Recruteur augmenté : définition, outils et checklist

Le recruteur augmenté cherche à accroître ses chances de recruter le candidat idéal, ce qui reste l'un des aspects les plus importants du développement d'une entreprise. Face à un environnement instable et très concurrencé, il devient primordial pour une organisation de s'entourer de talents qui sauront faire face aux nombreux challenges et changements à venir.

Et si l'on pouvait désormais se munir d'outils intelligents pour se dégager du temps ? Se concentrer sur la gestion des talents et l'amélioration des processus RH plutôt que sur le tri des CV ? Et si intégrer l'intelligence artificielle au recrutement permettait d'éviter les erreurs de casting et de se concentrer sur les candidats les plus qualifiés ?

Si certains ont encore du mal avec l'I.A, d'autres l'ont parfaitement intégrée dans leurs processus de recrutement. Gain de temps, limitation des biais cognitifs et simplicité d'utilisation : l'I.A a de nombreux atouts quand il s'agit de détecter avec efficacité le potentiel des candidats. Cet article explique comment gagner en productivité en automatisant certaines étapes de votre recrutement, et comment devenir un recruteur augmenté.

Qu'est-ce qu'un recruteur augmenté ?

Le recruteur augmenté n'est pas une machine. Il sait utiliser l'IA de manière rusée et intelligente dans son processus de recrutement pour gagner en productivité. En ayant recours à ce type de recrutement, il diminue le temps qu'il passe à la présélection des candidats. Grâce à l'algorithme, il peut se concentrer uniquement sur les bons profils et donc réduire le nombre d'entretiens à effectuer. La conséquence ? Un impact positif sur la marque employeur, puisque l'on prédit une augmentation de la performance au sein des équipes et une diminution du turnover à 1 an.

En d'autres termes, le recruteur augmenté va dire à la machine ce qu'il recherche et saura prendre une décision juste en fonction des données récoltées par l'IA et des objectifs de l'entreprise. Il utilise l'IA de façon astucieuse pour optimiser son recrutement, réduisant ainsi le temps de présélection en se focalisant sur les candidats les plus pertinents.

Cette approche fait évoluer le recrutement en renforçant la performance des équipes, en améliorant la satisfaction des candidats et en minimisant le turnover, tout en alignant étroitement les décisions de recrutement avec les stratégies globales de l'entreprise. Un recruteur augmenté sait utiliser l'IA à son avantage pour rester productif et se concentrer sur le corps de son métier : l'humain.

Un rôle tourné vers la compétitivité de l'entreprise

Le recruteur augmenté cherche à faire évoluer l'entreprise via le recrutement. Il s'assure de continuellement augmenter la compétitivité de l'organisation en sélectionnant les talents de demain. Aujourd'hui plus que jamais, il doit avoir comme objectif de mieux recruter afin de limiter le turnover et le désengagement des talents fraîchement onboardés.

C'est en automatisant certaines tâches grâce à l'IA que le recruteur augmenté pourra passer plus de temps sur l'élaboration d'un « candidate persona » et sur l'amélioration de l'expérience candidat, pendant le recrutement comme pendant les entretiens. Pour utiliser au mieux l'outil puissant qu'est l'intelligence artificielle, le recruteur augmenté doit avoir des objectifs bien précis, qui s'inscrivent dans une stratégie RH alignée avec celle de l'entreprise.

Ce que le recrutement augmenté change concrètement

Les avantages du recrutement augmenté sont nombreux et touchent l'ensemble des processus RH :

• Optimisation du temps et des ressources consacrés à la présélection.
• Réduction des biais dans le processus de sélection.
• Amélioration de la diversité et de l'inclusivité, en s'appuyant sur des stratégies de recrutement inclusif structurées.
• Meilleure prédiction de la performance des candidats.
• Valorisation de la marque employeur.
• Hausse de la performance des équipes.
• Diminution du turnover.

L'IA permet également d'éviter les grosses erreurs de casting qui peuvent coûter très cher à l'entreprise si l'on se fie trop à son intuition. Avoir recours à l'IA revient à laisser de côté le feeling pour réduire l'influence des biais cognitifs et gagner en efficacité. En faisant abstraction de l'âge, de l'origine sociale et des diplômes d'un candidat, l'IA se concentre davantage sur l'expérience, l'expertise et les compétences d'un individu grâce à un algorithme presque infaillible. Ce sont donc des données objectives et factuelles qui permettent au recruteur de décider de rencontrer un candidat.

L'intelligence artificielle ne remplace pas l'humain

Peut-on dire que les algorithmes sont totalement infaillibles ? Non, il y a toujours une marge d'erreur. Et c'est là où le recruteur reste maître du jeu. Si la machine remplace efficacement la tâche de l'humain en identifiant en 1 seconde les 10 meilleures candidatures parmi 500, elle ne peut pas remplacer la prise de décision du recruteur, qui se base sur des éléments externes à l'algorithme.

On pense notamment à l'étape importante qu'est la création d'une relation avec le candidat retenu. Cette relation passe aussi par une communication engageante à propos de la marque employeur et du poste à pourvoir. Il ne faut pas oublier que le rôle du recruteur est de donner envie à un candidat de rejoindre l'entreprise, et ça, la machine ne peut pas s'en charger.

Rester humain, et savoir utiliser l'IA pour optimiser certains processus : telle est la devise du recruteur augmenté. En déléguant les tâches fastidieuses à l'IA, il peut accorder plus de temps à humaniser les relations avec les candidats retenus, à optimiser la stratégie de gestion des talents, à mettre en place sa politique GPEC et à rendre la marque employeur toujours plus attractive.

Les outils du recruteur augmenté

L'objectif du recrutement augmenté va être de gagner du temps en indiquant à la machine quel est le candidat idéal recherché. En se basant sur ces critères prédéfinis, l'IA détermine quel profil correspond au profil moyen des individus embauchés à un poste équivalent dans l'entreprise. En quelques secondes, la machine analyse une centaine de CV et permet de savoir quel profil matche le mieux avec le poste à pourvoir.

Le recruteur augmente ses chances de trouver le candidat idéal grâce à un algorithme qui compare l'expérience, les compétences et les formations avec celles des employés déjà en poste. Avec cet algorithme orienté vers la carrière, le recruteur pourra se dégager du temps dans le tri des CV et donc préparer la prochaine étape de son processus de recrutement : les entretiens. Plus besoin de rappeler qu'aujourd'hui la lecture seule d'un CV, même par une machine, ne suffit pas pour s'assurer de la qualité du recrutement.

C'est précisément là que le choix des outils compte : un outil de sélection des candidats qui ne fait que relire un CV plus vite qu'un humain reproduit les mêmes biais, en plus rapide. Un outil qui évalue les comportements, les motivations et les capacités cognitives apporte, lui, une information que le CV ne contient pas.

Le recrutement prédictif : miser sur le potentiel

En support au recrutement augmenté, qui permet de gagner du temps lors de la présélection des CV, le recrutement prédictif va, lui, prédire l'avenir. Ce n'est pas une blague. L'IA permet de déterminer le potentiel d'un individu à intégrer un poste. Le but étant de limiter le turnover et donc les frais liés à un recrutement raté.

C'est en se basant sur des données intrinsèques à l'entreprise — les employés actuels, le taux de désengagement sur un poste similaire, les qualités humaines appréciées dans les équipes ou leur niveau de satisfaction — que l'IA va être en mesure de savoir quel est le profil qui match. Pour ce faire, les RH devront déterminer en amont les facteurs-clés de performance du poste à pourvoir. Après l'élaboration précise d'un profil idéal, on laisse l'algorithme sélectionner les meilleurs candidats potentiels.

À la différence du recrutement augmenté, on se concentre plutôt sur le potentiel d'un candidat à intégrer le poste à pourvoir. La sélection des profils se base sur les compétences techniques et les compétences douces qui répondent le mieux aux besoins présents et futurs de l'entreprise. On ne néglige pas les soft skills pour certains postes, où les hard skills ne suffisent plus aujourd'hui. Être un leader, savoir communiquer et résoudre des problèmes ne sont pas des compétences douces que l'on retrouve chez tous les candidats.

Si l'on décide de porter la casquette d'un recruteur augmenté, il faudra donc savoir quelles sont les attentes des employés en poste, ou celles des managers, afin de créer une dynamique au sein des équipes. La prochaine étape consiste à ériger un portrait-robot du candidat idéal, et on laisse la machine faire le reste. Le petit plus, c'est que le traitement des candidatures par l'IA se fait sur des données factuelles, et donc sans biais cognitifs.

L'IA compatible avec la gestion des talents

Vous l'aurez compris, le recruteur augmenté collabore avec l'intelligence artificielle dans le cadre du recrutement, et pas seulement. La bonne nouvelle, c'est que l'IA a sa place dans les différents processus RH, comme la gestion des talents. L'objectif des RH après l'embauche est d'intégrer et de retenir les profils à haut potentiel. Alors, comment utiliser l'IA pour attirer, motiver, développer et fidéliser les talents acquis ?

L'un des avantages à utiliser l'IA lors du processus de recrutement est que les données sont sauvegardées. Les RH ont alors accès à une base de données interne qui répertorie toutes les compétences des collaborateurs de l'entreprise. Il est même possible d'y stocker les souhaits de mobilité des salariés. Ceci représente une véritable mine d'or pour les RH lorsqu'il s'agit d'élaborer une stratégie de gestion des talents et une GPEC.

En effet, l'IA a la capacité de traiter des données complexes qui ne cessent d'évoluer, telles que les niveaux de compétences internes et les descriptifs de poste. Il devient possible de savoir quels postes seront vacants par manque de compétences, et en même temps de savoir quels seront les meilleurs candidats à la mobilité interne. L'IA, qui ne remplace pas l'homme, permet d'accompagner les responsables RH dans leur prise de décision et dans l'organisation présente et future de l'entreprise.

La première étape pour devenir un recruteur augmenté va être de se renseigner sur la manière dont l'IA fonctionne et sur l'usage que l'on souhaite en faire. Cet outil puissant peut être considéré comme un renfort sur certaines tâches répétitives, mais aussi sur des tâches plus complexes, plus longues et plus fastidieuses. Comprendre les enjeux de l'IA et ses bénéfices ne doit pas être négligé pour simplifier les processus RH en entreprise aujourd'hui.

Checklist pour devenir un recruteur augmenté

• Choisissez les bons outils d'IA : sélectionnez des solutions d'I.A éprouvées, spécifiquement conçues pour le recrutement, et qui correspondent à vos besoins et objectifs RH.
• Formez-vous et formez votre équipe : assurez-vous de comprendre comment fonctionnent ces outils pour les utiliser efficacement et tirer le meilleur parti de leurs fonctionnalités.
• Restez au cœur du processus décisionnel : utilisez l'I.A comme un outil d'aide à la décision, mais gardez le contrôle final, en particulier pour les aspects humains et relationnels du recrutement.
• Définissez vos critères avant de lancer l'algorithme : les facteurs-clés de performance du poste et le portrait-robot du candidat idéal se travaillent en amont, avec les managers concernés.
• Approfondissez vos connaissances sur l'I.A : plus vous en saurez sur l'I.A, mieux vous pourrez l'utiliser à votre avantage. Notre article de fond sur l'intelligence artificielle appliquée au recrutement est un bon point de départ.

Côté outils, la solution de recrutement prédictif d'AssessFirst évalue la personnalité, les motivations et le raisonnement des candidats pour prédire leur réussite sur un poste, et Brain mesure la capacité d'apprentissage — deux dimensions qu'un CV ne donne jamais. Pour voir ce que cela change sur vos propres postes, demandez une démo.

FAQ

Recruteur augmenté et recrutement automatisé, est-ce la même chose ?

Non. L'automatisation exécute une tâche sans intervention humaine. Le recruteur augmenté, lui, reste au centre du processus décisionnel : il indique à la machine ce qu'il recherche, puis tranche en fonction des données récoltées et des objectifs de l'entreprise. L'IA prépare la décision, elle ne la prend pas.

Un algorithme peut-il se tromper ?

Oui, il y a toujours une marge d'erreur. C'est exactement pour cette raison que le recruteur reste maître du jeu : la machine sait identifier très vite les meilleures candidatures d'un vivier, mais elle ne mesure pas les éléments externes à l'algorithme, à commencer par la relation à construire avec le candidat retenu.

Par où commencer quand on part de zéro ?

Par le diagnostic, pas par l'outil. Identifiez d'abord l'étape qui vous coûte le plus de temps — le plus souvent le tri des CV — et les postes sur lesquels vous subissez le plus de turnover. Vous saurez alors si votre besoin relève du recrutement augmenté (gagner du temps) ou du recrutement prédictif (fiabiliser la décision).

L'IA a-t-elle un usage au-delà du recrutement ?

Oui. La base de données de compétences constituée pendant le recrutement sert ensuite à la gestion des talents, à la GPEC et à l'identification des candidats à la mobilité interne. C'est souvent là que le retour sur investissement est le plus durable.