Perspectives d’experts sur le recrutement passif et l’IA dans le recrutement de StrategyBrain

Il est difficile de trouver des talents de haute qualité dans un délai adéquat, et une vacance d’emploi dure en moyenne 42 jours, les entreprises perdant 98 $ par jour. De plus, 70 % des demandeurs d’emploi sont des candidats passifs, qui ne recherchent pas activement de nouvelles opportunités mais qui sont intéressés ; Il est nécessaire de se concentrer sur le recrutement passif en tant que stratégie de recrutement valable. Cet article traite des points de vue d’experts sur le recrutement passif de StrategyBrain, des idées sur la mise en œuvre de celui-ci dans l’IA de recrutement et de la recommandation pertinente basée sur l’IA pour la pratique.

Maîtriser le recrutement passif

Qu’est-ce que le recrutement passif ?

Pour maîtriser le recrutement passif, il faut d’abord comprendre le concept. Le recrutement passif est une stratégie de recrutement visant à attirer et à engager des employés potentiels qui ne recherchent pas activement de nouvelles opportunités d’emploi. Les candidats passifs ne figurent pas sur les sites d’emploi, mais sont actuellement employés ou semblent « vivre sous un rocher » et ne sont pas intéressés par de nouvelles opportunités d’emploi.

Recrutement actif vs passif

Le recrutement actif implique des sites d’emploi, utilisant des annonces pour atteindre les employés potentiels intéressés à postuler à de nouvelles opportunités d’emploi. Le recrutement passif cible les meilleures recrues, qui ne sont pas disposées à tenter leur chance dans leur carrière, apparemment heureuses de leur emploi actuel. Une meilleure stratégie pour dévoiler le meilleur bassin de recrutement passif consiste à faire abstraction des emplois crédibles.

Les avantages du recrutement passif

Accès à un large bassin d’employés potentiels :

La stratégie de recrutement passif permet aux RH d’accéder à un large bassin potentiel d’employés potentiels. Il s’agit d’une stratégie de recrutement essentielle : l’accès aux employés potentiels n’est pas traçable grâce aux innovations du suivi des emplois. Les candidats passifs ont des compétences appropriées, une expérience professionnelle et conviennent à différents rôles. Ils feront une meilleure option s’ils sont intéressés car ils ont un passé vierge et les entreprises ne seront pas préparées à une rémunération après le recrutement.

• Candidats de meilleure qualité : Les candidats passifs sont souvent plus qualifiés et réussissent mieux dans leur travail, des facteurs qui offrent un degré considérable de stabilité. Les statistiques semblent confirmer ce point de vue, car une étude récente montre que les candidats passifs sont 120 % plus susceptibles de faire un mouvement latéral qui aura un impact important sur votre entreprise.
• Réduction du coût par embauche : Bien qu’une stratégie de recrutement passif puisse nécessiter beaucoup plus de ressources et de temps, elle peut être considérée comme plus abordable à long terme. Le besoin d’offres d’emploi et d’agences de recrutement coûteuses est réduit, tandis que la qualité des candidats reçus est supérieure.
• Amélioration de l’image de marque de l’employeur : En plus d’attirer des candidats de qualité, une stratégie de recrutement proactive servira également à améliorer la réputation d’une entreprise. En faisant des efforts pour approcher les candidats, l’employeur améliore sa position et bénéficie d’une stratégie puissante pour attirer des personnes hautement qualifiées.

Le rôle de l’IA dans le recrutement

L’utilisation de l’IA dans le recrutement passif

L’utilisation de l’IA dans le recrutement gagne en popularité, car elle permet de rechercher des données et d’automatiser plusieurs tâches de routine. L’IA peut aider au recrutement passif de plusieurs façons :

• Sourcing intelligent de candidats : Des outils alimentés par l’IA tels que le très puissant ChatGPT peuvent parcourir de vastes ensembles de données pour trouver des candidats passifs potentiels qui répondent aux exigences d’une entreprise. Il est intéressant de noter que même des plateformes telles que LinkedIn Recruiter utilisent l’IA pour recommander des candidats potentiels qui peuvent rechercher passivement de nouvelles opportunités.
• Communication améliorée : L’utilisation de l’IA permet au recruteur d’être plus efficace dans la prise de contact avec les candidats passifs. Ils peuvent utiliser des messages personnalisés et des e-mails de suivi automatiques qui réduisent considérablement le nombre de tentatives de recrutement nécessaires. De plus, un outil tel qu’Outwrite permet d’améliorer l’efficacité de la communication, en veillant à ce que le bon message soit transmis.
• Analyse prédictive : En construisant des algorithmes qui calculent la probabilité qu’un candidat recherche un emploi, les recruteurs peuvent s’assurer qu’ils ciblent les candidats les plus probables. La tâche doit être effectuée rapidement et efficacement, car d’autres entreprises recherchent également les mêmes employés.

L’IA peut aider à réduire les préjugés dans le recrutement, en se concentrant uniquement sur les compétences et l’expérience des candidats. Les algorithmes peuvent être programmés pour ignorer des facteurs tels que le sexe, l’âge ou l’origine ethnique, favorisant ainsi un lieu de travail plus diversifié et plus complet. De plus, le jumelage des emplois effectué par l’IA est plus avancé. La technologie donnée permet aux systèmes d’analyser les profils des candidats et de les faire correspondre aux descriptions de poste, en détectant quels professionnels sont les mieux adaptés. Le processus est beaucoup plus rapide, ce qui améliore l’expérience d’intégration et augmente le taux de réussite des employés sur le lieu de travail. Un autre avantage est lié à l’amélioration continue : l’IA peut apprendre de chaque cycle de recrutement et améliorer ses performances, concevoir une stratégie d’embauche plus précise et faire des prédictions plus correctes. De même, l’utilisation de chatbots IA permet à l’entreprise de poursuivre ses efforts de recrutement passif 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, de répondre et d’envoyer des informations aux candidats pendant différents fuseaux horaires. L’IA ne vise pas à remplacer mais à améliorer le travail des responsables RH. Le recrutement passif avec l’IA consiste à permettre aux employés d’être plus intelligents, plus axés sur les données et plus innovants dans leurs approches de l’embauche.

Stratégies directes d’utilisation de l’IA dans le recrutement passif

Pour s’assurer que le système d’IA prend efficacement en charge le recrutement passif basé sur les données, les responsables RH doivent adopter des stratégies particulières et réalisables qui leur permettent de mettre en œuvre l’approche donnée avec un minimum d’effort. Certaines de ces stratégies incluent :

Création d’une base de données complète de candidats. Le recrutement passif ne peut réussir sans une base de données complète de candidats qui permet aux responsables RH d’avoir une compréhension précise et réaliste de la main-d’œuvre disponible. La base de données doit toutefois être mise à jour, permettant au personnel de savoir quels spécialistes sont disponibles à tout moment et disposent d’une adresse e-mail valide. De plus, les informations doivent être détaillées.

Collecte automatisée de données

Vous trouverez ci-dessous quelques recommandations sur la façon dont votre organisation peut automatiser la collecte de données pour stimuler vos efforts de recrutement passif :

1. Enrichissement des données

Un autre domaine clé où l’IA peut être utilisée avec succès est l’enrichissement des données. Vous pouvez tirer parti de l’IA pour compléter et mettre à jour les profils des candidats avec des données supplémentaires :

• Progression de carrière. L’IA peut vous aider à suivre l’évolution de carrière des candidats en suivant leurs changements de carrière, leurs promotions, leurs responsabilités, leur spécialisation et l’amélioration de leurs qualifications.
• Acquisition de compétences. De même, l’IA peut vous aider à suivre l’évolution des compétences qu’un candidat répertorie dans son profil. La technologie peut vous aider à évaluer leur formation, leurs certifications de qualification et d’autres points de données.
• Réalisations professionnelles. Enfin, l’IA peut vous aider à suivre les réalisations d’un candidat au travail – par exemple, les brevets, les innovations, les récompenses et d’autres données liées aux performances.

2. Cartographie des talents basée sur l’IA

La cartographie des talents est une activité stratégique visant à prédire les besoins futurs de l’entreprise en matière d’embauche et à identifier les candidats potentiels pour pourvoir les postes à l’avenir. Voici comment vous pouvez utiliser l’IA dans ce processus :

• Analyse de marché. Utilisez l’IA pour suivre la situation du marché dans votre secteur et prévoir les besoins d’embauche auxquels les entreprises comme la vôtre pourraient être confrontées à l’avenir.
• Analyse de l’adéquation des candidats. L’IA peut être utilisée pour comprendre comment des candidats spécifiques peuvent être utiles à votre entreprise et comment répondre à leur intérêt pour votre entreprise de manière proactive.

3. Engagement personnalisé

S’engager avec des candidats passifs n’est efficace que si l’engagement est personnalisé et résonne avec une personne à un niveau individuel. Voici quelques stratégies basées sur l’IA pour atteindre cet objectif :

• Personnalisation alimentée par l’IA. Utilisez l’IA pour adapter votre message aux intérêts, aux aspirations et à l’emploi actuel du candidat. Par exemple, un outil d’IA peut analyser le profil LinkedIn d’un candidat pour comprendre son emploi actuel, ses réalisations récentes et les faire apparaître dans le message.
• Suivis automatisés. Enfin, l’utilisation de l’IA dans l’envoi de lettres de suivi peut vous aider à garantir des réponses rapides et l’absence de facteur humain dans ces communications.

4. L’IA pour connaître les concurrents

En tant qu’outil de recrutement passif, il est essentiel de comprendre qui sont vos meilleurs talents là où ils travaillent. L’IA peut vous aider à évaluer ces informations afin que vous ayez une idée des rôles qui vous intéressent le plus et des concurrents que vous devriez cibler.

• Analyse concurrentielle. Les outils d’IA peuvent être utilisés pour suivre les activités d’embauche et de licenciement des entreprises concurrentes. Surveillez les changements dans les entreprises compétitives et leur personnel pour comprendre leurs points faibles et vous concentrer sur les candidats qu’elles perdent.
• Sensibilisation stratégique. Sur la base des données analysées, développez une stratégie de communication pour atteindre ces candidats et leur présenter des offres et des opportunités.

5. Optimisez les offres d’emploi avec l’IA

Enfin, bien que le recrutement passif ne repose pas sur les offres d’emploi, vous pouvez optimiser les descriptions de poste pour les rendre plus attrayantes pour vos futurs candidats passifs.

• Optimisation SEO. Vous pouvez utiliser des outils d’IA qui adaptent les offres d’emploi à la façon dont les candidats potentiels les recherchent, en sélectionnant les mots-clés et les expressions les plus appropriés.
• Contenu dynamique. Enfin, les outils d’IA permettent d’éditer en temps réel le contenu de la description de poste en fonction des réactions des candidats pour mieux correspondre au candidat potentiel.

6. Mesurer et affiner les stratégies

Il est important d’évaluer continuellement les stratégies de recrutement à l’aide de données dérivées de l’IA afin de les développer et de les optimiser de manière cohérente. Analyse des performances du recrutement passif : Il est recommandé d’analyser régulièrement les analyses dérivées de l’IA qui font référence à la performance des stratégies de recrutement passif. Ce faisant, on est en mesure d’identifier les outils et les pratiques de recrutement passif les plus et les moins efficaces et de les optimiser. Tests A/B : Les tests A/B aident à déterminer quelles approches, qu’il s’agisse d’une méthode de sensibilisation ou d’une partie d’un message, fonctionnent le mieux avec un groupe cible souhaité.

Rapides et faciles à mettre en œuvre, ces stratégies de recrutement passif systématiques permettent aux gestionnaires RH professionnels de développer des stratégies plus efficaces et efficientes. La mise en œuvre de l’utilisation de l’IA dans un processus de recrutement passif augmente la portée des activités de recrutement et leur impact sur le bassin de candidats. Il garantit également que l’engagement avec chaque candidat potentiel est de haute qualité, créant ainsi les conditions préalables nécessaires à des pratiques d’embauche inclusives réussies.

Exemples de mise en œuvre réussie de l’IA

La stratégie de recrutement d’Unilever en matière d’IA

Unilever, une entreprise populaire de production de biens de consommation qui opère dans le monde entier, a mis en œuvre des technologies d’IA dans ses pratiques de recrutement. Unilever utilise les profils de performance et de personnalité de ses employés dérivés de l’IA pour développer des profils similaires pour les candidats potentiels et pour évaluer les traits de réussite et de vitesse d’apprentissage des candidats internes. Il utilise également des plateformes basées sur l’IA telles que Pymetrics et HireVue pour évaluer la précision tendue, le ton et la convivialité des candidats en jouant à un ensemble de jeux mobiles en ligne et en menant des entretiens vidéo. Les résultats sont impressionnants : le temps consacré à la recherche du bon candidat a été réduit de 75 % et l’entreprise a réussi à embaucher 50 % de candidats plus diversifiés.

Le chatbot de Hilton pour la sélection des candidats

Hilton Worldwide, une organisation hôtelière populaire considérée comme l’un des plus grands employeurs du secteur de l’hôtellerie au monde, a mis en place un recruteur basé sur l’IA appelé « Connie ». Connie est capable de présélectionner les employés potentiels en leur posant les mêmes questions prédéfinies, en obtenant une mesure instantanée des performances et en offrant des conseils et des astuces si nécessaire. L’accessibilité et la rapidité de traitement de la demande sont assurées par la possibilité de contacter le chatbot 24h/24 et 7j/7.

L’analyse prédictive d’IBM pour la rétention des talents

IBM utilise l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive pour prédire les employés qui quitteront l’entreprise et ainsi gérer le roulement grâce à des programmes de sélection et de rétention. Les données d’entrée pour l’algorithme d’IA sont plusieurs ensembles de données généralement collectées sur les employés. Ils comprennent des informations provenant du système d’évaluation des talents et des performances, y compris l’historique des promotions, les résultats des enquêtes sur l’engagement, les informations sur l’attrition et les primes, ainsi que des données relatives au sentiment des employés provenant de plateformes de partage de carrière telles que Twitter, Facebook et LinkedIn. En analysant ces informations, le système d’IA estime les probabilités que les employés quittent l’entreprise, ce qui donne des résultats avec une précision impressionnante de 95 %. Les RH de l’entreprise peuvent prédire à l’heure actuelle quel pourcentage de personnes d’un certain groupe – femmes, travailleurs de l’Est, ingénieurs logiciels de quatrième niveau – travailleront encore pour l’entreprise dans six mois et appliquer des stratégies de rétention pour les employés les plus performants.

Planification automatisée des entretiens de Vodafone

Vodafone est une multinationale britannique de télécommunications qui a repensé le processus de planification des entretiens à l’aide de systèmes basés sur l’IA pour effectuer le travail administratif que les recruteurs humains effectuaient auparavant. Les outils sont des systèmes automatisés qui analysent toutes les options disponibles pour la date et l’heure de l’entretien, la disponibilité du personnel et la durée des entretiens. Simultanément, la machine surveille les entretiens acceptés et les attribue à l’employé le plus proche du lieu de l’examen. En conséquence, le recrutement du personnel a optimisé son flux de travail, a obtenu de meilleurs résultats dans son travail et traite plus d’entretiens car les systèmes automatisés remplacent un inconvénient important – la volonté d’un être humain de négocier des dates d’entretien optimales. L’effet périphérique d’une telle innovation est l’optimisation et l’amélioration globale de la satisfaction du candidat pendant le processus d’entretien.

L’embauche de la diversité basée sur l’IA d’Amazon

Amazon, à son tour, applique les technologies d’IA dans les systèmes d’embauche pour augmenter le nombre de femmes dans ses équipes techniques en raison de l’élargissement du choix des mots dans les offres d’emploi. En outre, l’IA aide les recruteurs à trouver des CV qui ont été négligés en raison des préjugés des recruteurs. L’entreprise reconnaît la fuite de CV de femmes dans les CV mais n’aide pas l’interaction avec le recruteur. Dans une certaine mesure, les technologies d’IA peuvent aider à éviter de telles fuites en raison de la capacité du cerveau à traiter plus d’informations et à prendre des décisions plus cohérentes.

Conclusion

L’IA a transformé les stratégies de recrutement passif et redéfini la façon dont les entreprises peuvent identifier et attirer les meilleurs talents. Combinant de vastes capacités de gestion et de récupération des données avec une capacité à localiser les talents qualifiés parmi de grandes quantités d’informations, les outils soutenus par l’IA permettent aux entreprises de créer des approches de recrutement plus personnelles. Les exemples de Hilton, IBM, Vodafone et Amazon montrent comment les technologies de l’IA peuvent être utilisées pour favoriser l’efficacité et l’égalité au sein de la main-d’œuvre. En outre, il est essentiel que toutes les entreprises comprennent les implications de l’utilisation de l’IA. Toute entreprise qui envisage d’utiliser des technologies soutenues par l’IA dans le recrutement passif doit tenir compte des problèmes omniprésents de biais de données, de confidentialité, de transparence et de dépendance excessive à la technologie. Sans ces considérations, les outils d’IA seront utilisés de manière inappropriée et contraire à l’éthique. Avec une intervention humaine rapide et continue, les organisations ne peuvent que bénéficier de solutions soutenues par l’IA. Ils sont essentiels pour améliorer les résultats du recrutement passif, et les entreprises qui utilisent l’IA auront finalement plus d’opportunités et de meilleures chances d’atteindre leurs objectifs de recrutement.