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Recrutement: la quête du candidat idéal déniché par les algorithmes

| AFP | 150 | Aucun vote sur cette news
En matière de recrutement, l'heure est désormais au
En matière de recrutement, l'heure est désormais au "matching", avec la promesse identique à celle des sites de rencontres, de trouver le candidat idéal grâce aux algorithmes ( PHILIPPE HUGUEN / AFP/Archives )

En matière de recrutement, l'heure est désormais au "matching", avec la promesse identique à celle des sites de rencontres, de trouver le candidat idéal grâce aux algorithmes. Mais attention à ne pas fabriquer des clones et ne pas trop se fier à la machine.

Pour pouvoir "matcher", il faut collecter les données d'un candidat (éléments du CV, réponses à des tests de personnalité, description de compétences ...), les faire passer dans la grande moulinette de l'algorithme et confronter le tout au profil de poste défini par l'employeur via d'autres données.

Objectif: faire un premier tri, trouver de meilleurs candidats, faire baisser le turn-over d'une entreprise, et même prévoir comment un futur salarié pourrait s'intégrer dans une équipe ou s'entendre avec son chef.

"On peut dire comment le candidat va s'épanouir chez vous" et calculer "l'affinité" entre deux personnes, promettait récemment devant un parterre de DRH, David Bernard, fondateur de la société AssessFirst, qui a notamment travaillé pour le BHV.

Les start up et entreprises qui s'affichent dans le domaine du recrutement dit "prédictif" foisonnent, signe d'un secteur en ébullition, même s'il reste embryonnaire.

Actuellement en France, moins de la moitié du recrutement se fait par internet, et le rôle du réseau reste important, selon une récente étude de la Dares (service statistique du ministère).

Beaucoup d'observateurs s'attendent à "une concentration" du secteur, voyant notamment des géants arriver, comme Google, qui a mis en place Google for Jobs aux Etats-Unis, ou Facebook.

"Les technologies disponibles arrivent aujourd'hui", explique à l'AFP Mickael Cabrol, fondateur de la société Easyrecrue, qui présélectionne des candidats sur la base d'entretiens vidéos.

- "Des bombes"

Pour Antoine Jouteau, directeur général du Bon Coin, l'utilisation des algorithmes "va faire gagner du temps et de l'argent aux entreprises", en permettant notamment "d''accélérer la phase de mise en relation", explique-t-il à l'AFP.

Le Bon Coin, 3.000 annonces déposées en moyenne par jour, vient d'ailleurs de racheter Kudoz, une start up spécialisée dans le recrutement de cadres et qui fait du recrutement prédictif.

Récemment lancé, le site "Onvabosser.fr" a trouvé du financement chez l'un des actionnaires du site de rencontres +Attractive World+. Après une présélection, les candidats peuvent faire un test grandeur nature dans l'entreprise, via un contrat d'intérim, explique Julien Nowaczyk.

Il se veut prudent sur le temps de développement d'algorithmes perfectionnés et reconnait que le recrutement prédictif peut aboutir à embaucher des profils identiques. "Il y a un effet mimétisme, même si ce biais existe naturellement", explique-t-il.

Et pour Hymane Ben Aoun, chasseuse de tête, et vice-présidente du Syntec recrutement, les algorithmes ne font pas tout.

"Ces outils-là, mis dans les mains de gens qui ne sont pas bienveillants ou qui ne sont pas des experts, peuvent être des bombes!", prévient-elle, soulignant "le besoin de complémentarité entre les gens".

Et "penser que n'importe qui va faire d'excellents recrutements juste parce qu'il aura passé les candidats la moulinette d'un outil, c'est s'engager dans une direction un peu risquée", poursuit-elle.

D'ailleurs, la CNIL interdit de prendre une décision à l'égard d'une personne "sur le seul fondement d'un traitement automatisé des données à caractère personnel".

Pôle Emploi s'y met aussi avec via son application +La bonne boîte+ qui sélectionne "les entreprises susceptibles de vous recruter dans les six mois" afin d'encourager les candidatures spontanées "avec un modèle algorithmique".

Mais Reynald Chapuis, directeur digital de Pôle Emploi, insiste sur "la qualité et la certification des données" qui doivent être "suffisantes" pour assurer un résultat "performant".

"Qui rentre les données et comment on vérifie qu'elles sont bonnes?", s'interroge aussi Antoine Jouteau.

"Si faire du prédictif, c'est se passer de l'humain, cela n'a pas de sens", conclut M. Chapuis.

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