Qu’on le veuille ou non, l’intelligence artificielle dans le recrutement et le data mining (exploration de données) s’invitent durablement dans les ressources humaines. Dès 2018, LinkedIn les incluait parmi les 4 grandes tendances du recrutement. Gain de temps avec le sourcing 4.0, meilleur matching candidat/emploi, parsing automatique des CVs… ces technologies numériques permettent d’automatiser les tâches répétitives pour laisser les recruteurs se concentrer sur les actions stratégiques où ils restent indispensables.
Qu’est-ce que le sourcing 4.0 ?
En matière de recrutement, le sourcing est une technique d’approche visant à cibler des profils précis de candidats pour constituer un vivier de talents et sélectionner les meilleurs sur un poste donné.
Dans le sourcing traditionnel, les recruteurs créent et alimentent une CVthèque ; les profils à fort potentiel y sont intégrés après avoir été sélectionnés un par un en s’appuyant sur les CVs reçus et les plateformes professionnelles comme LinkedIn, les jobboards ou l’APEC. Très chronophages et répétitives, ces tâches mobilisent les chargés de recrutement pendant de nombreuses heures.
C’est là que les algorithmes et le big data dans le recrutement prennent toute leur valeur : le sourcing 4.0 combine les méthodes RH traditionnelles et les technologies numériques pour automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et développer le recrutement prédictif. Ces outils permettent d’analyser rapidement la compatibilité entre une offre et les candidats potentiels.
D’après l’étude « LinkedIn Global Recruiting Trends 2018 », 67% des employeurs déclarent gagner du temps grâce à l’IA et 58% estiment qu’elle est surtout utile pour le sourcing des candidats.
Les applications de l’IA dans le sourcing 4.0
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Le sourcing autonome
Basé sur l’utilisation d’algorithmes de filtrage par mots-clés, le sourcing autonome consiste à identifier les meilleurs profils pour un poste, selon des critères précis : compétences, soft-skills, expériences. Les informations analysées par l’IA proviennent des sites professionnels comme LinkedIn, CareerBuilder ou d’autres bases de données de CV.
Avantage majeur : dans un contexte de pénurie des talents, ce système explore en profondeur les données du web pour dénicher des candidats passifs qui ne sont pas forcément en recherche active.
Le sourcing autonome s’applique aussi aux ATS (Applicant Tracking System) déjà utilisés par les recruteurs : plutôt que de chercher de nouveaux profils, l’IA valorise le vivier existant. On parle de redécouverte intra-ATS. Résultat : gain de temps et amélioration de la qualité des candidatures.
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Le parsing CV
Avec le parsing, finies les heures passées à trier les CVs manuellement : l’intelligence artificielle extrait automatiquement les données des curriculums vitae et les intègre dans un ATS. Très utile en cas de réception massive de candidatures, le parsing permet aussi de conserver dans la base des profils prometteurs pour des besoins futurs.
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Le candidate matching
Le matching candidats-emplois consiste à vérifier la compatibilité entre le profil d’un candidat et une offre d’emploi, en se basant sur les données collectées et les prédictions des qualités requises. On parle ici de recrutement prédictif, car l’IA anticipe les chances de succès du candidat une fois en poste.
Vers une nouvelle ère du recrutement prédictif
La transformation digitale des RH est en marche. Les entreprises qui adoptent dès maintenant ces outils gagnent en réactivité, en attractivité et en efficacité dans leur stratégie de recrutement. Le sourcing 4.0, le parsing CV et le candidate matching ne remplacent pas les recruteurs : ils les libèrent des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur l’essentiel : l’humain.
👉 Découvrez aussi nos conseils pratiques : Comment utiliser LinkedIn pour recruter efficacement.
Source : LinkedIn Global Recruiting Trends 2018
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