A vos datas, prêts, analysez !

Pour commencer, un bref rappel historique. La création de Facebook en 2004 nous faisait entrer dans l’ère du web communautaire, le web 2.0. Aujourd’hui ce mode de communication est acquis, par le plus grand nombre en tous cas, et nous sommes en train de vivre une nouvelle étape : celle du web 3.0, comprendre, l’ère de la data !

 

Où se situe le recrutement dans cette nouvelle ère 3.0 ? Ce nouveau paradigme peut-il se passer de l’Intelligence Artificielle pour être générateur de progrès ? Y a-t-il des risques ? C’est ce dont nous allons parler dans cet article.

 

Le recrutement, un marché doublement intéressant !

Le marché de l’emploi est un marché considérable au niveau mondial (+ de 450 milliards de dollars, source DispoJob), et c’est également une source inépuisable de datas, librement communiquées par les candidats, et collectées par les entreprises.

 

Comment l’Intelligence Artificielle et les datas interagissent-elles ?

Imaginez un réseau artificiel de neurones qui permet de traiter un grand nombre de datas et de calculs, bien plus rapidement que le cerveau humain. L’Intelligence Artificielle, qui a la capacité de travail d’un robot, apparaît comme le partenaire incontournable du web – et donc du recrutement – 3.0 !

 

Elle s’appuie sur le Big Data (l’ensemble des données numériques) via de puissants algorithmes qui isolent les données choisies de manière sémantique.

Ainsi est-il facile d’identifier une expertise spécifique sur LinkedIn par exemple, ou encore de déceler une compétence liée à différents mots clés dans plusieurs milliers d’offres d’emploi en ligne.

La force des algorithmes sort les métiers de leur carcan établi depuis toujours, afin de privilégier les compétences avant tout, et leur niveau de maturité.

Grâce au Big Data, on peut mieux détecter les besoins des entreprises et y répondre plus justement, et rapidement.

 

Les capacités de l’intelligence artificielle

 

Dans le cadre d’un recrutement l’IA va donc être en mesure de :

  • scanner plus rapidement les sites d’emploi,
  • trier & sélectionner des profils selon des critères prédéfinis,
  • d’analyser des comportements sur un CV en vidéo…
  • Et même de faire passer un entretien, voire mille simultanément !

C’est le cas de Vera, une intelligence artificielle, dernière-née d’une start-up russe, qui, selon les sources, pourrait déjà suivre 200 clients, dont de grosses enseignes, pour des postes peu qualifiés.

 

De manière générale, l’Intelligence Artificielle analyse les données et a la capacité de prévoir le bon matching d’un candidat, à partir de signaux.

 

Les gains en bref

Ils sont clairement identifiés et on mettra notamment en exergue :

  • un gain de temps : l’intelligence artificielle travaille vite
  • un meilleur ciblage : l’intelligence artificielle ne connait pas le relatif
  • une baisse des coûts : du fait d’un meilleur matching
  • et l’attractivité : moins de risques pour le candidat également

 

Et d’ailleurs, du côté des risques ?

 

Les risques sont également identifiés

En pleine mise en place du nouveau Règlement général sur la protection des données (RGPD), il va sans dire que l’entreprise a des obligations quant à la collecte et l’utilisation des données sur le candidat.

 

Un autre risque souvent évoqué : le risque de biais

Si l’Intelligence Artificielle est elle-même assez neutre en termes de jugement, il faut être attentif aux informations et directives qui lui sont transmises, et qui seront répétées indéfiniment. Autrement dit, il faut être vigilant quant au risque de discrimination.

 

Qu’en est-il de l’authenticité ?

Un robot sera-t-il capable de mesurer les fameuses « soft skills » si importantes aujourd’hui, et un candidat sera-t-il absolument authentique dans une discussion avec un robot ?

Ce sont des questions qu’il est légitime d’avoir en tête, avant d’aller un cran plus loin.

 

Vers un partage des tâches

La situation la plus raisonnable à l’heure actuelle semble donc être le partage des tâches entre Intelligence Artificielle, qui excelle dans l’analyse des datas, et humain, dont le relationnel ne semble pas encore égalé.

 

Carine Travers