Ressources humaines

Recrutement prédictif : la fin du DRH ?

recrutement prédictif
28 April 2016

Association entre le Big Data et les méthodes traditionnelles de recrutement,le recrutement prédictif est une nouvelle méthodologie adoptée par les DRH. Il intervient en amont du processus de recrutement pour identifier les candidats qui présentent la plus forte probabilité de répondre aux critères retenus pas l'entreprise. Présentée en avril 2014 (Harvard Business Review),l'étude de deux psychologues démontre la validité de recourir aux algorithmes pour chasser les bonnes têtes.

Les mathématiques seraient plus efficaces que la bonne vieille intuition ? La réponse est non selon les DRH. Parce qu'in fine,aux yeux des professionnels du recrutement,la rencontre en entretien avec les candidats reste déterminante dans le choix de l’employé idéal. La méthode est encore au stade du test,il est donc trop tôt pour juger de son efficience. Une définition s’impose cependant pour mesurer son potentiel.

Un champ de recherche étendu

Le recrutement prédictif repose sur l'analyse et le traitement d'un grand volume de données. Comme pour toute approche statistique,plus les données sont nombreuses et structurées,plus le résultat est fiable. Ces données essentielles à l’analyse sont celles recueillies sur les salariés,les candidats reçus,voire les informations présentes sur les réseaux sociaux. Le recours à un programme informatique élargit le champ de la recherche en incluant des candidats qui n'auraient pas été identifiés autrement.

Sélectionner les meilleurs candidats

Pour obtenir des résultats pertinents,le modèle prédictif doit être conçu avec soin,intégrant les critères de sélection recherchés : expérience,formation,école,localisation,compétences rares ou spécifiques… Sa valeur ajoutée repose sur sa neutralité et sur sa capacité à intégrer des indicateurs portant sur les traits de personnalité (aptitudes,motivations,personnalité) permettant de prédire la performance ou l'engagement du candidat à l'entreprise et à la fonction. Le recueil et le traitement de ces données dites « sensibles » devront répondre aux règles déontologiques et légales de la profession.

De la modélisation informatique dépend l’efficacité du recrutement prédictif,supérieure à un tri manuel de CV et de profils. Ce travail de modélisation est complexe à mettre en œuvre,notamment pour identifier les « prédicteurs »,à savoir les indicateurs qui vont faire sens (probabilité de survenance de tel événement). Par ailleurs,si une fois en place la classification des profils est un gain de temps formidable,constituer la base de données demande un investissement en temps/hommes significatif. Enfin,l'interprétation finale revient au recruteur.

Quelles sont les étapes nécessaires à la mise en place d'un recrutement prédictif ?

1– Analyse des données connues provenant des collaborateurs de l'entreprise pour identifier les critères déterminants et les corrélations pertinentes entre les individus.
2– Élaboration du modèle prédictif en incluant les objectifs stratégiques poursuivis par les RH
3– Recueil des données concernant tous les candidats (via l'administration d'un questionnaire,par exemple) et traitement des résultats.
4– Suivi de l'efficacité du modèle dans le temps.

recrutement prédictif

Association entre le Big Data et les méthodes traditionnelles de recrutement,le recrutement prédictif est une nouvelle méthodologie adoptée par les DRH. Il intervient en amont du processus de recrutement pour identifier les candidats qui présentent la plus forte probabilité de répondre aux critères retenus pas l'entreprise. Présentée en avril 2014 (Harvard Business Review),l'étude de deux psychologues démontre la validité de recourir aux algorithmes pour chasser les bonnes têtes.

 

Les mathématiques seraient plus efficaces que la bonne vieille intuition ? La réponse est non selon les DRH. Parce qu'in fine,aux yeux des professionnels du recrutement,la rencontre en entretien avec les candidats reste déterminante dans le choix de l’employé idéal. La méthode est encore au stade du test,il est donc trop tôt pour juger de son efficience. Une définition s’impose cependant pour mesurer son potentiel.

 

Un champ de recherche étendu

Le recrutement prédictif repose sur l'analyse et le traitement d'un grand volume de données. Comme pour toute approche statistique,plus les données sont nombreuses et structurées,plus le résultat est fiable. Ces données essentielles à l’analyse sont celles recueillies sur les salariés,les candidats reçus,voire les informations présentes sur les réseaux sociaux. Le recours à un programme informatique élargit le champ de la recherche en incluant des candidats qui n'auraient pas été identifiés autrement.

 

Sélectionner les meilleurs candidats

Pour obtenir des résultats pertinents,le modèle prédictif doit être conçu avec soin,intégrant les critères de sélection recherchés : expérience,formation,école,localisation,compétences rares ou spécifiques… Sa valeur ajoutée repose sur sa neutralité et sur sa capacité à intégrer des indicateurs portant sur les traits de personnalité (aptitudes,motivations,personnalité) permettant de prédire la performance ou l'engagement du candidat à l'entreprise et à la fonction. Le recueil et le traitement de ces données dites « sensibles » devront répondre aux règles déontologiques et légales de la profession.
 

De la modélisation informatique dépend l’efficacité du recrutement prédictif,supérieure à un tri manuel de CV et de profils. Ce travail de modélisation est complexe à mettre en œuvre,notamment pour identifier les « prédicteurs »,à savoir les indicateurs qui vont faire sens (probabilité de survenance de tel événement). Par ailleurs,si une fois en place la classification des profils est un gain de temps formidable,constituer la base de données demande un investissement en temps/hommes significatif. Enfin,l'interprétation finale revient au recruteur.

Quelles sont les étapes nécessaires à la mise en place d'un recrutement prédictif ?

1– Analyse des données connues provenant des collaborateurs de l'entreprise pour identifier les critères déterminants et les corrélations pertinentes entre les individus.
2– Élaboration du modèle prédictif en incluant les objectifs stratégiques poursuivis par les RH
3– Recueil des données concernant tous les candidats (via l'administration d'un questionnaire,par exemple) et traitement des résultats.
4– Suivi de l'efficacité du modèle dans le temps. 

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Recrutement prédictif : la fin du DRH ?

recrutement prédictif
Par  28 April 2016

Association entre le Big Data et les méthodes traditionnelles de recrutement,le recrutement prédictif est une nouvelle méthodologie adoptée par les DRH. Il intervient en amont du processus de recrutement pour identifier les candidats qui présentent la plus forte probabilité de répondre aux critères retenus pas l'entreprise. Présentée en avril 2014 (Harvard Business Review),l'étude de deux psychologues démontre la validité de recourir aux algorithmes pour chasser les bonnes têtes. Les mathématiques seraient plus efficaces que la bonne vieille intuition ? La réponse est non selon les DRH. Parce qu'in fine,aux yeux des professionnels du recrutement,la rencontre en entretien avec les candidats reste déterminante dans le choix de l’employé idéal. La méthode est encore au stade du test,il est donc trop tôt pour juger de son efficience. Une définition s’impose cependant pour mesurer son potentiel.

Un champ de recherche étendu

Le recrutement prédictif repose sur l'analyse et le traitement d'un grand volume de données. Comme pour toute approche statistique,plus les données sont nombreuses et structurées,plus le résultat est fiable. Ces données essentielles à l’analyse sont celles recueillies sur les salariés,les candidats reçus,voire les informations présentes sur les réseaux sociaux. Le recours à un programme informatique élargit le champ de la recherche en incluant des candidats qui n'auraient pas été identifiés autrement.

Sélectionner les meilleurs candidats

Pour obtenir des résultats pertinents,le modèle prédictif doit être conçu avec soin,intégrant les critères de sélection recherchés : expérience,formation,école,localisation,compétences rares ou spécifiques… Sa valeur ajoutée repose sur sa neutralité et sur sa capacité à intégrer des indicateurs portant sur les traits de personnalité (aptitudes,motivations,personnalité) permettant de prédire la performance ou l'engagement du candidat à l'entreprise et à la fonction. Le recueil et le traitement de ces données dites « sensibles » devront répondre aux règles déontologiques et légales de la profession. De la modélisation informatique dépend l’efficacité du recrutement prédictif,supérieure à un tri manuel de CV et de profils. Ce travail de modélisation est complexe à mettre en œuvre,notamment pour identifier les « prédicteurs »,à savoir les indicateurs qui vont faire sens (probabilité de survenance de tel événement). Par ailleurs,si une fois en place la classification des profils est un gain de temps formidable,constituer la base de données demande un investissement en temps/hommes significatif. Enfin,l'interprétation finale revient au recruteur. Quelles sont les étapes nécessaires à la mise en place d'un recrutement prédictif ? 1– Analyse des données connues provenant des collaborateurs de l'entreprise pour identifier les critères déterminants et les corrélations pertinentes entre les individus. 2– Élaboration du modèle prédictif en incluant les objectifs stratégiques poursuivis par les RH 3– Recueil des données concernant tous les candidats (via l'administration d'un questionnaire,par exemple) et traitement des résultats. 4– Suivi de l'efficacité du modèle dans le temps.
recrutement prédictif

Association entre le Big Data et les méthodes traditionnelles de recrutement,le recrutement prédictif est une nouvelle méthodologie adoptée par les DRH. Il intervient en amont du processus de recrutement pour identifier les candidats qui présentent la plus forte probabilité de répondre aux critères retenus pas l'entreprise. Présentée en avril 2014 (Harvard Business Review),l'étude de deux psychologues démontre la validité de recourir aux algorithmes pour chasser les bonnes têtes.

 

Les mathématiques seraient plus efficaces que la bonne vieille intuition ? La réponse est non selon les DRH. Parce qu'in fine,aux yeux des professionnels du recrutement,la rencontre en entretien avec les candidats reste déterminante dans le choix de l’employé idéal. La méthode est encore au stade du test,il est donc trop tôt pour juger de son efficience. Une définition s’impose cependant pour mesurer son potentiel.

 

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Le recrutement prédictif repose sur l'analyse et le traitement d'un grand volume de données. Comme pour toute approche statistique,plus les données sont nombreuses et structurées,plus le résultat est fiable. Ces données essentielles à l’analyse sont celles recueillies sur les salariés,les candidats reçus,voire les informations présentes sur les réseaux sociaux. Le recours à un programme informatique élargit le champ de la recherche en incluant des candidats qui n'auraient pas été identifiés autrement.

 

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Pour obtenir des résultats pertinents,le modèle prédictif doit être conçu avec soin,intégrant les critères de sélection recherchés : expérience,formation,école,localisation,compétences rares ou spécifiques… Sa valeur ajoutée repose sur sa neutralité et sur sa capacité à intégrer des indicateurs portant sur les traits de personnalité (aptitudes,motivations,personnalité) permettant de prédire la performance ou l'engagement du candidat à l'entreprise et à la fonction. Le recueil et le traitement de ces données dites « sensibles » devront répondre aux règles déontologiques et légales de la profession.
 

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