Nous vivons dans un monde de technologie qui évolue rapidement et l’émergence rapide de CoPilot et ChatGPT, qui sont des outils d’IA générative, présente un certain nombre de défis pour les entreprises d’aujourd’hui. Tout d’abord, ils offrent des capacités puissantes qui peuvent être utilisées dans votre flux de travail, mais ils signifient également que les employés doivent rapidement développer de nouvelles compétences. Cela oblige les entreprises à trouver des moyens sophistiqués afin d’améliorer efficacement les compétences de leurs employés afin de rester compétitives.

Introduction

Lorsque les employés manquent d’une compétence particulière, la façon d’y remédier est généralement simple. Une évaluation des employés permet d’évaluer le niveau de compétence actuel, et une curation de parcours d’apprentissage prescrite est ensuite utilisée pour combler les lacunes. Lorsque le domaine en question n’est pas familier à l’ensemble de la main-d’œuvre, un processus de perfectionnement massivement simultané devient plus complexe. C’est notamment le cas avec l’arrivée de l’IA générative. La solution utilisée par StrategyBrain pour relever le défi, les enseignements tirés de ce déploiement et ses implications pour d’autres technologies perturbatrices seront abordés dans ce travail.

Cultiver de nouveaux domaines de compétences

Alors que les entreprises adoptent souvent une approche « essais et erreurs », encourageant tous les employés à expérimenter, il est devenu évident que de nombreuses organisations avaient besoin d’une amélioration ciblée et disciplinée. StrategyBrain définit une catégorie d’apprentissage comme une structure méticuleusement élaborée englobant des sous-catégories, des sujets et des compétences individuelles. En règle générale, la création d’un nouvel ensemble de compétences implique plusieurs cycles de perfectionnement pour établir un cadre de compétences détaillé. Le système SkillNet facilite la mise en œuvre interne de cette structure. La montée en popularité de ChatGPT semble être un moment décisif ; cependant, les compétences nécessaires pour utiliser l’outil n’étaient pas entièrement nouvelles. StrategyBrain a été le fer de lance du développement du domaine de l’IA générative ainsi que de ses sous-catégories et compétences, telles que « Applications de l’IA générative » et « Considérations éthiques et sociales de l’IA générative ». La version bêta de ce champ a été rapidement intégrée en production en un mois, la société l’ayant déployée auprès de quinze clients et desservant plus de 2 000 utilisateurs.

Déploiement de nouveaux ensembles de compétences et perfectionnement

Les premiers déploiements de nouvelles compétences ont été extrêmement réussis. Les entreprises clientes de StrategyBrain ont acquis un aperçu significatif du niveau de compétences possédé par leurs employés. Au cours de l’été 2023, les utilisateurs ont été très intéressés par les nouvelles informations et compétences. L’évaluation initiale des utilisateurs par le biais de tests adaptatifs informatiques menés par StrategyBrain a indiqué qu’une majorité d’utilisateurs présentaient un niveau de compétence accompli en IA générative, tandis que l’évaluation de ChatGPT indiquait un niveau de compétence légèrement inférieur au même niveau accompli.

Ces résultats témoignent du fait que les utilisateurs disposent souvent d’une quantité substantielle de connaissances de base existantes, même lorsqu’ils traitent de nouvelles technologies. Plus précisément, les utilisateurs qui ont commencé le processus par une évaluation, suivie d’une étude et d’une réévaluation, ont connu une augmentation moyenne de leurs scores. En d’autres termes, les employés peuvent rapidement combler leur déficit de compétences et atteindre un haut niveau de compétence avec les technologies nouvelles et émergentes. Dans l’ensemble, l’expérience de l’IA générative et de ChatGPT peut fournir plusieurs informations clés pour combler les lacunes en matière de compétences à l’avenir :

• Regardez au-delà du battage médiatique : Comme la technologie était si nouvelle, de nombreuses entreprises n’avaient pas une idée claire des capacités de leurs employés et ont mis en œuvre une approche « doigt en l’air ». L’utilisation d’une évaluation plus spécifique combinée à des experts dans le domaine aurait pu accélérer le processus de transition.
• Établir une culture d’apprentissage solide : L’expertise en matière de compétences individuelles est essentielle ; cependant, la capacité de les acquérir rapidement est irremplaçable. Les organisations qui ont déjà un engagement fort en faveur d’un apprentissage rapide et efficace devanceront leurs rivaux.
• Évaluation et réévaluation : Pour améliorer les compétences de l’ensemble de l’organisation, il faut comprendre le poste actuel et l’objectif visé. L’évaluation continue et l’étude dédiée sont deux éléments clés de la création de nouvelles opportunités de perfectionnement et de reconversion.

Lier le recrutement par IA au développement de la main-d’œuvre

Lorsqu’il s’agit de connecter le recrutement et le développement de la main-d’œuvre facilités par l’IA, les entreprises doivent adopter une approche plus holistique. L’objectif des entreprises qui utilisent des outils de recrutement IA devrait être non seulement d’attirer les meilleurs talents, mais aussi de s’assurer que les employés s’adaptent en permanence aux nouvelles technologies. Voici quelques façons de combiner de manière transparente les efforts de recrutement et de perfectionnement :

Plateformes intégrées :

Utilisez des solutions de recrutement basées sur l’IA conçues pour fonctionner avec les systèmes de gestion de l’apprentissage. De cette façon, vous pouvez vous assurer que les employés nouvellement embauchés sont automatiquement introduits dans le système et reçoivent une trajectoire d’apprentissage adaptée à leur rôle et aux exigences uniques de l’entreprise.

Évaluations continues des compétences

Évaluer les compétences des nouveaux employés et des employés existants sur une base continue. Les plateformes d’apprentissage adaptatif peuvent évaluer les compétences des employés et recommander des modules de formation ciblés

Développement de parcours d’apprentissage adaptatif. Les plateformes d’IA offrent des parcours d’apprentissage adaptatifs basés sur les compétences, les rôles, la formation antérieure des employés et, surtout, la vitesse des parcours et les préférences d’apprentissage. Les programmes changent au fur et à mesure que les compétences et les rôles de l’apprenant évoluent

Boucles de rétroaction

Mettre en place des boucles de rétroaction entre le recrutement de l’IA et les programmes de formation de l’IA. En évaluant la formation et les performances actuelles des employés, les entreprises peuvent ajuster le processus de recrutement pour répondre aux besoins futurs de l’entreprise.

Utilisez la puissance de l’IA pour faire correspondre les employés nouvellement embauchés et les employés expérimentés dans les relations de mentorat pour le partage d’informations et de formation. Investissez dans des outils de collaboration numérique basés sur l’IA au niveau des départements. Découvrez des opportunités de programmes d’apprentissage par projet de classe mondiale et des employés avec lesquels les nouveaux apprenants peuvent travailler pour perfectionner leurs compétences.

L’intégration d’outils de recrutement par IA et de programmes d’avancement des compétences à court et à long terme crée une boucle de rétroaction. L’IA prédit en permanence les besoins futurs en compétences, recrute et forme les employés, et affine le processus de recrutement pour répondre à ces besoins futurs. Cette stratégie crée une main-d’œuvre résiliente, hautement talentueuse et avant-gardiste.

Étapes pratiques du recrutement IA

Il existe plusieurs outils de recrutement IA que l’on peut utiliser. Il s’agit notamment de candidats à la suite complète, LinkedIn premium et à la recommandation d’apprentissage qui proposent des modules et des applications de formation au recrutement basés sur l’IA. Ces plateformes incluent LinkedIn Premium, HireVue et SmartRecruiters. Ils sont évalués en fonction des caractéristiques de qualité et des tests

Les plates-formes sélectionnées ont des aspects de qualité élevée, moyenne ou faible en fonction du test. Le processus de recrutement de l’IA commence par la publication de l’offre d’emploi sur la plateforme en question. Une fois les candidatures reçues, l’outil de recrutement IA utilise des algorithmes robustes pour identifier les candidats potentiels. Les outils améliorent les chances des employés d’obtenir un emploi qui correspond à leurs besoins en termes d’intérêts, de compétences, de correspondance de rôle, d’intérêts passés, de satisfaction, d’affinité pour la taille de l’entreprise, d’intérêt professionnel passé, d’expérience dans le secteur et de rôle actuel dans le secteur.

•  Utilisez l’analyse prédictive : Mettez en œuvre l’analyse prédictive pour prédire les compétences qui seront nécessaires à l’avenir. Sur la base de l’analyse des tendances du marché et des données relatives aux employés, les outils d’IA peuvent aider à estimer les talents qui seront nécessaires sous peu, et la stratégie de recrutement peut être construite en vue de se conformer aux perspectives commerciales à plus long terme.
• Établissement de profils et jumelage d’emplois : Les candidats doivent être inspirés pour créer et développer des profils détaillés décrivant leur ensemble de compétences, leur expérience et leurs aspirations professionnelles. Les outils d’IA ultérieurs « feront correspondre ces profils aux descriptions de poste avec une meilleure précision et moins de temps ». Cette tâche aidera l’administrateur à réduire les efforts pour trouver les candidats les plus appropriés.
• Contact avec les candidats : Lors de l’interaction avec les candidats, toutes les informations sur le processus pourraient être effectuées par des chatbots d’IA. Les chatbots donneront toutes les informations concernant la cense, ils collaboreront avec les candidats et leur fourniront des demandes et des rappels supplémentaires. Dans ce cas, le système améliorera l’image de l’employeur et stimulera les candidats.
• Évaluation des candidats à l’aide de l’IA : Toute évaluation des compétences et des capacités du candidat doit être effectuée à l’aide de l’IA. Le système permettra également d’évaluer les expériences des employés. L’IA évaluera à la fois les compétences techniques et d’autres caractéristiques, y compris les « tests de personnalité », afin de définir l’adéquation du candidat.
• Planification et optimisation des entretiens : L’IA pourrait également aider à planifier le meilleur moment pour l’entretien et à planifier le meilleur moment pour la réunion personnelle. Le logiciel d’IA gère véritablement la planification des différentes fonctions en programmant les réunions des administrateurs et des candidats.
• Prenez une décision basée sur des données : Toutes les décisions d’embauche prises par les administrateurs doivent être basées sur les données d’entrée reçues du système de recrutement IA. Il sera basé sur l’évaluation du niveau d’adéquation et de potentiel des candidats.

Alors qu’un nombre croissant d’organisations commencent à utiliser des outils de recrutement par IA, il devient nécessaire de prendre en compte les implications éthiques des processus de recrutement par IA. En comprenant les considérations éthiques, les organisations qui s’orientent vers le recrutement par l’IA sont en mesure de créer un système plus transparent, équitable et juste. Les préjugés, la transparence, la confidentialité et le consentement sont des considérations éthiques importantes dans le domaine du recrutement en IA.

Biais

Les données sont entraînées en partant de l’hypothèse que « les caractéristiques objectives et quantifiables de l’histoire d’un individu peuvent être utilisées pour prédire l’aptitude de ce même individu à un nouveau rôle ». Cependant, les données sont exemptes de préjugés dans la mesure où les contextes sociaux et les humains qui les ont créées. Ainsi, tout biais dans les données historiques se reflétera dans les décisions de recrutement futures. Les employeurs et les scientifiques des données doivent jouer un rôle actif dans l’identification de ces préjugés et leur éradication pour parvenir à un processus de recrutement équitable. Parmi les exemples de préjugés, citons les préjugés liés à la race, au sexe et à l’âge.

Transparence et explicabilité

Étant donné que les modèles d’IA fonctionnent souvent de manière boîte noire, les employeurs doivent prendre le temps d’expliquer le processus de recrutement aux candidats. C’est le droit de l’employé de comprendre le système et les décisions que le système prend pendant le processus de recrutement. Les employeurs doivent informer les candidats potentiels des données recueillies, de la manière dont elles sont utilisées et des facteurs qui en font de bons candidats pour le poste.

Confidentialité et sécurité des données

Avec l’utilisation de l’IA dans le recrutement, les employeurs commencent à accumuler et à analyser d’énormes quantités de données personnelles appartenant à divers candidats. Par conséquent, la sécurité des données devient une préoccupation majeure. Les employeurs doivent s’assurer que les mesures de sécurité des données impératives sont en place pour protéger les données contre toute violation non autorisée.

Consentement éclairé

Enfin, les employés ont obligatoirement droit aux données collectées par les employeurs et doivent avoir la possibilité de donner leur consentement avant que les données ne soient utilisées pour former le modèle d’IA. Le consentement doit être explicite et les employeurs doivent informer les employés de l’objectif de la collecte des données, de leur utilisation et des implications des décisions prises à leur égard par l’IA sur leurs perspectives d’emploi.

En fin de compte, la responsabilité incombe à l’employeur, et non aux outils d’IA. Les organisations doivent mettre en place des structures de responsabilisation pour superviser l’application de l’IA dans le recrutement. Ces mesures sont nécessaires pour garantir que les demandeurs sont traités équitablement et éthiquement par les systèmes. De plus, les outils d’IA avancés peuvent nécessiter un examen en raison d’un risque de biais relativement plus élevé. Ces considérations éthiques permettront aux organisations de maximiser l’utilité de l’IA dans le processus de recrutement tout en favorisant un processus d’embauche équitable et inclusif.

Conclusion

En conclusion, l’utilisation de la technologie de l’IA dans le processus de recrutement est une innovation qui peut affecter de manière significative la « guerre des talents ». Les logiciels de recrutement par IA, l’utilisation de l’analyse prédictive et l’engagement des candidats peuvent tous améliorer le processus de recrutement pour les employeurs. Cependant, ces innovations technologiques ne doivent être envisagées que dans le cadre du processus de recrutement en conjonction avec un système d’éthique fort. Les employeurs qui envisagent d’utiliser de telles innovations doivent veiller à ce que des outils et des fonctionnalités aient été mis en place pour garantir l’impartialité de la technologie. Cependant, un niveau accru de prévisibilité et d’automatisation nécessite également une attention accrue aux mesures de sécurité des données. Par conséquent, les organisations qui adoptent ces outils seront en mesure d’attirer les meilleurs candidats tout en rendant le processus d’embauche plus juste et équitable. Compte tenu de ces considérations, une telle approche du recrutement sera susceptible de générer un succès durable à l’avenir.