Maximiser l’efficacité du recrutement grâce aux solutions d’IA

Quelle que soit la taille de l’entreprise, le recrutement peut être une activité écrasante, car il nécessite le candidat approprié dans le monde en évolution rapide d’aujourd’hui. Bien sûr, faire face aux situations qui influencent l’exercice n’est pas un processus simple et nécessite un mélange de stratégies et de techniques multiples. La principale société de logiciels de recrutement par IA, StrategyBrain, offre un point de vue approfondi sur les niveaux d’efficacité des différentes méthodologies de recrutement, en se concentrant principalement sur le RPO et le recrutement traditionnel. Cette analyse des sources vise à fournir aux responsables du recrutement, aux consultants en talents, aux professionnels des RH et aux consultants chasseurs de têtes des informations précieuses pour les aider à maximiser leurs résultats d’embauche.

RPO vs recrutement traditionnel : s’appuyer sur l’expérience

Chez StrategyBrain, nous reconnaissons que le RPO et le recrutement traditionnel doivent tous deux aboutir aux meilleurs candidats. Cependant, ils sont susceptibles de fonctionner sous des paradigmes différents.

RPO (externalisation du processus de recrutement)

Le RPO concerne les objectifs de recrutement à long terme. Il s’agit d’un processus de recrutement complet, qui est mené par le fournisseur de RPO, de la recherche des candidats ayant les CV requis à la réalisation d’évaluations préliminaires des candidats potentiels en passant par l’entretien de ceux qui répondent à vos critères de sélection. Étant une option largement non interventionniste, le RPO permet de se concentrer sur d’autres aspects importants de votre entreprise. C’est en fait le principal choix pour les entreprises ayant des objectifs d’embauche à long terme. De cette façon, le fait d’avoir un seul fournisseur d’externalisation se traduit par des niveaux d’efficacité accrus, une concentration accrue et de meilleurs résultats dans l’activité d’embauche à long terme.

Recrutement traditionnel

Il est orienté vers les besoins d’embauche immédiats et à court terme. Une agence de recrutement recherche les candidats pour votre ou vos emplois, qui répondent largement aux critères ciblés, et vous les réfère, et cela est souvent associé à de longs délais de recrutement. De cette façon, en raison de la fragmentation du processus de recherche et de sélection, les niveaux réels d’efficacité globale du recrutement et les coûts peuvent rester supérieurs aux niveaux souhaités.

Thèmes basés sur l’expérience

En analysant notre pratique, nous avons défini et décrit plusieurs thèmes basés sur l’expérience, décrivant les principaux points forts et points faibles du RPO et du recrutement traditionnel. Ces points comprennent, sans s’y limiter, l’efficacité de l’allocation des ressources ou les niveaux de contrôle et d’influence sur le processus de recrutement.

Rentabilité

Les répercussions financières de chaque approche sont un aspect important à prendre en compte. Tout d’abord, le RPO est généralement plus rentable au fil du temps en raison de la nature récurrente du service, ce qui permet de réaliser des économies d’échelle et de réduire les frais généraux. De plus, comme le recrutement traditionnel est une forme de dotation très transactionnelle, les coûts par embauche ont tendance à être nettement plus élevés. La publicité, les frais d’agence et la main-d’œuvre interne contribuent tous à la dépense, ce qui pourrait ne pas être le cas pour l’alternative externalisée.

Flexibilité et évolutivité

Le RPO offre également un modèle plus flexible et évolutif, ce qui est particulièrement important pour les organisations ayant des besoins d’embauche variables. D’une part, cette méthode est facilement applicable aux campagnes d’embauche à grande échelle. D’autre part, il est tout aussi apte à répondre à des besoins très spécifiques de haute qualification. Avec le recrutement traditionnel, les entreprises peuvent se retrouver en difficulté pendant les périodes d’embauche chargées ou lorsqu’elles tentent d’adapter les efforts de recrutement interne aux nouvelles exigences.

Qualité et adéquation des candidats

Les RPO utilisent régulièrement des outils et des ressources avancés basés sur l’IA pour effectuer ces tâches. Par conséquent, ils sont mieux placés pour trouver les bons candidats pour le poste, garantissant à la fois la qualité et une correspondance avec les objectifs globaux de l’entreprise. Les méthodes traditionnelles peuvent avoir du mal à atteindre le même niveau de précision et peuvent être affectées par la nature intrinsèquement subjective de l’évaluation humaine effectuée sans le bénéfice de l’analyse prédictive.

Impact stratégique à long terme

Enfin, la réalisation d’impacts à long terme et axés sur la stratégie est un autre thème qui a constitué une toile de fond pour le contenu. Les entreprises qui choisissent d’engager le RPO ont la possibilité d’élaborer une stratégie à long terme et de travailler sur un plan de recrutement. En attendant, le personnel traditionnel peut se concentrer uniquement sur les besoins à court terme de l’embauche. Tant que les organisations comprennent ces thèmes, elles seront en mesure de prendre des décisions sur l’approche qui correspond le mieux à leurs objectifs commerciaux stratégiques.

Évolutivité et flexibilité du RPO

Les organisations qui cherchent à améliorer l’efficacité du recrutement feraient bien de comprendre l’évolutivité et la flexibilité de l’externalisation du processus de recrutement (RPO). Comme l’indiquent clairement les solutions RPO de StrategyBrain, les offres de leur fournisseur de recrutement de bout en bout sont intrinsèquement dynamiques et capables de s’adapter aux exigences d’un marché de la main-d’œuvre en constante évolution. Les RPO évoluent de manière transparente à la fois vers le haut et vers le bas, ce qui signifie qu’ils peuvent faire face à des campagnes de recrutement à grande échelle pendant les saisons chargées, avant de réduire leur taille lorsque l’embauche est moins pertinente pour une organisation. Cela garantit que toutes les entreprises sont en mesure de maintenir des niveaux de personnel optimaux sans augmenter les ressources. En outre, comme les analyses RPO sont dérivées de l’IA et d’algorithmes dits adaptatifs, elles peuvent également être ajustées en fonction du rythme. Cela signifie que, qu’une entreprise ait besoin de viande dans les sièges ou de talents complexes, rares et spécialisés, StrategyBrain et d’autres opérateurs sont en mesure de réorienter leur attention. Compte tenu des demandes en constante fluctuation des perspectives de recrutement d’un marché donné, cela permet aux organisations de protéger leur avance en matière de recrutement, bien isolées des pressions indirectes ou des trajectoires de croissance des retraits.

Outils d’IA pour le recrutement avec StrategyBrain

Au cours des dernières années, les outils d’IA pour le recrutement sont devenus de plus en plus sophistiqués, ce qui a potentiellement permis aux RPO et aux méthodes de recrutement traditionnelles d’identifier les meilleurs talents sur un marché. Les personnes suivantes utilisent l’IA pour atteindre l’excellence à ce titre.

1. Sourcing et découverte de talents

Les outils de StrategyBrain sont particulièrement compétents en termes de recherche et de découverte de talents. Ces outils envoient des milliers de signaux de données via leur algorithme, faisant correspondre les compétences, les expériences et les intérêts d’un candidat donné avec ceux qui conviennent le mieux à un poste donné. Au lieu de s’appuyer sur un chalutage manuel, cela décharge le processus de sourcing, permettant aux recruteurs de constituer une liste de candidats en un temps record.

2. Sélection et évaluation des candidats

Les outils de sélection basés sur l’IA évaluent les pouvoirs cognitifs, émotionnels et sociaux des candidats tout en jouant à des jeux et en enregistrant des entretiens vidéo tout au long du processus. L’utilisation de l’apprentissage automatique pour comprendre les indices et les réponses non verbaux peut donner au recruteur une idée de la façon dont ce candidat pourrait s’intégrer dans l’organisation, ce qui n’est pas disponible avec les évaluations manuelles traditionnelles. Cela peut aider à améliorer la cohérence et l’équité du processus en éliminant les préjugés et la variabilité interpersonnelle.

3. Analyse des CV, saisie de données et gestion

Outils d’analyse de CV, utilisez le traitement du langage naturel pour rassembler les éléments d’information pertinents dans le CV du candidat et les entrer dans un ATS. Le processus de saisie des données est beaucoup plus rapide et plus précis pour remplir le profil du candidat dans l’ATS ; Il est non seulement plus fiable en termes d’erreur humaine, mais permet également aux recruteurs de mieux gérer de grands volumes de données, ce qui accélère les processus de recrutement.

4. Analyse prédictive

StrategyBrain doit fournir des analyses prédictives, permettre également aux recruteurs de voir quels candidats sont les plus susceptibles de réussir et les moins susceptibles de se retourner en analysant les données des exercices d’embauche passés des recruteurs. Les analyses peuvent aider à prendre de meilleures décisions d’embauche qui sont bénéfiques pour l’organisation en atténuant le risque de problèmes potentiels. Le but ultime de l’utilisation de ces outils est de comprendre quelles recrues ne vont pas seulement occuper les postes, mais qui vont également être heureuses dans ces rôles.

5. Engagement des candidats

Les chatbots et l’utilisation de l’IA pour la communication peuvent améliorer l’expérience du candidat en répondant aux questions et en fixant des rendez-vous en temps réel et en fournissant un retour d’information à valeur ajoutée aux candidats tout au long du processus. De nombreux candidats risquent de se désintéresser lorsque le processus ralentit, et la capacité à engager le candidat est plus cruciale que jamais dans le paysage d’embauche actuel.

Les outils d’IA ont aidé à la fois les méthodes de recrutement traditionnelles et les RPO à obtenir un avantage concurrentiel. Les impacts de l’adoption d’outils d’IA comprennent l’amélioration du sourcing, l’efficacité accrue de la sélection, la gestion automatisée des données, la fourniture d’informations prédictives et l’amélioration générale de l’engagement des candidats. Ainsi, l’utilisation d’outils d’IA a permis aux entreprises de sourcing d’améliorer les processus d’acquisition de talents, de réduire les coûts et d’obtenir des résultats supérieurs. Par conséquent, les responsables du recrutement et les professionnels des RH abonnés doivent comprendre les capacités et les avantages comparatifs de ces outils.

Exemples d’adoption réussie de l’IA dans le recrutement

Recrutement Watson d’IBM

IBM est l’une des entreprises pionnières dans l’utilisation de l’IA pour alimenter ses machines dans le processus de recrutement. Grâce à Watson Recruitment, IBM a pu faire correspondre ses candidats aux bons rôles en analysant les qualifications et de grandes quantités de données sur les performances et les profils des employés. Watson Recruitment a facilité la capacité d’embauche d’IBM en réduisant le temps d’embauche de 30 %. De plus, l’adoption d’algorithmes de deep learning aide Watson Recruitment à prévoir la réussite des candidats et à améliorer la diversité. En règle générale, l’utilisation de l’IA a facilité l’utilisation d’un vivier de talents préqualifiés ainsi que la sélection de candidats qui maximisent la probabilité de jumeler les employés aux bons rôles.

Hôtels Hilton

Hilton Hotels a utilisé une plateforme d’entretiens vidéo basée sur l’IA pour sélectionner et embaucher des candidats. Les outils d’IA ont écourté un processus d’entretien qui prenait initialement six semaines à moins d’une semaine. L’utilisation de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique pour évaluer les expressions faciales, le ton de la voix et le choix des mots des candidats a permis aux hôtels Hilton d’identifier les candidats les plus faibles et les plus prometteurs. En conséquence, les hôtels Hilton ont pu mener des entretiens approfondis avec des candidats à fort potentiel et réduire considérablement le délai d’embauche.

Unilever

Unilever utilise une suite technologique d’IA afin de perturber le processus d’embauche qui est utilisée pour fournir des informations sur les candidats. Les évaluations cognitives gamifiées et les entretiens vidéo basés sur l’IA permettent à Unilever d’améliorer la qualité de l’évaluation et de sélectionner les candidats sans préjugés inconscients. Le délai d’embauche a été réduit de 50 %, ce qui a permis à Unilever de consacrer plus de 100 000 heures par an à la sélection manuelle des candidats. En outre, une diversité accrue de 16 % chez Unilever en dit long sur l’efficacité des technologies de données et d’IA pour rendre le processus de recrutement équitable.

Conseils pratiques pour la mise en œuvre de l’IA dans le recrutement

Évaluez vos processus de recrutement

Trouvez les goulots d’étranglement et les sources de doublons. Comprenez où l’automatisation apportera le plus d’avantages et comprenez les raisons d’utiliser les nouvelles technologies. Définissez des critères de réussite clairs et respectez-les.

Choisir les bons outils

il existe de nombreux outils d’IA, et ils peuvent remplir différentes fonctions dans le recrutement. Sélectionnez les outils qui correspondent aux aspects de votre recrutement auxquels l’IA pourrait être une bonne solution, et qui serviront vos objectifs organisationnels.

Intégration avec les systèmes existants

quels que soient les outils que vous choisissez, assurez-vous qu’ils peuvent être confortablement intégrés à votre système de suivi des candidats et à d’autres systèmes d’information RH. Vous ne voulez pas perturber vos systèmes pendant que votre entreprise se familiarise avec les concepts d’outils d’IA, alors sélectionnez un fournisseur qui offre un bon support de ses fonctionnalités d’intégration.

Formation et soutien

Bien que l’IA ne soit pas sorcier, les équipes RH et les responsables du recrutement doivent toujours posséder certaines compétences afin d’utiliser correctement les outils d’IA. Assurez-vous de leur fournir une formation appropriée, qui devrait inclure des exemples et des sessions pratiques permettant d’avoir une image plus claire du moment et de la manière dont l’IA peut être utilisée de la bonne manière. Éloignez-vous des outils des fournisseurs qui ne fournissent pas de support de l’outil.

Surveillance

mettre en place un système qui surveillera si votre outil d’IA fonctionne pour vous atteindre les objectifs que vous vous êtes fixés. Assurez-vous d’avoir une évaluation régulière de vos indicateurs clés de recrutement et soyez prêt à ajuster vos systèmes. Enfin, essayez de recueillir les commentaires des professionnels des RH et des candidats dans vos processus d’embauche. Ce dernier peut parfois vous donner des suggestions non triviales sur la façon d’améliorer encore votre utilisation de l’IA.

Préoccupations éthiques

assurez-vous que votre utilisation de l’IA est transparente et éthique. Essayez d’éliminer les biais potentiels qui pourraient être définis dans vos algorithmes d’IA et assurez-vous que vous êtes conforme à vos lois locales sur la protection des données. Enfin, assurez-vous de mettre le confort du candidat dans l’objectif lorsque vous administrez une décision basée sur l’IA.

Conclusion

L’utilisation de l’IA dans le processus de recrutement apparaît comme une avancée significative pour les organisations modernes qui cherchent à optimiser leurs pratiques d’acquisition de talents. Les exemples d’IBM, Hilton Hotels, Unilever et L’Oréal ont montré que la mise en œuvre d’outils d’IA peut apporter une série d’avantages, notamment une réduction du temps d’embauche, une meilleure qualité des décisions d’embauche et une meilleure diversité. En suivant les conseils fournis ci-dessus concernant les aspects pratiques de la mise en œuvre de l’IA de recrutement, les organisations peuvent s’assurer que la transition se déroule en douceur et utiliser tout le potentiel des technologies d’IA de manière éthique. Par conséquent, l’avenir du processus de recrutement sera certainement lié aux technologies de l’IA, car elles offrent un moyen équitable, efficace et axé sur les données de créer une main-d’œuvre capable de relever les défis de l’avenir.