La prédominance du Big Data dans le recrutement que certains prédisent dans un futur proche se traduirait principalement par l’élimination de toute subjectivité dans le processus de recrutement et la possibilité de trouver pour chaque poste à pourvoir la personne idéale par une simple collecte et croisement d’informations multiples. Mais, les choses sont-elles aussi simples ?

Le quotidien du recruteur consisterait bientôt à recueillir, stocker, classer et analyser les données relatives à une population cible : réseaux sociaux, activité sur le net, contenus partagés et produit, comportements et interactions, habitudes culturelles et de vie…

Clonage ou anti-clonage ?

Certains spécialistes du recrutement affirment que des outils d’analyse de la donnée permettront de gagner en fiabilité dans la sélection de profils mais que cette tendance à la déshumanisation conduira nécessairement au « clonage » de candidat.

Pour d’autres au contraire, la variété des données collectées et analysées permettra de sortir des idées préconçues des « prérequis nécessaires » à la réussite dans un poste. En effet, l’utilisation intelligente du Big Data via un algorithme permettrait au contraire d’identifier la personne ayant le meilleur profil pour réussir dans un poste et un environnement définis : c’est ce candidat qui s’adaptera le mieux aux enjeux du poste et à la culture de l’entreprise en dehors de toute considération de formation, de diplôme, de connaissance du secteur…possible mais il serait alors nécessaire de changer les mentalités et pour les recruteurs de rester ouverts aux profils qui « sortent des clous ».

Le Big Data permettrait donc de sortir des analyses « étriquées » et subjectives des recruteurs…pas très flatteur pour notre métier…

L’article « Hiring, Algorithms beat Instinct » paru dans la Harvard business review affirmait déjà en 2014 que les algorithmes étaient plus performants que l’instinct humain puisqu’ils sont « rationnels, objectifs, non discriminant, neutres et extrêmement fiables »

Des informations pertinentes pour l’approche et la sélection de CV…

L’utilisation du Big Data dans le processus de recrutement contribuera certainement à des avancées indéniables quant à la localisation et la sélection de CV pertinents.

L’utilisation maitrisée des méga données pourra, notamment, donner lieu à des matching qu’un recruteur seul n’aurait pas imaginé : par exemple identifier que de nombreux experts en marketing digital le sont devenus après une expérience de consultant, et ainsi proposer ce type de profil.

De la même manière, on se croit souvent en droit de penser qu’un candidat aux courtes expériences ne sera pas stable et quittera rapidement le poste pour lequel nous l’avions pressenti. Une étude récente a démontré, en utilisant un modèle de risque proportionnel, que l’historique de stabilité dans un emploi passé est un faible prédicateur de la stabilité future.

Ou encore, une entreprise qui peine à trouver des spécialistes informatiques Java peut accéder à l’ensemble des MOOC et forums sur cette technologie ou surveiller les nouveaux inscrits des réseaux sociaux professionnels.

Alors, oui, les algorithmes permettent de localiser des candidats et apportent un nouvel éclairage et une capacité d’analyse et de sélection durant la phase de tri et de sélection des CV, au moment où la subjectivité et la discrimination est la plus forte.

Mais la rencontre, l’échange autour de la motivation, des projets d’évolution et de développement professionnel, la capacité à réagir à différents stimuli durant l’entretien et des recruteurs à les interpréter ne peuvent être balayés d’un revers de main. Ces facteurs analysés et étudiés par le recruteur expérimenté, qui s’est bâti un référentiel pertinent au cours de sa carrière, sont  pour le moment difficilement modélisables jusqu’à un futur plus lointain dans lequel, nous pourrons tous, nous recruteurs, être remplacés par une intelligence artificielle globale, statut auquel le Big Data ne peut pas encore prétendre.

Le spécialiste du recrutement IT et DIGITAL

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