L’IA connait une forte accélération et est de plus en plus utilisée dans les techniques de recrutement depuis quelques années.
L’approche traditionnelle de l’IA dans le recrutement est semblable à un processus d’automatisme qui est utilisé dans des modules de structuration, scoring ou d’évaluation de CV et dans bien d’autres modules, liés principalement à des tâches considérées comme répétitives et mémorisées à l’avance. Parmi les startups actives dans ce domaine, on peut citer HR Flow AI que nous avions mentionnée dans une étude précédente.
Une autre approche de cette IA propose l’intégration d’algorithmes avancés pour évaluer les candidats pendant leurs entretiens. Ce processus se déroule en ligne, via des entretiens vidéo où les candidats répondent à une série de questions prédéfinies sous l’œil vigilant de leur webcam. Les algorithmes analysent les vidéos, ces technologies d’intelligence artificielle utilisant parfois 350 critères distincts pour analyser la manière dont les candidats parlent, la longueur des phrases, la maitrise de la langue et l’utilisation de la forme active ou passive, entre autres. C’est le cas de Hirevue.
Mais l’introduction progressive de l’IA générative est en train de bousculer tous ces processus et les manières de faire que nous venons d’évoquer. L’IA générative, s’inspire des processus d’apprentissage et se concentre sur la création de données, de contenu, de musique ou de code informatique de manière autonome. Elle ne se contente pas de suivre des règles explicites mais elle apprend des modèles et des relations à l’intérieur des données pour produire des résultats originaux et créatifs.
L’IA générative se différencie de l’IA traditionnelle de plusieurs façons. Dans l’acquisition de talents, elle peut aider à créer des offres d’emploi personnalisées, gérer l’adéquation entre un profil et une offre d’emploi, créer une notation (scoring) ou simuler des interactions de type humain, et bien plus encore. L’utilisation de l’IA générative va donc offrir un avantage significatif en matière d’automatisation et d’amélioration de processus de recrutement, notamment dans les phases amont.
Mais comparativement aux plateformes d’IA traditionnelle, les startups d’IA génératives popularisées avec l’arrivée de ChatGPT sont plus développées et elles reposent sur des méthodes de pre-scoring, de sourcing et de robots conversationnels, plus avancées par rapport à l’IA classique. Le point le plus marquant de notre analyse sur l’IA générative et notamment sa différenciation avec l’IA traditionnelle, est l’entrée en jeu de robots (chatbots) conversationnels.
Ces robots (chatbots) conversationnels vont fortement impacter le travail des recruteurs et leur faire gagner du temps. C’est avant tout un outil d’appui pour les Ressources Humaines qui permet également de sélectionner des candidats qui correspondent aux critères de recherche sans pour autant substituer totalement le robot à l’humain, question qui suscite de nombreuses craintes. Hubert.IA startup suédoise fait partie de ces solutions de recrutement IA innovantes qui proposent un robot conversationnel.
D’autres plateformes utilisent aussi cette méthode, c’est le cas de Breezy.ai qui est programmée pour répondre à des questions prédéfinies, alors que Hubert.ai améliore les qualités de réponse avec le temps ainsi que les données récoltées. Celle-ci mène notamment un dialogue avec le candidat, analyse ses réponses puis l’évalue avant de transmettre le résultat à « ses collègues humains ».
Les différentes autres plateformes fonctionnent selon un processus et des méthodes similaires. C’est aussi le cas de HireVue qui a amélioré son modèle d’IA traditionnel, avec l’introduction d’un chat conversationnel.
Le changement intervient aussi lorsque ces plateformes de chats conversationnels introduisent des avatars vidéos et font passer des entretiens en analysant les réponses en temps réel, comme le fait Talently.ai startup américaine, de la Silicon Valley.
Un autre modèle intéressant que nous avons analysé est micro1.ai, une startup américaine qui fait passer un entretien avec à un personnage animé (le recruteur) qui interviewe le candidat directement, en posant les questions classiques d’un entretien et en interagissant avec son interlocuteur. Ce modèle a l’avantage de simuler une véritable interaction et de donner l’impression d’un réel contact avec le recruteur.
D’autres modèles ont été développés en Corée du Sud ainsi qu’en Chine. Ces modèles sont assez avancés et déjà activement utilisés au sein d’entreprises et les candidats sont habitués à ce processus et ces moyens de fonctionnement. Il s’agit des plateformes : Genesis lab etMoseeker.
En réalité l’IA générative est une IA qui est plus approfondie que la forme précédente du fait que celle-ci a été entrainée pendant des années et que chaque nouvelle requête effectuée permet d’enrichir à nouveau la solution. Leur entrainement nécessite une base de données assez importante, de préparer certaines questions, d’utiliser les entretiens précédents ainsi que les bonnes réponses à apporter mais aussi les réponses non adaptées, pour sélectionner les candidats pertinents. C’est pour cela que l’IA générative est une « petite » révolution dans le domaine du recrutement et plus généralement de l’IA, car on dépasse les simples suivis de consignes.
Mais malgré les avancées significatives que représente l’IA générative, il faut reconnaitre que ce sujet est toujours controversé et que les solutions sont encore perfectibles. Les candidats, passant des entretiens avec ces plateformes et outils conversationnels, partagent leur vigilance vis-à-vis des qualités de jugement de cette IA et parfois disent même ne pas se sentir à l’aise face à un robot, préférant l’interaction humaine. D’un autre côté, d’autres candidats se disent pleinement satisfaits de ces nouvelles méthodes et estiment que celles-ci leur conviennent nettement mieux (par exemple, pour programmer l’entretien quand et où ils le souhaitent).
Ainsi, même si ces évolutions peuvent être vues à double tranchant par les candidats, les entreprises qui traitent des volumes importants de candidatures y trouvent un certain intérêt. Les équipes RH sont capables de gérer des campagnes de recrutement importantes, avec des processus plus efficaces, plus rapides et plus agiles et donc mieux répondre aux objectifs des équipes opérationnelles. Bien évidemment, elles doivent rester vigilantes sur l’utilisation des données exploitées et respecter les réglementations existantes dans le cadre de ces nouvelles méthodes de recrutement.
Senior Partner Alhambra International
Etudiante en Relations Internationales ILERI