confrontés aujourd’hui à plusieurs problématiques, que nous verrons plus en détails.Selon une étude de ManpowerGroup de 2024, trois employeurs sur quatre à l'échelle mondiale ont signalé des difficultés à trouver les talents dont ils ont besoin, les impacts les plus importants étant ressentis au Japon. Par ailleurs, toutes les industries sont touchées : le secteur de la santé et des sciences de la vie (à 77%), celui des technologies de l’information (à 76%), ou encore le secteur de l’énergie (71%). Les compétences en informatique (IT et Data) sont les plus difficiles à trouver, quel que soit le secteur d'activité et la géographie. Allons plus en détails sur deux problématiques qui empêchent aujourd’hui les recruteurs de matcher le bon candidat au bon poste :

👉 Taux de réponse des candidats en baisse :

Les sollicitations fréquentes sur des plateformes comme LinkedIn entraînent une baisse de réponse des candidats. En 2022, le taux de réponse des candidats était d’environ 28%. Aujourd’hui, il passe à 25%, tous secteurs d’activités confondus. Le défi du taux de réponse des candidats en baisse pour les recruteurs en entreprise peut être attribué à divers facteurs tels que la surcharge d'informations, une expérience utilisateur insatisfaisante, le manque de transparence, le désintérêt pour l'entreprise, des sollicitations impersonnelles et des doutes sur l'authenticité des offres. Les candidats sont de plus en plus sélectifs dans leurs réponses, recherchant des opportunités claires, attrayantes et offrant une expérience positive tout au long du processus de recrutement.

👉 Inefficacité des méthodes de recherche de candidats

Les bases de données et moteurs de recherches traditionnelles, telles que Indeed, peuvent fournir des résultats volumineux et peu pertinents, nécessitant un tri laborieux. Aujourd’hui, 45% des recruteurs affirment passer le plus de temps sur le tri de candidatures. D'après une étude IFOP réalisée pour Michael Page et MétéoJob en 2022, les trois étapes de recrutement les plus consommatrices de temps, selon les recruteurs, sont le tri des candidatures comprenant la pré-sélection des CV et les réponses aux candidats, suivi des entretiens et de l'évaluation des candidats, puis du processus de recherche des candidats.

En effet, les bases de données traditionnelles peuvent contenir d'énormes volumes de données liées aux profils des candidats. Cependant, cette abondance d'informations peut rendre la tâche des recruteurs plus complexe, car ils doivent naviguer à travers un grand nombre de résultats pour trouver des candidats pertinents. Malgré la quantité de données disponible, les résultats fournis par ces bases de données peuvent souvent manquer de pertinence. Les critères de recherche traditionnels peuvent ne pas être assez précis, conduisant à des correspondances qui ne sont pas nécessairement adaptées aux besoins spécifiques du poste à pourvoir.

En raison du gros volume de données et du manque de pertinence, les recruteurs doivent donc consacrer un temps considérable au tri et à l'évaluation des résultats. Cela peut entraîner une perte d'efficacité dans le processus de recrutement, avec des efforts accrus pour identifier les candidats les plus qualifiés. De plus, les critères de recherche limités et les approches non personnalisées peuvent conduire à des correspondances inadéquates.

Cas concrets d'utilisation de l'IA dans le recrutement

• Sourcing des candidats : Selon cette même étude IFOP, 67% des professionnels du recrutement espèrent que l’IA les aidera à accélérer et faciliter le sourcing des candidats. En effet, la recherche de talents évolue progressivement grâce aux plateformes de sourcing qui ont recours à l'IA (#Linkedin Recruiter, #Indeed, #TextKernel ou encore #Monster) offrant aux recruteurs la capacité de métamorphoser cette étape initiale. En effet, d’une part ces outils de sourcing permettent une identification rapide des candidats les plus qualifiés à partir d'une variété de sources (par exemple les réseaux sociaux professionnels) en se basant sur des critères comme les compétences, les diplômes et certifications ou encore la localisation géographique. D’autre part, ces plateformes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique, pour faire correspondre les descriptions de poste et des profils spécifiques, réduisant ainsi les risques d'erreurs et d'omissions.

• Création de contenu : Pour les professionnels du recrutement, l'utilisation d'un modèle de langage comme ChatGPT offre diverses méthodes pour les aider à gagner du temps dans la rédaction, de manière intelligente. Par exemple, les recruteurs peuvent exploiter la fonction d'invite de ChatGPT (“prompt”) pour créer des descriptions de poste, des annonces, ou encore des questions d'entretien. En soumettant une requête telle que "propose 10 questions pour un entretien axé sur les compétences", l'outil d'IA générera du contenu en conséquence, qui devra être relu et challengé par un humain. De plus, ils peuvent utiliser la même approche pour générer des mots-clés pertinents qui optimisent la visibilité d'une description de poste ou d'une annonce, permettant ainsi de cibler plus efficacement les talents appropriés.

  Selon l’étude Linkedin « L'avenir du recrutement 2023 », en intégrant l’IA générative au processus de recrutement, 74% des recruteurs espèrent pouvoir automatiser les tâches répétitives afin de prioriser les efforts stratégiques. A titre d’exemple, voici quelques tâches répétitives qu’un recruteur est amené à réaliser au quotidien : analyse et tri des CVs, réponses aux candidatures par e-mail, publication d’offres d’emploi, mise à jour de la base de données des candidats.

• Analyse de sentiment des candidats : Les outils d'IA peuvent analyser les réponses, les expressions et même les entretiens vidéo pour évaluer le sentiment des candidats. Cela permet aux recruteurs d'obtenir des insights sur la motivation, l'enthousiasme et la compatibilité culturelle des candidats. A titre d’exemple, la plateforme HireVue utilise l'IA pour évaluer les compétences des candidats à travers des entretiens vidéo, en analysant non seulement ce qu'ils disent, mais aussi leur langage corporel et leurs expressions faciales.

• Autres cas concrets d’utilisation : Durant le processus d'analyse des CV, des systèmes d'IA peuvent rapidement trier et catégoriser d'énormes volumes de données, accélérant ainsi le processus de présélection. A titre d’exemple, l’outil d’IBM Watson Candidate Assistant (WCA), qui est un outil d’aide à la candidature, permet non seulement de réduire le délai d’embauche, mais aussi d’améliorer l’adéquation des candidats aux postes ouverts. Il existe des chatbots alimentés par l'IA qui interagissent de manière proactive avec les candidats, fournissant des informations instantanées et améliorant l'expérience globale du recrutement.

75% des employeurs déclarent que le digital améliore leur processus de recrutement

Limites de l'IA dans le secteur du recrutement

Ce que l'IA ne peut pas encore réaliser

Malgré ses avancées impressionnantes, l'IA présente également des limites dans le domaine du recrutement. Voici quelques aspects que l'IA ne peut pas encore accomplir de manière optimale :

• Évaluation des compétences non techniques : L'évaluation des soft skills telles que la créativité, l'empathie ou la gestion du stress reste un défi pour l'IA. Ces compétences subtiles et non mesurables par des données chiffrées sont difficiles à évaluer de manière automatisée.
• Contextualisation des parcours professionnels : L'IA peut analyser des données, mais elle peine parfois à comprendre les spécificités ou les nuances d'un parcours professionnel. Elle a du mal à contextualiser certaines expériences qui pourraient pourtant être très pertinentes pour un poste donné.
• Prise de décision humaine et subjectivité : L'IA manque de la capacité à prendre des décisions reposant sur des critères humains subjectifs. La dimension émotionnelle et l'intuition humaine restent des éléments difficiles à intégrer dans les algorithmes. À noter qu’aujourd’hui, il est interdit de demander à une IA un avis sur du recrutement d’un candidat.

Les risques de l’IA dans le recrutement

• Risques de biais et discrimination : Bien que les algorithmes d'IA soient fondamentalement neutres, ils peuvent générer par mégarde des discriminations envers certains groupes lors de la production de prédictions ou de la prise de décisions. Par exemple, si les modèles d'IA sont formés sur des données favorisant un groupe démographique particulier et contenant des préjugés envers un autre (biais de données), cela peut entraîner des sélections et des analyses biaisées. Pour éviter cela, Indeed a par exemple, mise en place une équipe dédiée à l’IA pour contrôler les risques de biais et de rassurer les candidats qui s'inquiètent aujourd’hui de la partialité des données utilisées par les IA. Concrètement, la plateforme a mis en place une équipe axée autour d’une IA responsable qui se consacre à la création de solutions équitables pour les postulants et les employeurs. Leur approche évalue la conception d'outils et de solutions IA dédiées à l’éducation et à la sensibilisation à l’emploi” (Source : Le Monde Informatique)
• Non respect des règles de conformité et de confidentialité des données : Certains recruteurs ou employés peuvent être amenés à utiliser ChatGPT ou des outils d’IA similaires (pas toujours sécurisés), pour saisir des données confidentielles internes à l’entreprise ou des données personnelles des candidats.
• Nécessité de contrôler l'IA : L'IA doit rester un outil, l'humain conservant le contrôle et la capacité à interpréter les résultats. En effet, l'implication humaine reste importante tout au long du processus de recrutement. Si vous êtes le candidat, vous avez une perception différente d'un contact entièrement robotisé plutôt que d'un être humain qui montre un intérêt sincère et qui vous écoute.

Conclusion

L’IA se profile comme une réponse novatrice aux défis actuels du recrutement. Face à la baisse du taux de réponse des candidats, l'IA rétablit la communication via des chatbots et des systèmes automatisés. Elle optimise également la recherche de profils adéquats grâce à des algorithmes de correspondance avancés, complétant ainsi les méthodes traditionnelles. De plus, en exploitant pleinement les bases de données, l'IA identifie des talents potentiels parmi une multitude de profils, renforçant la pertinence et l'efficacité du processus de recrutement. Ainsi, l'IA se positionne comme un atout majeur pour améliorer l'expérience globale du recrutement et faciliter la sélection des meilleurs talents.
Néanmoins, il est important de reconnaître ses limites actuelles et les risques qu’elle peut présenter. La complémentarité entre les capacités de l'IA et les compétences humaines reste essentielle pour garantir des processus de recrutement complets, équilibrés et pertinents. L'humain demeure au cœur des décisions stratégiques en matière de recrutement, là où l'IA ne peut encore totalement rivaliser.
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