Une entreprise peut utiliser l’intelligence artificielle dans le cadre des recrutements de plusieurs façons.
Analyse et tri des candidatures
Le machine learning et l’IA décisionnelle peuvent permettre à une entreprise d’analyser et de trier les candidatures reçues plus rapidement et efficacement :
- Les candidatures peuvent être anonymisées pour éviter les biais inconscients relatifs à l’âge, l’ethnie ou au sexe, pouvant influencer les décisions du recruteur.
- Un nombre considérable de CV et de lettres de motivation peut être consulté et analysé en très peu de temps : ce qui est impossible manuellement pour tout être humain.
- Les profils idéals pour l’emploi à pourvoir sont identifiés facilement selon les critères définis (compétences, qualités, maîtrise d’une langue, d’un logiciel…).
Accompagnement des candidats
Dès le début du processus de recrutement, l’entreprise peut gagner du temps en laissant l’IA guider les candidats. Grâce à l’IA générative et conversationnelle, il est possible d’accompagner les candidats :
- En répondant aux questions basiques de manière instantanée (délai de réponse, précisions sur l’offre d’emploi…)
- En les guidant pour finaliser leur candidature (complétion des formulaires et réponse à des questions)
- En les informant de l’état de leur candidature (ex : traitement en cours, attente d’un document ou des résultats de l’évaluation…)
Évaluation des candidats
L’IA peut être utilisée par les entreprises pour évaluer les compétences techniques et comportementales des candidats durant le processus de recrutement, pour vérifier leur pertinence vis-à-vis des exigences du poste visé, de façon objective.
Le machine learning, le deep learning et l’IA décisionnelle servent à :
- La mise en place de tests techniques, de mises en situation professionnelles et de questionnaires, dont la fiabilité et la précision s’améliorent grâce à l’accumulation de données
- L’analyse précise des réponses aux tests et du niveau de langage durant les entretiens menés, afin de repérer des indicateurs de motivation et de cohérence.
- La prédiction des performances futures et de la capacité à évoluer et s’épanouir dans l’entreprise
Analyse prédictive des besoins
L’IA prédictive et le machine learning permettent à l’entreprise d’anticiper leurs besoins en recrutement, en analysant le marché du travail (évolution des compétences, niveau de demande dans le secteur d’activité ou la région, disponibilité des profils…) et la situation de l’entreprise (taux de turnover, départs à la retraite, compétences manquantes…). Par exemple, si un salarié part bientôt à la retraite, l’IA peut alerter l’entreprise qu’un recrutement devra être prévu prochainement. L’IA peut également identifier les compétences qui vont devenir essentielles pour l’entreprise dans le futur. Une gestion proactive des Ressources humaines est donc assurée.
Recrutement sans CV efficace
Certaines entreprises font le choix de procéder à l’embauche de salariés sans demander de curriculum vitae. Cette pratique originale est plus efficace grâce au machine learning et au deep learning car :
- Il est possible de repérer automatiquement les profils correspondant au poste à pourvoir, à partir des informations publiques (portfolio, profil sur un réseau social professionnel …)
- L’analyse des résultats des évaluations menées permet de sélectionner les candidats les plus adaptés pour l’emploi proposé.
- Les candidats compétents et aptes à occuper un poste ne sont pas mis de côté à cause d’un manque de diplômes ou d’expérience : les compétences et les qualités sont vite identifiées par l’IA.
Optimisation du processus de recrutement
Le machine learning, l’IA décisionnelle et l’IA prédictive contribuent à améliorer chaque étape du recrutement de façon continue : tri des CV, présélection automatique des candidats, planification des entretiens… Des tableaux de bord et des rapports peuvent mettre en évidence les points faibles et forts du processus de recrutement. Par exemple, l’IA peut identifier le canal de communication le plus efficace pour joindre les candidats, signaler un taux élevé d’abandon de candidatures ou faire des recommandations pour favoriser la diversité et l’inclusion au sein de l’entreprise. Accroître la qualité et l’efficacité des recrutements devient donc plus simple.
