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Avec la grande démission ne révélant aucun signe de relâchement, les recruteurs sont à la recherche de toute l’aide possible pour renouveler leurs effectifs avec des talents qualifiés. Le marché de la gestion du personnel (GRH), composé de logiciels et de services d’acquisition de talents, est actuellement évalué à près de 20 milliards de dollars.
Il devrait croître à un rythme de plus de 12 % chaque année jusqu’en 2028. grâce à la numérisation et à l’automatisation continues des opérations de recrutement et des ressources humaines.
Partout dans le monde, les entreprises mettent l’accent sur la création et la conservation du bassin d’employés les meilleurs, les plus brillants et les plus diversifiés.
On s’attend à ce que les progrès de l’intelligence artificielle (IA), de l’intelligence artificielle (ML) et de la modélisation prédictive offrent aux entreprises – ainsi que les petites et moyennes entreprises – une opportunité inédite d’automatiser leur recrutement même lorsqu’ils gèrent les transformations des pratiques en milieu de travail, y compris le travail à distance et hybride.
Quatre employeurs sur cinq interrogés dans une étude de recherche d’Entelo pense que l’efficacité augmenterait si elle pouvait automatiser complètement la recherche de prospects.
Ils étaient unanimes à penser que disposer de plus de données les aiderait à qualifier les candidats, à évaluer les bassins de candidats, à améliorer la sensibilisation et à perfectionner les processus de recrutement. Malgré cela, 42 % n’avaient pas les informations ou le temps de mettre en œuvre ou d’effectuer des analyses, et encore moins de transformer les données en informations.
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Qu’est-ce que l’automatisation du recrutement et comment peut-elle aider ?
La gestion des ressources humaines ou des personnes en tant que fonction commence par l’embauche. Chaque jour, une fonction ouverte reste insatisfaite, ce qui coûte aux entreprises les bénéfices et l’efficacité. Des outils intelligents basés sur l’IA peuvent collecter des données appropriées sur les prospects, les mettre à la disposition des employeurs, puis les traiter précisément pour accélérer et rationaliser de nombreux sous-processus, notamment la recherche de candidats, la sélection, la diversité et l’ajout, les entretiens et le suivi des candidats.
« L’époque du tri physique de nombreux CV et de la publication de vos descriptions de poste sur chaque tableau privé est révolue », se souvient Ilit Raz, PDG de Joonko, un service de recrutement de talents pour les candidats issus de milieux sous-représentés. « Sans une sorte d’automatisation ou de technologie RH, vous aurez constamment une longueur d’avance sur vos concurrents, en particulier en matière de recrutement. »
L’automatisation de l’embauche est une classification de l’innovation – fournie sous forme de logiciel – des applications en tant que service (SaaS) et de plus en plus alimentées par l’IA – qu’une organisation peut utiliser pour gérer tous les éléments de sa main-d’œuvre. Ses principaux objectifs sont les suivants :
- automatiser les tâches et les flux de travail de recrutement
- réduire les dépenses par embauche
- augmenter l’efficacité des employés des ressources humaines et des recruteurs
- accélérer le pourvoi des postes vacants
- recruter sans préjugés
- améliorer le profil total des talents de l’entreprise.
Comment un système commun basé sur l’IA la technologie d’automatisation du recrutement vous aide-t-elle à atteindre ces objectifs ? Voici les différentes fonctions où il peut jouer un rôle clé :
Annonces de tâches : L’application logicielle de recrutement peut automatiser l’achat d’annonces sur les plateformes d’emploi en plus d’autres sites. Il s’appuie sur le marketing programmatique et le contenu de marque pour positionner les offres d’emploi sur des sites spécifiques à l’industrie que vos candidats cibles fréquentent. Cela peut également vous aider à optimiser votre plan budgétaire de marketing de tâches et à minimiser les dépenses par candidat.
Système de suivi des candidatures (ATS) : Un ATS est un logiciel qui automatise le cycle complet d’embauche et de recrutement pour un organisme. Il fournit un emplacement centralisé pour gérer les postes de travail, trier les CV, filtrer les candidatures et reconnaître les candidats les plus appropriés pour les opportunités d’emploi. De cette manière, les superviseurs des ressources humaines peuvent rester organisés et accéder facilement aux informations sur la phase à laquelle un prospect se trouve dans la procédure de travail.
Sélection des CV : la sélection manuelle des CV est l’une des étapes les plus chronophages du recrutement. L’application logicielle basée sur l’IA « apprend et comprend » les exigences de la tâche en fonction de la liste et filtre les CV en fonction des mots clés, des termes et des expressions utilisés par les prospects.
Candidats préqualifiés : Des algorithmes intelligents peuvent déterminer les candidats potentiels en évaluant leurs capacités, leur expérience et d’autres caractéristiques avec celles des embauches précédentes et le rôle de la tâche libérée. Ils peuvent également classer ou noter ces candidats au fur et à mesure qu’ils les font avancer dans le processus de collaboration.
Les chatbots basés sur l’IA peuvent collecter des détails fondamentaux en initiant des discussions avec les candidats et en « découvrir » davantage à leur sujet. Les algorithmes peuvent également parcourir leur LinkedIn, Twitter, Facebook et d’autres profils sociaux ainsi que les plates-formes spécifiques à l’industrie sur lesquelles ils sont actifs (comme Stack Overflow pour les développeurs) pour un bien meilleur concept de leur caractère, connaissances, capacités et aptitude.
Quand l’automatisation du recrutement peut-elle échouer ?
Malgré les progrès des logiciels d’automatisation du recrutement, ce n’est pas un remède pour travailler avec des obstacles. Il n’y a pas de remède technologique pour les procédures de recrutement brisées. La surcharge de données est un problème vital.
Les employeurs ont tellement d’informations (sur les candidats en plus des fonctions) de nos jours qu’ils n’ont ni le temps ni les compétences pour les analyser et arriver aux bons choix. Parfois, le coût et la complexité de l’accès et de la confirmation de ces données s’avèrent prohibitifs.
Un autre problème de longue date est la partialité. Alors que la procédure de recrutement elle-même est régulièrement biaisée (en grande partie en raison de la propension des entreprises à dépendre des recommandations des travailleurs), l’utilisation de l’IA et de l’automatisation dans l’embauche peut parfois aggraver le problème.
« Si vous n’avez pas un ensemble d’informations représentatives pour toute variété de caractéristiques que vous sélectionnez, alors naturellement vous n’allez pas trouver et examiner correctement les candidats », déclare Jelena Kovačević, IEEE Fellow et doyenne de la NYU Tandon School of Engineering.
« Par exemple, » poursuit-elle, « si les Noirs étaient systématiquement exclus dans le passé, ou si vous n’aviez pas de dames dans le pipeline, et que vous développiez un algorithme basé sur cela, il n’y a aucune chance que l’avenir soit correctement prédit . Si vous embauchez uniquement dans des écoles de l’Ivy League, vous ne comprenez pas vraiment comment un candidat d’une école moins connue se comportera, il y a donc plusieurs niveaux de préjugés. »
Dans des circonstances notoires, Amazon a créé un outil de recrutement basé sur l’IA qui eva modèles lués dans les curriculum vitae reçus sur une durée de dix ans et ont fini par être discriminatoires à l’égard des femmes. Inutile de dire qu’ils l’ont abandonné.
Le plus grand domaine où l’information et l’IA ont échoué est la variété, l’équité et l’inclusion (DEI). Voici quelques-unes des plus grandes erreurs liées à la diversité dans le recrutement qui sont améliorées par l’automatisation et l’apprentissage automatique :
- Langage insensible, élitiste ou moins inclusif dans les offres d’emploi (dissuade les candidats variés d’utiliser)
- Sourcing restreint et bassins de prospects restreints (ignore les prospects d’une autre région ou ceux qui n’ont pas participé à des écoles particulières)
- Pas de politique de travail à distance (exclut les prospects handicapés et sans transport )
- Une méthode facétieuse de DEI visant à respecter les normes réglementaires ou industrielles minimales
- Manque d’automatisation
La dernière mérite une attention particulière .
L’IA comme problème, l’analyse comme solution
Bien que l’IA ne soit certainement pas une solution miracle pour le recrutement, elle a parcouru un long chemin depuis la Le bordel d’Amazon. L’étude Entelo a découvert que les groupes de recrutement basés sur les données surpassent actuellement leurs pairs. De plus, 84 % des employeurs sont relativement confiants dans leur capacité à utiliser l’IA et l’intelligence artificielle dans leur flux de travail quotidien.
La question à un million de dollars est : comment l’innovation en matière d’automatisation du recrutement peut-elle utiliser des algorithmes d’IA dans la procédure d’embauche ? sans inclure (et amplifier) la prédisposition humaine dans le mélange ?
La réponse dépend de l’établissement de normes de performance spécifiques à l’entreprise, de la détermination des mesures essentielles pour déterminer objectivement la compétence des prospects et de l’utilisation de l’analyse des talents pour mesurer le succès et l’efficacité de vos efforts de recrutement.
Les algorithmes qui répondent à l’objectif pour lequel ils ont été développés le font souvent, car les ensembles de données les plus vastes et les plus étendus leur sont proposés. Il est de votre devoir de collecter ces points de données et de les intégrer à votre pipeline de compétences ou à votre application logicielle d’automatisation du recrutement.
Le processus est inversé lors de l’exécution : il est toujours judicieux de tester l’algorithme sur un petit bassin (même varié) de candidats et d’évaluer manuellement son résultat avant de l’adopter comme embauche de facto. service pour votre organisation.
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