Le recrutement prédictif est une nouvelle méthode RH consistant à utiliser des données et des algorithmes pour estimer, dès la phase de sélection, la probabilité qu’un candidat réussisse dans un poste. Cette approche, visant à permettre de prendre de meilleures décisions et de réduire les erreurs de recrutement, séduit de plus en plus les entreprises.
Selon une étude LinkedIn, 73 % des professionnels RH considèrent désormais l’analyse de données comme une priorité. Face à la pénurie de talents, le recrutement prédictif peut-il devenir un véritable levier de recrutement ? JobAffinity vous explique tout sur cette innovation RH : définition, avantages, limites, outils et mise en œuvre concrète dans votre entreprise :
Le recrutement prédictif en résumé
- Le recrutement prédictif utilise le big data et l’IA pour anticiper la réussite et les performances futures d’un candidat sur un poste donné.
- Bien utilisé, le recrutement prédictif peut être un véritable levier d’aide à la décision, rendant le recrutement plus juste et plus performant.
- Il vise à fiabiliser les décisions, réduire les erreurs de casting et optimiser le temps de recrutement. Il permet aussi de hiérarchiser les candidatures, d’objectiver les choix et de répondre aux défis de volume et de pénurie.
- Pour une mise en œuvre du recrutement prédictif efficace, il faut fixer des objectifs clairs, avoir des données fiables, et utiliser une phase de test, en impliquant les équipes.
- Les ATS, comme JobAffinity, les tests psychométriques et les solutions d’IA pour le scoring servent pour le recrutement prédictif.
Qu’est-ce que le recrutement prédictif ?
Le recrutement prédictif, ou embauche prédictive, consiste pour les RH à utiliser l’intelligence artificielle et la data pour mieux recruter. Grâce au machine learning, les recruteurs analysent les données disponibles sur les candidats (leur parcours, leurs compétences, leurs performances antérieures, ou encore leur personnalité) pour estimer leurs chances de réussite dans un poste donné.
Le recrutement prédictif s’appuie ainsi sur des modèles statistiques et des algorithmes avec un processus qui se déroule en 3 étapes :
- La collecte de données : récupération d’un maximum d’informations sur les candidats, qui peuvent venir de sources multiples (CV, tests de personnalité, historique de candidature, etc.).
- L’analyse statistique : l’IA compare les données actuelles à celles de profils déjà recrutés, avec leurs résultats dans l’entreprise. L’algorithme apprend à repérer les points communs entre les candidats qui ont réussi et ceux qui n’ont pas tenu le poste.
- Le scoring prédictif : pour chaque nouveau candidat, un score est calculé qui doit refléter la probabilité qu’il réussisse dans le poste proposé, selon les critères identifiés comme pertinents. Ce score n’est pas une vérité absolue, mais c’est un indicateur pour guider le recruteur.
Par exemple, pour un poste de commercial, un algorithme peut identifier que les candidats ayant une formation spécifique, une expérience en prospection téléphonique et une bonne aisance à l’oral réussissent mieux. Suite à cette analyse, il priorisera alors les profils similaires lors de la sélection.
Quels sont les enjeux du recrutement prédictif pour les RH ?
Dans un contexte où les entreprises font face à une pénurie de talents, à la pression sur la qualité des embauches et à la nécessité de gagner du temps, le recrutement prédictif offre une solution fiable et pratique. Il vise à permettre aux recruteurs de prendre des décisions plus fiables, plus rapides et plus équitables lors des recrutements.
C’est un outil stratégique qui permet aux équipes RH de faire face à la fois au volume de candidature à traiter, à la complexité et à la responsabilité du processus de recrutement :
- Faire face à la pression sur les recrutements : les recruteurs ont soit trop de candidatures sur certains postes, soit une pénurie sur d’autres, avec peu de temps pour les analyser. Le recrutement prédictif peut permettre de hiérarchiser rapidement les profils les plus pertinents.
- Rendre le processus plus objectif : même avec de l’expérience, un bon recruteur peut être influencé par des impressions ou des a priori. Le recrutement prédictif aide à s’en affranchir en s’appuyant sur des critères quantifiables, rendant la sélection plus juste et plus cohérente. De plus, en structurant les critères de sélection, le recrutement prédictif améliore la communication de recrutement avec les candidats, avec des messages clairs et ciblés.
- Réduire les erreurs de recrutement : le recrutement prédictif permet de limiter les risques des mauvais recrutements qui coûtent souvent cher à l’entreprise, en améliorant la correspondance entre le profil du candidat et les exigences du poste.
- Intégrer une approche responsable de l’IA : l’usage d’algorithmes implique de respecter la transparence, la non-discrimination et le RGPD, enjeux stratégiques que les RH doivent maîtriser.
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le recrutement peut avoir un impact significatif sur les candidats, qu’il est crucial de prendre en compte avant d’intégrer le recrutement prédictif dans votre processus.
En effet, formé sur les données fournies par les RH, l’algorithme peut développer un biais qui écarte automatiquement certains CV qui correspondaient en fait au poste (du fait de tendances de recrutement passées ou de critères mal définis). Ainsi, il est essentiel de bien maîtriser les outils IA, afin d’assurer un recrutement optimisé qui reste humain et transparent.
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Quels sont les avantages et les limites du recrutement prédictif ?
Le recrutement prédictif est un outil de recrutement offrant de nombreux avantages, mais aussi plusieurs inconvénients à prendre en compte. S’il permet de faire gagner du temps aux recruteurs, de fiabiliser les décisions et d’être un levier favorisant la diversité lors des embauches, il présente des risques liés aux failles des algorithmes, au manque de transparence ou à la dépendance à la technologie.
Les avantages du recrutement prédictif
- Gain de temps pour les recruteurs : en automatisant le tri des candidatures selon des critères précis, le recrutement prédictif permet de réduire le temps consacré à la présélection. Les recruteurs peuvent alors se concentrer sur l’analyse qualitative des meilleurs profils, plutôt que de passer des heures à examiner des CV.
- Prédire les adéquations entre le profil du candidat et les besoins du poste : les algorithmes identifient des corrélations entre certains parcours, comportements ou compétences des candidats, et la réussite dans un poste donné, améliorant la précision des recrutements.
- Levier potentiel pour favoriser la diversité : lorsqu’ils sont bien conçus, les modèles prédictifs peuvent permettre de dépasser certains filtres subjectifs comme le nom, l’âge, le genre, ou encore l’origine, parfois freins au recrutement de certains profils.
- Expérience candidat optimisée : pour les candidats, le recrutement prédictif permet d’éviter les délais d’attente trop longs ou les critères flous, ce qui contribue à renforcer et à améliorer le taux de satisfaction des talents, même non retenus.
Les limites du recrutement prédictif
- Biais des algorithmes : un algorithme prend ses décisions à partir des données qu’on lui fournit. Si ces données sont biaisées, par exemple, si elles reflètent une tendance passée à privilégier certains profils plutôt que d’autres, l’algorithme apprendra à faire la même chose. Cela risque d’exclure certains candidats, non pas pour leurs compétences, mais à cause de critères mal définis.
- Problèmes de transparence : certains algorithmes donnent des résultats difficiles à expliquer. Or, en matière de recrutement, le RGPD impose de pouvoir justifier toute décision prise sur la base d’un traitement automatisé et de pouvoir expliquer pourquoi un candidat a été retenu ou non.
- Dépendance technologique : le recrutement reste avant tout un processus humain qui permet de juger de la motivation, de la qualité de l’échange en entretien et de la personnalité du candidat. Les outils prédictifs, ne pouvant pas tenir compte de ces éléments, ne peuvent donc pas remplacer un vrai recruteur.
Comment mettre en œuvre une stratégie de recrutement prédictif ?
Pour mettre en place une stratégie de recrutement prédictif efficace, trois étapes sont nécessaires :
- 1ère étape – définir clairement les objectifs : quelles sont les priorités de l’entreprise en matière de recrutement ? Souhaitez-vous réduire le temps de recrutement, améliorer la qualité des embauches ou identifier des profils à fort potentiel ? Ces choix vont déterminer les données à analyser et les indicateurs à suivre.
- 2ème étape – préparer correctement les données à utiliser : pour que le recrutement prédictif soit efficace, il doit se baser sur des données fiables et de qualité : performances des anciens collaborateurs, taux de réussite d’intégration, motifs de départs, retours des managers, etc. Il peut aussi être utile d’exploiter les données issues de votre site carrière : taux de clics, parcours des candidats, taux de conversion, pour enrichir les modèles prédictifs.
- 3ème étape – mettre en place le recrutement prédictif de manière progressive : il est important de tester le recrutement prédictif sur un premier type de poste ou de service désigné avant de l’étendre à l’ensemble de l’entreprise.
Dans cette logique, il faut impliquer toutes les parties prenantes concernées : recruteurs, managers, direction, ainsi que les équipes juridiques, car ce sont ces personnes qui vont l’utiliser.
Quels outils utiliser pour mettre en pratique le recrutement prédictif ?
Un bon outil prédictif repose sur des données fiables, mais aussi sur des méthodes ayant une forte validité prédictive :
- Les logiciels ATS intégrant des fonctionnalités prédictives
- Tests psychométriques,
- Solutions d’intelligence artificielle dédiées.
On entend par validité prédictive la capacité d’un outil ou d’une méthode de sélection à prédire la performance future d’un candidat dans un poste donné. En d’autres termes, plus un test ou un processus de recrutement présente une forte validité prédictive, plus il est fiable pour anticiper si un candidat sera performant une fois en poste.
Les ATS intégrant des fonctionnalités prédictives
Les logiciels ATS intègrent des fonctionnalités prédictives qui peuvent être très efficaces pour structurer et optimiser le processus de recrutement.
Notre logiciel de recrutement JobAffinity vous offre un outil complet pour optimiser vos recrutements, vous proposant :
- Des outils de tri automatique des candidatures,
- Des tableaux de bord personnalisables pour suivre la performance des recrutements,
- Un enregistrement de chaque action, ce qui rend le processus plus clair et plus organisé,
- Un suivi en temps réel de l’avancement de chaque candidature.
Cet ensemble de fonctionnalités de notre ATS JobAffinity permet de collecter et de croiser les données pour identifier rapidement les profils les plus adaptés, tout en permettant aux recruteurs de garder la main sur la décision finale.
Les tests psychométriques
Les tests psychométriques mesurent des éléments clés comme la personnalité des candidats, leurs aptitudes logiques, verbales, et leurs comportements dans certaines situations. Le recrutement prédictif compare les résultats des tests avec ceux de collaborateurs qui ont réussi, pour repérer les traits de personnalité ou d’aptitude qui reviennent le plus souvent chez les meilleurs profils.
Par exemple, dans un environnement commercial, un algorithme pourra repérer que des scores élevés en résilience sont souvent présents chez les meilleurs vendeurs.
Les solutions d’IA dédiées au scoring prédictif
Les solutions d’IA dédiées au scoring vont plus loin et combinent plusieurs sources de données : CV, tests, entretiens vidéo, historique RH, etc. pour produire automatiquement un score de compatibilité entre le candidat et le poste. Ces solutions d’intelligence artificielle sont particulièrement utiles pour les entreprises qui traitent un très grand volume de candidatures.
Certaines plateformes professionnelles, comme LinkedIn, intègre aussi ces fonctionnalités prédictives pour analyser les profils, les parcours, les interactions ou encore les intentions des utilisateurs, et recommander les candidats les plus pertinents pour un poste. Ces outils sont utiles en amont, notamment pour le sourcing et l’approche proactive du recrutement.
Est-ce que le recrutement prédictif est fait pour vous ?
Le recrutement prédictif n’est pas réservé aux grands groupes ou aux experts en data. Ces avancées en recrutement peuvent être utile à toute organisation confrontée à des enjeux de volume, de fiabilité ou de structuration du recrutement. Pour savoir si cette approche peut vous aider, voici une liste de questions à envisager.
Votre organisation coche-t-elle plusieurs de ces cases ?
- Vous recevez un grand nombre de candidatures et manquez de temps pour tout analyser.
- Vous avez du mal à repérer rapidement les bons profils malgré des fiches de poste précises.
- Vous souhaitez réduire le taux de turnover ou éviter les erreurs de recrutement.
- Vous recrutez souvent sur des postes similaires ou à fort enjeu.
- Vous aimeriez vous appuyer sur des données fiables pour objectiver vos choix.
- Vous voulez structurer votre recrutement sans le rendre plus complexe.
- Vous êtes attentif aux enjeux d’équité, de transparence et de respect du RGPD.
Si vous vous reconnaissez dans ces enjeux, alors le recrutement prédictif peut fortement vous aider à structurer et à fiabiliser vos processus. Chez JobAffinity, nous croyons à un recrutement à la fois humain et appuyé par la donnée. Le recrutement prédictif, bien utilisé, n’est pas une révolution ni une fin en soi, mais un levier d’aide à la décision, au service de vos enjeux de ressources humaines.