Retourner aux articles 
En seulement quelques années, l’intelligence artificielle est devenue un outil essentiel dans le secteur des ressources humaines, révolutionnant radicalement les procédures de recrutement. L’époque où les recruteurs devaient trier manuellement des dizaines de CV est révolue : avec l’aide des algorithmes de matching, l’IA permet désormais d’identifier rapidement les candidats les plus adaptés à un poste spécifique en examinant leurs compétences, leur expérience et même leurs soft skills.
Selon une étude d’Hello Work, près de 80 % des recruteurs utilisent désormais des outils d’IA générative dans leur quotidien, un chiffre en forte croissance par rapport aux années précédentes. Ce succès s’explique par la promesse d’un recrutement plus efficace, plus rapide et moins biaisé. En triant et en priorisant les candidatures, en automatisant des tâches chronophages et en affinant la correspondance entre candidats et postes, l’IA ne remplace pas l’humain, mais l’accompagne dans la prise de décision.
Mais comment fonctionne réellement cette technologie ? Quels sont ses bénéfices et ses limites ? Et surtout, comment les entreprises peuvent-elles l’intégrer pour optimiser leurs stratégies de recrutement ? Cet article explore en détail le rôle du matching par IA dans les RH et les perspectives qu’il ouvre pour l’avenir du travail.
Le matching RH par IA : l’art d’identifier les compétences similaires
La technologie a une particularité très intéressante : ce qui est souvent trivial pour les humains nécessite des années de recherche et de développement pour être reproduit par un ordinateur (par exemple, le langage). Et ce qui est trivial pour un ordinateur est souvent tout bonnement impossible pour les humains (par exemple, les grandes opérations mathématiques).
Les humains sont très doués pour repérer les similitudes entre les choses. En fait, une grande partie de l’IA consiste simplement à essayer d’imiter notre capacité étonnante à reconnaître ce qui rend deux choses similaires 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 est sans doute dans 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 bonne personne pour le poste, et plus encore
La même technologie sous-jacente qui alimente notre moteur sémantique est capable d’analyser les CV, ce que l’on appelle le parsing, et d’en déduire les compétences des candidats. Un peu comme une analyse de CV vingt fois plus efficace.
Par ailleurs, notre ontologie sait quelles compétences sont 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 matching de compétences représente la probabilité qu’une personne convienne à un poste.
Mais, ce n’est pas tout. Comme la plateforme Avature peut évaluer la similarité des compétences entre les emplois ou les personnes, elle peut vous aider de manière inattendue. Par exemple, vous pouvez demander au système de classer les candidats ou les employés en fonction de la similarité de leurs compétences avec celles d’une autre personne.
« Le matching des compétences par l’IA a vraiment aidé nos recruteurs à optimiser leurs capacités et à trouver dans le système des personnes qu’ils n’auraient peut-être pas vues par eux-mêmes. Lorsqu’ils publient une offre d’emploi, plutôt que de devoir lancer une recherche, ils vont d’abord dans l’onglet des candidats recommandés, qui fait remonter les personnes de notre base de données qui sont des matchs potentiels pour le poste. »
Megan DeVille,
Senior HRIS Analyst chez Laitram
Supposons, par exemple, que George soit un excellent employé qui a fait un travail admirable en tant que développeur d’IA, vous pouvez demander à Avature de trouver des personnes ayant des compétences similaires à celles de George.
Vous pouvez également trouver des postes similaires les uns aux autres (qui nécessitent des compétences techniques similaires pour être correctement exécutés). Par exemple, cela peut être très utile lors de la création de campagnes de marketing de recrutement, car cela vous donne une liste organisée de postes qui méritent d’être ciblés.
Éviter les biais et les pièges de la boîte noire
L’intelligence artificielle et l’intelligence humaine ne sont pas en concurrence, elles se renforcent mutuellement. Plus vos équipes d’acquisition de talents sont performantes, plus l’IA est efficace, et plus l’IA est efficace, plus elle aide vos équipes à être performantes. C’est un cercle vertueux.
La puissance de l’IA réside dans la réduction du nombre de personnes que vos recruteurs doivent examiner et évaluer manuellement. En générant une liste restreinte de candidats susceptibles de convenir, vous garantissez que les capacités de vos recruteurs à repérer et à identifier les meilleurs éléments ne sont pas gaspillées à sélectionner ou à interviewer des candidats qui n’ont définitivement pas les compétences nécessaires.
Notre ontologie a été construite à partir d’une multitude de données. Cependant, les leçons tirées de l’IA ailleurs ont leurs limites, car au final, il n’y a pas deux entreprises identiques. Par conséquent, le véritable potentiel de l’IA réside dans l’apprentissage de ce qui fonctionne pour votre organisation.
Pour y parvenir, vous avez besoin d’un système qui soit non seulement intelligent, mais aussi sous votre contrôle. La plupart des entreprises technologiques adoptent une approche de type « boîte noire » de l’apprentissage automatique, ce qui signifie que vous ne pouvez pas modifier ou visualiser la façon dont l’IA pondère les différents éléments. Cela peut entraîner l’intégration de biais dans vos processus de matching de talents.
Les avantages potentiels de l’apprentissage automatique sont incroyables. Il vous suffit de vous assurer que des systèmes sont en place pour empêcher la propagation de biais systémiques.
L’IA d’Avature utilise une approche en boîte blanche, ce qui signifie que vos équipes RH peuvent à tout moment voir et modifier les variables prises en compte par nos algorithmes. Il est donc pratiquement impossible que des erreurs restent non détectées pendant des années, comme cela s’est produit chez Amazon.
L’IA n’est qu’une arme de plus dans votre arsenal
Il est toujours important de se rappeler que les nouvelles solutions d’IA, telles que l’inférence et le matching de compétences, ne sont que quelques-uns des nombreux éléments nécessaires pour résoudre le casse-tête de la sélection des candidats. Pour surmonter leurs difficultés et prendre l’avantage dans la course aux 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 viviers de talents, l’entretien de relations à long terme, entre autres, continueront de gagner en importance. Trouver des moyens de combiner tous ces différents domaines dans une stratégie RH unifiée qui soit efficace pour identifier, attirer et recruter les talents dont vous avez besoin sera finalement la clé du succès.
C’est là qu’Avature occupe une position privilégiée : notre plateforme a été conçue pour être modulaire et permettre l’agilité. 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.
