23 janvier 2013

Big Data et recrutement : la prochaine révolution ?

Parler de Big Data est à la mode certes, mais c’est surtout à une révolution plus profonde à laquelle nous assistons. Les entreprises ont toujours généré des données et les outils de business intelligence ou de statistiques sont courants. Ce qui change aujourd’hui, c’est la masse de données accessibles et leur exploitation plus facile. Le e-commerce par exemple est de plus en plus drivé par l’analyse des données (ex: le succès de Spartoo est en grosse partie basée sur l’obsession de son CEO à analyser les datas).

 

Appliqué au recrutement, on commence à imaginer des outils analysant la présence sur les réseaux sociaux de candidats potentiels permettant de déterminer si ce sont des candidats adaptés à vos besoins. En plus du sourcing automatique, on pourrait aller jusqu’à l’évaluation du potentiel de réussite dans un poste ! Vous y avez pensé, Evolv l’a fait !

 

big data recrutement

 

Les candidats mentent sur leur CV (ou plutôt arrangent la vérité). Le même CV est bientôt mort au profit de profil de réseaux sociaux professionnels enrichis (Linkedin, Viadeo…). Evolv, spécialiste du recrutement et de l’optimisation des performances des employés, propose aujourd’hui d’utiliser l’analyse des données émises par vos employés pour déterminer les facteurs clés de succès de ceux ci.

 

Evolv a récemment réalisé une enquête auprès de 20 000 employés. Ses conclusions jette un pavé dans la mare en matière de recrutement : il n’existe aucune corrélation sérieuse entre la réussite d’un candidat dans un nouveau poste et son expérience accumulée par le passé ! Et inversement, un candidat inscrit au chômage depuis lontemps (plus de 6 mois) n’est pas moins capable de répondre aux attentes de son futur employeur.

 

D’après Evolv les anciennes méthodes de recrutement sont aujourd’hui dépassées. L’analyse de certaines interactions (les employés entretenant des relations « amicales » avec au moins 3 collègues restent plus longtemps dans leur entreprise) ou de leur présence dans les réseaux sociaux (un employé actif sur les réseaux sociaux est plus enclin à rester fidèle à son entreprise) serait plus performante que l’étude du parcours du candidat. La fidélité des employés recrutés via l’analytique augmenterait ainsi de 35% et leurs performances grimperaient de 30%.

 

L’analyse des Big Data permettrait donc de mieux recruter et d’améliorer la performance des entreprises. C’est aussi un argument de plus dans la lutte contre la discrimination au recrutement. Les perspectives offertes par l’analyse des données sont à prendre très au sérieux et finalement mettent en lumière que l’humain est plus important que le diplôme ou l’expérience.

 

Après le Recrutement 2.0 et le Social Recrutement, bientôt le Data Recrutement ?

 

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Publié par : Jacques Froissant

Les commentaires

  1. emmanuel dit :

    « Ses conclusions jette » -> problème d’accord !

  2. Romain dit :

    vu qu’il s’agit d’une etude realisee (ou pas..) par une societe qui fait justement le commerce de son outil d’analyse sur internet, merci de nuancer un peu leur discours. .

    Et je ne vois pas en quoi avoir une ecole de commerce ou de l’experience participe a ce que vous appelez la discrimination a l’embauche!
    On discrimine sur l’age, l’origine, l’appartenenance sociale, etc..
    Dans ce cas, la presence sur les reseaux sociaux releve aussi bien de la discrimination!
    Privilegier ce que vous appelez l’humain (la communication virtuelle pour moi ne participe pas a « l’humain », aux contacts qu’on maintient en voyant les personnes et en les appelant, plutot qu’en postant sur leur wall..) sur une capacite de travail prouvee par une ecole de commerce, ou bien sur une experience qui se traduit par des savoirs-faire, pas sur du temps fichu en l’air a poster sur les reseaux sociaux!!!
    Peut-etre que ce genre de recrutement est adapte aux gens du marketing (surtout marketing sur internet), qui n’ont rien d’autre a faire qu’a poster des foutaises (de ce genre) en ligne.

  3. Nicolas dit :

    Si on réduit un candidat à un jeu de donnée, cela ne résout pas le problème de la discrimination, mais le déplace sur le choix forcement fini et subjectif de ces données.

    Je suis complètement en désaccord avec la conclusion, encore fois réduire une personne à un jeu de donnée (comportemental a priori) ne mets en aucun cas l’humain en avant.

  4. Rémy dit :

    Un avantage du « data recrutement », serait peut être de pouvoir apprécier la valeur d’un candidat sans connaître son métier. On dispose d’une évaluation, même sans connaître dans quel environnement il travaille. Or reconnaissons-le, beaucoup de SSII recrutent des informaticiens sur la base de mots-clés, sans connaître effectivement la teneur du poste pour lequel elles embauchent…

    Les conclusions de cet article semble dangereux pour les cabinets de recrutement: Si un candidat se résume a un jeu de données, comment pourront-ils encore justifier leur activité ? Il suffira à un client final de souscrire un abonnement auprès d’un fournisseur de services spécialisé pour obtenir instantanément le meilleur candidat, le recours à un cabinet ne sera plus justifié.

    Les conséquences de cette approche sont à lire chez Barjavel, dans « Ravage »: Régina Vox, une chanteuse, a été déclarée meilleure candidate à un concours après avoir été « mesurée » par des ordinateurs…

    Un autre danger, c’est de déresponsabiliser les recruteurs dans l’éventuel échec d’intégration d’un candidat au sein d’une entreprise: « pourtant, son data profile état le meilleur, je ne comprends pas, etc… », et l’on retomberait alors dans le même travers que celui du recrutement su diplôme.

    Une dernière pensée pour la route: actuellement, le plus gros challenge pour les responsables d’équipes, c’est de gérer la motivation des gens. Avec une cohésion suffisante dans une équipe, on peut toujours envisager une amélioration continue des compétences de chacun (cf. SCRUM). Avec des personnes démotivées, on peut toujours essayer de construire une équipe (bon courage). Et ceci, une approche de candidat par data profile ne pourra certainement jamais en donner une évaluation.

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