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IGS RH, l'école des ressources humaines

Recrutement : ce que les algorithmes de recommandation pourraient changer

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Les algorithmes de recommandation sont omniprésents sur le marché du e-commerce. Ils permettent de connaitre les préférences des utilisateurs et d’utiliser leurs interactions pour optimiser les prédictions et leur offrir ainsi une recommandation issue de la comparaison entre leurs activités sur le web et celles des autres internautes ayant des comportements similaires. Les algorithmes s’immiscent désormais dans l’univers du recrutement en ligne, évaluant le comportement et la motivation des candidats et mesurant la compatibilité entre leurs profils et les postes à pourvoir.

RH : les grandes promesses des algorithmes de recommandation

« Un algorithme de recommandation permet à un utilisateur de dénicher le produit ou le service de son choix sans que celui-ci perde du temps dans des infructueuses recherches », explique Aurélien Hervé, CTO de la start-up Hunteed, spécialisée dans le profilage algorithmique et le « matching » des compétences. Tout comme dans le secteur du e-commerce, les algorithmes de recommandation permettent aux DRH d’optimiser leurs processus de recrutement en ligne. Les moteurs de recommandation utilisés désormais par les startups de recrutement permettent de recommander des profils que les entreprises et les chasseurs de tête n’auraient pu détecter, mais pas seulement. Les algorithmes de recommandation sont considérés comme des supports d’aide à la décision, car ils permettent aux DRH de fiabiliser le processus de recrutement et d’étayer chaque candidature, en mettant en avant une série d’arguments qui consolident les chances du candidat tout en répondant aux critères des recruteurs.

Comment fonctionnent les algorithmes de recommandation ?

Pour qu’ils soient efficaces, les algorithmes de recommandation doivent passer par trois étapes essentielles :

  •  la collecte des données permettant d’actualiser le profil du candidat grâce à l’historique des recherches, son comportement sur le web et l’analyse de données CRM (âge, sexe, salaire, centres d’intérêt…) ;
  •  la mise en place d’une matrice algorithmique qui inclut des données quantitatives (années d’expérience, salaire, maitrise d’un logiciel…) et idéalement des soft skills (capacité à s’adapter, créativité,…) et des variables qualitatives dont les valeurs sont issues des tests de personnalité. Ces données qualitatives permettent de construire une base de connaissance solide, grâce à laquelle les candidats, ou les postes à pourvoir, vont être statistiquement recommandables aux chasseurs de tête ou aux demandeurs d’emploi ;
  •  l’envoi de la recommandation : celle-ci est à faire en temps réel. Raison pour laquelle l’étape de la mise en place de la matrice algorithmique est primordiale, puisqu’elle permet d’anticiper les attentes des recruteurs et des candidats sur le web.

Les entreprises peuvent choisir entre différentes formes de calcul et différents algorithmes, en fonction du secteur d’activité et des objectifs attendus. Chez Assessfirst, une entreprise spécialisée dans le recrutement prédictif, une fois le profil du candidat est défini par les variables qualitatives et quantitatives, l’algorithme mesure le taux de son adéquation avec les attentes des recruteurs. « Nous utilisons des variables statistiques – pour les curieux le Khi2 et le V de Cramer – pour effectuer des tests de significativité. A partir d’un taux d’adéquation de 60%, on recommande le profil au client ». Certes, les algorithmes de recommandation ne permettent pas d’obtenir un taux de compatibilité de 100%, mais ils permettent de réduire largement le taux de turnover et de générer une short liste pertinente de candidats ou de postes à pourvoir.

IGS RH, l’école de référence en RH

IGS RH propose des programmes de formation allant de bac+3 à bac+5, basés sur une pédagogie innovante pour former des responsables RH aptes à répondre aux différents enjeux RH et à mettre en place des processus de recrutement adaptés au secteur d’activité de leur entreprise.

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