Quelle place pour l'IA dans le recrutement ?

Ces dernières années, l’intelligence artificielle a bouleversé de nombreux secteurs, du marketing à la santé en passant par la finance. L’IA dans le recrutement : nouvelle mode, ou réelle opportunité ? Voyons ce que les algorithmes ont à apporter à cet aspect des ressources humaines.

Dans cet article nous verrons :

1. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

2. Les principaux avantages de l’IA

3. Les cas limites de l’intelligence artificielle dans le recrutement

4. Quelles problématiques résout l’IA dans le recrutement ?

5. Sur quelles tâches du recrutement l’IA est-elle optimale ?

6. Des recherches optimisées grâce à l’IA

7. L’intelligence artificielle au service des RH

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

Une intelligence artificielle (IA) est un programme informatique capable de mener à bien une tâche nécessitant habituellement l’intervention d’un humain.

Les solutions intelligentes font partie de notre quotidien depuis déjà plusieurs années. Leurs évolutions récentes proviennent essentiellement du machine learning.

Ce type de programme est capable “d’apprendre » à réaliser une tâche en identifiant des régularités dans des données.

Cette technologie innovante est couramment utilisée dans de nombreux domaines de pointe. Par exemple, en imagerie médicale. Le principe est simple, on fournit à l’IA des images et le diagnostic associé. Elle suit une phase d’apprentissage à partir de ces données. Elle est alors capable de donner des diagnostics fiables.

Aujourd’hui, les cas d’utilisation de l’IA sont variés. Grâce à leur expérience, les chercheurs en IA ont pu identifier des tâches sur lesquelles l’IA est très performante et d’autres sur lesquelles son utilisation est particulièrement inefficace.

Afin de comprendre comment et quand l’utiliser dans le recrutement, voyons ces cas limites.

Les principaux avantages de l’IA

Après plusieurs années d’utilisation, les chercheurs en intelligence artificielle ont identifié des tâches sur lesquelles l’IA excelle :

→ Analyser un grand nombre de données

L’IA est capable de traiter une énorme quantité de données avec une grande précision, dans un temps record.

→ Comparer des données selon plusieurs facteurs

Une fois la donnée analysée, l’IA est capable de comparer les différentes informations puis de reconnaître des modèles et des tendances dans les données qui seraient difficiles, voire impossibles, à détecter par un être humain.

→ Réaliser des tâches automatiques

Une fois les modèles repérés, l’IA est capable de réaliser des tâches répétitives de manière plus rapide et plus précise qu’un humain, tout en étant moins enclin à faire des erreurs.
Cela peut inclure des tâches telles que trier et filtrer les candidatures pour un poste, planifier des entretiens, envoyer des courriels de suivi et bien plus encore.

→ Prédire des résultats

Enfin, une fois les modèles observés, l’IA peut permettre de prédire les résultats futurs et de suggérer des décisions éclairées en fonction de ces prévisions. Par exemple, l’IA peut vous donner une estimation du temps pendant lequel un futur employé restera en poste en se basant sur les observations des situations précédentes, à condition que les informations soient suffisamment nombreuses et représentatives.

Les limites de l’intelligence artificielle dans le recrutement

Même les meilleurs outils nécessitent une prise en main. Pour utiliser efficacement ce type de logiciel pour vos recrutements, il vous faut éviter ces erreurs communes.

Données de mauvaise qualité

Les données servent de matière première aux algorithmes machine learning. Leur qualité a un impact direct sur les résultats obtenus.

En recrutement, on distingue 2 types de données carrière.

✅ Les données standardisées : nom, entreprise actuelle, formation…
Ce type d’information est traité sans problème par un algorithme.

❌ Les données non standardisées : description de poste, lettre de motivation
Ces informations ne sont pas exploitables en l’état.

Mais il ne s’agit pas d’un problème sans solution. Grâce à des outils d’automatisation et des processus adéquats, un service RH peut standardiser au maximum les données intégrées à l’ATS.
Ainsi une bonne qualité d’information est maintenue et l’intelligence artificielle fonctionne de façon optimale.

Biais et discriminations

L’IA imite le comportement humain qu’on lui enseigne. Si les données choisies présentent des biais ou discriminations, l’algorithme les reproduira automatiquement. Il pourrait par exemple favoriser ou défavoriser des talents selon leur genre, âge, niveau de diplôme, ethnicité, etc.

Il est donc primordial de contrôler les informations fournies à l’IA et de s’assurer qu’elles ne contiennent ni biais ou discrimination.

Les algorithmes tout puissants

Chez Lymia, nous envisageons l’IA comme un outil. L’humain doit rester en contrôle et le paramétrer à sa guise.

De son côté, le logiciel doit présenter les résultats de façon claire et compréhensible.

Ainsi le recruteur profite des avantages de l’automatisation intelligente (gain de temps, profils qualifiés, suggestions atypiques) mais reste maître des décisions.

C’est pourquoi Lymia n’intègre pas de scoring candidat. Attribuer une note à un profil ne nous semble pas à propos. Comment peut-on réduire la complexité des personnalités et des carrières à des chiffres ? De plus, cette pratique a tendance à donner une forme d’autorité à la recommandation des algorithmes.

On évite alors difficilement l’effet boîte noire puisque le calcul de la note reste mystérieux. Un grand non pour Lymia.

Quelles problématiques résout l’IA dans le recrutement ?

Ce n’est pas nous qui vous dirons le contraire, l’intelligence artificielle est un outil impressionnant. Mais, elle n’est pas la solution miracle à tous les soucis du recruteur.

Voici 3 problématiques que subit actuellement le monde du recrutement et des solutions envisageables avec l’IA :

👉 Chute du taux de réponse des candidats

Il vous arrive sûrement de ne pas répondre à une proposition reçue sur LinkedIn. Les candidats aussi ! Plus ils sont sollicités, moins ils répondent aux offres d’emploi ou d’entretien. D’autant plus s’ils ne connaissent pas le recruteur qui les contacte. Les pires taux sont enregistrés sur les « cold messages » LinkedIn. (5-20% selon une étude Evaboot)

✅ Grâce à l’IA, retrouvez facilement des talents qualifiés avec qui vous et vos équipes avez déjà échangé. Vous multipliez vos chances de recevoir une réponse, malgré un marché de l’emploi en tension.

👉 Mode de recherche inefficace

Les bases de données internes ou externes comme LinkedIn intègrent des moteurs de recherche (booléennes, mots clés). Malheureusement, leur fonctionnement est souvent simpliste et peu adapté aux besoins des équipes de recruteurs. Ils ne permettent pas de prendre en compte tous les facteurs nécessaires à une recherche précise. L’outil propose une liste de profils sans intérêt pour le poste considéré, qu’il faut ensuite trier un à un. Perte de temps garantie !

✅ Avec l’IA, l’ensemble de vos critères est pris en compte. L’algorithme intelligent vous suggère même d’autres pistes intéressantes.

👉 Des bases de données peu exploitées

Les entreprises ont des bases de données intéressantes mais souvent sous-exploitées. Les profils candidats ajoutés à l’ATS sont très nombreux, et rarement optimisés. Faute de technologie adaptée, les recruteurs perdent alors l’occasion de recevoir en entretien des candidats qualifiés. C’est d’autant plus regrettable si ces talents ont déjà montré un intérêt pour l’entreprise.

✅ Grâce à l’IA vous identifiez en quelques minutes des dizaines de profils intéressés et qualifiés pour le poste pour lequel vous recrutez.

Sur quelles tâches du recrutement l’IA est-elle optimale ?

Nous venons de le voir, l’IA est performante sur certaines problématiques du recrutement. À présent voyons quels sont ses avantages par rapport aux outils classiques et les tâches sur lesquelles elle est optimale.

L’avantage de l’IA par rapport aux outils classiques

Vous le savez d’expérience, les étapes de sourcing et shortlisting sont particulièrement chronophages.

La raison ? Les outils classiques sont peu efficaces. En conséquence, nombre d’entreprises ne capitalisent pas sur un travail précieux : La collecte de talents et d’information déjà réalisée ou les relations humaines déjà créées avec des candidats.

Pire encore, pour pallier ce manque, les chargés de recrutements dépensent plus de temps et des budgets supplémentaires. (LinkedIn, cabinet de recrutement, etc.)

Il va de soi que ces ressources précieuses peuvent être utilisées de façon plus stratégique. L’IA permet-elle de résoudre ces problèmes récurrents ?

Les phases les plus adaptées

On représente souvent le processus de recrutement par un entonnoir. Un grand nombre de candidats y entrent, une sélection s’opère en différentes étapes, jusqu’à l’embauche de meilleur talent pour le poste donné.

Cet entonnoir se compose de 4 étapes principales dont 3 sont à la charge du recruteur. 

Étape 1 : Le sourcing
Le recruteur identifie des candidats potentiels à partir d’une base existante (ATS, LinkedIn, candidatures à partir d’offres d’emploi.)

Étape 2: le shortlisting
Le recruteur sélectionne les meilleurs candidats pour le poste à pourvoir, selon des critères définis : compétences, expérience, diplôme, softskills, etc.

Étape 3 : Entretiens et décision
Les candidats sont contactés, puis une série d’entretiens mène à un avis final. Le talent le plus prometteur est embauché.

💡 L’intelligence artificielle est un outil idéal pour le sourcing et le shortlisting. Un recruteur sélectionne déjà les candidats de façon automatique (moteurs de recherche, filtres). Grâce aux algorithmes IA, il peut aller plus loin dans l’optimisation de ces deux phases.

Si l’IA offre de nombreuses applications, on évitera de l’utiliser pour la prise de contact, les échanges one-to-one, ou l’analyse de vidéo. La dimension humaine est centrale pour le succès de ces tâches.

Ce point est particulièrement important si vous cherchez à soigner votre expérience candidat et votre marque employeur.

Des recherches optimisées grâce à l’IA

Voici 3 domaines sur lesquels l’IA peut vous permettre de multiplier vos résultats.

👉 Un temps de recherche réduit

Grâce à des outils d’automatisation comme Lymia, vous appliquez en quelques clics vos critères de recherche et obtenez dans votre ATS, des dizaines de profils ultra qualifiés, en seulement quelques minutes.

✅ Vous ne gaspillez pas un temps précieux sur le sourcing des talents.

👉 Une sélection de talents pertinents

Grâce à sa capacité d’analyse avancée, une solution de recrutement IA comme Lymia vous propose une liste de talents bien plus pertinente que vos outils de recherche classique.
Par exemple, si vous recherchez un DRH expérimenté, un algorithme bien pensé sélectionne en priorité les profils avec +5 ans d’expérience comme DRH plutôt que d’autres dont le CV mentionne DRH à plusieurs reprises, sans pour autant avoir occupé ce poste.

✅ L’intégralité des talents proposés est pertinente et qualitative.

👉 Des résultats augmentés

Parce que la recherche IA est plus flexible, les algorithmes proposent des profils qu’un humain n’aurait généralement pas inclus dans sa sélection.
Par exemple, si vous cherchez un talent diplômé d’une école A ou B, l’IA vous suggère aussi des diplômés de l’école C ou D tout aussi pertinente, mais moins connue.

✅ Vous ne passez plus à côté d’employés potentiels rarement mis en avant.

L’intelligence artificielle au service des RH

L’IA doit être au service du recruteur, c’est là tout le concept de “recruteur augmenté”.

Son principe ? Pendant que la technologie optimise les processus opérationnels, le recruteur se concentre sur les décisions.

Cette approche constitue une véritable opportunité pour les entreprises. Elles peuvent gagner en efficacité et en qualité de recrutement, tout en réduisant les coûts.

Vous l’avez compris, les solutions de recrutement augmenté par intelligence artificielle sont des outils fantastiques, à condition de respecter certaines contraintes.

👉 Limiter leur utilisation aux phases de sourcing et shortlisting.
👉 Les données doivent être standardisées et mises à jour régulièrement.
👉 Le recruteur est en contrôle et peut explorer rapidement le pourquoi des recommandations de l’IA, puis faire son choix.
👉 Pas d’algorithme boîte noire qui fait autorité.
👉 L’analyse doit porter sur des données carrière complètes plutôt que compter les récurrences d’un mot-clé.

Et voilà, vous êtes maintenant équipé pour identifier la meilleure solution IA pour optimiser vos recrutements !

Chez Lymia il nous tient à cœur d’appliquer toutes ces bonnes pratiques et bien plus encore. Notre solution intelligente permet à nos clients de faciliter leurs recrutements, sans perte de temps inutile.

Mais comme une démo vaut mille mots, on vous propose de voir notre outil en action. 

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