L’Intelligence Artificielle (IA) n’est pas un concept obscur réservé à des applications mystérieuses dans les laboratoires de recherche des Google et Microsoft de ce monde… depuis plusieurs années déjà, elle s’invite dans de nombreuses parties de notre quotidien. 

Dans le monde de l’entreprise justement, différentes missions portées par les Ressources Humaines y font déjà appel : identification et “screening” de candidats en fonction de critères préétablis et d’un apprentissage permanent sous la forme de machine learningautomatisation via chatbots de la réception de certaines informations systématiquement demandées à des candidats, parcours de carrière et formations suggérés par des algorithmes en fonction du profil de chaque collaborateur… les applications ne manquent pas ! 

Mais l’IA est-elle vraiment adaptée aux besoins RH de toutes les entreprises ? N’est-ce pas une stratégie à considérer avec précaution dans de nombreux cas ?  

Aujourd’hui, la partie sourcing est particulièrement développée avec des outils autonomes propulsés par l’IA qui permettent de sourcer des CV en fonction d’une recherche ciblée, entre autres applications. Cela étant dit, ce type d’approche est plutôt développée dans des entreprises spécifiques, du grand groupe avec des milliers de collaborateurs aux start-ups qui l’utilisent comme levier d’innovationen passant par de nombreux cabinets de recrutement.  

Ces outils de Big Data n’ont pour autant pas forcément de valeur ajoutée… et peuvent même provoquer l’inverse de ce qui est recherché sur le plan du recrutement. 

Lorsqu’en effet on se situe sur un segment résolument tourné vers le qualitatif (et non la volumétrie), sur un marché de l’emploi très concurrentiel notamment, comme c’est le cas pour les ingénieurs ou les développeurs, la notion de différenciation est clé pour séduire un candidat et s’assurer que l’on fait le bon choix.  

Il faut que le futur collaborateur sente vraiment que c’est lui que l’on vient chercher et pas un autre, qu’il n’est pas juste issu d’une longue liste de CV. C’est en tout cas l’approche choisie par Ametra et en accord avec nos valeurs : aborder le recrutement en “1 to 1”, viser un très faible turnover, créer une relation de long terme et ne pas recruter sur mission. 

La notion d’image de marque joue aussi un rôle fort : ne pas avoir recours à des outils automatisés ou privilégier une approche personnalisée permet de se positionner comme une structure qui cherche à transmettre les valeurs de ses collaborateurs et la personnalisation des échanges.  

Si les outils d’intelligence artificielle permettent de gérer la volumétrie, ils ne correspondent donc pas toujours à l’ADN d’une entreprise, faute également de dégager pour cette dernière une réelle valeur ajoutée au moment des étapes de sélection et de premiers échanges. 

L’IA au service des Ressources Humaines sera plus performante lorsque l’on traite de gros volumes de candidatures et de profils. 

Mais là où les outils qui en découlent permettent de ne pas être biaisés par notre propre vécu et les expériences que l’on a pu vivre (à condition que les données de base ne soient pas elles-mêmes faussées ou discriminantes par défaut), ils risquent aussi  de faire l’impasse sur l’instinct et le volet émotionnel, qui sont tout aussi cruciaux en matière de “fit”. Le cerveau humain garde ces spécificités très importantes que l’intelligence artificielle ne reproduit pas.  

Tout est donc une question d’échelle, de besoins réels identifiés (pour le suivi de la gestion de carrière également) et d’ADN de l’entreprise. 

Pour notre part, nous nous consacrons avant tout à créer du lien, plutôt que de nous tourner vers une stratégie de volumétrie. Si vous souhaitez en savoir plus sur les valeurs d’Ametra et nos offres d’emploi du moment, consultez dès maintenant notre site officiel. 

 

 

 

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