Le machine learning pour un sourcing de meilleure qualité

En matière d’innovations, le machine learning n’est pas ce qui fait le plus le buzz ces derniers temps, éclipsé notamment par la réalité virtuelle. Et pourtant, l’aide que cette technologie pourrait apporter aux recruteurs est considérable !

 

La data au coeur du recrutement et du sourcing !

Le machine learning, c’est quoi ?

Vous y êtes déjà confronté tous les jours. Amazon, Google et Netflix sont les rois du machine learning à l’heure actuelle, capable de vous proposer des publicités, produits ou séries adaptés à vos goûts. Plus vous passez de temps et faites d’achats chez eux, plus ils apprennent de vos sélections, et plus les choix qu’ils vous proposent sont ciblés. En fait, le machine learning consiste, pour un ordinateur, à apprendre à apprendre, et ce grâce à l’analyse de schémas comportementaux.

Application au sourcing

En matière de recrutement, le machine learning fonctionne exactement de la même façon : il analyse les profils des salariés en place et leurs résultats, les embauches réussies, les CV rejetés ou conservés, les démissions ou licenciements prématurés, et compile les informations pour y comparer les candidatures entrantes. En bref, une utilisation du big data intelligente, automatisée, et en évolution permanente, puisque chaque nouveau collaborateur et chaque nouveau candidat sont ajoutés aux données pour les enrichir et adapter les réponses du logiciel. Ainsi, à chaque nouveau poste à pourvoir, la machine bénéficie de davantage d’informations pour affiner encore ses critères. Elle peut alors vous recommander des plateformes de diffusion pour vos offres en fonction de l’efficacité des différents outils sur les annonces précédentes et classer les CV reçus par pourcentage de correspondance au poste.
 

Pour tenir compte de tous les facteurs et éliminer l’erreur humaine

Tel candidat ne passe en moyenne que 2 ans à ses postes avant d’aller voir ailleurs ? Il y a 98 % de chances pour qu’il fasse la même chose avec celui que vous vous apprêtez à lui proposer. Une conclusion qu’un recruteur est capable de tirer lui-même. Ce qu’il ne peut pas faire en revanche, c’est tenir compte de l’intégralité des éléments du CV, des profils sur les réseaux sociaux et de la lettre de motivation avec une précision mathématique. Un ordinateur est capable d’analyser des milliers de facteurs en un temps record, bien plus qu’un être humain, et d’en déduire des probabilités.

L’idée n’est pas de remplacer le recruteur par une machine, mais de confier ces tâches purement chiffrées à un ordinateur, ce qui optimise le processus et élimine les risques d’erreur, pour libérer du temps à l’être humain et lui permettre de se concentrer sur ce qui ne peut pas être automatisé. Terminées les centaines de CV à lire pour chaque poste : une fois les meilleurs candidats présélectionnés par le système, le recruteur peut les rencontrer en entretien et consacrer davantage de temps aux profils les plus prometteurs et à l’aspect relationnel, qui reste au cœur des ressources humaines.

Post by Dan Guez

Pionnier du Digital et Social Sourcing en France, Dan Guez évolue depuis près de 20 ans dans le monde du recrutement digital. Après plusieurs années au service d’Adecco puis Keljob, il devient Sales Manager du groupe AdenClassifieds (Cadremploi, Keljob). En 2008, Dan Guez co-fonde OpenSourcing, la première agence de recrutement digital exclusivement tournée vers la chasse de candidats sur Internet (open-web , réseaux sociaux, sites emploi, CVthèques, métamoteurs…). En 2014, il décide d’aller encore plus loin dans l’accompagnement de ses clients en faisant développer en interne un ATS 100% sourcing ! Fruit d’une collaboration entre professionnels du recrutement et experts du sourcing, CandiDesk est aujourd’hui une des meilleurs solutions de gestion et de présélection de CV pour les recruteurs. Reconnu dans l’écosystème RH français pour son expertise, Dan Guez intervient régulièrement sur des événements portant sur le recrutement digital et les thématiques du sourcing.

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