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L’année 2020 a été plus tumultueuse que quiconque aurait pu le prédire. Pour les RH, cela impliquait que nous devions réagir vite et adopter des processus et de nouvelles idées plus rapidement. Le vieux plan de transition pluriannuel visant à numériser les RH devait désormais être mis en œuvre en à peine quelques mois avec des ressources limitées.
Aussi surprenant que cela puisse paraître à certains, mais pas tant pour ceux d’entre nous qui ont observé l’adoption incessante de l’agilité comme valeur clé dans l’industrie, les RH représentaient le parfait symbole d’adaptabilité. Ceux qui avaient adopté la technologie d’avant-garde ont métamorphosé des entreprises entières, avec leur main-d’œuvre conséquente et leurs projets complexes, en entreprises gérées à distance pleinement opérationnelles.
De nombreux changements d’orientation fonctionnant en tandem ont permis cette transformation. Le principal étant la reconnaissance des compétences en tant que devise du talent.
L’IA joue un rôle clé en permettant aux ordinateurs d’accomplir ce qui constituait autrefois une activité exclusivement humaine, de comprendre les compétences que possède un candidat, ainsi que les compétences requises pour occuper un emploi, et de prédire quels candidats correspondent aux emplois.
Dans la deuxième partie de notre récent webinaire approfondi sur l’IA, nous avons exploré le fonctionnement de l’IA d’Avature, les avantages et les inconvénients des différentes approches de l’IA et ce à quoi les entreprises peuvent s’attendre en adoptant le recrutement prédictif.
L’art de reconnaître des compétences similaires
La technologie a une particularité très intéressante : ce qui peut souvent paraître anodin pour les humains prend des années de recherche et de développement afin qu’un ordinateur puisse le reproduire (le langage par exemple). De même, ce qui est anodin pour un ordinateur est souvent tout bonnement impossible pour les humains (par exemple, des opérations mathématiques complexes).
Les humains sont très doués lorsqu’il s’agit de repérer des similitudes. En fait, une grande partie de l’IA cherche simplement à imiter notre capacité troublante à reconnaître des similitudes entre deux éléments et à créer des catégories en conséquence.
Un enfant assimilera rapidement ce qu’est une chaise après en avoir observé plusieurs, et même s’il existe une infinité de chaises différentes, il comprendra ce qui fait l’essence même d’une chaise et en identifiera très facilement de nouvelles à l’avenir, voire sans aucune difficulté.
Ce n’est qu’au cours des dernières années, avec la bonne combinaison de techniques d’apprentissage automatique et de puissance de calcul, que nous avons enfin commencé à résoudre ce casse-tête. Cela a permis aux éditeurs de logiciels de développer des solutions révolutionnaires dans une multitude de secteurs.
Pour les RH, l’impact le plus important se produira sans doute sur l’acquisition et la gestion de talents. Les candidats et les employés sont dissemblables d’un million de façons, mais nous pouvons désormais enseigner à nos algorithmes à repérer les points communs lorsqu’il s’agit de résoudre les problèmes qui se posent dans différents emplois, c’est-à-dire les compétences.
Trouver la personne adaptée à l’emploi, et bien plus encore
La même technologie sous-jacente qui alimente notre moteur sémantique est en mesure d’analyser des CV et de déduire les compétences que possèdent les candidats. C’est en quelque sorte l’analyse syntaxique de CV boostée au maximum.
Parallèlement, notre ontologie sait quelles sont les compétences nécessaires pour exercer un emploi spécifique. La connaissance de ces deux aspects permet à nos systèmes d’effectuer des correspondances. Bien sûr, les personnes existent dans un spectre, notre système calcule donc une note de correspondance. Cette note de correspondance représente la probabilité qu’une personne convienne à un poste.
Mais ce n’est pas tout. Puisque la plate-forme Avature peut évaluer la similitude des compétences entre des emplois ou des personnes, elle peut aussi vous aider de manière inattendue. Vous pouvez par exemple demander au système de classer les candidats ou les employés en fonction de la similitude de leurs compétences avec celles d’une autre personne.
Imaginons ainsi que George soit un excellent employé qui a effectué un travail admirable en tant que développeur d’IA : il est possible de demander à Avature de trouver des personnes possédant des compétences semblables à celles de George.
Vous pouvez également trouver des postes similaires entre eux (autrement dit, qui nécessitent des compétences similaires pour être exécutés correctement). Cela peut se révéler utile lors de l’élaboration de campagnes marketing de recrutement, car cela vous donne une liste structurée de postes dignes d’être ciblés.
Éviter les biais et les pièges de la boîte noire
L’intelligence artificielle et l’intelligence humaine ne sont pas mises en concurrence, au contraire, elles se renforcent. Plus vos équipes d’acquisition de talents sont performantes, plus l’IA est efficace ; et plus l’IA est efficace, plus elle permet à vos équipes d’être performantes. Il s’agit là d’un cercle vertueux.
La puissance de l’IA réside dans la diminution du nombre de personnes que vos recruteurs doivent examiner et évaluer manuellement. En générant une présélection de candidats susceptibles de convenir, vous vous assurez que pour repérer et identifier les personnes adéquates, vos recruteurs ne perdent pas leur temps dans des sélections ou des entretiens avec des candidats qui vraisemblablement ne possèdent pas les compétences nécessaires.
Notre ontologie a été bâtie sur une abondance de données, mais les leçons apprises par l’IA ailleurs comportent des limites, car au bout du compte, chaque entreprise est unique. Par conséquent, le véritable potentiel de l’IA réside dans l’apprentissage de ce qui convient à votre entreprise.
Pour y parvenir, il vous faut un système non seulement intelligent, mais également un système que vous contrôlez. En matière d’apprentissage automatique, la plupart des entreprises technologiques adoptent l’approche boîte noire, ce qui implique que vous ne pouvez pas modifier ou visualiser comment l’IA pondère différents éléments. Cela peut provoquer un biais qui restera ancré dans vos processus.
Les éventuels avantages de l’apprentissage automatique sont incroyables. Il vous suffit de vous assurer qu’il existe des systèmes en place qui peuvent endiguer la propagation des biais systémiques.
L’IA d’Avature utilise une approche boîte blanche pour qu’à tout moment, vos équipes RH puissent voir et modifier les variables prises en compte par nos algorithmes. Il est alors fondamentalement impossible que les erreurs passent inaperçues pendant des années, comme cela s’est produit chez Amazon.
L’IA ne constitue qu’une arme supplémentaire dans votre arsenal
Il ne faut jamais oublier que les nouvelles solutions d’IA telles que la prédiction et la correspondance des compétences ne sont que quelques-unes des nombreuses pièces nécessaires à la résolution du casse-tête des talents. Pour surmonter leurs défis et devancer la concurrence dans le jeu des talents, les entreprises ont besoin de stratégies globales qui vont au-delà de ce qui se passe lorsqu’un candidat postule.
Le marketing de recrutement, la marque employeur, les pipelines de talents et l’entretien de relations à long terme permettront, entre autres, de prendre une place de plus en plus importante. Au final, pour réussir la clé sera de trouver des solutions qui permettent de combiner ces différents domaines dans une stratégie unifiée efficace pour identifier, attirer et embaucher les talents dont vous avez besoin.
C’est là qu’Avature occupe une position privilégiée : notre plate-forme a été conçue pour être modulable et favoriser l’agilité et ce, dès le premier jour. Nous continuons à nous développer dans de nouveaux domaines, principalement encouragés par nos clients qui, le plus souvent, sont confrontés à une difficulté et savent qu’ils peuvent faire appel à Avature afin de la surmonter. Cela s’applique également à l’IA, qui grandit et évolue en fonction des besoins de nos clients.
