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Big Data et recrutement : un modèle qui reste à inventer

Peut-on prédire le niveau de performance de ses nouveaux collaborateurs ? Quelle est l’utilité du big data dans le recrutement ? En quoi consiste la notion de recrutement prédictif ? Le Big Data au service du recrutement est LE sujet RH de ces dernières années. Mais en quoi peut-il réellement servir les intérêts des employeurs ? Analyser les traits de caractère des employés les plus performants plutôt que de rechercher un profil-type de candidat fait rêver les entreprises. La difficulté étant de trouver la bonne combinaison de variables à prendre en compte pour cibler les bons candidats…

Le recrutement prédictif, marotte ou vraie révolution ?

Le big data en RH renvoie à la notion de recrutement prédictif, une méthode pragmatique qui consiste à identifier des variables qualitatives ou quantitatives permettant une projection sur les résultats d’un futur collaborateur. L’objectif étant d’apporter des réponses aux RH quant aux questions qu’ils se posent sur les candidats. « Est-ce que tel ou tel trait de personnalité est le meilleur indicateur pour identifier la performance dans un poste donné ? » par exemple, comme l’explique Jean-Baptiste Audrerie, psychologue organisationnel et auteur du blog Futurs Talents, sur le Blog du Modérateur de RegionsJob.

L’utilisation du big data dans le recrutement est finalement assez classique selon Jean Pralong, professeur associé de gestion RH, titulaire de la chaire Nouvelles Carrières à Neoma Business School, interviewé par la Harvard Business Revue. Cela implique de choisir deux types de variables à comparer. Mais pour le professeur, le vrai sujet est de savoir quelles variables choisir pour prédire la performance et la réussite de ses futurs collaborateurs ?

De la difficulté de se baser sur des variables fiables

Le recrutement prédictif est utilisé par quelques early-adopters compare généralement deux variables : des indicateurs de performance (rémunération, chiffre d’affaires, atteinte des objectifs etc.) sont les données que l’on cherche à prédire et les caractéristiques individuelles (personnalité, informations biographiques etc.) sont les données pouvant prédire cette performance. 

La personnalité, variable pourtant basique, n’est pas optimale selon Jean Pralong puisqu’elle semble avoir peu d’influence sur la performance. Toutes les informations individuelles relatives au candidat qui circulent – sur internet par exemple – comme le lieu d’habitation ou la  couleur des yeux – ne constituent quant à elles pas des variables assez fiables pour prédire de la réussite de ce dernier. Reste donc à inventer un modèle théorique fiable pouvant expliquer pourquoi tel comportement du candidat peut amener à la réussite, ou pas.

Un modèle qui devra être testé à grande échelle sur un large échantillon de candidats pour être « validé » rappelle le professeur à la Neoma Business School. C’est seulement dans ce cadre que le big data pourra un jour aider les recruteurs à éviter les erreurs de casting.« Le but du jeu étant de trouver les caractéristiques des salariés qui déterminent leur performance pour en faire des critères de sélection dans les recrutements futurs » analyse Jean Pralong.

De la data au big data

Pour le psychologue Jean-Baptiste Audrerie, il est possible de « dresser le portrait qualitatif de l’employé idéal sans avoir à utiliser des données massives ». Le big data est peut-être l’apanage des grandes entreprises, mais la data, non. Dans la plupart des entreprises, les managers « connaissent bien les caractéristiques des employés les plus fidèles à l’entreprise ou ceux que les clients apprécient » rappelle le psychologue Jean-Baptiste Audrerie.

Si la méthode n’est pas innovante, les moyens de collecter et de traiter les données liées aux candidats et aux salariés le sont de plus en plus. Beaucoup d’entreprises – des grandes principalement – qui se lancent dans cette collecte de données à grande échelle doivent faire face à de nouveaux défis : quelles données récolter pour une collecte pertinente ? Quelles variables prendre en compte ? Comment organiser la collecte de ces données ? Comment analyser de gros volumes de données ?

La gestion des données RH doit encore se structurer et se démocratiser, même si de nombreux outils de SIRH le permettent. Et elle lance des défis supplémentaires aux entreprises, notamment celui de faire l’effort d’anticiper les compétences qui seront nécessaires au bon développement de l’entreprise, pour enfin laisser de côté la notion de profil-type.

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