Le Big data en recrutement : entretien Abdelmajid Tronji, DG du cabinet Themarh
9 novembre 2017
Brahim Habriche (1830 articles)
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Le Big data en recrutement : entretien Abdelmajid Tronji, DG du cabinet Themarh

Le recrutement prédictif est pourtant profondément humain, il révèle les talents sans prendre en compte l’école, la formation, l’âge ou l’origine sociale du candidat. Actuellement, seules les entreprises des secteurs banques, assurances ou industrie s’intéressent à ce mode de recrutement.

Pour Abdelmajid Tronji, DG du cabinet Themarh, la pratique du recrutement prédictif n’est possible que si l’entreprise dispose au préalable d’une base de données enrichie, et donc exploitable, dans son SIRH. Explications.

Pour commencer, peut-on avoir une définition du recrutement prédictif ?

Avant de définir ce terme, il est nécessaire d’aborder les deux mots qui composent ce concept.. Le recrutement consiste, pour une organisation donnée, à trouver le candidat correspondant aux besoins et compétences requises pour occuper un poste donné. Prédictif trouve son sens dans la prédiction et le pronostic détaillé quant aux capacités du candidat à réussir sa mission dans le poste à combler. Le big data regroupe pour sa part des technologies et pratiques destinées à stocker de très grandes masses de données et à les analyser très rapidement. La combinaison de ces deux notions donne le recrutement prédictif.

Le recrutement prédictif consiste donc à déployer une méthodologie précise qui permet – lorsque l’on recrute une nouvelle personne – de faire un pronostic détaillé quant à ses capacités de réussite dans le poste et de vérifier par la suite la justesse de cette prédiction. L’objectif est donc de se plonger dans la masse d’informations disponibles sur les salariés que les entreprises possèdent sans forcément l’exploiter : résultats des tests techniques et des tests de personnalité, comptes rendus d’entretiens d’évaluation, anciens employeurs, informations sur le candidat récoltés suite à sa candidature sur le site internet ou via les réseaux sociaux, puis d’analyser ces informations pour construire un modèle de réussite. Ainsi, c’est en comparant les caractéristiques des candidats avec ce modèle de réussite, que les entreprises optimisent leur système de pré-sélection.

Cette pratique n’est possible que si l’entreprise dispose au préalable d’une base de données enrichie, et donc exploitable, dans son SIRH. Certains éditeurs de logiciels proposent des solutions ou modules favorisant le recrutement prédictif.

S’impose-t-il aujourd’hui en tant que modèle de recrutement ?

Aujourd’hui, nous savons que le coût d’une erreur de recrutement dépasse plusieurs milliers de dirhams, sans compter le temps perdu induit par la phase recherche, intégration et séparation. Pour éviter ces erreurs de casting, plusieurs multinationales se sont investies dans le recrutement prédictif. Il s’agit d’une technique qui permet, grâce à des algorithmes, d’anticiper de manière fiable les probabilités de réussite d’un salarié. Par réussite, on entend sa performance et le fait d’être heureux et engagé dans son travail. D’autant plus que l’utilisation de modèles prédictifs basés sur des algorithmes existe depuis une vingtaine d’années dans la finance ou dans le marketing pour prédire le comportement du consommateur.

 Vous travaillez notamment avec AssessFirst, une entreprise spécialisée dans la conception des plateformes de recrutement prédictif, quelles sont les solutions que vous proposez actuellement aux entreprises ?

Aujourd’hui, nous proposons des solutions qui vont de l’évaluation des candidats à des postes à pourvoir, étude du potentiel, évolution professionnelle sans pour autant faire le distinguo entre candidat externe et interne (dans le cadre de l’évolution de carrière). Quant au recrutement prédictif, il a pris de l’ampleur il y a 4 ans déjà outre-Atlantique, mais on constate avec optimisme deux changements majeurs qui s’opèrent dans les entreprises marocaines : utiliser des tests est devenu une évidence là où il y a 5 ans on entendait encore beaucoup trop de recruteurs préférer les «techniques humaines», et les services RH se sont dotés de SIRH permettant le recueil et l’exploitation des indicateurs de performance des employés.

Il ne leur reste plus qu’à boucler la boucle… Mettre en perspective ces 2 types d’informations (celles recueillies sur les personnes avant de les recruter et celles concernant leurs performances une fois en poste) pour construire enfin de meilleurs systèmes de présélection où l’entreprise, mais aussi les Hommes, ont tout à gagner : plus de performance globale pour les premières, davantage de satisfaction et de réussite pour les seconds.

Qui a recours généralement à ces plateformes ?

D’une manière générale, au Maroc, il n’y a pour le moment que les grosses structures qui ont recours à ces plateformes (banques, assurances, multinationales industrielles), parce qu’elles possèdent des systèmes d’information RH ou parce qu’elles possèdent déjà un processus de recrutement qui intègre ces technologies. Sans parler bien sûr de l’optimisation de l’acte «Recrutement» en temps, budget, efficacité…

Quelle est la fiabilité de réussite par rapport aux autres techniques de recrutement plus classiques ?

Le recrutement prédictif réduit d’un tiers le temps qu’on aurait pu consacrer à un recrutement classique, sans parler de la baisse du turn-over induit par les erreurs de casting. Aussi, il ne faut pas négliger l’accès facile à toute la traçabilité que laisse le premier processus qui pourrait être consultée en cas de besoin (entretien professionnel, comité de carrière, lors de promotion…).

Néanmoins, le développement du recrutement prédictif nourrit une peur tout à fait légitime : le risque de déshumaniser le recrutement en laissant aux algorithmes le soin de sélectionner les candidats sans prendre la peine de les rencontrer. Mais en analysant bien les résultats, on se rend compte que ce n’est pas du tout le cas. Au contraire, ce mode de recrutement est profondément humain dans la mesure où il révèle les talents de tous sans prendre en compte l’école, le nom du master, l’origine ou l’âge du candidat…

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