Définition du Référentiel en Ressources Humaines (RRH)
Un référentiel en ressources humaines (RRH) est une structure de données rassemblant le plus souvent des descriptions de métiers et de compétences reliées avec des classifications de secteur d'activité, d'environnement, de formations, etc.
Inventaire des métiers et des compétences associées
La fonction du référentiel en Ressources Humaines
Que ce soit pour l’enregistrement des informations du côté employeur ou du côté candidat, la qualification des données sur les opérations, les métiers et les compétences reste une préoccupation permanente car la qualité de l’évaluation du match CV/offre repose sur l’usage d’un langage suffisamment commun. C'est ce rôle que nous allons confier au référentiel: être le langage professionnel commun des analyses sémantiques.
Par défaut, nous utiliserons comme référentiel de ressources humaines le ROME (Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois) qui a le mérite d’être public et généraliste.
Conjuguer Intelligence Artificielle et Référentiel en Ressources Humaines
Pour assurer une qualification optimale des données, il est possible d'articuler le référentiel choisi avec l'IA et des interactions avec l’utilisateur. A la façon de deux êtres humains qui « accordent leur violon » en dialoguant, nous établissons un échange par interaction entre utilisateur et intelligence artificielle. L’intelligence artificielle vient reconnaître et proposer des recoupements entre, d’un côté, les descriptions d'opérations postes et candidats et, de l’autre côté, des métiers puis des compétences structurées en référentiel.
Par défaut, nous utiliserons comme référentiel de ressources humaines le ROME (Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois) qui a le mérite d’être public et généraliste.
1 Première étape : le recoupement automatique avec le référentiel métiers
Prenons pour exemple, la mission générale du « chargé de clientèle particuliers » telle que rédigée par l’observatoire des métiers de la banque : « Le chargé de clientèle particuliers est un des principaux interlocuteurs du client avec sa banque. A l'écoute de ses besoins, il le conseille sur les produits et les services pour répondre au mieux à ses attentes. »
La fiche métier « chargé de clientèle particuliers » de l'observatoire des métiers de la banque
La phase de recoupement automatique va analyser et comparer cette description à celles des métiers normalisés du référentiel. C’est la rapidité du moteur d'analyse qui va autoriser les interactions immédiates entre l’utilisateur et l’intelligence artificielle.
Analyse de la description « Le chargé de clientèle particuliers est un des principaux interlocuteurs du client avec sa banque. A l'écoute de ses besoins, il le conseille sur les produits et les services pour répondre au mieux à ses attentes. »
Analyse de l’entête « mission générale »
La qualité de la reconnaissance des métiers dépend de la rédaction des expériences professionnelles. Plus les opérations réalisées ou à réaliser sont détaillées, moins les interactions fonctionnelles avec les autres services sont évoquées, et plus la reconnaissance est performante. Ce phénomène s'explique par la détérioration de la pertinence provoquée par le mélange des opérations du poste avec la mention des collègues de travail et autres services. Pour éliminer ce risque, dans les formulaires, nous séparons « description des opérations » et « interactions avec les autres services internes et externes ».
Pour illustrer ce fait, comparons ce dernier résultat avec l’analyse des opérations du chargé de clientèle détaillées par l’observatoire des métiers de la banque : http://www.observatoire-metiers-banque.fr/f/metiers/article/chargeClienteleParticuliers Cette nouvelle description donne de nouveaux résultats qui, comparés aux précédents, montrent l’importance de la rédaction des opérations : les scores sont plus élevés (78% au lieu de 73%).
Analyse de la seule section « activités »
Ces deux exemples montrent aussi la puissance de l’analyse sémantique comparée aux techniques anciennes de reconnaissance par mots clés : nous pouvons utiliser un texte complet et plusieurs contenus différents donnent des résultats similaires. Nous pouvons refaire le test avec les autres contenus, respectivement les sections « connaissances », « compétences comportementales » et « compétences opérationnelles »
2 Deuxième étape : la détection de compétences normalisées
Recruter par les compétences, c'est trouver une personne qui sait ou peut réaliser les opérations qu'on souhaite lui confier. Peut-être a-t-il acquis cette compétence dans un poste différent et peut-être même dans un secteur éloigné. Mais pour trouver cette personne, dont on ignore totalement le contenu potentiel du CV, comment faire ?
La détection des métiers normalisés s’accompagne aussi de la détection des compétences normalisées associées à ces métiers. Ces compétences ne correspondent pas à des compétences nécessaires mais à des compétences qu'ont statistiquement les personnes qui réalisent ces opérations.
L’analyse par l'intelligence artificielle de la mission générale du chargé de clientèle particuliers génère une liste 80 compétences potentielles réparties dans 30 groupes dont la relation client, la stratégie commerciale, la gestion de comptes, la gestion de sinistres…
Détection de compétences
A cette étape, il s’agit de compétences probables. Cette information peut être utilisée comme telle, c’est à dire en tant que probabilité, ou, pour qualifier l’information, être validée par l’utilisateur recruteur ou candidat. Cette validation peut se faire si des interactions immédiates entre l’utilisateur et l’IA sont rendues techniquement possibles.
Pour l'intelligence artificielle, il sera déterminant de respecter une homogénéité dans la rédaction et la bonne couverture des métiers et compétences, car ce seront les contenus analysés : une analyse de similarité entre une mission et un métier du RRH va permettre d'associer à cette mission des compétences probables.
La pertinence des analyse sémantiques sera directement corrélée à la représentatitivité du référentiel
