Comment la technologie d'automatisation peut aider les recruteurs à identifier les talents qualifiés à grande échelle

Les outils d'automatisation basés sur l'IA peuvent collecter et traiter les données des candidats pour accélérer et rationaliser le sourcing, la sélection, la diversité et d'autres fonctions RH des candidats.

Avec la vague de démissions qui ne montre aucun signe de ralentissement, les recruteurs recherchent toute l'aide possible pour reconstituer leurs effectifs en talents qualifiés. Le marché de la gestion des ressources humaines (y compris les logiciels et services d'acquisition de talents) représente actuellement près de 20 milliards de dollars.

Dans un contexte de numérisation et d'automatisation continues des opérations de recrutement et des ressources humaines, elle devrait croître à un taux annuel de plus de 12 % d'ici 2028.

Partout dans le monde, les entreprises mettent l’accent sur la création et la rétention des employés les meilleurs, les plus brillants et les plus diversifiés. On peut s’attendre à ce que les progrès de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de la modélisation prédictive offrent aux entreprises, ainsi qu’aux petites et moyennes entreprises, des opportunités sans précédent d’automatiser le recrutement, même si elles font face à des changements fondamentaux dans le secteur. Pratiques sur le lieu de travail impliquant le travail à distance et hybride.

En fait, quatre recruteurs sur cinq interrogés dans le cadre d'une étude pensaient qu'ils seraient plus productifs si le processus de recrutement de candidats pouvait être entièrement automatisé. Ils ont convenu que disposer de davantage de données les aiderait à qualifier les candidats, à évaluer leur vivier de candidats, à améliorer leur sensibilisation et à affiner leurs flux de recrutement. Malgré cela, 42 % des recruteurs n’ont ni les données ni le temps nécessaires pour mettre en œuvre ou approfondir les analyses, et encore moins transformer les données en informations.

Qu'est-ce que l'automatisation du recrutement et en quoi est-elle utile ?

La gestion des ressources humaines ou des personnes en tant que fonction commence par le recrutement. Chaque jour, un poste vacant non pourvu coûte cher aux résultats financiers et à la productivité d'une entreprise. Les outils intelligents basés sur l'IA peuvent collecter des données pertinentes sur les candidats, les fournir aux recruteurs, puis les traiter avec précision pour accélérer et rationaliser plusieurs sous-processus, notamment la recherche de candidats, la sélection, la diversité et l'inclusion, les entretiens et le suivi des candidats.

Ilit Raz, PDG de Joonko, un fournisseur de solutions de flux de talents pour les présentations, a noté que « l'époque où il fallait trier des centaines de CV et publier des descriptions de poste pour chaque membre du conseil d'administration est révolue ». Il a déclaré : « Si vous ne disposez pas d'une forme d'automatisation ou de technologie RH, vous aurez toujours un temps de retard sur vos concurrents, surtout en matière de recrutement.

L'automatisation du recrutement est une technologie qui peut être appliquée comme un logiciel. » La prestation de programmes en tant que service (SaaS), et de plus en plus alimentée par l'intelligence artificielle, peut être utilisée par les entreprises pour gérer tous les aspects de leur main-d'œuvre. Ses principaux objectifs sont les suivants :

• Automatiser les tâches et les flux de travail de recrutement
• Réduire le coût par embauche.
• Améliorer la productivité du personnel RH et des recruteurs.
• Accélérez le pourvoi des postes ouverts.
• Recrutement sans biais.
• Améliorer la situation globale des talents de l'entreprise.

Comment la technologie typique d'automatisation du recrutement basée sur l'IA aide-t-elle les recruteurs à atteindre ces objectifs. Voici les différentes fonctionnalités dans lesquelles elle peut jouer un rôle clé :

• Annonces de recrutement : les logiciels de recrutement peuvent acheter automatiquement des annonces sur les plateformes de recrutement et d'autres sites Web. Il exploite la publicité programmatique et le contenu de marque pour publier des offres d'emploi sur des sites Web spécifiques à un secteur fréquentés par des candidats ciblés. Il aide également les recruteurs à optimiser leurs budgets d'annonces d'emploi et à réduire les coûts de recrutement.
• Application Tracking System (ATS) : ATS est un logiciel qui automatise le cycle complet de recrutement et de recrutement d'une entreprise. Il fournit un emplacement centralisé pour gérer les offres d'emploi, trier les CV, filtrer les candidatures et identifier les meilleurs candidats pour les postes vacants. De cette façon, les responsables RH peuvent rester organisés et avoir un accès facile aux détails sur l'état d'avancement des candidats dans le processus d'embauche.
• Vérification des CV : la sélection manuelle des CV est l'une des étapes du recrutement qui prend le plus de temps. Le logiciel basé sur l'IA « apprend et comprend » les exigences du poste en fonction de la liste et filtre les CV en fonction des mots-clés, termes et expressions utilisés par les candidats.
• Candidats pré-qualifiés : des algorithmes intelligents peuvent identifier les candidats potentiels en évaluant leurs compétences, leur expérience et d'autres caractéristiques par rapport à celles des recruteurs précédents et des postes publiés. Ils peuvent également classer ou noter ces candidats à mesure qu’ils progressent dans le processus d’embauche. Les chatbots basés sur l'IA peuvent collecter des informations de base et en apprendre davantage sur les candidats en engageant des conversations avec eux. Ces algorithmes peuvent également analyser leurs profils LinkedIn, Twitter, Facebook et autres réseaux sociaux ainsi que les plateformes spécifiques au secteur sur lesquelles ils sont actifs (telles que StackOverflow pour les développeurs) pour mieux comprendre leur personnalité, leurs connaissances, leurs capacités et leurs qualifications.

Quand l'automatisation du recrutement tourne-t-elle mal ?

Malgré les progrès des logiciels d'automatisation du recrutement, ce n'est pas une panacée pour résoudre les défis de recrutement. Aucune technologie ne peut gérer le processus de recrutement fastidieux. La surcharge de données est un problème critique. Aujourd’hui, les recruteurs disposent de tellement de données (sur les candidats et les postes) qu’ils n’ont ni le temps ni les compétences nécessaires pour les analyser et prendre les bonnes décisions. Bien souvent, le coût et la complexité de l’accès et de la validation de ces données sont prohibitifs.

Un autre problème de longue date est celui des préjugés. Même si le processus de recrutement lui-même est souvent biaisé (en grande partie à cause de la tendance des entreprises à s’appuyer sur les références des employés), le recours à l’IA et à l’automatisation dans le recrutement peut parfois aggraver le problème.

Jelena Kovačević, membre de l'IEEE et doyenne de la NYU Tandon School of Engineering, a déclaré : « Sans un ensemble de données représentatif pour décrire un certain nombre de caractéristiques sur lesquelles les recruteurs décident, il est certainement impossible de trouver et d'évaluer correctement les candidats. » Par exemple, Amazon a développé un outil de recrutement basé sur l'IA qui a analysé les modèles de CV reçus sur une décennie et a finalement conduit à une discrimination à l'égard des candidates. Amazon a finalement abandonné l'outil.

Le plus gros problème auquel sont confrontées les données et l'IA est de savoir comment maintenir la diversité, l'équité et l'inclusion (DEI). Certaines erreurs de recrutement liées à la diversité qui sont exacerbées par l'automatisation et l'apprentissage automatique sont :

Un langage insensible, élitiste ou moins inclusif dans les offres d'emploi (obligeant des candidats divers à abandonner leurs candidatures).

• Sourcing limité et bassin de candidats limité (à l'exclusion des candidats d'autres régions ou de ceux qui n'ont pas fréquenté certaines écoles).
• Pas de politique de travail à distance (refus des candidats handicapés et transports limités)
• Une approche intéressante du DEI qui vise à répondre aux normes minimales réglementaires ou industrielles.
• Manque d'automatisation.
• L'IA peut causer des problèmes, l'analyse est le remède

Bien que l'IA ne soit certainement pas une solution miracle pour le recrutement, elle a parcouru un long chemin depuis l'échec du programme de recrutement développé par Amazon. Les recherches révèlent que les équipes de recrutement basées sur les données surpassent déjà leurs pairs. De plus, 84 % des recruteurs ont une grande confiance dans leur capacité à utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans leur flux de travail quotidien.

La question est la suivante : comment les technologies d'automatisation du recrutement peuvent-elles utiliser les algorithmes d'IA dans le processus de recrutement sans ajouter (et amplifier) ​​les préjugés humains ?

La réponse réside dans l'établissement de critères de performance spécifiques à l'entreprise, en identifiant des indicateurs clés qui mesurent objectivement les capacités des candidats et utiliser l'analyse des talents pour mesurer le succès et l'efficacité de vos efforts de recrutement.

Les algorithmes qui atteignent l'objectif pour lequel ils ont été conçus le font souvent parce qu'ils peuvent fonctionner avec les ensembles de données les plus vastes et les plus complets. Il est de la responsabilité de l’entreprise de collecter ces points de données et de les alimenter dans son pipeline de talents ou dans son logiciel d’automatisation du recrutement. Le processus est inversé une fois mis en œuvre, ce qui est toujours une bonne idée de tester l'algorithme sur un ensemble restreint (mais diversifié) de candidats et d'examiner manuellement ses résultats avant de l'utiliser comme véritable solution de recrutement pour l'entreprise.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!