Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning (ML) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes pour identifier des modèles et faire des prédictions à partir de comportements passés. Vous y avez certainement déjà eu affaire sur YouTube, Facebook ou Netflix, lorsque ces plateformes vous recommandent des contenus selon vos habitudes de visionnage.
Dans le domaine du recrutement, le machine learning peut automatiser des tâches auparavant manuelles, comme la comparaison de CV ou la présélection de candidat(e)s. Grâce à des données précises, il vous permet de prendre de meilleures décisions, de recruter des profils qui enrichissent votre culture d’entreprise et de simplifier l’onboarding et la formation des nouveaux collaborateurs, ce qui améliore le processus de recrutement pour votre entreprise et son futur personnel.
Comment les managers et les RH peuvent utiliser le machine learning dans le recrutement
Le machine learning offre une solution efficace pour améliorer votre processus de recrutement tout en réduisant les coûts. Voici cinq façons dont il peut transformer la qualité des recrues.
1. Promotion des postes à pourvoir
Rédiger des descriptions de poste et définir les rôles et responsabilités prend beaucoup de temps. Le machine learning peut aider votre entreprise à identifier dans quels emplacements et job boards investir, à quels moments de la journée publier les offres d’emploi et comment optimiser les descriptions de poste pour tirer le meilleur parti du processus de recrutement. L’utilisation d’un outil comme ChatGPT vous permet de créer des offres d’emploi et des supports d’onboarding performants.
2. Sourcing des talents
Le machine learning vous permet d’identifier les talents en analysant les plateformes en ligne, les profils de réseaux sociaux et les réseaux professionnels. Le machine learning analyse également les données et les dossiers de performances des collaborateurs actuels pour repérer les caractéristiques ou attributs liés à la réussite dans un poste particulier. Certains outils d’IA peuvent même vous aider à contacter les candidat(e)s en temps réel ou utiliser des chatbots pour présélectionner les profils avant de les faire passer à l’étape suivante. Le chatbot leur montre ensuite comment saisir leurs coordonnées. Il vous fait ainsi gagner du temps et de l’argent en vous évitant d’attendre que les documents soient remplis manuellement.
Pour attirer les profils pertinents, vous devez disposer d’un bon vivier de talents. La plupart des recruteurs consacrent beaucoup de temps au sourcing. Le machine learning vous aide à trouver les bons talents plus rapidement.
3. Interaction avec les candidat(e)s
Les systèmes de messagerie automatisés et les assistants d’IA peuvent complètement éliminer les conversations répétitives concernant, par exemple, la planification des entretiens ou les prochaines étapes. Les chatbots sont disponibles à tout moment de la journée et peuvent facilement programmer des entretiens et envoyer des rappels pour les rendez-vous à venir. Les outils de machine learning peuvent même utiliser les données du marché pour calculer les salaires et générer des offres d’emploi.
4. Présélection des CV
Le machine learning est capable de présélectionner rapidement les CV et de vous présenter ceux qui correspondent le mieux aux critères du poste. Cette fonctionnalité de tri est souvent incluse dans les logiciels de gestion des candidatures (ATS). Comment cela fonctionne ? Les modèles de machine learning sont formés sur des données pour repérer des tendances et prédire la pertinence d’un CV pour un poste donné.
La présélection des CV basée sur le machine learning peut grandement faciliter le processus de recrutement, mais la validation humaine reste indispensable pour la prise de décision finale.
5. Communication personnalisée
Les candidat(e)s disposent aujourd’hui d’un grand choix d’opportunités professionnelles. Le machine learning vous permet de créer des messages personnalisés qui ont un réel impact. Envoyer un message personnalisé à chaque candidat(e) est un excellent moyen de lui montrer que son parcours compte, mais cette démarche chronophage est quasiment impossible pour les responsables RH et du recrutement d’aujourd’hui. Le machine learning est capable de générer ces messages personnalisés sans intervention humaine directe.
Avantages du machine learning dans le recrutement
Voici les principaux avantages du machine learning dans les RH et le recrutement.
Onboarding
Utiliser le machine learning et l’IA pour l’onboarding des nouvelles recrues peut rendre ce processus plus rentable, rapide et personnalisé. Les algorithmes tiennent compte du poste, des points forts et de l’expérience d’une nouvelle recrue pour concevoir des parcours d’onboarding sur mesure, ce qui favorise l’engagement et accélère l’adaptation du talent à son nouveau poste.
Efficacité et précision
Le machine learning peut accélérer toutes les étapes du recrutement : rédaction des offres d’emploi, présélection des CV, étude des parcours professionnels, tests de compétences, planification des entretiens et aide à la prise de décision.
Diversité et inclusion
Le machine learning peut contribuer à identifier d’éventuels biais dans les décisions de recrutement passées et proposer des solutions pour les corriger à l’avenir. Favoriser une culture d’entreprise diversifiée et inclusive permet à tous les collaborateurs de s’épanouir et d’évoluer au sein de votre organisation.
Rétention des employé(e)s
Bien qu’elle ne fasse pas explicitement partie du processus de recrutement, la rétention des collaborateurs est essentielle pour limiter le turnover et l’attrition. Recruter de nouveaux collaborateurs est onéreux. Les employeurs doivent donc s’efforcer de retenir leurs talents. Le machine learning permet d’analyser les données existantes afin d’identifier les causes récurrentes des départs et d’aider la direction à mettre en place des solutions adaptées.
Formation et planification commerciale
Le machine learning permet de personnaliser les programmes de formation de l’entreprise et de chaque collaborateur. Il aide à détecter les lacunes de compétences, à recommander des formations ciblées pour les combler et à identifier les employé(e)s ayant besoin de remises à niveau.
L’IA et le ML peuvent aller encore plus loin en analysant les données historiques et actuelles concernant les offres d’emploi, les performances et les formations, pour optimiser l’attribution des postes et des responsabilités.
Risques potentiels liés à l’utilisation du machine learning en recrutement
Le machine learning et l’IA sont d’excellents outils, mais vous devez suivre la formation nécessaire pour en tirer le meilleur parti. Voici les risques potentiels :
- Erreurs de machine learning : comme les modèles sont entraînés sur les données disponibles, leur performance dépend de la qualité, quantité et représentativité de ces données. Ainsi, de bons profils peuvent se voir écartés trop tôt. Associer machine learning et jugement humain est un bon moyen de limiter ce risque.
- Adoption et mise en œuvre : intégrer une nouvelle technologie exige de la patience et une bonne gestion du changement. Suivre les bonnes pratiques en matière de gestion du changement est essentiel pour aider les recruteurs à s’adapter à de nouvelles méthodes de travail et à utiliser pleinement leurs nouveaux outils.
- Biais inconscients : même si le machine learning est capable d’identifier les biais dans votre processus de recrutement, les outils peuvent eux-mêmes intégrer les biais des développeurs qui les ont programmés. Il est essentiel d’évaluer les solutions utilisées afin de prévenir la reproduction de biais existants.
- Perte d’engagement : trouver le bon équilibre entre automatisation et interactions humaines est indispensable pour éviter de décourager les profils pertinents lors du processus de recrutement.
Le machine learning et l’IA sont amenés à transformer la façon dont les entreprises recherchent, analysent et recrutent les talents. Pour tirer le meilleur parti de cette technologie, veillez à bien sélectionner vos outils et à former vos équipes comme il se doit avant de les déployer.
