Depuis que l’IA a intégré notre quotidien, nous cherchons en tant que professionnels du recrutement à mettre cette technologie à notre service. En effet, un segment économique a émergé comme du pop-corn, révélant un nombre grandissant d’intervenants et formateurs en ligne sur la question ainsi que l’intégration de la « Dimension IA » dans la pratique de formateurs métiers. L’École du recrutement par exemple, a intégré un module de formation IA à son parcours et mène un travail de veille et de fond sur l’impact de cette techno dans notre quotidien de recruteur.
Voilà quelque temps que nous souhaitons partager notre expérience, encore récente, de notre utilisation de l’IA. Persuadés qu’il faut regarder à chaque extrême pour mieux savoir se situer, il est important donc de constater que certains (pas forcément les recruteurs) ont décidé de tout déléguer à l’IA en automatisant la moindre respiration de leur métier. D’autres en font tout au mieux un assistant qui leur fait gagner du temps, quoique, mais en repassant systématiquement à la moulinette du cerveau humain les productions de ce robot.
Pour rédiger cet article donc, nous avons choisi d’entamer une discussion avec CHAT GPT en le prenant un peu par la main malgré tout pour observer ses productions sur la question des apports de l’IA à l’industrie du recrutement. Tout ce que CHAT GPT nous dit, nous vous le retranscrivons en italique.
La discussion avec CHAT GPT
Comme à un collégien à qui on apprend la méthodo d’une dissertation, on lui demande donc déjà de circonscrire le périmètre du sujet. Nous lui demandons donc de définir les étapes d’un processus de recrutement tel qu’il est connu dans les cabinets.
Voici sa réponse :
- Analyse des besoins : Le consultant en recrutement rencontre le client pour comprendre ses besoins en termes de poste à pourvoir, compétences requises et culture d’entreprise.
- Rédaction de l’offre d’emploi : Le consultant rédige une description de poste détaillée en tenant compte des informations recueillies lors de l’analyse des besoins.
- Diffusion de l’offre : L’offre d’emploi est diffusée sur différents canaux de recrutement. Par exemple, les sites d’emploi, les réseaux sociaux professionnels, et le réseau interne du cabinet.
- Présélection des candidats : Le consultant effectue un tri des CV reçus pour identifier les profils correspondant aux critères établis.
- Entretiens de présélection : Les candidats présélectionnés sont contactés pour des entretiens téléphoniques ou en personne afin d’évaluer leur adéquation avec le poste et l’entreprise.
- Évaluation approfondie : Certains candidats peuvent être soumis à des tests de compétences, des évaluations psychométriques ou des mises en situation professionnelle pour affiner leur profil.
- Présentation des candidats au client : Les meilleurs candidats sont présentés au client, accompagnés de rapports détaillés sur leurs compétences, leur expérience et leur adéquation culturelle.
- Entretiens avec le client : Le client rencontre les candidats présélectionnés pour évaluer leur compatibilité avec l’équipe et la culture d’entreprise.
- Sélection finale : Le client choisit le candidat qu’il souhaite recruter.
- Offre d’emploi : Le cabinet présente une offre d’emploi au candidat retenu et négocie les termes du contrat.
- Suivi de l’intégration : Une fois que le candidat a accepté l’offre, le cabinet assure un suivi pour faciliter son intégration dans l’entreprise et s’assurer de sa satisfaction à long terme.
Ces étapes peuvent varier en fonction des pratiques spécifiques du cabinet de recrutement et des besoins du client, mais elles constituent généralement le processus de base suivi pour recruter des talents.
➡️ On voit ici que l’IA omet de parler de l’étape qui consiste à accompagner la négociation entre le client et le candidat après la proposition (étape 10) et avant l’intégration et son suivi (étape 11).
➡️ L’accompagnement à la négociation est crucial pour les cabinets de recrutement. L’IA peut aider en automatisant la collecte de données. Cela facilite la justification des offres auprès des clients en cas de divergences avec le marché.
Qu’en est-il de la contribution de l’IA ?
Ensuite, nous lui demandons, pour chacune des étapes, les apports positifs et négatifs de l’IA. Voici sa réponse :
1. Analyse des besoins :
- Positif : Les algorithmes d’analyse des besoins peuvent aider à identifier les compétences clés requises pour un poste en se basant notamment sur des données historiques et des tendances du marché.
- Négatif : L’IA seule peut manquer de la compréhension subtile des besoins spécifiques du client qui peut nécessiter des interactions humaines pour clarifier.
2. Rédaction de l’offre d’emploi :
- Positif : L’intelligence artificielle peut proposer des formulations efficaces et attractives en se basant sur des modèles de descriptions de poste performants.
- Négatif : L’IA peut produire des descriptions de poste trop génériques ou qui manquent de personnalisation pour refléter les besoins spécifiques du client.
3. Diffusion de l’offre :
- Positif : L’IA peut automatiser la diffusion de l’offre sur une variété de canaux de recrutement de manière rapide et efficace.
- Négatif : Sans surveillance humaine, l’IA peut diffuser l’offre sur des canaux inappropriés ou inefficaces, gaspillant ainsi des ressources.
4. Présélection des candidats :
- Positif : Les algorithmes de présélection peuvent trier rapidement les CV en fonction de critères prédéfinis, permettant ainsi d’économiser du temps aux recruteurs.
- Négatif : L’IA peut aussi manquer de discernement pour évaluer des compétences plus subjectives ou des expériences non conventionnelles.
5. Entretiens de présélection :
- Positif : Les chatbots et les systèmes de vidéoconférence basés sur l’IA peuvent mener des entretiens de présélection de manière efficace et standardisée.
- Négatif : L’IA peut avoir du mal à interpréter les réponses des candidats de manière contextuelle et à établir une connexion empathique.
6. Évaluation approfondie :
- Positif : L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour évaluer les compétences techniques des candidats de manière objective.
- Négatif : L’IA peut être limitée dans sa capacité à évaluer des compétences plus complexes. Par exemple, la créativité ou la résolution de problèmes.
7. Présentation des candidats au client :
- Positif : L’IA peut fournir des rapports détaillés sur les candidats sélectionnés, mettant en évidence leurs points forts et leurs faiblesses.
- Négatif : L’IA peut survaloriser certains critères au détriment d’autres qui pourraient être importants pour le client.
8. Entretiens avec le client :
- Positif : L’IA peut aider à organiser les entretiens en planifiant les horaires et en fournissant des rappels aux parties concernées.
- Négatif : L’IA ne peut pas remplacer la nécessité d’une communication humaine pour établir des relations et comprendre les besoins émotionnels du client.
9. Sélection finale :
- Positif : L’IA peut fournir des recommandations basées sur des analyses de données pour aider le client à prendre une décision éclairée.
- Négatif : L’IA peut manquer de compréhension contextuelle pour évaluer la compatibilité culturelle ou l’ajustement de personnalité du candidat.
10. Offre d’emploi :
- Positif : L’IA peut analyser les données salariales du marché pour proposer des offres compétitives et équitables.
- Négatif : L’IA peut ne pas prendre en compte des facteurs non quantifiables. Par exemple, les préférences personnelles du candidat lors de la négociation.
11. Suivi de l’intégration :
- Positif : L’IA peut suivre les indicateurs de performance du nouveau recruté et identifier rapidement les problèmes potentiels d’intégration.
- Négatif : L’IA seule ne peut pas remplacer la nécessité d’un soutien humain pour résoudre les problèmes d’adaptation ou de relationnel.
➡️ Les réponses ici nous rassurent. Tout d’abord, elles sont basiques, ce qui montre que l’Homme a encore de beaux jours devant lui. Ensuite, l’IA compile une pensée globale consistant à dire qu’elle aide sur des tâches techniques, mais ne remplacera pas le regard humain.
Et dans notre pratique ?
Nous menons l’analyse du besoin sans l’aide de l’IA. En effet, 15 ans d’expérience en recrutement et sur un marché régional nous donne une expertise fine que l’IA ne saurait retraduire. Sauf à faire des prompts de 3 km et mener des discussions interminables avec l’IA pour arriver à un résultat qui sera encore contestable.
Les fiches de postes, les annonces et les comptes-rendus sont en revanche les étapes que nous déléguons en partie à l’IA. Nous gagnons ainsi du temps et passons instantanément l’angoisse de la page blanche. Ensuite, nous retravaillons les textes produits par l’IA.
Jamais nous ne confierons en revanche le processus de sélection qui consisterait à mettre un échantillon de CV sous le projecteur de l’IA en lui demandant de sélectionner. Évoquer l’existence de biais qui pourraient être effacés par l’IA a plutôt tendance à nous faire peur. Preuve en est, un article a récemment mis au jour la discrimination dont est capable l’IA. L’administration Australienne en a d’ailleurs fait les frais en constatant que 71% des profils faisaient l’objet d’une discrimination par le sexe. Probablement un prompt mal rédigé… Pas si sûr.
Évidemment, nous ne sommes pas du tout partisans de faire mener les entretiens par l’IA. Sinon, nous perdrions beaucoup de candidats. Mais elle peut assister dans la retranscription des entretiens. Nous songeons d’ores et déjà à cette solution pour gagner du temps et de la productivité.
Pour conclure…
Nous ne pouvons qu’être vigilants sur les effets de l’IA et inviter la communauté RH et du Recrutement à faire de l’IA un allié soumis et non décisionnaire. En effet, bien que l’IA apporte des avantages indéniables, son utilisation doit être encadrée par une réflexion éthique et une supervision humaine pour garantir qu’elle est utilisée de manière équitable et responsable. En adoptant cette approche, nous pouvons exploiter tout son potentiel tout en préservant l’importance du facteur humain dans le processus de recrutement.