Quand le Big Data se met au service des recruteurs !

21 Oct

Le « Big Data » fait les gros titres des journaux et s’impose peu à peu à tous, particuliers et entreprises…

Tentées par cette formidable révolution technologique, certaines entreprises s’intéressent à un nouveau processus d’embauche pour départager les candidats:

Le recrutement prédictif

recrutement big data

Une évolution en matière de ressources humaines.

Un article de l’Express, tente d’expliquer par quels moyens les « mégadonnées » peuvent offrir aux entreprises la possibilité d’élargir le champ des informations disponibles sur les demandeurs d’emploi. Ce nouveau processus de recrutement appelé « prédictif » se fait par l’analyse de données à très  grande échelle : les données recueillies servent dans un premier temps à anticiper les besoins en ressources humaines de l’entreprise. Dans un second temps, l’analyse informatique consiste à rechercher  les données collectées sur les réseaux sociaux et sur les sites de recherche d’emplois qui mettent, eux aussi, en œuvre de nouveaux processus pour permettre aux RH de piloter plus efficacement leur vivier de talents   et analyser les  compétences des CV et  les profils des candidats.

Les 4 étapes majeurs du recrutement prédictif :

  1. Déterminer les critères à privilégier en fonction des objectifs de l’entreprise.
  2. Etudier la performance des salariés passés et actuels, pour établir un lien entre leurs données (parcours, profil psychologique, capacités intellectuelles…) et leurs performances.
  3. Récupérer et analyser les données des candidats à l’embauche.
  4. Croiser toutes les données pour définir le profil idéal pour le poste.

Si la machine semble capable de fournir nombre d’informations à l’employeur pour optimiser son recrutement, ce processus d’embauche est-il un atout pour celui qui postule ?

Côté candidat…

Le site français Keljob, s’est penché précisément sur les impacts de cette ‘robotisation’ du recrutement pour les candidats.

D’après les experts du site, cette nouvelle technique de recrutement ne devrait pas effrayer les candidats. Le recrutement prédictif, serait l’occasion pour les employeurs d’avoir une vision plus objective des critères qui font leur réussite et, de ce fait, une approche plus juste en matière d’embauche.  Avec le recrutement prédictif, les CV sont triés en ne tenant compte que des critères pertinents sans aucune discrimination d’âge, de genre, d’handicap ou bien de couleur de peau. Le recrutement prédictif serait  donc équitable.

Un court article du blog « Révolution RH » relève lui aussi ce critère « égalité des chances ».  Les recruteurs se concentrent sur l’essentiel : le candidat en tant que personne, pour plus d’équité en matière d’égalité des chances.

Mais alors ! et les diplômes dans tout ça ?

Avec cette nouvelle méthode de recrutement, l’importance des diplômes qui, jusqu’à aujourd’hui semblait être un atout majeur pour s’insérer sur le marché du travail, ne devrait plus demain être le seul sésame pour se faire embaucher ! Le recrutement prédictif, par définition, implique avant tout d’anticiper la capacité ou non d’un candidat à répondre aux attentes d’une fonction donnée, dans une organisation donnée et de le sélectionner en conséquence quelle que soit l’école et les diplômes. L’accumulation d’expériences pertinentes et de compétences techniques utiles aura plus de valeur et demeurera plus adaptée aux nécessités des emplois de demain.

En conclusion:

recrutementAvec ce nouveau processus, Les DRH vont donc devoir apprendre à faire confiance aux chiffres ! A eux désormais, de savoir les utiliser à bon escient, que ce soit pour améliorer une campagne de recrutement, retenir les talents ou encore anticiper les besoins en formation.

Mais si la majorité des entreprises mesure l’enjeu théorique du Big Data, beaucoup le voient encore comme un eldorado difficilement atteignable : presque un tiers des entreprises en est encore au stade de se demander comment créer de la donnée de qualité…

Et si demain, gérer ces nouvelles datas devient un enjeu primordial pour chaque entreprise, celles-ci devront pourtant prouver qu’elles sont aussi capables de gérer leurs données en respectant les Data-privaty (données de la vie privée) !

 

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