Data & Automatisation

Recrutement data driven : objectiver les critères de sélection des candidats

mai 24, 2019

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Recrutement data driven : objectiver les critères de sélection des candidats

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Compétent, expérimenté, motivé, sympa… On connaît “d’instinct” le profil du candidat idéal. Tout le monde tombe d’accord sur les critères de sélection – jusqu’au moment où il faut entrer dans le concret, et choisir parmi les candidats short listés.

Trop souvent, les recruteurs tombent dans des biais de recrutement par manque d’informations sur les candidats. L’information est disponible ; mais les équipes RH manquent de moyens pour l’analyser et l’utiliser à bon escient.

La survalorisation de certains signaux – tels que le genre, l’âge, le nom, l’adresse, l’apparence physique… – va alors se substituer à une évaluation objective de chaque profil. Cette erreur se poursuit tout au long du processus de recrutement.

Les recruteurs qui refusent de corriger leurs biais de recrutement manquent autant d’éthique que d’efficacité. La preuve : 74% des recruteurs qui valorisent leur “instinct” regrettent au moins un de leurs choix de recrutement.

Heureusement, les choix de recrutement au feeling n’ont plus rien d’une fatalité. En se dotant d’un ATS (Applicant Tracking System) et d’une politique d’acquisition de talents, n’importe quelle entreprise peut passer au recrutement data driven et prendre son futur en main.

Tout commence avec l’objectivation des critères de sélection des candidats.

Pourquoi faut-il passer au recrutement data driven ?

Les recruteurs avertis se passent volontiers d’un énième buzzword du recrutement. Mais le recrutement data driven n’a rien d’un effet de mode. En fait, si une DRH a lancé sa transformation digitale, elle a déjà fait un pas vers l’objectivation de ses choix de recrutement.

Le recrutement data driven met la technologie digitale et les modes de travail au service de l’identification des meilleurs candidats pour un poste donné.

Grâce à la définition en amont d’une persona candidat idéale et aux données de performance RH d’une entreprise, l’intelligence artificielle analyse de vastes réserves de talents. Elle facilite le travail des recruteurs, sans pour autant les remplacer. Il leur revient de prendre une décision finale, à l’aide de techniques de recrutement basées sur l’évaluation objective plutôt que sur l’appréciation subjective.

Le recrutement data driven a le potentiel de transformer les métiers RH :

  • Il marque la fin des décisions “à l’instinct”. Au lieu de se fier à leur feeling face à deux profils apparemment équivalents, les recruteurs disposent désormais d’une analyse différenciante sur la base de laquelle ils peuvent trancher.
  • Il fluidifie le processus de recrutement. En aidant les recruteurs à se concentrer sur les profils les plus prometteurs, le recrutement data driven diminue les coûts et les délais du recrutement.
  • L’expérience candidat en bénéficie également. Les candidats écartés reçoivent un feedback argumenté, et peuvent faire évoluer leur profil en conséquence.
  • Il éclaire d’un nouveau jour la performance RH de l’entreprise. Les recruteurs disposent de nouvelles informations, grâce auxquelles ils comprennent mieux les facteurs de succès ou d’échec d’une embauche dans leurs équipes.
  • Les critères de sélection data driven prennent en compte des données soft, telles que la motivation et les qualités humaines du candidat. Celles-ci font bien souvent le succès du recrutement sur le long terme : pas question de les exclure.

Mais pour atteindre ses objectifs, le recrutement data driven doit s’appliquer à chaque étape du processus de recrutement.

Objectiver les critères de sélection à chaque étape du recrutement

Le travail sur les critères de sélection des candidats se place au coeur de l’objectivation du recrutement. En se dotant d’une grille de critères utilisable sur le terrain, les équipes RH rendent possible l’automatisation d’autres tâches liées au recrutement.

La mise en place du recrutement data driven s’appuie sur deux piliers.

La politique d’acquisition et de développement de talents remplace une politique de recrutement de base. Attention à ne pas confondre objectivation et simplification des critères de recrutement ! Là où les recruteurs classiques se contentent d’identifier des compétences, les équipes RH formées à l’acquisition de talents préparent le futur de l’entreprise. Elles recherchent des qualités humaines, une compatibilité culturelle, une vision métier qui feront le succès de l’intégration de la nouvelle recrue.

Un ATS de qualité utilise l’intelligence artificielle pour analyser les profils des candidats short listés à chaque étape du recrutement. Arrêtons de prétendre qu’une poignée de recruteurs peut connaître de manière approfondie plusieurs dizaines de CVs. Il est temps de concevoir les offres d’emploi, et même les postes de façon à faciliter leur évaluation objective.

Un ATS accompagne le développement des talents, de la définition du poste à la mobilité interne de chaque collaborateur. L’automatisation de la sélection des talents dès le recrutement libère le temps et l’énergie des recruteurs. Ceux-ci se concentrent sur les missions où leur intelligence humaine a le plus fort impact – telle que l’objectivation des missions métier et des critères de recrutement qui en découlent.

Bonus : parce que le recrutement data driven porte une vision à 360° du futur et des besoins de l’entreprise, il encourage la diversification des équipes.

Il ne s’agit pas que de compliance légale. La diversité impacte la performance de l’entreprise, à tous les niveaux. Une étude Goodwill Management sur la diversité en entreprise a ainsi mis en évidence une augmentation de 5 à 15% de la rentabilité des équipes diversifiées. La diversité paie… à condition qu’elle soit bien gérée, dès les choix de recrutement.

Les recruteurs tendent à se fier aux types de profils qui ont déjà fait leurs preuves. Mais l’intelligence artificielle repère facilement des compétences transversales, des expériences pertinentes, et des talents en devenir qui seraient autrement restées inaperçus. Les ATS, souvent accusés de déshumaniser le recrutement, peuvent au contraire favoriser les profils atypiques !

Sourcing : cibler le candidat idéal pour un poste donné

L’objectivation des critères de recrutement ne s’improvise pas. Les grilles de critères de sélection resteront inutiles en l’absence d’objectifs clairs pour l’acquisition de talents.

Le recrutement data driven commence en fait bien avant le processus de recrutement, avec la définition du poste à remplir. On touche là à l’un des aspects stratégiques du recrutement, qui oblige l’entreprise à rationaliser ses modes de travail. Certains recruteurs se contentent de fiches de poste floues. Ils comptent sur les équipes opérationnelles pour définir plus précisément le champ d’action du nouveau poste, une fois qu’il sera rempli. Sans surprise, cette approche pousse les nouvelles recrues à quitter l’entreprise prématurément.

Les équipes RH doivent pourtant associer les équipes opérationnelles dans la construction d’une fiche de poste objectivée. Celle-ci doit comprendre :

  • les missions métier, évidemment, dont chacune est rattachée à des compétences et à des KPI qui mesureront le succès de la nouvelle recrue ;
  • la logistique du poste – qui couvre le département de rattachement, le type de contrat, les horaires, la mobilité… ;
  • les perspectives d’évolution, et les conditions qui leur sont liées. Il s’agit de définir à quel avenir peut aspirer le candidat, si ses talents se développent efficacement.  

Puis, il ne reste qu’à définir la persona candidat correspondante. Celle-ci décrit le candidat idéal pour un poste donné, et va servir de référence aux recruteurs comme à l’ATS. Ce profil à 360° mobilise des informations détenues par l’équipe de marketing RH, les équipes et managers opérationnels, les universités et experts d’un secteur d’activité donné… Il doit comprendre :

  • un profil socio-démographique : âge, situation familiale, parcours de formation, niveau d’expérience, secteur d’activité, réseau, présentation, prétentions salariales… ;
  • un profil professionnel, qui liste les compétences indispensables au poste et les talents qui garantiront la bonne intégration du candidat à partir des défis qu’il devra relever dans son nouveau poste ;
  • un profil psychologique, qui couvre les qualités humaines attendues et les motivations du candidat. Comment travaille-t-il en équipe ? Sait-il gérer le stress ? Qu’attend-t-il d’une entreprise ? Quels talents est-il en train de développer ? Quelles solutions envisage-t-il pour les challenges auxquels fait face sa nouvelle équipe ?

Bien sûr, la nouvelle recrue rejoint une équipe. Son profil idéal ne se conçoit qu’en relation avec ceux de ses futurs collaborateurs, ainsi qu’avec la vision de développement portée par l’entreprise.

Automatiser le tri des candidatures

Par ailleurs, la persona candidat idéale délivre de précieuses indications sur la meilleure façon de mener la campagne de recrutement. Les choix de canaux de recrutement privilégiés (interne, externe, cooptation…) et de stratégie de diffusion des offres dépendent largement du profil ciblé.

L’intelligence artificielle entre en action dès cette étape de sourcing. L’ATS de Recruitee, par exemple, propose une stratégie de multi-diffusion conçue sur-mesure pour chaque nouvelle offre d’emploi, à partir des performances observées lors des précédentes campagnes.

Après le sourcing, intervient le tri des candidatures et le matching des candidats avec l’offre d’emploi. L’ATS fait passer chaque profil dans un pipeline de scoring. Les CVs sont comparés à la persona candidat idéale, reçoivent une notation pondérée, et les meilleurs sont soumis à la validation des équipes RH. Une offre d’emploi postée en ligne reçoit environ 250 candidatures : l’automatisation du matching fait gagner du temps et de l’efficacité à tout le processus de recrutement.

Par ailleurs, si le candidat est retenu par la suite, le scoring obtenu peut être comparé à une grille de salaires pré-établie. La négociation reste envisageable, mais les propositions salariales doivent suivre le mouvement d’une objectivation rigoureuse.

Objectiver l’entretien d’embauche

L’entretien d’embauche est, bien sûr, le moment privilégié de la rencontre avec les candidats. C’est aussi l’étape à laquelle les recruteurs et les experts opérationnels qui les accompagnent s’écartent le plus du recrutement data driven. Il est si tentant de se fier à une impression générale du candidat, de “sentir” un profil plutôt que de l’évaluer de façon apparemment impersonnelle !

Le recrutement data driven place la compatibilité culturelle des candidats au coeur du processus de recrutement. Mais celle-ci doit faire l’objet d’une analyse objective, tout comme les autres aspects de son profil.

L’utilisation d’un ATS encourage et facilite le recrutement collaboratif. La diversité des points de vue est un puissant levier de réduction des biais de recrutement personnels – à condition que l’entretien soit bien encadré.

C’est pourquoi l’ensemble des personnes menant l’entretien doivent collaborer à l’élaboration d’une grille de critères de sélection, outil essentiel du recrutement data driven.

  • La grille liste les critères de sélection tirés de la persona candidat. Il est même possible de leur attribuer un score, pour pondérer leur importance.
  • Les critères sont regroupés en catégories : les compétences (ex : maîtrise d’une langue étrangère à un niveau donné), les qualités humaines (ex : le sens du travail en équipe), l’expérience professionnelle (ex : nombre d’années, type de fonction…), et la formation (y compris l’expérience formatrice).
  • A chaque critère correspond 1 à 3 tâches observables lors du processus de recrutement.

Chacun des critères peut donc faire l’objet d’une évaluation objective et pondérée. La notation peut se faire sous forme verbale (ex : absent – insuffisant – neutre – bien – très bien), chiffrée (ex : échelle de 1 à 10). L’objectif est d’aider les candidats les plus proches de la persona à se démarquer. Il s’agit aussi de créer un langage commun à partir duquel les recruteurs peuvent échanger et prendre une décision.

Concrètement, à quoi ressemble une évaluation objective dans le feu de l’entretien ?

  • Les compétences techniques peuvent faire l’objet d’un test de recrutement – avant ou pendant l’entretien, d’ailleurs. Par exemple, il ne suffit pas de déclarer que le candidat doit “maîtriser l’anglais”. Le recruteur doit déterminer le degré de maîtrise nécessaire au poste (ex : niveau B2), et soumettre le candidat à un test qualifié.
  • Malgré les apparences, des qualités humaines telles que “une bonne organisation” peuvent faire l’objet d’une évaluation objective pendant l’entretien. Il suffit de lui assigner des éléments observables sur le terrain. Par exemple : “Le candidat est-il ponctuel ?

Dispose-t-il de tous les documents requis ? A-t-il préparé sa présentation ? S’est-il renseigné sur le poste et l’entreprise ?

Une autre possibilité est de tester la personnalité du candidat. Des tests tels que le MBTI ou le PAPI sont très appréciés par de nombreuses entreprises.

  • Les expériences professionnelles du candidat sont un excellent moyen de mieux comprendre son profil et ses talents. Mais pour mettre les récits du candidat au service du recrutement data driven, mieux vaut ne pas trop compter sur la magie du storytelling !

La méthode STAR, par exemple, fournit une grille d’analyse des récits des candidats. Elle aide les recruteurs à déterminer si l’expérience a été formatrice, ou si une compétence est transposable dans un nouveau poste.
Après les entretiens, les recruteurs peuvent échanger et comparer leurs notes sur l’ATS. C’est l’occasion de pondérer les notes reçues par les différents candidats, et de faire des choix de recrutement objectifs.

Spécialiste de la transformation digitale, Gwladys Galloy jongle avec les équipes et les techniques de recrutement. Qu'il s'agisse de repérer de jeunes talents, de négocier avec des candidats seniors, ou de motiver vos équipes, elle partage avec vous le meilleur du recrutement 2.0 .
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