810 millions de profils sur LinkedIn, 2,91 milliards de comptes Facebook et 500 millions de tweets envoyés par jour… ces chiffres illustrent l’ampleur du séisme numérique frappant la fonction RH depuis 2010. Avec l’avènement du big data, la puissance analytique et prédictive des données viennent soulager les recruteurs du poids de leur fonction. Ce management scientifique répond aux nouvelles problématiques de recrutement des entreprises: la mondialisation du travail, la pénurie de talents dans certains secteurs, l’émergence de nouveaux profils et l’absence de visibilité des entreprises quant à leurs besoins de compétences dans le futur.

L’enjeu est de taille. Il se résume pour elles à trouver une aiguille dans une botte de foin. En d’autres termes, il faut cibler la bonne personne, sur les bons canaux, et au bon poste dans un océan de candidatures et de réseaux. Cet effort d’optimisation des méthodes de recrutement est fait très en amont. Dans le jargon RH, on appelle cela le «sourcing». Il vise à améliorer les techniques de présélection des candidats par le choix de mots-clés spécifiques, une meilleure indexation des dossiers ou l’usage de nouveaux logiciels de tri par exemple.

L’intelligence artificielle (AI) est venue compléter le tableau. Avec leur grille de lecture et d’analyse, les algorithmes scannent les dossiers de candidature ou les profils adéquats dans le cadre d’un recrutement pro-actif. Les premiers entretiens ont ensuite lieu face à un agent conversationnel ou chatbot. En fonction du ton de la voix, des expressions faciales du candidat et de son champ lexical, l’AI va faire un «matching» – une équivalence – avec le profil du poste. En d’autres termes, le sourceur fait tout le travail en amont que l’annonce de poste classique n’a pas ou ne peut pas faire.