À l’ère numérique, la demande de professionnels de l’informatique hautement qualifiés continue de croître. Jusqu’à 97 millions de nouveaux emplois liés à l’IA et à l’automatisation pourraient être créés dans le monde d’ici 2030, tandis que 75 millions de postes seront supprimés en raison des avancées technologiques (Forum économique mondial). Cela pose aux RH le défi de trouver des personnes possédant les compétences appropriées, souvent uniques.
Grâce à la rapidité du traitement de l’information, l’IA peut aider à sélectionner les candidats les mieux adaptés aux besoins de l’organisation parmi un grand nombre de candidatures. En conséquence, l’automatisation des processus peut créer des équipes engagées et alignées et augmenter l’efficacité du département des RH.
Dans les petites entreprises, où chaque employé effectue souvent plusieurs fonctions, gagner du temps et des ressources est extrêmement précieux. L’automatisation du processus de recrutement permet de passer rapidement et efficacement au crible des centaines de CV, en sélectionnant uniquement ceux qui correspondent le mieux aux exigences du poste. Cela permet à l’équipe RH de se concentrer sur le contact direct avec les candidats sélectionnés, ce qui est particulièrement important pour construire une image positive de l’entreprise en tant qu’employeur.
L’automatisation du recrutement peut :
Il convient également de noter l’impact positif de l’automatisation sur l’expérience des candidats. Les chercheurs d’emploi apprécient un processus de recrutement plus court et des retours rapides. Cela est particulièrement important pour les petites entreprises, qui doivent souvent rivaliser pour attirer des talents avec des acteurs plus importants sur le marché. En offrant un processus de recrutement efficace et convivial, les petites entreprises peuvent attirer des candidats de qualité qui s’intéressent à une approche plus individuelle et aux opportunités de développement que les petites organisations offrent.
Source : DALL-E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Les méthodes traditionnelles de recherche de candidats, telles que :
D’un autre côté, un processus de recrutement traditionnel bien mené donne au candidat des retours précieux et lui permet de sélectionner une personne qui s’intégrera dans l’équipe de l’entreprise à plusieurs égards.
Sans aucun doute, l’automatisation du recrutement aide à l’accélérer et résout le problème des biais personnels, mais le calcul des avantages et des inconvénients ne donne pas de résultat clair. À la place des problèmes associés au recrutement traditionnel, d’autres problèmes apparaissent :
Vitesse | Risque d’exclure des candidats précieux |
Large éventail | Critères d’évaluation peu clairs inclus dans les algorithmes |
Cohérence | Difficulté à évaluer les compétences interpersonnelles |
Coûts réduits | Manque de confiance des candidats |
Par exemple, le système peut rejeter un bon candidat simplement parce que son CV ne contient pas certains mots-clés. Pour cette raison, une combinaison d’automatisation et d’évaluation humaine fonctionne le mieux.
L’intelligence artificielle peut analyser des centaines de candidatures en quelques secondes et sélectionner le CV qui correspond le mieux aux exigences. Comment est-ce possible ?
La clé est l’apprentissage automatique. Les algorithmes analysent des exemples de recrutements réussis et apprennent à reconnaître des modèles qui indiquent un bon ajustement du candidat. Sur cette base, ils peuvent prédire le degré d’adéquation entre les nouvelles candidatures et les exigences de l’entreprise et suggérer les plus prometteuses.
Une autre technique est la création de soi-disant “jumeaux numériques” d’employés, c’est-à-dire des profils détaillés de candidats idéaux créés par des algorithmes basés sur l’analyse des données. Les nouvelles candidatures sont comparées à un tel modèle.
Les outils d’automatisation du recrutement basés sur l’IA – tels que :
Source : Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)
Ils identifient avec succès des qualités telles que la créativité, la capacité à coopérer ou l’initiative. Ils permettent également d’analyser l’engagement et la satisfaction des employés actuels.
Comment l’automatisation du recrutement se traduit-elle par le développement et l’engagement des équipes ?
Tout d’abord, elle aide à constituer une équipe avec un haut niveau d’adéquation des compétences aux besoins de l’entreprise. Deuxièmement, elle fait gagner du temps au département des RH, qui peut être consacré au développement des compétences et à l’intégration de l’équipe. Troisièmement, les algorithmes peuvent évaluer l’aptitude et la motivation des candidats, ce qui favorise la constitution d’une équipe engagée.
Tout aussi important, l’utilisation d’outils d’IA ne s’arrête pas au recrutement. Elle peut jouer un rôle significatif dans le développement des compétences des employés. Par exemple :
La tendance moderne en RH appelée recrutement basé sur les compétences se combine idéalement avec les capacités de l’IA. Dans cette approche, ce qui compte, ce sont les compétences et aptitudes spécifiques des candidats, et non seulement l’expérience ou les diplômes.
En même temps, le développement de l’IA dans les RH ouvre de nouvelles opportunités pour personnaliser le recrutement et le développement des employés. L’IA peut aider à identifier les lacunes de compétences et à suggérer des parcours de développement individuels, ce qui est essentiel pour maintenir l’engagement et la satisfaction des employés.
En conclusion, bien que l’IA ne soit pas encore largement répandue dans les processus de recrutement, son potentiel dans ce domaine est énorme. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que l’IA joue un rôle de plus en plus important dans l’identification et le développement des talents, en faisant d’elle un outil extrêmement prometteur pour l’avenir des RH. Cependant, nous devons garantir la transparence des algorithmes d’évaluation et la bonne qualité des données sur lesquelles les modèles sont formés, afin qu’ils ne contiennent pas de biais.
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Expert en JavaScript et instructeur qui forme les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.
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