Dans les années qui viennent, le travail lié aux ressources humaines et au recrutement subira un changement important. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle deviendront de plus en plus des outils essentiels pour le recruteur.
Cette évolution crée simultanément de grandes opportunités et des scénarios inquiétants. A partir de maintenant on va devoir les prendre en compte.
Dans cet article, je voudrais aborder certaines des perspectives que l’on devrait adopter en ce qui concerne le recrutement basé sur les données et les ressources humaines. Je vais me concentrer spécifiquement sur le recrutement.
Lors de la collecte de grandes quantités de données, il est naturel d’utiliser ces données pour apprendre. La première étape consiste à créer des statistiques basées sur les données collectées. Les statistiques nous donnent de l’information seulement sur le passé et elles ne répondent qu’aux questions posées, ou même pas ça.
La prochaine étape est le travail sur l’apprentissage automatique, dans lequel on forme des algorithmes pour trouver des motifs dans les données, dont on n’était peut-être pas conscient. Cela pourrait être afin d’identifier différentes tendances ou de voir des liens qui ne vous viennent peut-être pas à l’esprit.
Cependant, le fait qu’il existe un lien, une corrélation entre différents types de données, ne signifie pas nécessairement qu’il existe également une causalité.
L’apprentissage automatique peut fournir une base pour effectuer des futures analyses et non seulement pour regarder le passé, comme les statistiques.
Des données
Lors du travail avec des données, il est important de garder à l’esprit que les donnes ne nous donnent pas forcement de l’information sur la réalité. De plus, elles ne contiennent pas nécessairement de la vérité. Les données peuvent être contaminées de nombreuses manières, et notre façon de les assembler peut être incorrect et ceci pourrait avoir des conséquences catastrophiques.
Il est apparu récemment que les données utilisées dans les procédures judiciaires des sept dernières années pouvaient être erronées. Cela signifie qu’il peut y avoir des personnes coupables d’un crime qui dont libres. Et pire, il peut y avoir des innocents qui ont été condamnés par des tribunaux danois. Les autorités danoises sont au début d’une énorme tache d’examiner des milliers de cas. Et les personnes touchées doivent maintenant essayer de reconstituer leurs vies, qui ont été détruites par ce scandale.
J’ai récemment assisté à une conférence sur les ressources humaines. Un présentateur a raconté une histoire immersive. Cette histoire parle d’un fan de foot qui avait regardé un match très excitant à la télévision. Plus tard dans la soirée, il était avec sa femme dans des conditions plus intimes.
Il portait une montre qui mesure le pouls. Ceci a montré que son pouls avait été au plus haut pendant le match de foot. On peut donc interpréter qu’il était plus engagé par le football que les relations intimes. Et donc on pourrait dire que le football surpasse le sexe.
Cependant, il est possible que ce soit une erreur. Par exemple, si la montre avait également mesuré le niveau de neurotransmetteurs dans le cerveau, la conclusion aurait pu être très différente. Et en plus, vous pourriez lui demander vous-même et peut-être obtenir une troisième réponse.
Il faut donc toujours critiquer ses données et leur utilisation.
L’utilisation pratique en recrutement
Lors du recrutement, le but est bien sûr de trouver le bon candidat. Dans ce processus, on collecte un maximum de données et de connaissances possible sur le candidat. Il n’y a rien de mal à cela.
Cependant, plus vous collectez de données sur un candidat, plus il impose des exigences au compétences professionnel, éthiques, sociales et empathiques du recruteur.
Il faut être capable de trier des données. Il est important de pouvoir rejeter des données qui ne sont pas pertinentes dans le contexte spécifique. De plus, il faut porter un regard critique sur les données utilisées et faire attention aux carences et aux sources d’erreur.
Le fait demeure que rien ne peut remplacer la rencontre personnelle. En fait, plus vous avez accès à des données, plus la réunion personnelle devient importante.
Lorsque la rencontre personnelle avec le candidat, il peut y avoir un décalage entre ce qui a été vu dans ses données et ce que le candidat fait en vrai. Dans ce cas, il faudrait d’abord critiquer les données et la méthode.
La chose la plus importante est que le niveau de compétence du recruteur correspond à la quantité de données. Plus il y a de données, plus le niveau de compatibilité requis est élevé. De plus, il est idéal d’avoir plus de données car cela conduira à un recrutement beaucoup plus qualitatif. Il est aussi plus probable d’avoir une concordance d’intérêt entre les employés et les entreprises.
Bien sûr, j’utilise ici une perspective humanist. Pendant une période axée sur les données, j’ai le désir d’avoir plus d’attention sur le facteur humain.
A mon avis, alors que les machines assument de plus en plus de nos taches, ce qui devient encore plus important c’est l’un des domaines principaux du RGPD: le profilage automatique.
La seule question qui reste c’est : le foot surpasse-t-il vraiment le sexe?
Christian Hansen
CTO, HR-ON.
