Qu’est-ce que le recrutement prédictif ?

Le recrutement prédictif est une méthode révolutionnaire qui permet aux firmes d’optimiser leurs manières de choisir les postulants. Il s’agit d’une approche est une approche basée sur l’utilisation de technique analytique et de modèles prédictifs pour évaluer et prédire les performances des candidats potentiels lors de l’enrôlement. Cette méthode vise à améliorer l’efficacité et la précision de l’enrôlement des candidats en identifiant ceux qui ont le plus de chances de réussir dans une fonction donnée. En s’appuyant sur des informations et des procédés avancés, cette approche vise à prédire les performances et le potentiel futur des postulants. Grâce à cette technique, les recruteurs peuvent prendre des décisions éclairées et identifier les profils les plus adaptés à leurs besoins. Dans cet article, nous explorerons en détail les principes et les avantages du recrutement prédictif, ainsi que les outils et les stratégies clés pour le mettre en œuvre avec succès.

Comment fonctionne le recrutement prédictif ?

Le recrutement prédictif utilise des données démographiques, professionnelles et psychométriques pour prédire les performances futures des postulants. Les modèles prédictifs basés sur des algorithmes analytiques évaluent les candidats en fonction de ces données, en identifiant les facteurs clés de succès pour une fonction spécifique. Les postulants sont ensuite classés en fonction de leur adéquation, améliorant ainsi l’efficacité du processus de choix. Cependant, il est important d’assurer la qualité des données, de valider et de calibrer les modèles, et d’intégrer l’expertise humaine pour prendre des décisions éclairées. Le recrutement prédictif vise à réduire les biais subjectifs, à trouver les candidats les plus adaptés et à prédire les performances futures.

Le principe du recrutement prédictif

Son principe repose sur l’étude de plusieurs types d’éléments, notamment les données démographiques, les antécédents professionnels, les qualifications, les évaluations psychométriques, test de personnalité, les performances académiques, etc. L’objectif est d’identifier les facteurs clés qui influencent la réussite dans une fonction spécifique au sein d’une organisation.

On peut souligner certains éléments clés :

1. Analytiques : Il se base sur l’étude de données pour prendre des décisions éclairées concernant les postulants.
2. Modèles prédictifs : Des algorithmes et des modèles statistiques sont utilisés pour prédire la performance future des candidats en se basant sur des données historiques.
3. Performances des candidats : L’objectif principal est d’identifier les postulants qui ont le plus de chances de réussir dans une fonction donnée au sein de l’organisation.
4. Tri des candidats : Il vise à améliorer l’efficacité dans le choix des postulants en identifiant ceux qui correspondent le mieux aux exigences du travail.
5. Facteurs clés : L’étude des données permet d’identifier les facteurs importants qui influencent la réussite dans une fonction spécifique, tels que les qualifications sur le plan technique, les traits de personnalité, les antécédents professionnels, etc.
6. Données démographiques : Les données démographiques peuvent également être prises en compte pour étudier les tendances et les corrélations potentielles avec les performances des candidats.
7. Évaluations psychométriques : Des examens et des évaluations psychométriques sont souvent utilisés pour évaluer les aptitudes cognitives, les qualifications et les traits de personnalité des candidats.

En utilisant ces moyens, le recrutement prédictif vise à réduire le biais subjectif et à améliorer la précision du choix des candidats en se basant sur des éléments objectifs et des modèles prédictifs. Cependant, il faut noter qu’il ne doit pas être utilisé comme un outil unique pour prendre des décisions de recrutement, mais plutôt comme un complément aux évaluations humaines et aux entretiens pour prendre des décisions éclairées et dénué de jugement ou discrimination comme c’est trop souvent le cas pour lors des recrutements. Ainsi, ce mode de recrutement permet à tous de ne pas être jugé en fonction de leur handicap, de leur sexe, origine etc pour une approche plus ouverte et éthique.

Avantages et inconvénients du recrutement prédictif

Il présente plusieurs avantages en termes de choix des candidats :

1. Efficacité accrue : Il permet d’améliorer l’efficacité des étapes d’enrôlement en réduisant le temps et les ressources nécessaires pour évaluer les candidats. Les modèles prédictifs peuvent trier et classer les candidats en fonction de leur adéquation avec la fonction, ce qui facilite la présélection.
2. Objectivité : En se basant sur des éléments et des modèles analytiques, il réduit les biais subjectifs et les préjugés potentiels liés à l’évaluation des candidats. Cela permet d’effectuer des choix plus objectifs et équitables.
3. Meilleure adéquation candidat-poste : En identifiant les facteurs clés de succès pour une fonction spécifique, ce type d’enrôlement permet de trouver les candidats les plus adaptés aux exigences de l’offre. Cela augmente les chances de succès et de rétention à long terme des nouveaux employés.
4. Prédiction des performances futures : Les modèles prédictifs utilisés dans le recrutement prédictif permettent d’estimer les performances futures des candidats. Cela peut aider les recruteurs à prendre des décisions plus éclairées sur les candidats qui ont le plus de potentiel pour réussir dans la société.

Cependant, il faut tenir compte de certains inconvénients potentiels :

1. Données biaisées : Si les éléments utilisés dans les modèles prédictifs sont biaisés ou incomplètes, cela peut entraîner des prédictions erronées et un choix inapproprié des candidats. Il est crucial de s’assurer que les éléments utilisés sont pertinents, fiables et représentatifs de la population cible.
2. Complexité technique : La mise en oeuvre d’un système de recrutement prédictif nécessite des qualifications avancées en étude de données et en modélisation statistique. Cela peut représenter un défi pour les organisations qui n’ont pas les ressources ou les qualifications nécessaires en interne.
3. Manque de contexte humain : Les modèles prédictifs ne tiennent généralement pas compte de certains aspects humains importants, tels que l’intuition, l’expérience et la capacité d’adaptation des candidats. Ces aspects peuvent être difficiles à quantifier et à intégrer dans les modèles.
4. Confidentialité des données : il repose sur la collecte et l’étude de grandes quantités de données personnelles des candidats. Il est essentiel de mettre en oeuvre des mesures de sécurité et de confidentialité appropriées pour protéger ces données et assurer la conformité aux réglementations en matière de protection des données.

En conclusion, le recrutement prédictif présente des avantages en termes d’efficacité, d’objectivité et d’adéquation candidat-poste, mais il convient de prendre en compte les inconvénients potentiels liés aux biais des données, à la complexité technique, au manque de contexte humain et à la confidentialité des données. Une approche équilibrée combinant des évaluations prédictives avec l’expertise humaine peut être la meilleure approche pour l’enrôlement.

Les prérequis du recrutement prédictif

Pour mettre en œuvre un tel recrutement, certains prérequis sont nécessaires :

1. Données de qualité : Il faut disposer disposer de données de recrutement de haute qualité, à la fois quantitatives et qualitatives. Cela inclut des informations détaillées sur les candidats, telles que leur expérience professionnelle, leurs aptitudes, leurs performances passées, leurs évaluations, etc. Les données doivent être fiables, à jour et représentatives de la population cible.
2. Infrastructure technologique : Une infrastructure technologique solide est nécessaire pour collecter, stocker et analyser les données d’enrôlement. Cela peut inclure des systèmes de gestion des candidatures (ATS), des outils d’étude de données, des bases de données, des serveurs sécurisés, etc.
3. Aptitudes analytiques : Des aptitudes analytiques avancées sont nécessaires pour traiter et analyser les données de recrutement. Les professionnels de l’enrôlement doivent être en mesure de comprendre les concepts statistiques, d’utiliser des outils d’étude de données et de construire des modèles prédictifs.
4. Modèles prédictifs et algorithmes : Des modèles prédictifs spécifiques doivent être développés pour prédire les performances des candidats. Cela peut inclure des algorithmes d’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle, des modèles de régression, etc. Les modèles doivent être adaptés aux besoins spécifiques de l’organisation et bien évidemment de la fonction à occuper.
5. Validation et calibrage : Les modèles prédictifs doivent être régulièrement validés et calibrés pour assurer leur précision et leur efficacité. Cela implique de comparer les prédictions avec les résultats réels des candidats embauchés, d’identifier et de corriger les biais éventuels, et d’ajuster les modèles en conséquence.
6. Conformité réglementaire : Lors de la collecte et de l’utilisation des données de recrutement, il importe de respecter les réglementations en matière de protection des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe. Des mesures appropriées doivent être prises pour assurer la confidentialité et la sécurité des données des candidats.
7. Validation humaine et expertise : Bien que le recrutement prédictif repose sur des modèles et des algorithmes, il est essentiel d’inclure une validation humaine dans le processus. L’expertise des professionnels du recrutement est importante pour interpréter les résultats, prendre en compte les facteurs contextuels et prendre des décisions éclairées.

Notons que la mise en œuvre d’un système d’enrôlement prédictif peut être complexe et nécessite des ressources techniques et humaines appropriées. Il est recommandé de collaborer avec des experts en étude de données et des professionnels du recrutement pour garantir une mise en œuvre réussie et pertinente.