Il est essentiel que les recruteurs aient une compréhension fine de ce que font les algorithmes

Un article publié sur JobTeaser avec la participation de Jean Pralong.

Quelle place donner aux algorithmes dans le recrutement ? Quelles limites leur donner ? Jean Pralong – Titulaire de la chaire compétences, employabilité et décisions RH de l’EM Normandie dresse un panorama à date des défis à relever pour un recrutement humain avant tout. Décryptage.

À quoi sert l’I.A. dans le métier de recruteur ?

Je voudrais tout d’abord apporter une clarification en ce qui concerne la différence entre algorithme, intelligence artificielle et logiciel. Un algorithme est une suite d’opérations ou d’actions. Il peut être humain ou digitalisé, pour devenir un logiciel. Quand je vais dîner au restaurant, j’utilise un algorithme : les étapes comme entrer, attendre d’être placé, recevoir la carte ou commander sont des opérations logiques qui s’enchainent dans un ordre précis, dans ce cas suivi par un humain.

L’IA, c’est un algorithme digitalisé qui va reproduire une décision humaine. Mais derrière les résultats produits par une I.A., il y a toujours des algorithmes. Elle doit donc être explicable et j’invite les recruteurs à bien comprendre ce que produisent les outils digitaux qu’ils peuvent être conduits à utiliser dans l’exercice de leur métier.

Maintenant, s’agissant de la digitalisation et de l’IA dans le recrutement, il y a au fond deux visions du métier. Une première qui consiste à considérer que le recrutement est quelque chose d’objectif. C’est à dire qu’il devrait y avoir des outils capables d’évaluer les caractéristiques des candidats de façon à les comparer aux besoins d’un poste et de déterminer objectivement qui est le meilleur candidat pour le poste.

C’est une vision très scientifique vers laquelle tirent les éditeurs de logiciels et l’IA. Ainsi le recrutement aurait une forme d’objectivité absolue. Derrière cette image, il y a une vision du métier de recruteur, qui s’assimile à celle des « cueilleurs », dont le métier serait de cueillir des candidats et de repérer ceux qui ont les caractéristiques objectives les plus fiables pour occuper le poste.

Il y a une deuxième vision, qui certes s’accorde sur le fait que le fait que les caractéristiques des candidats doivent être objectivées, mais qui va considérer que le recrutement ne s’arrête pas là et que le métier de recruteur c’est un métier de « tisseur » par lequel il faut tisser une relation entre un candidat et un manager, un candidat et une entreprise. Cela veut dire que le métier de recruteur est de tisser une relation et pas uniquement d’évaluer et de s’en remettre au seul recours à l’IA.

Aujourd’hui, on sait plein de choses sur ce qui marche et ce qui ne marche pas pour évaluer les candidats. Par exemple, les solutions qui permettent de lire des mots clés sur un CV, on sait que cela va marcher dès lors que l’on est capable de lister les bons mots clés et de faire un travail précis d’identification des compétences et de ces dits mots clés. On sait en revanche que l’usage des tests de personnalité est particulièrement désuet. Utiliser l’I.A. avec des outils qui vont trier les candidats avec des tests de personnalité, on sait bien que cela ne marche pas très bien. Il faut donc dépasser la partie émergée de l’iceberg I.A. et comprendre ce que font les algorithmes qui sont derrière.

Ceci m’amène à questionner fortement la place du recruteur dans l’utilisation qu’il fait de l’I.A.. Ceci renvoie à une question relative à la différence entre le travail prescrit et réel. Beaucoup de logiciels ont tendance à réduire le recrutement à un process. À prendre en charge des bouts de process et à les digitaliser. Donc à renvoyer le travail du recruteur à une posture de travail prescrit et non à du travail réel. Est-ce que le recrutement est un process que l’on suit de façon séquentielle ? À mon sens, le travail du recruteur est itératif. Il va aller chercher des CV, il va les regarder, les trier et souvent revenir à la première liste de CV pour finalement s’intéresser à des profils qu’il n’aura pas retenu en première instance. 

En mettant en avant une lecture très abstraite et processée du travail, il est possible que l’I.A. s’éloigne de ses utilisateurs. Et que ses utilisateurs aient tendance, et c’est souvent le cas, à détourner le process. Une recherche que nous avons réalisée sur des entreprises qui trient les CV automatiquement au moyen d’algorithmes, nous a conduit à observer que dans beaucoup d’annonces de recrutement, les candidats étaient invités à la fois à postuler en ligne et à envoyer directement leur CV au service de recrutement.

En procédant ainsi les recruteurs se disaient que si l’algorithme bloque quelques CV, ils auront toujours la possibilité d’avoir accès à l’intégralité des candidatures.

En fin de compte, le recruteur « double » la machine, ce qui témoigne d’un certain manque de confiance des utilisateurs envers l’I.A.. Plus au fond, il est essentiel que les recruteurs aient une compréhension fine de ce que font les algorithmes qu’ils utilisent dans leur métier au quotidien de manière à savoir où poser leurs limites de confiance.

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