Recrutement : les vertus des algorithmes

Le recrutement assisté par les algorithmes devient une tendance phare de la politique RH des entreprises. En limitant à la fois les discriminations et le risque d’échec, les solutions d’analyse prédictive représentent une nouvelle source d’économies pour les organisations. Zoom sur ces outils permettant de gagner du temps et de réduire l’imprévu.

Après un an d’expérimentation, le géant mondial Unilever a constaté que l’usage des algorithmes dans son processus de recrutement conduisait à une augmentation significative de l’embauche de candidats non-blancs, tout en respectant une parité parfaite. Dénués de la subjectivité caractérisant l’humain, les outils d’analyse prédictive peuvent aider les RH à prendre de meilleures décisions en ouvrant la porte à des profils atypiques, dont les qualités – comme la capacité d’adaptation, l’autonomie ou la relation aux autres – priment sur les diplômes ou les compétences.

 

Dénicher les meilleurs talents

 

Concrètement, ces solutions puisent dans la masse de données disponibles, notamment en ligne, afin de sélectionner les profils idéaux répondant à des critères établis par l’entreprise. Une démarche permettant à la fois de gagner du temps et d’optimiser le taux de succès des recrutements.

Les algorithmes prédictifs sont aussi capables de simuler l’évolution potentielle d’un candidat au sein de l’organisation en comparant son profil à ceux des collaborateurs qui réussissent dans l’entreprise. Enfin, grâce à l’intelligence artificielle, l’analyse des émotions peut être employée pour sonder la motivation d’un postulant lors d’entretiens filmés. Mais loin de les remplacer, les machines offrent aux décideurs RH une nouvelle opportunité d’améliorer leurs décisions et dénicher les meilleurs talents.

 

Lire l’article

 

En complément :

Un article à propos de Clustree, start-up qui a développé un algorithme de recrutement basé sur une intelligence artificielle,

et une autre au sujet de l’intérêt de l’analytique pour les petites entreprises.