Recruter est de loin une mission qui ne doit rien laisser au hasard ni à l’intuition. Nous sommes avant tout des êtres humains et nous avons parfois des préjugés, des a priori qui nous conduisent à écarter des candidats qui auraient pourtant été d’excellents collaborateurs. De plus, si l’on recrute avec une personne de notre équipe, nous avons parfois tendance à nous laisser influencer et donc aussi à écarter un candidat. Comment sélectionner alors ?

La qualité des recrutements dans une entreprise est un enjeu majeur. Selon la Dares, plus d’un tiers des collaborateurs recrutés quittent l’entreprise au bout d’un an et ce taux grimpe à près d’un sur deux au bout de 18 mois. Or, tous les chefs d’entreprise le savent, il est complexe d’évaluer les compétences techniques (hard skills) et les compétences comportementales (soft skills).

Le recrutement prédictif permettrait de sélectionner des personnes qui auraient des probabilités particulièrement élevées d’être performantes et de posséder un haut niveau d’engagement. Contrairement au recrutement traditionnel, il repose sur des critères de sélection qui ne sont pas établis de manière subjective, en fonction de ce que pensent les recruteurs. Ils se basent sur des données objectives. Notamment sur les caractéristiques des personnes en poste et des performances qu’elles délivrent. Data, Algorithmes, Machine Learning, … représentent la base de ces moyens qui révolutionnent la technique de recrutement.

Qu’est-ce que le recrutement prédictif ?

Le recrutement prédictif est une manière de recruter qui s’appuie sur l’utilisation de modèles permettant de prédire la capacité des personnes à réussir dans un poste donné. Il prend en compte l’entreprise, mais également la durée de vie moyenne des individus dans un poste donné. Ce processus s’appuie sur l’exploitation des datas. Celles-ci sont à disposition des recruteurs, comme le profil des personnes en poste, leur parcours, leurs caractéristiques…. Et sur des algorithmes capables de traiter ces nombreuses données.

Pour commencer, l’entreprise doit déterminer les facteurs-clés de performance pour le poste souhaité. Ces données peuvent être recueillies auprès de personnes qui occupent déjà le poste. Le but demeure de cerner le profil le plus précis possible afin d’obtenir les meilleurs résultats. L’objectif de cette démarche reste de recruter des candidats qui correspondent au poste, qui s’y épanouissent et d’afficher un faible taux de turnover.

Ce nouveau type de recrutement semble porter ses fruits. Selon une étude FocusRH, il entraînerait une diminution moyenne des délais liés à la présélection de l’ordre de 50 à 75%, du nombre de candidats vus en entretien de 30 à 50%, du turnover à 1 an pouvant aller jusqu’à -50% et des coûts liés au recrutement de 20%. La performance des nouveaux recrutés augmenteraient de 15% en moyenne (en comparaison avec les personnes recrutées au travers de processus de recrutement classiques).

Avantages et inconvénients du recrutement prédictif

Ce dispositif vise à alléger le recrutement des candidats pour la présélection. Il diminue le coût en temps et en ressource financière liés à la première phase du recrutement. Il ne vous reste plus qu’à rencontrer sur les profils présélectionnés par l’algorithme. Ce système offre un avantage aux candidats. En effet, il permet plus de neutralité dans la sélection. Par ailleurs, laisse une place pour les profils atypiques mais qui demeurent à fort potentiel.

Cet aspect objectif peut présenter des inconvénients si vous ne souhaitez pas rencontrer ces profils plus atypiques ou que les données que vous avez pour recruter à un poste n’existent pas ou ne sont pas suffisantes pour déterminer le profil type du poste.

Un système de recrutement qui va remplacer l’homme ?

On constate que la prise d’une décision par des algorithmes est en moyenne 25% plus pertinente que si elle avait été prise par une personne experte dans le domaine. Ce constat amène à se poser la question : Avez-vous encore besoin de recruteurs ?

A l’heure actuelle, les machines sont capables de cumuler et traiter plus de données. Cependant, elles ne remplacent pas l’homme pour l’ensemble de la phase de recrutement notamment dans l’entretien. Le système informatique n’est, en effet, pas capable de mesurer une relation entre les personnes. La prise d’une décision complexe impliquant des aspects émotionnels ne peut être réalisée par la machine.

Aujourd’hui, le recrutement prédictif sert surtout à gagner du temps dans la sélection des candidats … mais pas de choisir le candidat idéal.