Recrutement prédictif : exploiter les données pour des embauches réussies

Le recrutement prédictif est une approche innovante qui utilise les données et l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité des embauches. Dans un marché du travail en constante évolution, les entreprises cherchent à optimiser leur processus de recrutement pour attirer et retenir les meilleurs talents. Ce chapitre explore les principes et les techniques du recrutement prédictif, ainsi que ses avantages et ses défis.

Pourquoi digitaliser le recrutement ?

La digitalisation du recrutement n’est plus une option, mais une nécessité pour les entreprises souhaitant rester compétitives. Le recrutement numérique offre des méthodes optimisées pour attirer et sélectionner les meilleurs talents. En France, le marché de l’emploi en ligne dépasse aujourd’hui les 3,6 milliards d’euros, témoignant de l’ampleur prise par le recrutement digital[1].

Attirer plus, recruter mieux

Le processus de recrutement a radicalement changé avec l’essor du numérique. Les entreprises utilisant des solutions digitales reçoivent en moyenne 80 % de candidatures en plus pour chaque offre d’emploi publiée. L’utilisation d’un ATS (Applicant Tracking System) permet de cibler les canaux de diffusion, d’automatiser le tri des candidatures et de faciliter la sélection des candidats[1].

élargissement des réseaux et sourcing digital

Le carnet d’adresses physique a cédé la place aux réseaux sociaux et aux plateformes de sourcing digital. LinkedIn, par exemple, compte aujourd’hui plus de 930 millions de membres dans le monde, et plus de 40 millions de candidats y cherchent un emploi chaque semaine. Cette évolution a permis aux recruteurs d’élargir leur réseau de manière exponentielle, dépassant les frontières géographiques[1].

Le recrutement prédictif utilise des algorithmes de machine learning pour évaluer des centaines de variables sur les candidats, prévoyant ainsi leur potentiel d’adaptation et de succès au sein de l’entreprise. Ce processus est basé sur le Big Data, qui permet de compiler un nombre incroyable de données et d’en tirer des conclusions très précises[1][2].

Faire du recrutement prédictif grâce aux données

Le Big Data est particulièrement utile pour mieux recruter. En utilisant toutes les données relatives aux candidats et aux collaborateurs de l’entreprise, il est possible de mettre sur pied des portraits-robots assez fidèles de chaque « type » de talents. Différentes informations relatives aux salariés seront prises en compte (formation, expérience, âge, ancienneté dans l’entreprise, temps passé dans ses précédents postes…). Ces informations permettent de savoir quels types de profils sont susceptibles de rester dans l’entreprise ou au contraire d’y rester. Lesquels seront de bons candidats à l’avancement, ou se montreront plus performants[2].

Utiliser le big data pour booster l’engagement des collaborateurs

Les outils Big Data apportent désormais un ciblage qualitatif aux campagnes de recrutement. Les ATS analysent en temps réel les données liées à des centaines de plateformes de recrutement, pour proposer un plan de diffusion conçu sur-mesure pour chaque offre d’emploi. Cela garantit que l’offre d’emploi soit vue par les candidats que vous souhaitez recruter[2].

Les avantages du recrutement prédictif

Le recrutement prédictif offre plusieurs avantages significatifs pour les entreprises. Voici quelques-uns des principaux avantages :

Amélioration de la qualité des embauches

Le recrutement prédictif permet aux entreprises de prendre des décisions d’embauche data-driven, basées sur des données concrètes. Cela réduit considérablement le taux de turnover au sein de la société en recrutant des talents qui seront le plus en phase avec l’entreprise[2].

Réduction du coût du recrutement

Les campagnes de recrutement plus qualitatives, grâce aux technologies du Big Data, peuvent réduire le coût du recrutement de 20 %. En effet, les ATS permettent de cibler les canaux de diffusion et d’automatiser le tri des candidatures, ce qui réduit les coûts associés à la gestion manuelle des candidatures[1].

Augmentation de l’efficacité

Le recrutement prédictif améliore l’efficacité des équipes de recrutement en diminuant les préjugés inconscients des recruteurs. Les logiciels de mise en correspondance des candidats utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour trier les CV et faire apparaître les candidats les plus pertinents[3].

Les défis du recrutement prédictif

Bien que le recrutement prédictif offre de nombreux avantages, il présente également quelques défis :

Collecte et traitement des données

Le recrutement prédictif nécessite une grande quantité de données pour produire des résultats pertinents. Cela peut être un défi pour les entreprises qui ne disposent pas d’un référentiel de données bien organisé et important[3].

Complexité des algorithmes

Les algorithmes utilisés dans le recrutement prédictif peuvent être complexes et nécessitent une expertise en machine learning pour être correctement configurés et utilisés. Cela peut être un obstacle pour les petites entreprises ou celles qui n’ont pas les ressources nécessaires[2].

Stratégies de recrutement prédictif

Pour exploiter pleinement les avantages du recrutement prédictif, les entreprises doivent adopter certaines stratégies :

Utiliser les outils d’automatisation du recrutement

Les recruteurs peuvent utiliser des logiciels basés dans le cloud pour rationaliser le processus d’embauche en automatisant les tâches. Par exemple, les recruteurs peuvent utiliser un logiciel comme Cadence de Ringover pour automatiser l’envoi de messages et fournir des modèles pour rendre la composition des messages plus facile et plus efficace[3].

Créer un vivier de talents

Les entreprises doivent créer un vivier de talents interne et externe pour avoir une base de données des candidats précédents. Cela permet de comparer les profils des postulants avec ceux des anciens employés, afin de savoir lesquels ont plus de probabilité de réussir au sein de l’entreprise[3].

Développer la marque employeur

Les entreprises doivent développer leur marque employeur pour susciter l’envie de travailler dans leur entreprise. Cela inclut l’expérience du candidat, la diversité, l’équité et l’inclusion, ainsi que l’analyse prédictive pour identifier les candidats les plus intéressants[3].

Le recrutement prédictif est une approche innovante qui utilise les données et l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité des embauches. Les avantages du recrutement prédictif incluent l’amélioration de la qualité des embauches, la réduction du coût du recrutement et l’augmentation de l’efficacité des équipes de recrutement. Cependant, le recrutement prédictif présente également des défis, tels que la collecte et le traitement des données, ainsi que la complexité des algorithmes. Pour exploiter pleinement les avantages du recrutement prédictif, les entreprises doivent adopter certaines stratégies, telles que l’utilisation des outils d’automatisation du recrutement, la création d’un vivier de talents et le développement de la marque employeur. En résumé, le recrutement prédictif est une stratégie essentielle pour les entreprises souhaitant rester compétitives dans un marché du travail en constante évolution.