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Big Data : un nouvel outil pour recruter

26 janvier 2017

En quête de talents et de nouvelles compétences et de soft skills, les entreprises voient de plus en plus dans les données diffusées par chacun sur le web une source d'information à prendre en compte dans leur recrutement. Le Big Data est-il en passe de devenir un outil indispensable pour le sourcing des candidats ?

Le Big Data ou comment gérer l'abondance de données

Déjà omniprésent dans le monde du marketing et de la finance, le Big Data arrive dans les processus de recrutement.

Alors que les directions des ressources humaines cherchent de plus en plus à réduire les incertitudes dans les futures embauches, elles voient, dans la manne que représentent les données présentes sur Internet mais aussi dans leurs bases de données internes, une source d'information qui pourrait les aider dans la recherche du candidat idéal.

Des sociétés proposent déjà aux entreprises de scruter les réseaux sociaux et le web, dans le but de les aider à identifier certains traits de personnalité - les soft skills - ou les parcours de candidats potentiels. D'autres s'attachent à scruter les CV, grâce à des outils d'analyse sémantique, et promettent aux entreprises d'en extraire les données clés.

Car l'enjeu est de taille : face à cette masse colossale de renseignements, il s'agit de trouver un moyen d'analyser, de filtrer et de sélectionner les données pertinentes.

Le recrutement prédictif ou comment trouver la perle rare

Une des solutions offertes est d'utiliser le Big Data afin de créer un modèle informatique - ou un algorithme - qui permettra d'identifier ou plus précisément de prédire, à partir d'un flot d'informations, les candidats qui auront le plus de chance de réussir à un poste ou au sein d'une organisation.

L'objectif affiché par les éditeurs de ces solutions dites de recrutement prédictif est d'anticiper les probabilités d'adéquation entre un candidat ou futur salarié et une entreprise.

Comment cela fonctionne-t-il? Le prestataire conduit un audit interne auprès de l'entreprise afin de collecter des données sur les collaborateurs les plus " performants ". Il va ainsi travailler à partir des entretiens d'évaluation, des parcours de formation ou des résultats, par exemple pour les commerciaux. C'est cette étape, essentielle, qui doit lui permettre d'identifier des caractéristiques communes à ces salariés et de les modéliser pour orienter les prochains recrutements sur le profil ainsi dégagé. L'intégration de tests de personnalité, d'une base de CV ou encore la surveillance des réseaux sociaux viennent compléter le modèle.

Il s'agit ici avant tout d'effectuer un premier filtre le plus efficace possible, les plateformes mises en place n'empêchant pas la rencontre avec les candidats.

Anticiper mais sous quelles conditions ?

Automatiser le sourcing candidat, accélérer les processus de pré-sélection, faire ressortir les soft skills et des potentiels inattendus, réduire les risques d'un mauvais recrutement mais aussi comprendre et prévenir un fort turn-over : telles sont les promesses des solutions prédictives. Autre atout avancé : cette approche devrait réduire la subjectivité et la discrimination dans les recrutements.

Mais le modèle, s'il n'en est qu'à ses prémices, appelle aussi à des interrogations. Ne risque-t-il pas de conduire à " recruter des clones " (in L'Express, 6 juillet 2015) et donc à passer à côté de certains profils qui auraient pu faire évoluer l'entreprise ?

Est-il adaptable à toutes les entreprises et à tous les profils? Pour pouvoir créer l'algorithme pertinent, une taille critique en termes d'effectifs et de candidatures est sans doute nécessaire. Les directions des ressources humaines devront aussi travailler en amont à bien définir les critères, sur lesquels faire la pré-sélection, les plus objectifs possibles.

Enfin, se pose la question éthique du traitement des données personnelles et de la transparence des modèles informatiques mis en place. Les entreprises devront veiller à ce que les informations recueillies et traitées ne soient utilisées que dans le cadre des recrutements.

D'autres solutions possibles

D'autres approches sont venues, ces dernières années, faire évoluer les méthodes de recrutement.

Certaines interviennent au niveau de la visibilité des offres d'emploi. Alors que les multidiffuseurs ciblent les entreprises, proposant de diffuser les annonces sur différents supports à partir d'un " guichet " unique, les agrégateurs offrent aux candidats la possibilité de rechercher les offres publiées sur de nombreux sites à partir d'une seule interface.

D'autres visent la phase du sourcing. C'est notamment le cas des solutions de recrutement affinitaire ou du matching. S'appuyant sur la personnalité et la motivation des candidats - et non plus sur leurs seules compétences techniques - elles visent, au travers d'outils d'évaluation, à trouver une compatibilité entre les attentes de ceux-ci et les besoins des recruteurs.

Mais le digital et le big data ne vont pas seulement bouleverser le sourcing et le recrutement, d'autres aspects des ressources humaines sont touchés par les algorithmes, de l'intégration des nouveaux embauchés, à l'absence des salariés en passant par la formation.

Cette lettre est réalisée par : Delphine Guidat, Anne-catherine Auzanneau, Pierre-louis Passalacqua

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