Personne n’aime la paperasse. Et aussi importante que soit l’acquisition de talents pour toute organisation, elle compte de nombreuses étapes : passer au crible les CV, publier des descriptions de poste, intégrer de nouveaux employés. Ces tâches ne sont pas toutes fastidieuses et nécessitent même souvent un discernement humain. Cependant, de nombreux composants de ces tâches peuvent désormais être automatisés ou améliorés par l’IA, ce qui permet aux responsables de recrutement de se concentrer sur un engagement plus intelligent et de plus haut niveau auprès des candidats. L’organisation qui apprend à tirer parti des derniers outils d’IA est en mesure de libérer du temps pour les employés, ce qui leur permet de mettre un peu plus « d’humanité » dans leurs opérations de ressources humaines.
L’objectif typique du processus de sélection des talents est simple : cibler les candidats les plus qualifiés et les persuader de postuler aux postes vacants et de signer les contrats avec les salaires les plus avantageux pour l’organisation. Mais il y a de nombreux obstacles qui peuvent mettre ce processus apparemment simple en péril. Une description d’offre mal rédigée, par exemple, peut entraîner un déficit ou une abondance de sollicitations de la part de candidats qui pourraient ne pas avoir les bonnes compétences, ce qui entraîne un gaspillage d’efforts et une perte de temps dans les deux cas. L’optimisation du processus à l’aide d’outils d’IA peut aider les équipes de recrutement à cibler les bons candidats, une capacité essentielle sur des marchés de l’emploi de plus en plus concurrentiels.
Vous trouverez ci-dessous quelques façons dont l’IA améliore le processus de recrutement dans son workflow, de la découverte des besoins d’embauche à l’attraction, la persuasion, l’intégration et la fidélisation des meilleurs talents.
Avant même qu’une nouvelle offre d’emploi ne soit rédigée ou qu’un poste vacant ne soit identifié, les algorithmes d’IA peuvent analyser diverses sources de données telles que les tendances historiques en matière de recrutement, les taux de rotation du personnel, les projections de croissance de l’entreprise et la démographie de la main-d’œuvre. En traitant ces données, l’IA identifie des modèles et des corrélations, fournissant des informations sur les besoins futurs en matière de recrutement en fonction des tendances passées et des objectifs organisationnels. L’IA peut prédire les tendances de la demande pour des compétences spécifiques et aider les équipes de recrutement à développer des stratégies de recrutement pour planifier les lacunes en matière de compétences qui ne se sont peut-être même pas encore présentées comme problématiques. L’IA peut également analyser des données externes, extraire des offres d’emploi et des informations sur les salaires publics, puis modéliser divers scénarios et générer des rapports qui peuvent aider un employeur à prendre des décisions de recrutement, par exemple, pour savoir s’il faut pourvoir un poste par un recrutement interne, combler un vide par une relation contractuelle ou embaucher une nouvelle personne. Ces outils peuvent également aider les organisations à élaborer des plans de recrutement pour atteindre les objectifs de diversité, d’équité et d’inclusion (DEI), en identifiant les domaines dans lesquels les politiques et les tendances de recrutement peuvent être ajustées pour s’aligner sur la stratégie DEI de l’organisation au sens large.
Une fois qu’une stratégie de recrutement globale est développée, l’IA peut se mettre au travail et contribuer à la création de descriptions d’emploi. Les outils d’IA générative permettent de développer rapidement des descriptions basées sur des invites courtes. Ensuite, une fois celles-ci publiées sur les sites d’offres d’emploi, l’IA peut effectuer des tests A/B sur différentes versions des descriptions d’emploi afin d’évaluer leur efficacité pour attirer les candidats. En analysant des indicateurs tels que les taux de clics, les taux de conversion des candidatures à un emploi et les délais de réponse, l’IA aide les organisations à identifier les itérations les plus réussies et à affiner leur approche en conséquence. Les réseaux sociaux axés sur l’emploi comme LinkedIn utilisent l’IA pour aider les organisations à réaliser des tests A/B de leurs publicités sur leur plateforme.
L’IA contribue à la création de descriptions de postes plus inclusives et, de manière générale, plus attractives. Les préjugés linguistiques et les exclusions involontaires peuvent dissuader certains candidats de postuler. Les algorithmes d’IA, armés d’informations dérivées d’un vaste éventail de données, peuvent élaborer des descriptions de poste non seulement non sexistes et culturellement sensibles, mais également optimisées pour attirer un plus grand nombre de candidats. En favorisant l’inclusion, les organisations peuvent puiser dans un bassin de talents plus diversifié, en apportant de nouvelles perspectives et compétences qui contribuent à une culture d’entreprise dynamique et innovante.
L’examen des CV est probablement la première chose qui vient à l’esprit de nombreux professionnels des RH lorsqu’ils pensent aux tâches de routine qu’ils aimeraient pouvoir automatiser. Heureusement, les technologies de présélection basées sur l’IA deviennent de plus en plus intelligentes, de sorte qu’il y a moins de risques d’écarter par mégarde un candidat à fort potentiel.
Avec les méthodes traditionnelles, les recruteurs étaient confrontés à un déluge de CV et de lettres de motivation, parfois des milliers pour un seul poste. Pour les professionnels des RH, cela revient à chercher une aiguille dans une botte de foin dans un délai limité. L’IA est capable d’analyser rapidement d’énormes volumes de CV, en extrayant les informations pertinentes et en mettant en évidence les meilleurs candidats dont les qualifications correspondent le mieux aux spécifications du poste. Cela garantit un processus de sélection plus objectif et plus cohérent, réduisant ainsi le risque de négliger des candidats qualifiés. Les outils d’IA peuvent fournir une liste restreinte aux responsables du recrutement, ce qui leur permet de passer moins de temps à examiner d’énormes piles de CV et plus de temps à améliorer l’expérience des candidats et à apporter de la valeur à leur organisation.
Les logiciels de recrutement basés sur l’IA peuvent également s’avérer utiles au cours de cette phase pour planifier des entretiens en coordonnant les créneaux horaires disponibles entre le candidat et le recruteur. Cela permet de réduire la charge administrative des recruteurs et de rationaliser le processus d’entretien.
Certaines offres d’emploi nécessitent plusieurs séries d’entretiens. Mener des entretiens, surtout lorsque des managers de haut niveau sont impliqués, peut s’avérer assez coûteux. L’objectif des questions d’un entretien initial est d’échanger des informations de base entre le candidat et l’organisation. Cette « première impression » ne nécessite pas nécessairement l’intervention d’un agent humain du côté de l’organisation. Les chatbots peuvent engager les candidats dans une conversation pour recueillir des informations de base sur leurs préférences, leur disponibilité et leur éligibilité à un poste. Cela peut servir de filtre supplémentaire en plus de la phase de sélection des CV. Parallèlement, les chatbots peuvent répondre aux questions fréquemment posées (FAQ) et distribuer de la documentation sur l’organisation aux candidats potentiels.
Cet échange d’informations peut valoriser les entretiens ultérieurs pour les deux parties et les aider à gagner du temps si le candidat ne possède pas les compétences nécessaires que le processus de sélection de CV n’a pas détectées, pour une raison ou une autre. D’un autre côté, un entretien mené par un chatbot peut également indiquer à la personne interrogée que le poste n’est pas conforme à ce qu’elle imaginait et lui éviter de passer les entretiens ultérieurs.
Les chatbots peuvent également administrer des questionnaires ou des évaluations de compétences pour évaluer les connaissances, les compétences ou les capacités de résolution de problèmes d’un candidat. Les assistants virtuels peuvent utiliser les dernières fonctionnalités de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour répondre à des réponses ouvertes en langage naturel et déterminer si ces réponses prédisent si un employé est susceptible de correspondre à la « culture » de l’organisation. Si un candidat ne répond pas à certains critères de performance au cours de cette phase, l’organisation peut passer à des candidats plus aptes sans faire appel aux ressources humaines. L’IA peut également aider les demandeurs d’emploi à fournir des informations de manière plus fluide pour les vérifications d’antécédents.
Après avoir sélectionné les candidats et élaboré une offre d’emploi, l’organisation peut s’appuyer sur l’IA pour le processus de négociation. L’IA est de plus en plus efficace pour analyser les informations dans les lettres d’offre et les contrats afin d’assurer la conformité aux lois, réglementations et normes du secteur. En signalant les problèmes juridiques potentiels ou les divergences, l’IA permet de s’assurer que les contrats respectent les exigences légales, réduisant ainsi le risque de litiges ou de contentieux. En évaluant des facteurs tels que les clauses de résiliation, les accords de non-concurrence et les droits de propriété intellectuelle, l’IA aide les négociateurs à évaluer l’impact potentiel des clauses contractuelles et à négocier en conséquence.
L’IA peut analyser les clauses des contrats de travail et les comparer à des références sectorielles ou à des modèles standard. En identifiant les écarts ou les dispositions inhabituelles, l’IA aide les négociateurs à comprendre les implications de chaque clause et à négocier plus efficacement.
L’IA peut fournir des recommandations à l’organisation pour des stratégies de négociation basées sur les données historiques, les normes du secteur et le contexte spécifique de la négociation. En analysant les résultats des négociations passées et les facteurs de réussite, l’IA aide les négociateurs à élaborer des stratégies éclairées pour atteindre leurs objectifs.
L’IA peut automatiser l’élaboration et la rédaction des avenants ou révisions aux contrats en fonction des informations fournies par les négociateurs. Nouveau titre de poste ? Aucun problème. La technologie NLP permet d’apporter des modifications rapides qui n’ont pas besoin d’interventions manuelles. En générant des propositions de modifications et d’alternatives, l’IA rationalise le processus de négociation et accélère l’échange de pré-contrats entre les parties.
Le processus d’intégration est un cadre fantastique dans lequel l’IA prouve son utilité, qu’il s’agisse de fournir aux nouveaux employés des informations pertinentes, de répondre à leurs questions ou de les guider tout au long des premières étapes, en assurant une transition plus fluide. Les chatbots ou les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent apporter un soutien immédiat aux nouvelles recrues en répondant aux questions fréquemment posées sur les politiques de l’entreprise, les avantages, la configuration informatique et d’autres requêtes liées à l’intégration. Cela réduit la charge de travail du personnel des ressources humaines et permet aux nouveaux employés de trouver des informations rapidement et de manière indépendante.
Les systèmes d’IA peuvent automatiser la création et le traitement des documents d’intégration. En rationalisant les tâches administratives, l’IA permet au personnel des ressources humaines de se concentrer sur les aspects sensibles du processus d’intégration, tout en garantissant la conformité avec les exigences réglementaires.
En tant qu’extension de l’expérience globale des employés, l’IA peut également contribuer à garantir leur satisfaction tout au long de leur parcours au sein l¦entreprise. L’IA peut recommander des offres de formation et de perfectionnement attractives pour les employés en fonction de leurs performances, compétences et objectifs de carrière, contribuant ainsi au développement professionnel continu. En proposant des programmes de formation sur mesure et des opportunités de carrière alignés sur les objectifs individuels, l’IA aide les employés à se sentir valorisés et investis dans leur développement professionnel, et augmente la probabilité qu’ils restent dans l’entreprise.
Les algorithmes peuvent analyser les workloads des employés, les niveaux de productivité et les indicateurs de stress afin d’identifier les personnes présentant un risque d’épuisement professionnel. En recommandant des ajustements des workloads, des stratégies de gestion du temps ou des initiatives de bien-être, l’IA contribue à prévenir l’épuisement professionnel et à promouvoir l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, ce qui se traduit par des taux de rétention plus élevés. Les algorithmes d’IA peuvent analyser les profils, les compétences et les intérêts des employés afin de mettre en relation les nouveaux membres de l’équipe avec leurs pairs et leurs mentors. En mettant en relation les nouveaux employés avec des collègues expérimentés capables de les guider et de les aider, l’IA accélère le processus d’intégration et contribue au partage des connaissances au sein de l’organisation.
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