L'intelligence artificielle et le traitement automatique du langage permettent aux entreprises d'améliorer leur marque employeur en optimisant l'expérience utilisateur de leurs candidats. L'assistance sémantique au recrutement (ASR)
apporte une solution globale d'enrichissement des données et de façon induite, des analyses et du matching.
L'enrichissement de données facilite le recrutement ouvert en proposant des angles complémentaires: une analyse purement sémantique, classique, basée sur les voisinages de description de poste, mais aussi une analyse par les compétences
et une analyse soft skills, toutes deux basées sur un référentiel en ressources humaines de référence. Cette complémentarité d'analyses par les motivations et par les compétences autorise le sourcing plus ouvert sur tous les métiers et les parcours de formation car en coisant tous ces instruments, ils sont capables de détecter les perles rares parmi de nombreux profils.
Est-ce la seule suite à donner ? Sans boule de cristal et munis de ces idées pour parler de l'impact de l'IA sur le recrutement, nous avons préféré mettre en avant des usages nouveaux. Toutes les technologies citées ici existent déjà et sont disponibles grâce à l'ASR mais leur usage n'existe pas encore ou tout au moins restent ultra confidentiel. Alors imaginons ce que ces usages peuvent produire comme nouvelles applications et comme nouveaux services car c'est l'ensemble des techniques du recrutement et des usages qui sont bouleversés.
La Data utilisateur et l'enrichissement de données
Grégory recherche une nouvelle opportunité, il compte réactualiser son profil et se reconnecte sur le jobboard qui lui avait réussi une première fois. Une notification lui propose d'actualiser son portefeuille de compétences. Curieux, il accepte et son parcours professionnel s'anime sous ses yeux: de chaque expérience se détache des groupes de compétences structurés, compétences qu'il n'a jamais lui-même énumérées. Il ajuste ses compétences et son niveau de maîtrise puis il les valide. Il éprouve surprise et fierté : spontanément, il aurait essentiellement valorisé les compétences qu'il a acquises dans l'effort. Cet automatisme, partagé de la plupart, se joue au détriment des compétences inhérentes à sa personnalité et à sa formation; celles qui l'ont amené à choisir et à réussir dans ses différents postes. Une fois son portefeuille de compétences validé, il crée une recherche sur son jobboard qui lui propose alors de valoriser les savoir-faire qu'il souhaite exploiter. C'est une série d'opportunités multimétiers et multisectorielle qui s'offre alors à lui, avec dans cette liste, des libellés inconnus. Ce sont de nouvelles perspectives professionnelles qui s'ouvrent à lui.
Dans cette illustration, déjà réaliste, on mesure l'influence de l'IA sur la spécialisation des filières et sur l'information des profils. Pour avoir un peu de data sur un candidat ou une opportunité, l'un des deux protagonistes doit soit les fournir soit les obtenir et à défaut, l'opération est perdue. Ce qui induit que les structures de recrutement ont un besoin de spécialisation: les chargés de recrutement ont besoin de connaitre les mots clés et les postes types pour aller chercher l'information et trouver les bons candidats. Comme les utilisateurs évitent les formulaires et les longues listes de choix alors les informations disponibles sont peu nombreuses, et pour les questionnaires obligatoires, peu fiables.
Grâce à l'intelligence artificielle sémantique, entrainée sur les bons corpus métiers, les utilisateurs ont peu d'interactions à assurer pour constituer un profil complet et spécialisé. Les chargés de recrutement seront moins attendus sur la maitrise des profils techniques: un chasseur de tête pourra déployer ses talents de séduction et de conviction sur des métiers d'expert sans nécessairement en connaître les subtilités. À l'inverse, les grosses structures de recrutement pourront intervenir des marchés qui sont actuellement de niche.
En 2020, durant un test réalisé dans un cabinet de consulting spécialisé en télécommunications, l'IA a pu identifier, uniquement par analyse des contenus, le candidat qui a finalement été retenu par le client parmi une dizaine de dossiers concurrents d'experts.
Les personas
Grégory reçoit une notification de sa plateforme de recrutement qui lui propose ses dynamiques de personnalité: il serait à la fois social et entreprenant. "Vous aimez aider les autres de façon spontanée, vous êtes capable de prendre des décisions et de mener des Projets jusqu’au bout". Même si cette évaluation est réalisée par intelligence artificielle et sans test de personnalité, il la valide car il s'y reconnaît. Il reconnaît aussi une pertinence particulière à l'opportunité qu'il vient de recevoir et contenant une note d'introduction explicative: "Votre coach opportunités a évalué une forte proportion d'entrepreneuriat et de management dans cette création de poste ce qui pourrait vous correspondre".
La détection de profils soft skills permet de nombreux usages qui apportent une forte valeur ajoutée. D'une part, sa pertinence et son explication apportent crédit et légitimité à la solution, ce qui induit une attention supplémentaire et une plus forte réactivité aux notifications et aux suggestions qui suivront.
Une bonne évaluation des soft skills, permet aussi de personnaliser les messages et les contenus. On peut ainsi proposer des contenus adaptés comme des articles mais aussi des formes différentes comme des évènements. Mais attention, dès lors qu'une suggestion est établie suite à une analyse de l'intelligence artificielle, elle doit être justifiée par une introduction explicative comme "...en raison de la dimension sociale mésurée, cette opportunité..." ou mentionnée par tout autre élément de contextualisation comme une image ou un titre rappelant un profil soft skills par exemple. C'est cette explication ou ce rappel qui forme un gage de transparence et de bienveillance envers l'utilisateur qui n'aura ainsi pas le sentiment d'être enfermé dans une bulle de choix et qu'il pourra à tout moment désactiver cette fonction ou modifier l'analyse en amont de ces suggestions.
Votre assistant sur site emploi-carrière
Grégory a candidaté sur le site emploi carrière d'une grande entreprise. Il a pu importer son profil sur la base d'un simple lien privé ce qui lui a levé la contrainte des formulaires standards. Un bot conversationnel est apparu, il a pu configurer son style et commencer à lui répondre concernant certaines compétences et certifications spécifiques pour l'entreprise. Il a accepté de partager son profil soft skills, son profil est déjà complet et il commence à recevoir des suggestions de postes. Il adresse alors au bot des questions sur l'entreprise qui lui fournit des réponses et des liens sur les contenus en ligne. Plus tard il reviendra prendre des nouvelles de ses candidatures: le bot lui confirmera alors qu'elles sont en cours d'étude et lui notifiera une nouvelle opportunité qui matche avec ses compétences et ses objectifs. Il lui proposera une candidature préparée qu'il aura juste à compléter.
L'usage du robot humanoïde conversationnel pourrait être utilisé à très bon escient dans un processus de recrutement Français. Adossé à un profil candidat sur un site carrière, il permettrait aux candidats de poser des questions sur leurs candidatures ainsi que sur l'entreprise. Il ne serait pas nécessaire d'analyser le visage de l'utilisateur, juste besoin de l'audio ou du clavier et il pourrait être fait mention légale explicite de l'absence d'analyse des données du visage de l'utilisateur. Pour aller plus loin, un tel robot pourrait proposer aux candidats la détection de nouvelles opportunités pertinentes mais aussi répondre à des questions sur l'entreprise en orientant l'utilisateur vers des contenus disponibles. Nous garderions ainsi le meilleur du bot en ligne: interactivité immédiate, usage ludique, suivi en temps réel, valorisation de la marque employeur, production de nouvelles opportunités.
Votre coach préparateur
Grégory a obtenu un rendez-vous pour un entretien de recrutement. Sa plateforme lui notifie l'évènement et lui propose de se préparer pour le rendez-vous. Il consulte l'analyse croisée qui lui présente les thèmes abordés par l'annonce et que son CV ne couvre pas. Il prépare alors sa présentation afin qu'elle inclue ses futures justifications car les compétences manquantes dans son CV feront sûrement discussions. L'analyse fragmentée lui permet de taguer toutes les missions particulières et les petits projets qu'il a réalisés dans ses différents postes où il a pu côtoyer ou découvrir les compétences qui lui font défaut. Sa préparation est aboutie : il connait ses points faibles en compétences et en expériences; il a listé l'ensemble des projets à mettre en valeur pour traiter les objections qui pourraient lui être adressées.
L'analyse détaillée d'un match entre candidat et opportunité permet de réaliser une matrice croisée des éléments détectés et manquants de part et d'autre. Cette analyse peut être effectuée durant la préparation du rendez-vous afin d'anticiper les écarts sur les compétences, les thèmes mais aussi sur les dimensions de personnalités. Candidat comme recruteur peuvent alors anticiper leurs arguments, préparer et simuler leurs justifications et leurs objections.
Analyse fragmentée et CV-Une-Page
Grégory vient de consulter une nouvelle opportunité pour laquelle il souhaite répondre rapidement car il veut se montrer réactif mais dispose de peu de temps pour candidater. Son assistance sémantique au recrutement lui propose d'assembler son CV spécialement pour cette opportunité grâce à l'analyse fragmentée. Il se rappelle alors qu'à la rédaction de chacune de ses expériences, il a dû fournir une description synthétique générale en entête puis ensuite des extraits complémentaires et indépendants concernant les différentes missions et projets du poste. Il accepte la proposition d'assistance et accède alors directement à une suggestion d'agrégation de son CV avec pour chacune de ses expériences, la description de tête complétée d'une liste des extraits retenus comme pertinents pour l'opportunité ciblée. Ce sont donc les missions et projets pertinents qui ont été présélectionnés tandis que les autres extraits, moins pertinents, ont été désélectionnés. Il ajuste et valide la composition de son parcours professionnel et consulte ensuite la même analyse concernant son portefeuille de compétences pour lesquelles les groupes et racines les moins pertinents sont juste mentionnés tandis que les compétences les plus pertinentes pour le poste sont détaillées. En quelques minutes, Grégory a personnalisé et déposé son dossier de candidature sans manipuler de multiples versions de son CV.
L'analyse fragmentée permet, pour un même parcours candidat, de combiner différemment les énoncés d'expériences et les listes de compétences. Pour les profils experts ou sénior, la réalisation d'une candidature allégée et ciblée relève souvent du casse-tête bureautique où il faut retrouver et réassembler des briques de candidatures passées. L'analyse fragmentée permet de fournir une réponse allégée et ciblée à chaque opportunité sur la base d'un unique profil constitué de l'ensemble des versions détaillées des expériences professionnelles. Par exemple, si "Responsable de la business unit prestations et conseil industrie" peut constituer une description synthétique d'entête, "prospection des leads industrie régionaux", "recrutement et animation de l'équipe commerciale", "consolidation des reportings hebdomadaires" sont autant de fragments complémentaires indépendants qui peuvent être attachés ou détachés de l'entête pour la production du CV. L'analyse fragmentée s'opère sur les descriptions de poste et sur les portefeuilles de compétences.
