L’usage de l’Intelligence artificielle fait partie de la digitalisation de nos sociétés, et le recrutement n’y échappe pas. Aujourd’hui, nous vous parlons plus en détail du concept encore peu connu de modèle prédictif. Vous verrez ainsi que ce concept va beaucoup plus loin que les traditionnels tests de recrutement.
Définition Modèle Prédictif
Tout d’abord définissons le concept présenté ici. Un modèle prédictif analyse les comportements et les données passés afin d’anticiper et prévoir les comportements et données futurs.
Bien que souvent associé au Big Data, les modèles prédictifs existent depuis bien longtemps. D’ailleurs, l’exemple le plus courant reste la météo.
Mais bien sûr, l’Intelligence Artificielle a permis de booster ce concept. En effet, les nouvelles technologies facilitent la collecte et l’analyse des données. Elles permettent ainsi d’être beaucoup plus précis et efficace dans les prédictions.
Concrètement, l’usage de modèles prédictifs permet d’être beaucoup plus juste et réactif dans les décisions de l’entreprise.
Et aujourd’hui dans cet article, nous allons particulièrement nous focaliser sur l’usage du modèle prédictif dans les RH et notamment le recrutement.
Comment le modèle prédictif peut être utilisé dans le recrutement
Ici nous parlons d’humain et non de machines. Il s’agit donc de collecter et d’analyser des données comportementales, selon un poste ou une fonction visée. Au niveau de notre cabinet, nous avons fait le choix du modèle prédictif de Central Tests, que nous vous citerons donc en exemple.
Collecte de données
Pour lancer un modèle prédictif, il faut d’abord collecter les données. Ici, les outils utilisés réalisent déjà de la collecte de données sur les profils candidats et entreprises depuis des années. Il s’agit en effet généralement d’outils de tests RH, qui ont déjà un recul data très intéressant.
Ainsi, ils savent déjà quels datas peuvent correspondre à tel comportement dans un contexte situationnel professionnel.
Mais là où le modèle prédictif va plus loin, c’est qu’il est capable de s’adapter à plusieurs niveaux :
- Besoin de l’entreprise. Car toutes les sociétés n’ont pas les mêmes besoins en matière de savoir-être et valeurs.
- Poste. En effet, les qualités recherchées peuvent varier considérablement d’un poste à un autre.
- Expérience. Puisque les besoins et attentes ne sont pas les mêmes entre un senior et un junior, il est essentiel de considérer cette variable.
- Évolutivité. Dans un monde en perpétuelle évolution, il se trouve donc primordial d’intégrer le fait que la mission du candidat évoluera. Ainsi les données collectées doivent s’intéresser à l’évolutivité à la fois de l’entreprise et du candidat. L’outil s’intéressera alors aux capacités d’adaptation et de remise en question du candidat.
C’est pourquoi l’outil commencera à interroger l’entreprise sur qui elle est et quels sont ses critères de succès à un poste. L’intelligence artificielle proposera également des critères selon les postes, par sa connaissance passée de son approche Big Data. Ce travail peut aussi être réalisé par le recruteur qui traduira son brief dans le paramétrage des datas collectés.
Ensuite, les candidats au poste répondront à un test de personnalité. On parle aussi de tests psychométriques, exercice pratiqué régulièrement en RH. Cependant les questions font l’objet d’une adaptation au poste et à l’entreprise selon le paramétrage préalable du poste et de l’entreprise.
Analyse des données
L’analyse des données se fait ensuite à deux niveaux.
D’abord, l’algorithme va analyser automatiquement les réponses des candidats et définir une note par critère.
Puis le recruteur va pouvoir comparer les résultats aux attentes de l’entreprise. En tout en considérant l’ensemble des candidats.
Matching candidats/entreprise
C’est à ce stade que le modèle prédictif se distingue des tests classiques.
A l’aide de la collecte amont des données tant de l’entreprise qui recrute, que des candidats, il indiquera des éléments de notation liés au poste recherché.
En un coup d’œil donc, nous pouvons nous faire une idée du matching entre le candidat et le poste. De plus, les écarts et leurs importance peuvent vite être relevés et interprétés.
Modèle prédictif et évolution de carrières
Bien sûr, le processus précédemment décrit ne limite pas son utilité au recrutement !
En effet, il peut être intéressant de faire passer ce test à des salariés en poste.
Cela permettra d’une part de s’assurer que le salarié est bien à son poste. D’autre part cela pourra relever sa motivation et ses soft skills pour le poste. Le cas échéant, vous pourrez adapter son management, compléter avec des formations. Au pire, vous pourrez envisager une reconversion interne.
D’ailleurs là aussi, utilisé dans l’autre sens, les modèles prédictifs pourront vous aider à trouver des postes et missions plus adaptées au salarié dans l’entreprise.
N’hésitez donc pas à intégrer cet exercice dans vos entretiens professionnels, et dans l’organisation de vos transformations.
L’importance de garder de l’humain et du recul
Si cette nouvelle technologie est pratique et facilitatrice, elle ne doit nullement se substituer à votre analyse. Il peut toujours arriver qu’un candidat réponde à des questions en ayant à l’esprit des éléments différents du fond de la question.
C’est donc ici que le recruteur doit apporter le recul nécessaire et utiliser cette solution comme une aide à la décision. Il est donc important que le recruteur apporte une vision d’ensemble et prenne en compte l’intégralité des outils pertinents à sa disposition.
Vous souhaitez en savoir plus sur les modèles prédictifs ? Voir les utiliser pour vos recrutements et entretiens internes ? N’hésitez pas donc pas à contacter un cabinet qui pourra vous fournir la technologie et l’accompagnement !
