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Il est étonnant de constater à quel point on peut facilement utiliser l’intelligence artificielle quand on est chez soi, pour regarder des séries, écouter une play list, googliser un voisin ou programmer son itinéraire en métro ou en voiture… Et à quel point elle est encore sous-utilisée dans les Ressources Humaines. Pourtant, l’IA et l’exploitation des données sont une véritable mine d’or en matière de RH et de recrutement, pourvu qu’elles soient utilisées à bon escient et de manière contrôlée et intelligente. Mais avant de voir à quoi elles peuvent servir, encore faut-il en maîtriser la définition et comprendre de quoi il s’agit, dans le domaine spécifique du recrutement en tout cas.

« En réalité, dans ce domaine, les définitions ne sont pas une simple formalité de présentation pour les RH envers leurs salariés, car l’enjeu va bien au-delà. Il faut donc bien réfléchir à la manière de présenter les choses quand on veut utiliser ces technologies dans la gestion des Ressources Humaines, et peser ses mots avant d’expliquer et de démontrer aux personnes concernées »,

explique l’Observatoire International sur les Impacts Sociétaux de l’IA et du Numérique (OIISIA).

« En effet, ce qui génère la peur de l’IA, c’est sa mauvaise compréhension ».

« D’emblée, l’idée effraie, encore aujourd’hui dans les entreprises, quand une nouvelle application est mise en place ; par exemple, sur les smartphones professionnels des collaborateurs. Résultat : les managers en attendent beaucoup, mais les salariés freinent des quatre fers, persuadés qu’on va piller leurs données personnelles et enquêter sur leur vie privée ».

C’est la même problématique pour les questions de recrutement : avant d’utiliser les datas et l’intelligence artificielle dans un processus de recrutement, il est vital pour un recruteur de prendre le temps d’expliquer à ses candidats les process, les principes, les garde fous posés, de le rassurer sur ses garanties et sur la dimension humaine préservée de son parcours d’embauche. Il ne servira à rien d’être en possession des plus belles technologies numériques affiliées au recrutement si vous n’avez pas de candidats disposés à intégrer les dispositifs de tests et de pratique, parce qu’ils en auront eu peur.

« Expliquer, c’est dépasser les peurs pour aller vers le progrès »,

résume notre interlocuteur à l’OIISIA.

1. Définitions

Puisqu’on parle de l’intelligence artificielle, utilisons là : dans Google, si on tape « définition intelligence artificielle », voici le premier résultat qui s’affiche : « Intelligence artificielle (IA), ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine (raisonnement, apprentissage…) ». On comprend mieux pourquoi, chez les salariés, c’est d’abord une notion qui suscite l’inquiétude.

« Le premier réflexe, c’est de penser aux robots qui vont prendre la place des salariés dans les années qui viennent », explique un journaliste du magazine Actu IA. « Bon, on n’en est clairement pas là, et si l’on en croit Luc Julia, Français de génie co-créateur de Siri et tête pensante et dirigeante de Samsung, qui a écrit le bien nommé ‘L’Intelligence Artificielle n’existe pas’, les scénarii de science-fiction ne deviendront pas la réalité, parce que l’homme n’utilise pas l’IA pour remplacer ses compétences et ses facultés intellectuelles, mais pour les décupler, les renforcer, augmenter leur efficacité et ses compétences. Du coup, l’IA devient un outil ultra pratique au service de l’humain, et non un droïde métallique vorace destructeur de Terriens.

En résumé, si vous expliquez à vos salariés que c’est eux qui contrôlent l’IA, qu’elle se place à leur service et non le contraire, vous devriez en rassurer une majorité. Et ce ne sera que la stricte vérité ».

Si l’on tape maintenant dans le moteur de recherche la demande suivante : « définition IA en recrutement », voici le résultat : « Intelligence artificielle en recrutement – utiliser l’Intelligence Artificielle (IA) dans les processus de recrutement permettrait de dégager du temps aux recruteurs pour affiner la sélection des profils avec la philosophie de l’entreprise ou la nature des postes à pourvoir. Gain de temps et donc gain d’argent pour les entreprises ». En clair : le recours à l’Intelligence Artificielle en matière de recrutement n’est pas seulement un moyen de gagner du temps et d’aller plus vite, donc de dépenser moins d’argent dans l’ensemble du process d’embauche ; c’est aussi et surtout un moyen de se dégager du temps et de l’argent, pour l’entreprise, au service d’un recrutement meilleur car plus attentif, plus précis, plus posé, plus intelligent, à destination des candidats qui correspondent le mieux au poste.

« L’IA en matière de recrutement, c’est un moyen coûteux au départ – car ces technologies coûtent cher – mais hyper rentable ensuite, car il va rationnaliser de manière étonnante le processus de recrutement. Quand je dis qu’il va le rationnaliser, j’entends le terme rationnaliser au sens noble du terme »,

explique un datascientist enseignant à l’IGS RH de Lyon. « C’est-à-dire qu’il va permettre aux recruteurs de ne pas perdre de temps, d’argent et d’énergie sur la sélection de base des candidats, grâce à des algorithmes qui vont permettre de repérer immédiatement les profils qui correspondent au poste, et ceux qui n’ont aucune chance de le décrocher parce qu’il manque un ou plusieurs critères essentiels aux yeux du recruteur. Entendons-nous bien : ce n’est pas la machine qui décide, elle aide le recruteur à le faire à partir des exigences qu’il lui aura indiquées ».

« Le résultat de cette première sélection accélérée et efficientisée par l’IA, c’est qu’ensuite il y a aura du gain (de temps, d’argent, d’énergie donc) à destination des candidats qui restent, c’est-à-dire ceux qui ont un profil et des talents qui matchent avec la recherche du recruteur. Pour utiliser une image simple, l’IA débroussaille le terrain, et le recruteur n’a plus ensuite qu’à sélectionner les variétés de fleurs qui pousseront dans son jardin. Mais comme il n’aura pas sué sang et eau pour retirer les variétés qui ne l’intéressent pas, il lui restera l’intégralité de son capital énergie, patience, attention, pour soigner celles qui l’intéressent. Voilà le bénéfice de l’Intelligence Artificielle en matière de recrutement : elle permet au recruteur de mieux recruter, au sens humain, professionnel et qualitatif du terme ».

2. Expliquer l’IA à un candidat ou à un collaborateur

Il est impératif, vous l’aurez compris, d’expliquer aux candidats pourquoi vous avez recours à l’IA dans le processus de recrutement qui le concerne. D’abord, parce que vous y êtes tenu, ils doivent être mis au courant et même donner leur accord pour certains aspects de la chose, notamment tout ce qui peut faire intervenir le RGPD. Ensuite, parce que c’est dans votre intérêt et cela peut même, si vous vous y prenez bien, jouer en votre faveur :

« un recruteur qui est transparent, qui ne cherche pas à cacher des caractéristiques techniques et numériques de son process d’embauche, mais qui va prendre le temps de les expliquer et de les détailler, c’est généralement plutôt bien vu aujourd’hui »,

estime un enseignant de gestion et management à l’Université Paul Verlaine de Metz. « Il ne faut pas oublier que les générations de candidats évoluent et que les candidats d’hier, réfractaires peut-être aux nouvelles technologies, ont laissé place à de jeunes gens hyper connectés et familiarisés au numérique, depuis leur plus jeune âge ! Ils sont parfaitement ouverts, aujourd’hui, qu’ils aient 20 ou 30 ans, à tout ce qui concerne le numérique. Tout simplement parce qu’ils ont baigné dedans, mais aussi parce qu’ils voient bien les progrès que cela permet, les opportunités que ça crée, l’assistance que ça apporte dans de multiples domaines. Ils ont compris, eux, depuis longtemps, que l’intelligence artificielle leur permettait de ne pas se fatiguer sur certaines choses pour mieux se consacrer à d’autres ! Ce sont des générations qui ne veulent pas perdre leur temps, gâcher leurs ressources ou faire d’efforts inutiles. Et qui, dans cette optique, sont prêtes à se laisser épauler par l’IA ».

Morale de l’histoire : ces candidats-là, pourvu qu’on leur explique et qu’on les associe au procédé, ne verront a priori pas d’objections à ce que vous recouriez à l’IA pour les recruter.

« Au contraire, cela pourrait même contribuer à améliorer votre marque employeur : vous devenez, à leurs yeux, une entreprise visionnaire, moderne, aventureuse, branchée, connectée, futuriste, qui a tout compris »,

sourit la directrice Recherche et Innovation d’un grand cabinet de conseil en management parisien.

« Et puis n’hésitez pas, aussi, à insister sur le pourquoi du comment : vous utilisez ces procédés parce que l’IA vous permet d’être parfaitement équitable dans votre sélection sur des critères impératifs : tous les candidats qui possèdent ces caractéristiques recherchées seront sélectionnés par les algorithmes, sans discrimination. Globalement, l’Intelligence Artificielle est un formidable outil de lutte contre les discriminations dans le recrutement. Et ça, il faut vraiment le dire et le souligner, parce que cela représente une avancée extraordinaire socialement parlant. Vous êtes recruteur, vous recherchez un talent ayant fait telle école, ayant tel diplôme, telles compétences, une expérience dans telle ou telle entreprise : vous voulez autant de femmes que d’hommes, vous voulez des candidats de toutes les régions…. L’IA permet tout cela, et n’écartera personne à cause de son sexe, de sa couleur de peau ou du quartier dont il vient. Evidemment, tout repose sur l’éthique et le sens moral du recruteur : quelqu’un de mal intentionné peut à l’inverse volontairement demander à l’ordinateur d’écarter des candidats selon tel ou tel critère discriminant, mais c’est une infraction grave à la loi passible de très lourdes amendes, voire de peines de prison. ».

3. Les utilisations de l’IA et des Big Data : vers l’infini et au-delà !

« En matière de recrutement, l’Intelligence Artificielle permet avant tout un traitement remarquable des informations, les Big Datas, ces milliards de données existant sur internet et qui se pèsent en zettaoctets », explique l’Observatoire Data Publica, fondé fin 2019 à Nantes. « Il est vital, aujourd’hui, pour les recruteurs, de maîtriser les problématiques de gestion des données, et donc de se doter d’outils qui leur permettent de garder le contrôle. Car une fois qu’on les maitrise, ces outils sont magiques : ils permettent de faire du prédictif, de la modélisation, de l’analyse, et même de la prévention ! ».

Prévoir

L’IA et l’utilisation des datas permettent aux recruteurs de travailler en amont, grâce à des outils prédictifs dédiés : ainsi, par exemple, en exploitant les données internes à l’entreprise, les services RH peuvent anticiper les départs à la retraite, les remplacements de postes à prévoir, et donc les candidats à démarcher dans cette optique. « En entreprise, prévoir c’est aussi analyser les parcours des collaborateurs et s’appuyer sur le numérique et l’analyse des données pour favoriser les promotions en interne, et donc pourvoir plus facilement certains postes à responsabilité, grâce à la montée en compétences. Ce qui dégage ensuite le poste laissé vacant par le collaborateur promu, à la faveur d’un recrutement externe. Résultat : vous avez un salarié satisfait et récompensé en interne, un recrutement plus facile en externe, et vous avez pu gérer tout cela aisément grâce à l’anticipation permise par les datas. Gouverner, c’est prévoir…. », explique l’Observatoire des Solutions de Recrutement Innovant.

« Depuis quelques années, les schémas de l’embauche traditionnelle ne fonctionnent plus, ou nettement moins bien : se limiter à un process uniquement axé sur les critères de compétences est devenu trop restrictif et surtout, peu efficace sur le moyen et le long terme, et même aussi parfois sur le court terme… on s’aperçoit que les garde-fous de cette méthode ne sont plus efficaces contre le turn-over des salariés, parce qu’ils ne permettent plus aux nouvelles recrues de se projeter suffisamment dans le futur de leur nouvelle entreprise. Le résultat, c’est que plus de 50% des candidats qui sont finalement retenus et embauchés, quittent leur nouveau travail au bout de moins de 18 mois, parce que le recrutement n’a pas pris en compte certaines données qui leur auraient permis de s’y épanouir : leur tempérament, leur capacité à travailler en collectif, et tout un tas d’autres critères, parfois subjectifs, qui, si on les ignore, les empêchent d’être en adéquation avec le poste de travail et les missions pour lesquelles ils ont été recrutés ».

C’est là qu’interviennent l’Intelligence Artificielle et le Big data : car ils permettent un recrutement prédictif plus fin, avec une analyse pointue de ce qu’on appelle les soft skills et les mad skills, c’est-à-dire les traits de caractère d’un candidat et ce qui le motive dans la vie, au sens large du terme. Les nouvelles technologies, si elles sont bien utilisées, permettent de déceler chez un candidat, en croisant toutes les sources qui le concernent sur internet par exemple, son goût de l’effort, son sens de la diplomatie, sa sociabilité, sa faculté à accepter la critique ou le débat, sa réactivité, sa créativité, ses aspirations professionnelles mais aussi ses envies en termes de modes de vie, d’équilibre privé/professionnel, de reconnaissance, les domaines dans lesquels il va se montrer passionné, etc… ».

Modéliser

« L’IA et les datas permettent aux recruteurs de modéliser les profils recherchés ou encore, les  postes à pourvoir. Deux éléments essentiels dans le processus d’embauche, car on sait que la fiche de poste et le descriptif du profil recherché sont les deux pierres angulaires du premier contact avec les candidats potentiels, et que c’est à cet endroit là que commence le recrutement performant »,

explique un enseignant en e-RH à l’IAE (Institut d’Administration des Entreprises) Aix Marseille.

« Les datas représentent une sorte d’immense banque de données planétaire qui permet d’avoir toute la matière nécessaire pour chaque poste, et pour chaque profil, en fonction des caractéristiques singulières de chaque entreprise et même de chaque filiale, chaque département, chaque service ! La modélisation se fait aussi à partir de l’analyse, par l’IA, des données propres à chaque entreprise pour évaluer et décrypter les expériences passées : ce qui a fonctionné, ce qui a échoué, et les statistiques qu’on peut en tirer sur les profils les mieux adaptés pour chaque type de poste, en fonction de ses caractéristiques intrinsèques, mais aussi en fonction de données exogènes comme les personnalités des autres collaborateurs du service, leur ancienneté dans l’entreprise, le manager en place, etc…. Ces évaluations vont permettre à l’algorithme, ensuite, de dresser un tableau précis et expertisé des critères indiscutables pour chaque offre d’emploi, de façon à sélectionner les candidatures correspondantes facilement ».  

Analyser et prévenir

Pour vous recruteur, le bénéfice de cet accroissement de la part du qualitatif dans le processus de recrutement sera très important : vous allez vous ouvrir à des profils plus divers, sans exclure les mad skills et leurs originalités souvent productives et enrichissantes ; vous allez aussi pouvoir prendre davantage le temps de vous pencher sur les profils qui vous plaisent le plus, ceux qui, à chaque fois, sortent du lot à vos yeux, et les modéliser de façon à ce que le recours aux datas vous permette par la suite de les sélectionner plus facilement, sans risquer de passer à côté de ceux qui se présentent… cela vous permettra aussi, à l’inverse, de savoir quels profils ne vous conviennent définitivement pas, de les modéliser là aussi, et d’enregistrer ces caractéristiques excluantes dans vos  bases de données pour que le système ne vous les propose plus, à l’avenir.

Le feedback des recrutements menés avec IA vous permet d’enrichir vos bases de données et d’analyser les retours d’expériences, du côté du recruteur (managers associés, chefs de services, consultants spécialisés, Direction d’entreprise) comme du côté des candidats, reçus ou éconduits (envoyez-leur un questionnaire !). Cette analyse statistique va vous permettre de mieux visualiser, comprendre et améliorer les étapes réussies de votre process, et celles qui méritent d’être repensées. C’est une richesse qui va s’étoffer au fur et à mesure du temps, et au-delà du retour immédiat après chaque nouveau recrutement, vous aller progressivement voir se dessiner des tendances, voire des lignes directrices dans ce qui fonctionne et ce qui échoue, les profils qui matchent avec votre culture d’entreprise et ceux qui sont rédhibitoires. Cette base de données vous permettra aussi d’archiver les profils qui vous intéressent, même si vous ne les avez pas recrutés dans l’immédiat, ils peuvent correspondre parfaitement à un poste qui se libérera à l’avenir ! Et ce jour-là…. L’IA vous le signalera ! Peut-être même que, le candidat vraiment idéal étant déjà dans votre base de données, vous vous épargnerez un cycle complet de recrutement ! Enfin, côté candidats, cela vous permet de leur adresser un feedback sur votre avis de recruteur à l’issue du process : même pour ceux que vous n’aurez finalement pas recruté, ce sera perçu comme une marque d’attention, désintéressée et constructive, et cela viendra nourrir le positif de votre réputation d’employeur.

Conclusion :

L’utilisation des datas et de l’IA au cours du processus de recrutement a tendance, spontanément, on l’a vu, à effrayer et pourtant : si elle est bien amenée, bien explicitée, avec pédagogie et conviction, elle peut avoir des effets positifs non négligeables sur l’expérience candidat : car ce dernier va vivre un process de recrutement peut-être inédit, ou en tout cas encore rare en la matière, et donc, il en sortira avec le sentiment de quelque chose de nouveau, d’audacieux (il ne faut quand même pas que ça ait l’air expérimental, attention !), et cette impression de renouvellement (mais aussi de transparence et d’honnêteté) dans le genre de l’exercice peut lui offrir une forme de plaisir, de curiosité, d’attrait, et donc l’envie d’en parler autour de lui de manière positive : c’est bon, là encore, pour le déploiement et l’amélioration de votre marque employeur. Tout l’enjeu pour vous, c’est de lui faire vivre les choses à chaque étape du process de manière à lui faire comprendre que grâce aux nouvelles technologies, il est finalement mieux écouté, mieux appréhendé en tant que candidat : car grâce à l’IA qui vous a permis d’avancer plus vite en amont, vous avez le temps de l’entendre, de vous intéresser à lui au-delà de son CV, de l’interroger sur ses envies, sa personnalité, ses motivations, son moteur… bref : son profil est étudié avec toute l’attention et la minutie qu’il mérite et ça, pour un candidat…. Ça n’a pas de prix !

« Le résultat est aussi intéressant à plus long terme, parce que les candidats recrutés selon cette démarche ont un fort taux d’engagement, ensuite, dans l’entreprise »,

explique l’Observatoire de la Qualité de Vie au Travail. « Dans la mesure où grâce à l’IA leur recrutement a été plus efficace, ils se révèlent ensuite comme des salariés plus motivés, plus exigeants envers eux-mêmes et les autres, plus fidèles à l’entreprise, à leurs missions, aux résultats sur lesquels ils se sont engagés. Ils sont aussi souvent plus souples, mieux adaptables et donc plus performants dans la globalité. Pour finir, les entreprises constatent que les candidats recrutés avec le soutien de l’IA sont moins volages, et le taux de turn-over baisse sensiblement à partir du moment où la nouvelle méthode de recrutement avec IA est mise en place, tout simplement parce que les personnes recrutées ont été mieux ciblées ».