C’est une réalité : de plus en plus d’entreprises s’emparent de l’intelligence artificielle (IA) pour faciliter leurs processus de recrutement. Selon une étude menée par LinkedIn, 61% des professionnels RH dans le monde déclarent que leur entreprise a déjà commencé à déployer des formations dédiées à l’IA et 61% affirment déjà l’utiliser dans leurs tâches quotidiennes.
Mais en quoi cette technologie peut-elle aider les recruteurs ? Ne va-t-elle pas finir par les remplacer ? Et surtout, quels sont les risques de son utilisation en recrutement ? Dans cet article, nous faisons le point sur les promesses de l’intelligence artificielle, ses limites, et ses réels impacts dans le recrutement.
Sommaire :
Les usages de l’IA dans le processus de recrutement
L’IA transforme les méthodes traditionnelles de recrutement et offre des solutions révolutionnaires pour les professionnels des ressources humaines. Mais entrons dans le vif du sujet et détaillons les cas d’application de l’IA dans le recrutement qui sont déjà une réalité.
La rédaction d’offres d’emploi
La rédaction d’une annonce peut prendre plusieurs heures et comprend au minimum une description de l’entreprise ou de l’organisation, une description du poste, une description de la culture interne, une liste des compétences requises, une liste des qualités attendues et enfin, le déroulé du processus de recrutement. Certaines solutions basées sur l’IA, comme ChatGPT, permettent de faire tout cela en seulement quelques minutes en rédigeant des offres d’emploi pertinentes et optimisées pour le référencement.
Le parsing de CV
Le parsing consiste à analyser un CV et à en extraire des données spécifiques. L’IA permet de scanner les CV et d’identifier automatiquement les différents champs ou catégories pour créer des profils de candidats sur un outil type ATS. Par exemple, il est possible d’intégrer automatiquement les données « Prénom nom » dans la section « données personnelles ». Le recruteur n’a plus besoin de créer manuellement une fiche talent par candidat et gagne un temps fou sur la qualification des candidatures.
Le matching de compétences
Certaines solutions basées sur l’IA permettent de sélectionner les meilleurs candidats en comparant les compétences déclarées dans leur CV avec celles requises pour un poste. Le logiciel identifie en effet automatiquement les points communs entre les compétences d’un profil et celles d’une job desc. Les candidats sont ensuite classés selon les résultats obtenus, et peuvent même se voir attribuer un score. De quoi faciliter grandement la sélection des candidatures pertinentes pour le recruteur. Avec LinkedIn Recruiter 2024, les recruteurs peuvent par exemple obtenir une pré-sélection de candidats en renseignant seulement quelques critères de recherche.
Le « predictive hiring »
Le predictive hiring est l’utilisation de l’IA dans le recrutement pour prédire le potentiel de réussite d’un candidat sur un poste. En bref, la technologie analyse l’historique des candidats et compare leurs expériences et compétences avec celles de profils occupant des postes similaires. Elle utilise ensuite ces informations pour établir des correspondances et sélectionner ainsi les meilleurs candidats potentiels.
La vérification des informations des profils
D’après une étude de Checkster, 78% des candidats mentent sur leur CV. Oui, vous avez bien lu : près de 8 candidats sur 10 ! Pour évaluer correctement les talents, les recruteurs sont donc de plus en plus nombreux à vérifier rigoureusement les diplômes, les expériences professionnelles ou encore le casier judiciaire des candidats. L’IA permet aujourd’hui d’automatiser ce processus, en fournissant aux recruteurs un moyen efficace de garantir l’exactitude des informations fournies par les candidats, grâce à l’exploitation de certaines bases de données.
Les échanges avec les candidats
Les recruteurs peuvent également désormais utiliser des outils comme ChatGPT pour rédiger plus efficacement leurs messages à destination des candidats. LinkedIn a par exemple récemment annoncé de nouvelles fonctionnalités avec un assistant IA pour les messages InMail à l’intention des candidats.
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La valeur ajoutée de l’IA dans le recrutement
Les applications de l’IA sont donc déjà nombreuses dans le recrutement. Mais examinons maintenant de manière plus détaillée les avantages concrets de l’IA dans le processus de recrutement, ainsi que son impact sur le métier de recruteur.
L’automatisation, raison n°1 d’aimer l’IA
L’automatisation est l’un des principaux avantages de l’IA dans le recrutement. Elle permet en effet aux recruteurs de se libérer de tâches fastidieuses à faible valeur ajoutée, telles que le screening de CV, la prise de rendez-vous ou encore la gestion des rappels aux candidats. En extrayant automatiquement la data des CV, l’IA permet par exemple de générer des profils au même format ou bien d’exporter de grands volumes de données en quelques clics dans un outil de suivi des candidatures. Cela représente un formidable gain de temps et de charge mentale pour les recruteurs, qui devaient auparavant faire toutes ces tâches manuellement.
Les bénéfices de cette automatisation sont nombreux :
- Réduction des coûts
- Accélération des processus de recrutement
- Amélioration de la qualité des recrutements
- Réduction du risque d’erreurs
- Possibilité de traiter un volume de candidatures plus conséquent
Et surtout, l’automatisation permet aux recruteurs de gagner du temps pour pouvoir ainsi se recentrer sur des aspects stratégiques de leur métier, et pour se focaliser sur l’humain. Ils peuvent en effet passer plus de temps à nouer des relations de confiance avec les talents, à évaluer leurs compétences et à leur proposer une expérience candidat de qualité.
L’IA pour éliminer les biais en recrutement et favoriser l’égalité des chances
L’automatisation des process n’est pas la seule vertu de l’IA. Elle permet également de rendre les processus de sélection plus objectifs, et d’éviter ainsi que les recruteurs soient influencés dans leurs choix par leurs préjugés et leurs biais cognitifs. L’IA permet en effet de se focaliser uniquement sur des critères de sélection objectifs.
Elle standardise les processus de recrutement et ajoute ainsi de l’équité dans le traitement des candidats (dans une certaine limite, car, comme on le verra un peu plus tard, il existe toutefois des risques). Les profils peuvent même être anonymisés grâce à l’IA, rendant impossible les discriminations classiques, basées sur le sexe, l’origine, ou encore l’âge des candidats.
Vers un recrutement prédictif grâce à l’IA
L’IA ne se contente pas de simplifier les processus existants : elle commence aussi à aider les entreprises à anticiper les comportements de leurs futurs employés, en s’appuyant sur l’analyse de données. L’entreprise Assessfirst est notamment particulièrement active sur le sujet puisqu’elle propose aux entreprises de prédire les meilleurs recrutements grâce à une solution basée sur la science des comportements et l’IA. Cette technologie reste toutefois en phase de développement et nécessite encore des investissements et des tests pour atteindre son plein potentiel.
Les défis et menaces de l’IA en recrutement
L’IA présente donc des avantages indiscutables, mais il s’agit aussi d’une technologie encore relativement jeune. Elle émerveille donc tout autant les entreprises qu’elle les questionne et leur suscite des craintes.
La crainte d’une déshumanisation du recrutement
L’IA va-t-elle remplacer les recruteurs ? Finira-t-on par être sélectionnés par des robots ? A priori, non. L’IA n’est pas pertinente à toutes les étapes du processus de recrutement. Beaucoup s’accordent sur le côté pratique de l’IA en début de présélection, pour accélérer le tri des CV, mais replacent le recruteur au cœur du processus de sélection dès les 1ères phases d’entretiens.
L’automatisation des processus de sélection est néanmoins vue d’un mauvais œil par certains professionnels. L’IA peut en effet poser un problème de confiance vis-à-vis des candidats : certains voient en effet son utilisation comme un manque de considération à leur égard.
La nécessité d’utiliser l’IA avec discernement
L’IA n’est pas une solution miracle. Si elle peut simplifier le processus et faciliter les tâches des recruteurs, elle ne se substitue par exemple pas à la définition du besoin. Pour qu’un recrutement soit réussi, la 1ʳᵉ étape est de lister les critères de sélection des candidats. Si le Hiring Manager zappe cette étape, le recrutement sera un échec, avec ou sans IA.
Il ne faut donc pas voir cette technologie comme la réponse à tous les problèmes de recrutement. Mal utilisée, l’IA risque même de réduire les capacités d’analyse et la qualité du processus de recrutement.
Le risque du clonage des profils
Comme nous l’avons vu, l’IA peut aider à réduire les biais cognitifs, mais paradoxalement, elle peut aussi les renforcer. En effet, l’IA a une capacité d’apprentissage et de mémorisation très élevée. Elle peut donc reproduire les pratiques discriminatoires existantes, en s’appuyant sur des critères qui n’ont absolument rien à voir avec l’emploi. De nombreuses études ont démontré des biais discriminants dans des solutions basées sur l’IA. Le géant Amazon a lui-même dû se débarrasser d’un programme conçu pour trier les CV : celui-ci discriminait en effet les femmes, reproduisant les biais humains…
Le clonage de profil est pourtant déjà une problématique que certaines entreprises cherchent à éliminer puisqu’elles sont nombreuses à avoir tendance à recruter sur la base des mêmes diplômes, des mêmes écoles, des mêmes compétences techniques. Elles veulent donc au contraire aller vers davantage de diversité en entreprise en misant avant tout sur les soft skills.
La question du cadre juridique de l’IA
Le cadre éthico-juridique de l’utilisation de l’IA en recrutement est encore très flou. En avril 2021, la Commission européenne a présenté un projet de réglementation de l’IA. L’idée de cette proposition de loi étant de rendre les systèmes d’IA plus « sûrs, transparents, éthiques, impartiaux et sous contrôle humain ». Le 14 juin 2023, les députés européens ont adopté leur position de négociation sur la loi sur l’IA. Les pourparlers devraient donc maintenant commencer avec les pays de l’UE pour aboutir sur une loi.
Comment cela pourrait-il se concrétiser en recrutement ? Les applications utilisant de l’IA comme les logiciels de tri de CV devraient désormais être évaluées avant de pouvoir être mis sur le marché pour vérifier qu’« aucun biais intentionnel ou involontaire » ne soit présent dans l’outil afin de limiter le risque de discrimination. Pour l’heure, aucune date n’est toutefois fixée pour l’entrée en vigueur d’une telle loi.
Vers une utilisation responsable et éthique de l’IA en recrutement
L’IA est donc finalement une technologie récente, qui se trouve encore en phase de test et d’expérimentation, et qui présente des risques conséquents. Elle est donc à utiliser avec précaution.
La “bonne” et la “mauvaise” IA en recrutement
On parle souvent d’IA au singulier, mais en réalité, on devrait plutôt parler des IA. Il existe en effet une multitude de solutions basées sur l’IA avec des applications tout à fait différentes, et des problématiques éthiques et légales propres.
Ce qu’il faut retenir, c’est finalement que l’IA reproduit les pratiques existantes du recrutement, bonnes et mauvaises. Le fonctionnement même du deep learning en fait d’ailleurs une boîte noire dont il est parfois difficile de justifier les choix. La sensibilisation des recruteurs à ces enjeux est donc clé pour en garantir une bonne utilisation.
Intelligence artificielle vs intuition artificielle
Afin de savoir dans quel cas utiliser l’IA, une approche a été proposée : rebaptiser l’IA “Intuition Artificielle”. En effet, le fonctionnement même des IA actuelles se rapproche plus du mécanisme d’intuition humaine que celui du raisonnement. Rappelons la différence chez l’être humain :
- Intuition : rapide, peu sûre, pas toujours rationnelle
- Raisonnement : lent, fiable, explicable
On comprend bien que l’IA peut être idéale pour certaines tâches, mais représente des risques pour d’autres.
On peut par exemple sans risque confier à l’IA les tâches suivantes :
- Extraire des données de CV et de job description
- Gérer la sémantique de votre base de donnée
- Effectuer des recherches intelligentes dans votre CVthèque
- Établir des scores de pertinences entre des descriptions de poste et des CV
- Organiser des entretiens et rendez-vous
En effet, sur ces actions, le risque de biais discriminant est très faible, et la valeur ajoutée est très forte.
En revanche les tâches suivantes sont beaucoup plus sensibles :
- Évaluation d’un candidat
- Scoring d’un CV
- Prédiction du succès d’un recrutement
Elles ne devraient donc pas être confiées à 100% à l’IA.
Notre vision de l’IA chez Tool4staffing
Passionnés par l’IA depuis les tous débuts de notre logiciel, nous maintenons une éthique irréprochable quant à son utilisation. Le flux entrant de candidats ainsi que les nombreux CV stockés (plus de 5 millions) sur notre solution nous permettraient de mettre en place de l’IA prédictive de manière assez simplifiée. Nous nous y refusons pourtant, et nous nous engageons à fournir un logiciel qui va dans le sens du progrès : aussi humain que technologique.
Nous préférons donc miser sur l’IA sémantique, qui se concentre sur la compréhension du sens des informations contenues dans les CV et les descriptions de poste, facilitant ainsi la recherche de correspondances basée sur la signification. De quoi favoriser l’analyse des compétences et réduire les biais de recrutement.
Au plus proche de nos utilisateurs recruteurs depuis des années, nous investissons ainsi dans la “bonne” IA. Celle qui permet au recruteur de gagner du temps, de standardiser et d’accélérer ses processus, tout en lui permettant d’investir le temps nécessaire à son cœur de métier : l’humain.
