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Les règles du recrutement sont elles en train de changer avec l’IA ?

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Dans le cadre de notre déploiement commercial à l’étranger, nous recherchons un collaborateur avec des aptitudes certaines en matière de…

C’est le type d’offre qui peut paraître anodine mais derrière cette annonce se cache une IA  (Intelligence Artificielle) qui va traiter votre candidature, jusqu’à une éventuelle rencontre avec un être humain.

Selon Wikipedia, une Intelligence Artificielle est l’ensemble des théories et des  techniques (machine learning, deep learning,robotics…) développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine en terme de raisonnement.

Effectivement à la première étape d’une candidature, l’interaction humaine n’est plus automatique grâce à l’IA.

Pourquoi l’IA est la pierre angulaire de la transformation numérique ?

La disruption des modèles de recrutement avec la digitalisation de l’économie provoquent de nouvelles pratiques. Selon une étude réalisée par le cabinet Deloitte, 49 % des entreprises prévoient d’avoir recours à l’IA pour leurs recrutements et c’est ainsi que les organisations planifient ces dernières à l’heure du Big Data.

Les entreprises comprennent qu’ avec une concurrence de plus en plus féroce, et des candidatures de plus en importantes, de nouveaux besoins voient le jour.

Selon les chiffres avancés par le cabinet Gartner (cabinet de conseil spécialisé en matière de nouvelles technologies)

Le marché des solutions de recrutement nourries à l’intelligence artificielle, devrait représenter près de deux milliards d’euros d’ici 2020

Si le big Data est la nourriture de l’IA , le Machine learning représente ses opportunités

Le Machine learning , est la capacité que possède une machine à évoluer, grâce à son  processus d’apprentissage, qui remplit des tâches difficiles par des algorithmes…

Ces algorithmes, au sein de l’IA, confère, un  gain de temps, de la productivité, et une réduction des coûts de recrutements.

Cela fonctionne bien dans la mesure ou l’on s’appuit sur des informations  pertinentes, bien qualifiées, et issues du Big data.

Voici quelques illustrations factuelles d’IA «Pré-sélectionneur»

• VERA: est un logiciel avec une  IA puissante,  développé par une start-up russe qui fait passer des entretiens par Skype ou au téléphone. Le Deep Learning (modélisation des données grâce à des architectures) est nourri de systèmes de reconnaissance vocaux de Google et d’ Amazon. La mécanique est simple:  VERA  maîtrise 13 milliards d’exemples de syntaxe,  ce qui lui donne l’aptitude de converser avec un être humain .VERA gère pour le moment que les phases de présélection,  ce qui permet déjà de réduire d’un tiers les coûts de recrutement.
• CEREBRA: a été développé par une start up canadienne. Avec le Machine Learning bien rodé, ses algorithmes permettent de dénicher des potentiels «non déclarés en recherche de poste» sur tous les réseaux sociaux.  Le Deep Learning de CEREBRA inspiré du film X.Men pour CEREBRO (le professeur qui recrute les membres de l’équipe) s’occupe de la première approche de ciblage jusqu’à juger l’intérêt du candidat pour le poste, par une première prise de contact.La prouesse technologique de cette IA réside dans le fait d’analyser en ligne toutes les données numériques professionnelles des candidats potentiels. C’est cette faculté à  pouvoir débusquer de nouveaux talents au  delà de son périmètre naturel.
• DIGIQUOTIENT d’Experis IT de Manpower  : présentée à la Vivatech 2018 de Paris, celle-ci vous propose de rencontrer un recruteur virtuel qui se charge de la présélection des candidats. L’objectif étant le même, permettre un gain de temps et de productivité pour les recruteurs.

Cette vidéo réalisée par le Hub Institute vous permettra d’évaluer l’étendue de son pouvoir.

Quelles sont les limites de l’IA ?

Toutes ces avancées technologiques facilite le travail du recruteur en présélectionnant les candidats,  et en valorisant les tâches à valeur ajoutée.  Pour le candidat il y’a aussi quelques avantages, notamment par le fait d’ être très vite fixé.

Cependant des paradoxes sont à noter: l’IA peut lutter contre la discrimination et en même temps favoriser la diversité, si les algorithmes sont ciblés sur des comportements clés pour le poste. Ainsi les préjugés et autres considérations telles que le  jugement de valeur (typiquement humain) n’ont plus lieu d’être.

N’oublions pas que l’IA permet de résoudre de nombreuses problématiques, mais elle a également des limites si les données ne sont pas fiables. Elle pourra lire les émotions, mais elle ne saura pas faire preuve d’intuition.

La tendance à penser que l’IA est la panacée de toutes les problématiques de recrutement est une erreur.

Une fois la phase de présélection réalisée, nul n’est à l’abri de la discrimination, toute technologie est neutre, c’est l’usage que nous en faisons qui en détermine ses limites.

L’IA au service de l’homme sage et discipliné (et non l’inverse) !

L’IA, pour être efficace, devra bénéficier de Smart Data, afin que le sourcing  sélectionne des candidats qualifiés. À noter aussi, que des recherches avancées dans le domaine des réseaux sociaux et autres forums, ne garantissent pas une qualité d’informations optimales.

Comme le disait Mikhail Chernomordikov, responsable de la stratégie Microsoft dans un article Bloomberg   » Une IA (VERA) ne peut être un substitut de ressources humaines traditionnelles « 

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Un des intervenants du Forum OCDE 2018  » What brings us together « , Richard Kols membre de la Saeima (parlement unicaméral de Lettonie) déclarait que « Même si le processus de recrutement est facilité par l’IA, ce sera toujours l’être humain qui prendra la décision finale. »

Dans une conception de transformation numérique de la zone d’influence de l’OCDE , où 14 % des emplois vont être automatisés; à défaut de lutter contre le progrès, il faut l’accompagner.

L’IA, dans le recrutement, peut offrir de nouvelles perspectives à condition qu’elle soit encadrée car, selon Richard Kols, cette dernière ne pourra pas faire preuve d’empathie. C’est ce qui nous différencie des machines.