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Big Data : l’avenir du recrutement ?

Avec le passage de la société de l’info à la société des données, le moteur de l’économie et de l’innovation est désormais notre capacité à traiter données et à en tirer des informations pertinentes. Les données sont clés dans la conduite de l’innovation et transforment peu à peu de nombreux secteurs : la santé, l’économie, les transports, les assurances, les loisirs, la politique, le journalisme… et le recrutement ! Le big data serait le moyen de fiabiliser les recrutements et de pallier leurs dysfonctionnements grâce à l’interprétation pertinente de données candidats de plus en plus nombreuses et ouvertes. Mais l’enjeu est de taille : fiabiliser les recrutements sans pour autant les déshumaniser. La machine est-elle plus fiable que l’humain ?

 

Qu’est-ce que le big data ?

 

La notion de big data, concept popularisé depuis 2012, traduit le fait que les entreprises sont confrontées à des volumes de données (les data) de plus en plus conséquentes, qu’elles doivent traiter. 

On peut parler des 6V du Big Data :

• V comme Volume : Il s’agit de la multitude de données produites qui deviennent exponentielles avec l’arrivée massive des objets connectés et la géolocalisation.

• V comme Variété : Les données peuvent prendre des formes diverses et variées (textes, documents bureautiques, images, données de capteurs, son, vidéos, géolocalisation, conversations sur les forums et les réseaux sociaux, etc.).

• V comme Véracité : Les données étant très nombreuses et diverses, la question de leur fiabilité se pose.

• V comme Valeur : Le Big Data n’a de sens que s’il permet de créer de la valeur, mais quelle valeur accorder à ces données ?

• V comme Vélocité : Les données évoluent et sont générées à vitesse grand V.

• V comme Variabilité : Les données sont dynamiques, elles changent et ce que l’on peut produire avec également.

On peut même parler d’un 7e V qui serait celui de la visualisation. Les données permettent de produire des visualisations interactives, intuitives et personnalisées via des logiciels de traitement de données et de graphisme, dans le but d’améliorer la prise de décision.

 

 

De façon très simplifiée, on peut résumer la problématique technique du big data à devoir gérer d’énormes volumes de données, le plus souvent en temps réel.

 

Big data et recrutement

 

Le big data est un outil stratégique pour améliorer le processus de recherche d’emploi, en optimisant la rencontre entre l’offre (les entreprises) et la demande (les candidats).

Mais qui de l’homme ou de la machine est le plus fiable dans le recrutement d’un futur salarié ? Une étude de la Harvard Business Review, In Hiring, Algorithms Beat Instinct, publiée en avril 2014 juge "qu'en matière de recrutement, les algorithmes font mieux que l'intuition". Bien paramétré, un modèle informatique capable de brasser des informations sur les candidats - depuis un CV, les réseaux sociaux, des tests de personnalité, etc. - aurait en effet plus de chance de sélectionner les meilleurs collaborateurs que les employeurs.

Alors pourquoi ne pas demander de l'aide aux machines, qui trient déjà nos CV par mots-clés ? Serait-ce un rêve ou un cauchemar pour les candidats ? Les partisans de ces techniques affirment que le big data n’a pas vocation à remplacer les humains dans leurs décisions mais à servir de filtre dans la première étape du processus de recrutement. Les objectifs : gagner du temps, élargir les recherches, éloigner les discriminations. Que du bonus pour les candidats donc, puisque le recrutement par algorithme est beaucoup plus objectif.

Une intelligence artificielle russe, développée par une start-up, avait d'ailleurs séduit plusieurs grands groupes comme Ikea ou L'Oréal au début de l'année 2018. Il s'agissait de Vera, un robot au féminin, dont le rôle était de trier et sélectionner les candidatures. Son objectif était d’identifier le « profil idéal » pour un poste donné. Mais cette solution n’a pas fait l’unanimité. L’Oréal se tourne alors actuellement vers la mise en place d'un chatbot (technologie de conversation instantanée) pour la présélection des candidats de ses sites carrières britanniques et américains.

 

 

N’ayez crainte, il y a peu de chance que le recrutement par le big data gagne toutes les entreprises car il est difficile et couteux de mettre en place ces techniques de traitement et d’analyse des données. Les décisions resteront donc, pour le moment, entre les mains d’un individu, celles du recruteur. De plus, il reste l’épineuse question des données personnelles. La loi informatique et liberté, qui prévoit que la collecte et le traitement des informations doit avoir un objectif déterminé, légitime et explicite, et le fameux RGPD récemment mis en place, encadrent le traitement des données et sont là pour protéger les internautes (et donc les candidats).

Quoi qu'il en soit, l’intervention d’un humain est et restera indispensable pour prendre la décision finale d’un recrutement mais aussi pour veiller à la transparence des algorithmes (un regard critique sur l’analyse des données sera toujours nécessaire).

 

 

Les candidats peuvent, eux-aussi, profiter du big data ! Sachez qu’il existe des sites d’évaluation des entreprises comme Glassdoor, Indeed… qui mettent également des données intéressantes à la disposition des candidats potentiels : niveau de rémunération, style de management, perspectives d’évolution, conditions de travail, culture d’entreprise, etc. LinkedIn vous permet également de selectionner les meilleures offres d’emploi selon votre profil, ou de choisir l’école parfaite pour exercer le job de vos rêves !

 

Alors, souriez, vous êtes data analysés !



#big data #recrutement #emploi #robot

Le 27 Juin 2018 à 08h46

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