Interview

« Il n'y a pas de risque de clonage des profils si le recrutement prédictif est bien fait »

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Quick, Carrefour ou encore le BHV y ont eu recours. De plus en plus d’entreprises modifient leur manière de recruter et se tournent vers la prédiction. Si le concept fleurit, il reste encore flou aux yeux de beaucoup. Jean Pralong, professeur à l’IGS et à la tête d’une chaire intelligence RSE et RH, nous aide à y voir plus clair.

 

Le recrutement prédictif, c’est quoi ?

Le recrutement prédictif consiste à essayer de trouver des caractéristiques individuelles qu’on peut mesurer objectivement et dont on sait qu’elles sont liées à des comportements souhaités dans un contexte professionnel ou par une entreprise en particulier. Le but du jeu est de trouver les caractéristiques des salariés qui déterminent leur performance pour en faire des critères de sélection dans les recrutements futurs.

 

Pourquoi est-il à la mode ?

Avec l’essor des data, les entreprises ont aussi réalisé que ce qui est important n’est pas de décrire la personne, mais bien d’anticiper et d’avoir des certitudes sur ce qu’elle va être en capacité de faire une fois en poste. On est passé dans le monde de la prédiction, en utilisant les données à notre disposition.

Jusqu’ici, les recruteurs faisaient surtout dans le descriptif pour recruter. Ils cherchaient à décrire la personne à un instant T, via des tests de personnalité ou de QI, et à partir des résultats, ils essayaient de savoir ce qu’elle pourrait faire dans et pour l’entreprise. Or, depuis 30 ans, le taux d’échec en fin de période d’essai n’a pas évolué et est toujours d’un sur cinq. Avec le gel des recrutements depuis trois ans, il y a un vrai challenge des entreprises à recruter les bonnes personnes. Elles ne peuvent plus se permettre de se tromper.

 

Est-il forcément lié au big data ?

Non. Il y a beaucoup de marketing fait autour du recrutement prédictif par les entreprises qui le proposent. Mais dans les faits, tous ceux qui proposent et exploitent ce type de recrutement n’utilisent pas le big data, par manque de moyens pour collecter, analyser et traiter la quantité de données à disposition. À cela s’ajoute une chose : les méthodes statistiques d’analyse actuelles ne sont pas adaptées à des traitements de données aussi nombreuses.

 

Concrètement, comment ça marche ?  

Il existe 3 façons de faire aujourd’hui. Imaginons que je veuille mesurer la performance d’individus. Je dois aller trouver les informations qui vont me permettre de prédire les variables de performance de ces personnes. La première technique, la moins efficace, consiste à récolter toutes les données que je trouve sur les personnes, de la couleur des yeux au lieu d’habitation en passant par le nombre d’amis sur les réseaux sociaux. Le traitement des données va créer des relations entre les variables, mais ces informations ne seront pas utilisables pour faire des prédictions solides. Elles ne permettront pas de construire des modèles solides.

La deuxième option s’appuie sur les tests de personnalité traditionnels. Si une personne a telle caractéristique de personnalité, alors elle peut réussir. Mais cette méthode ne tient pas, car il a été prouvé depuis plus de 30 ans qu’il n’existe aucun lien entre performance et personnalité. Elle n’a pas de fondement statistique et méthodologique fiable. Reste la dernière méthode, qui d’après moi fonctionne. L’idée est de prendre un groupe de personnes qui réussissent en entreprise et un autre qui présente des faiblesses et de creuser en entretien ce qui fait la différence entre les deux groupes. Cela permet de mettre au point de nouveaux modèles théoriques qu’on appelle des schémas cognitifs, validés avec les data et utilisables ensuite à grande échelle.

 

Recrutement prédictif = clonage des profils ?

La métaphore du clonage des profils consiste à dire qu’on prendrait une armée de gens qui seraient tous les mêmes, sans laisser de place aux autres. Si on utilise vraiment la dernière méthode de recrutement prédictif, il n’y a pas de risque, car la personnalité n’est pas un critère du recrutement, mais un élément de diversité justement. Il n’y a donc pas de risque de clonage, au contraire. Par contre, l’idée même du prédictif est de repérer des caractéristiques en matière de soft skills, qu’on entend retrouver chez les personnes. Reste à bien identifier ces caractéristiques. Si cela fonctionne, bien loin du clonage, on peut basculer sur des modèles intéressants et voir des profils plus atypiques entrer dans l’entreprise. Les salariés n’auront en commun que les vrais critères professionnels nécessaires et les différentes personnalités apporteront toute la diversité dont la société a besoin pour réussir.

 

Un recrutement d’avenir ?

Le phénomène devrait prendre de l’ampleur, d’abord parce que les entreprises qui proposent des solutions de recrutement prédictif communiquent beaucoup et sont de plus en plus nombreuses. Les prix vont donc logiquement baisser et devenir plus abordables pour les entreprises. Sans compter que le sujet du recrutement va revenir sur le devant de la scène grâce aux perspectives plutôt positives de croissance et d’embauche.

 

Des inconvénients ?

L’une des résistances majeures apparait lorsqu’il existe un conflit dans les têtes des managers et des recruteurs entre le ressenti de l’entretien physique et les résultats des statistiques. Quand par exemple la machine explique que la personne est très sociable et dynamique, alors qu’en entretien elle s’est montrée stressée et peu bavarde. Il faut alors toujours rappeler aux recruteurs que les données ne sont que des données. L’autre grand défi reste la place des RH dans le recrutement prédictif. S’effacent-elles derrière les données ou les gèrent-elles ? Une mutation importante attend ce service face à la complexité technique des données.

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