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Big Data et recrutement

November 30, 2015 Geoffroy De Lestrange

L’avènement du cloud computing et l’accumulation de données échangées par des individus de plus en plus hyperconnectés a créé une masse d’information recelant une grande richesse pour qui peut l’analyser. Si les données échangées s’accumulent, elles restent toutefois difficilement exploitables par les logiciels de Business Intelligence (BI) actuellement disponibles sur le marché. C’est là que le Big Data entre en scène. On le sait, le Big Data est un thème récurrent dans l’actualité et se dessine comme une tendance lourde. Les RH voient passer une quantité impressionnante de données et n’échappent pas à la règle, et le recrutement en particulier offre des exemples d’utilisation très intéressants.

Une utilisation intelligente du Big Data : Le Recrutement

Au sein des entreprises, l’analyse des talents et compétences facilite le recrutement et la formation des collaborateurs, mais aussi la mesure de la performance et le planning de gestion RH. Les données qui alimentent ces conclusions sont en partie rassemblées en interne, complétées par un grand nombre de données externes. Elles concernent la démographie, le fonctionnement de l’entreprise, des informations sur la qualification, les compétences, la rémunération, la mobilité. Elles peuvent également consister en un ensemble d’informations personnelles collectées via les réseaux sociaux et l’entourage professionnel des collaborateurs, même si ce point-ci est une zone grise en matière d’éthique puisqu’il s’agit d’analyser des informations à l’insu du candidat (ce que nous nous refusons à faire chez Cornerstone, même si certains prestataires le suggèrent).

L’exemple le plus parlant d’une utilisation intelligente du big data est sans doute celui du recrutement, qui reste encore aujourd’hui déterminé par des critères rigides, tels que le diplôme ou l’École fréquentée. Pour créer plus de valeur à tous les niveaux, les analyses peuvent identifier les critères de réussite du personnel tout au long de la chaîne de production et ainsi permettre d’affiner le recrutement.

On peut résumer l’impact du Big Data RH par les éléments suivants :

  • L’arrivée du big data va révolutionner, comme dans beaucoup d’autres métiers, les façons de travailler
  • Les RH disposent d’une richesse inestimable dans la quantité de données dont ils disposent sur les collaborateurs
    – Jusqu’à présent, les RH ont plus eu tendance à faire de l’analytique ou du pilotage mais, avec la quantité de données existantes, on peut aller plus loin et trouver des liens, des cohérences, des modèles qui vont aider dans la prise de décision
  • Point important : c’est bien l’humain qui prend la décision finale mais la technologie permet d’appuyer cette décision avec des éléments concrets

Prendre du recul reste nécessaire

L’important n’est pas le « big data » qui n’est qu’un mot journalistique. “Big data is like teen sex. Everybody is talking about it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.” (Dan Ariely, James B. Duke Professor of Psychology and Behavioral Economics at Duke University). En revanche, le point important est de comprendre que des analyses statistiques très poussées donnent des informations nouvelles et aident à la prise de décision. C’est cela qui impacte véritablement les RH. Ce sont ces résultats et les suggestions qui sont intéressants, pas l’analyse des données en elle-même – pour laquelle l’entreprise devrait investir énormément pour trouver les spécialistes et les ressources informatiques nécessaires. D’ailleurs, c’est pour cela que Cornerstone ne « vend » pas du big data, mais met à disposition des modèles de corrélation spécifiquement pensés pour les RH et constamment mis à jour.

Ainsi, le Big Data donne un nouvel éclairage mais ne remplace pas la décision humaine. Dans le cas du recrutement, un ATS classique peut déjà faire correspondre les compétences recherchées avec celles des candidats dans les CV. En y ajoutant un moteur Big Data, on peut ajouter un niveau d’information complémentaire sur la probabilité de succès à un poste, à partir des données issues de la base de référence et d’informations additionnelles récoltées par le biais de questionnaires de personnalité (« assessment »). Avec ces informations, le recruteur pourra zoomer sur les candidats les plus intéressants et passer plus de temps en entretiens pour sélectionner le meilleur. Ce n’est en aucun cas la machine ou le logiciel qui dit qui doit être embauché ou non.

Une remarque souvent entendue est que ce genre de processus risque de provoquer la création de clones. Dans les faits, c’est le contraire qui se produit puisque les biais inconscients qui sont particulièrement présents dans les premières phases du recrutement sont ici supprimés : un moteur analytique ne peut discriminer sur la base de la consonance d’un nom de famille, puisque ce n’est pas une donnée objective ! Le recruteur se devra donc de regarder les candidats qui, non seulement suite à l’analyse des CV mais aussi par exemple à celle de la personnalité via questionnaires d’évaluation, sont intéressants selon le logiciel. Ceci permettra justement à des profils hors norme de passer entre les mailles d’une sélection manuelle souvent inconsciemment subjective.

Élargir à l’ensemble de la RH

Le Big Data peut permettre de répondre à de nombreuses problématiques, telles que :

  • Comment prédire qui va rester longtemps ?
  • Comment optimiser l’intégration des nouveaux entrants ?
  • Les équipes collaboratives ont-elles des meilleurs résultats ?
  • Comment prédire où j’ai un risque de conformité ?
  • Quels facteurs permettent de prédire une meilleure performance ?
  • Quelle structure de rémunération permet de générer la meilleure performance ?
  • Quelles compétences débouchent sur une promotion ?

Quelques exemples concrets

Cornerstone a pu travailler avec Paypal sur l’analyse prédictive pour améliorer ses processus de recrutement. Les résultats ont été éloquents : Paypal a pu mesurer une baisse de 3% du taux d’absentéisme et une accélération d’entrée dans le poste de 20%. Chez Xerox, le turnover a diminué de 20% dans les services concernés, et le taux de remplissage des postes a atteint 97%. Un autre cas particulièrement parlant est celui de AT&T pour le recrutement de ses personnels de call centers, qui a été jusqu’à mesurer un accroissement de presque 5% du taux de satisfaction client !

Le point commun entre ces exemples est de démontrer que le Big Data a non seulement eu un impact sur le processus RH considéré (ici le recrutement), mais surtout une conséquence positive sur le business à proprement parler. Une belle façon de prouver la valeur ajoutée concrète des processus RH !

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