L'IA dans le processus de recrutement : comment l'intelligence artificielle transforme le recrutement

Publié: 2021-08-22

Le terme intelligence artificielle existe depuis 75 ans.

Assez longtemps pour que les experts en informatique exploitent son potentiel en concevant des logiciels permettant aux machines d'apprendre à partir des données comment effectuer des tâches de type humain.

Nous parlons de conduire une voiture, de commander des produits dont nous, en tant que « propriétaires », ne savions même pas que nous avions besoin et, bien sûr, d'embaucher des employés que nous aurions peut-être oubliés.

Que les responsables d'Apple ou de Google considèrent l'IA dans les fonctions de processus d'embauche comme aussi importantes que le marketing, nous ne le saurons peut-être jamais.

Mais aujourd'hui, l'intelligence artificielle transforme le traitement des fonctions RH telles que le recrutement et la numérisation, le tri et la notation des candidatures.

Quant à l'intelligence artificielle dans le marketing, pensez à Siri ou Alexa si vous avez des questions sur son succès.

Ce blog décomposera un peu de science derrière l'IA et plus encore :

    Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ?

    L'IA est "artificielle" parce que nous définissons l'intelligence comme une qualité humaine.

    Vous pouvez entrer des nombres dans une calculatrice et obtenir des réponses correctes à des problèmes mathématiques, mais votre calculatrice ne peut pas apprendre les réponses. Les processus d'IA le peuvent.

    La connaissance, c'est le pouvoir, et les données poussent les logiciels conçus par l'IA à apprendre et à découvrir grâce aux données.

    Il faut toujours que des humains conçoivent le logiciel pour poser les bonnes questions, mais les programmes qu'ils produisent peuvent effectuer des tâches à volume élevé et à haute intensité en quelques secondes sans fatigue.

    Comment l'IA est-elle appliquée dans les processus de recrutement ?

    L'IA peut analyser les candidatures dans les RH et le recrutement, choisir des candidats hautement compétitifs, puis apprendre de leurs succès ou de leurs échecs.

    Imaginez un service RH avec des milliers de collaborateurs et des dizaines de milliers de candidatures en ligne chaque mois.

    Les gestionnaires qui parcourent ces applications peuvent cibler l'expérience et l'éducation comme les plus importantes et embaucher en fonction de ces deux ensembles de données.

    Dans le même temps, de simples invites logicielles peuvent décomposer les candidats en une série de notes attribuées à chaque candidature et proposer numériquement les meilleures perspectives.

    L'ordinateur peut-il apprendre de ces listes ? Non , et compte tenu du nombre extrêmement élevé de candidatures, le service des ressources humaines ne peut probablement pas non plus apprendre du succès de ses quelques élus.

    Mais l'IA le peut.

    Reprendre le dépistage

    Avec l'IA, les informations des candidats peuvent être extraites plus profondément que les exemples ci-dessus en filtrant l'âge et les données démographiques, les revenus, l'expérience dans l'industrie et même les intitulés de poste.

    Lorsqu'ils sont recoupés, les taux de réussite peuvent être extrapolés à travers l'expérience "appris" du logiciel d'IA pour des candidats similaires.

    En approfondissant davantage, l'analyse prédictive de l'IA peut révéler des inexactitudes ou même des contrevérités dans la candidature ou le CV d'un candidat.

    Plus il y a de données analysées, meilleur est le processus d'apprentissage et plus la précision des scores prédictifs est élevée.

    Test de personnalité

    L'analyse prédictive peut également aider à comprendre les personnalités, en décomposant les réponses des candidats à leur extraversion, à leur névrosisme et même à leur ouverture aux changements de cadre de travail.

    Ces compétences non techniques sont essentielles pour collaborer avec d'autres employés , et l'IA peut aider à prédire comment des candidats spécifiques s'intégreront aux équipes.

    Engagement des candidats IA

    Avant toute implication RH humaine, un logiciel d'IA peut proposer une interaction personnalisée via chatbot avec d'éventuelles recrues en fonction de leur candidature initiale et poser des questions détaillées et interpréter les réponses en fonction des clés apprises par l'IA.

    Les applications de chatbot d'IA peuvent interpréter les réponses tout en supprimant les préjugés personnels qui peuvent se glisser dans les entretiens humains.

    Avantages de la mise en œuvre de l'IA dans le processus de recrutement

    Une IA soigneusement scénarisée et développée fait de l'engagement avec des recrues potentielles une approche plus rapide et plus efficace.

    Plus le logiciel est performant, plus il apprendra rapidement les processus d'embauche des entreprises et le succès ou l'échec des fonctionnalités de recrutement.

    Plus de temps pour réussir

    En utilisant l'IA dans le processus de recrutement, les entreprises peuvent affiner les candidats grâce à des tâches humaines auparavant chronophages, ce qui permet aux recruteurs de concentrer leurs efforts sur les meilleurs candidats.

    Ces candidats peuvent être contactés, posés des questions pertinentes et programmés pour des entretiens, automatiquement.

    Améliorer l'interaction avec les recrues

    Bien que l'IA puisse supprimer certains aspects du contact humain, les recrues peuvent être heureuses de recevoir des réponses immédiates aux questions du processus de candidature.

    Les commentaires sur leur statut d'embauche peuvent être instantanés , jusqu'à et y compris une réponse oui/non, et peuvent offrir un soutien pour un recrutement ultérieur.

    Suppression des préjugés

    En tant qu'êtres humains, nous avons des préjugés inconscients basés sur nos expériences de vie.

    Nous portons ces attitudes et ces stéréotypes dans notre esprit et pouvons les attribuer à d'autres personnes sans aucune preuve à leur sujet au-delà de ce que nous avons vu chez les autres.

    L'IA réduit la portée des processus de recrutement aux faits et aux chiffres , les données complexes que les algorithmes analysent pour prendre des décisions éclairées.

    Ce faisant, un plus grand groupe de candidats qualifiés peut être considéré.

    Fini les talents manqués

    Au-delà des économies de coûts que l'IA peut offrir, vous ne manquerez plus jamais de talents.

    La suppression des préjugés et la compréhension par l'IA des tests de personnalité et des scores de réussite prédictifs peuvent cibler des candidats appropriés, même si le talent a postulé pour d'autres postes.

    En réexaminant les anciens candidats, de nouveaux postes peuvent être pourvus par des recrues qui auraient été négligées.

    Les talents peuvent également être extraits de sites comme LinkedIn, restreints par leur utilisation des médias sociaux ou des bases de données de candidats et des sites d'emploi.

    CONNAISSANCE DU MARCHÉ

    Quatre défis de l'application de l'IA dans le recrutement

    Les algorithmes ne vont pas très loin et la mise en place d'un système d'IA peut être un défi.

    1. Problèmes de coût initial

    Certains gestionnaires regimberont toujours devant des dépenses élevées pour des produits nouveaux ou non éprouvés, quels que soient les avantages.

    Quel que soit le retour sur investissement de l'installation de l'IA , les prix vont être un problème.

    2. Se former et s'engager

    Bien que l'introduction de l'IA dans votre processus de recrutement soit susceptible d'avoir des résultats positifs, une formation continue est nécessaire.

    Les départements RH peuvent craindre que la mise en œuvre de l'IA détruise leurs efforts actuels ou même remplace les travailleurs. C'est peu probable.

    Cependant, il est difficile de faire participer les employés aux nouvelles technologies.

    L'intégration initiale et les changements étape par étape expliqués en détail augmenteront l'adhésion.

    Comprendre la sortie est également nécessaire pour une performance optimale de l'IA, et la formation du personnel RH à l'utilisation du nouveau système prendra du temps.

    3. Le besoin de données

    L'IA n'est pas instantanée. La collecte de données est un aspect quotidien de l'IA et enseigner l'algorithme à apprendre prend du temps.

    Les managers et les informaticiens doivent s'interfacer de manière appropriée avec les données collectées au profit du processus de recrutement.

    Décider des données à collecter et des niveaux d'apprentissage de l'IA appropriés est également indispensable.

    4. Perdre le contact humain

    Bien qu'une mise en œuvre réussie de l'IA puisse repousser les limites de l'interaction avec les candidats, il existe une courbe d'apprentissage.

    La première interaction avec le chatbot par les candidats peut être compliquée et certains utilisateurs peuvent préférer la communication humaine.

    La peur d'utiliser les nouvelles technologies peut rendre les tâches des RH plus difficiles, mais les candidats peuvent également être affectés négativement s'ils ne ressentent pas de lien humain.

    Cela pourrait entraîner la perte de recrues de qualité.

    Trois exemples de réussite de la mise en œuvre de l'IA dans le processus de recrutement

    De nombreuses entreprises du monde entier ont mis en œuvre l'IA pour rafraîchir, accélérer et améliorer leur processus d'embauche. Une décennie de résultats, c'est avant tout positif.

    Unilever renforcé par l'IA

    Unilever, la société néerlandaise-britannique de biens de consommation, a obtenu des résultats de recrutement spectaculaires en faisant en sorte que les candidats commencent leur interaction en jouant à des jeux en ligne.

    Les jeux basés sur les neurosciences de la plateforme Pymetrics engagent les candidats qui soumettent leur profil LinkedIn pour y accéder.

    Suffisamment de données sont collectées en 20 minutes pour vérifier si leurs résultats correspondent aux emplois spécifiques disponibles.

    S'ils le font, ils passent à la deuxième phase de dépistage avant toute interaction en personne.

    Selon Mike Clementi, vice-président des ressources humaines pour l'Amérique du Nord chez Unilever, les candidatures sont passées de 15 000 à 30 000 au cours des 90 premiers jours suivant la mise en œuvre du processus d'IA.

    Les recruteurs ne consacrent qu'un quart du temps nécessaire auparavant à la sélection, ce qui permet d'économiser des millions.

    Évaluations simplifiées chez IBM

    IBM, avec 350 000 travailleurs dans le monde, a une tâche de recrutement sans fin.

    Leurs systèmes d'IA donnent la priorité au processus de recherche des bonnes personnes pour les bons postes.

    Une fonction importante de leur IA de recrutement consiste à prendre des données sur le marché du travail et des informations sur les candidats pour prédire le temps nécessaire pour pourvoir les postes.

    Ces données circulent également avec la capacité de l'IA à combiner les ensembles de compétences requises et les compétences des candidats décrites dans les CV.

    La confluence produit des scores qui prédisent les performances professionnelles futures et donc les meilleurs candidats pour le recrutement.

    Netflix et l'IA pour la création de contenu et le recrutement

    Netflix est surtout connu pour son système de divertissement en streaming, utilisant l'IA pour recueillir efficacement des informations définitives sur leurs téléspectateurs et leurs habitudes afin d'offrir ce qu'ils considèrent comme le contenu le plus efficace.

    Chez Netflix, cela signifie que le coût du contenu n'est pas aussi important que le coût de l'entreprise par heure de visionnage.

    Netflix applique la même analyse des coûts en dollars à l'utilisation de l'IA dans les fonctions RH.

    Depuis plusieurs années maintenant, l'entreprise a augmenté sa vitesse d'embauche et réduit les coûts globaux de recrutement des RH en permettant aux algorithmes de trouver la bonne personne pour les employés de bureau, la gestion et même les créateurs de contenu.

    Les économies dépassent largement les coûts liés aux coûts des logiciels d'intelligence artificielle RH dans le recrutement des RH.

    Conclusion : l'IA dans le processus d'embauche pourrait être la voie à suivre

    Maintenant que vous avez vu ce qui fonctionne pour que l'IA réussisse dans le processus d'embauche, comme gagner du temps, réduire les coûts, trouver les meilleurs candidats et certains défis comme obtenir l'adhésion des employés et les coûts initiaux, vous pouvez prendre de meilleures décisions sur ses utilisations dans l'effectif.

    En raison du succès de grandes entreprises comme IBM et Unilever , tout indique que l'IA continue de s'étendre à encore plus d'aspects du monde des affaires.

    Si vous êtes prêt à en savoir plus sur l'IA dans les applications d'entreprise, consultez notre webinaire enregistré sur le rôle de l'IA dans le marketing .

    Il a la participation spéciale de Paul Roetzer, fondateur et PDG de PR 20/20 et du Marketing Artificial Intelligence Institute.

    Comprendre le rôle de l'IA dans le marketing