Qu’on le veuille ou non, l’intelligence artificielle et le data mining (exploration de données) s’invitent 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/employeur, pré-filtrage des CVs… ces technologies numériques permettent d’automatiser les tâches répétitives pour laisser les recruteurs se consacrer aux actions 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.
Pour faire du sourcing traditionnel, les recruteurs constituent une CVtèque qu’ils actualisent régulièrement ; 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, 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 ont leur intérêt : le sourcing 4.0, c’est la rencontre entre le sourcing RH traditionnel et les technologies du numérique, au service de l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutéeet du recrutement prédictif, pour analyser la compatibilité entre une offre et des candidats.
D’après l’étude « LinkedIn Global Recruiting Trends 2018 » 1, 67% des employeurs gagnent du temps grâce à l’IAet 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 cibler les meilleurs profils de candidats pour un poste à pourvoir, selon des critères prédéfinis en termes de compétences, soft-skills ou expérience. Les informations analysées par l’IA proviennent des sites professionnels de recrutement, tels que LinkedIn ou CareerBuilder où les candidats ont créé leur profil ou déposé un CV.
Les avantages : Dans un contexte de pénurie des talents, ce système permet d’explorer en profondeur les données du web à la recherche de perles rares qui ne sont pas toujours en recherche active d’emploi.
Le sourcing autonome s’avère aussi intéressant lorsqu’il est appliqué à l’ATS (Applicant Tracking System) des recruteurs : plutôt que de chercher de nouveaux profils, l’IA analyse le vivier de talents déjà constitué. On parle de redécouverte intra-ATS.
Enfin, les employeurs bénéficient d’un gain de temps et de qualité significatifs, car seuls les profils répondant aux critères prédéfinis sont collectés, et ce, en quantités massives.
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Le parsing CV:
Avec le parsing, finies les heures passées à lire, trier et traiter manuellement les CVs : c’est l’intelligence artificielle qui s’en charge. Cette technologie extrait automatiquement les données des curriculums vitae pour les intégrer dans un ATS. Elle est donc très utile lorsque l’entreprise reçoit ou récolte une quantité importante de CVs suite à la publication d’une annonce. De plus, les candidats à fort potentiel qui ne correspondent pas à l’offre d’emploi restent enregistrés dans la base de données.
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Le candidate matching:
Cette solution permet de vérifier la compatibilité entre le profil d’un candidat et une offre d’emploi en se basant sur les données collectées et la prédiction des qualités requises pour réussir une fois en poste. Il prédit donc le succès à l’embauche pour chaque candidature.
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