Searchengineland - 2015

Dans le recrutement, les algorithmes battent l’instinct

Vous connaissez l’entreprise sur le bout des doigts. Vous connaissez toutes les spécificités du poste vacant. Et maintenant que vous avez fini de faire passer les entretiens et les simulations, vous connaissez aussi les candidats - peut-être même mieux que leurs amis ne les connaissent. Votre cerveau sage et expérimenté est prêt à faire la synthèse de toutes les informations et à choisir le meilleur candidat pour le poste.

Au lieu de cela, vous pourriez faire un pas en arrière et prendre un peu de recul par rapport au processus. Si vous traitez les données des candidats et appliquez l’analyse qui en résulte aux critères du poste, vous arriverez probablement à un meilleur recrutement.

Les humains sont très bons pour spécifier ce qu’il faut pour un poste, et obtenir des informations de la part des candidats - mais ils ne sont pas si bons pour mesurer les résultats.

Une analyse* de 17 études d’évaluations de candidatures réalisée par la Harvard Business Review montre qu’une simple équation permet de faire mieux qu’une décision humaine, d’au moins 25%. Cet effet se vérifie dans n’importe quelle situation, avec un grand nombre de candidats, que le poste soit peu qualifié, en management intermédiaire, ou même dans le COMEX.

Harvard Business Review - 2014

De plus, dans l’étude conduite par Brian S. Connelly, de l’Université de Toronto, ont été analysées des études dans lesquelles les preneurs de décision étaitent très familiers avec l’entreprise, et avaient souvent plus d’informations à propos des candidats que celles qui étaient incluses dans l’équation. Le problème est que les gens sont facilement distraits par des choses qui ne peuvent être que marginalement pertinentes, et qu’ils utilisent l’information de manière inconsistante. Ils peuvent faire fausse route à cause de morceaux de données sans conséquences, comme les compliments des candidats, ou des remarques sur des sujets arbitraires - défaisant ainsi une grande partie du travail réalisé en amont pour paramétrer les besoins du poste et collecter les données des candidats. Ils feraient ainsi mieux de laisser la sélection aux machines.

Il va sans dire qu’il y aurait une véritable levée de boucliers si quiconque tentait d’implémenter une telle idée. Les sondages indiquent que lors de l’évaluation d’individus, entre 85% et 97% des professionnels font confiance, à un certain degré, à l’intuition ou à une synthèse mentale de l’information. De nombreux managers croient clairement qu’ils peuvent prendre la meilleure décision en cogitant sur un dossier de candidature et en regardant dans les yeux du candidat ou de la candidate. “Aucun algorithme”, diraient-ils, “ne peut substituer à l’accumulation d’expérience d’un vétéran du recrutement”. Si les entreprises imposaient une politique de recrutement uniquemen tpar les nombres, les gens trouveraient sans aucun doute un moyen de le contourner.

Quelles conclusions tirer de cette étude ?

La Harvard Business Review ne recommande pas aux RH de se retirer du processus de recrutement. Son indication est d’utiliser un système purement algorithmique, fondé sur un grand nombre de données, pour réduire le champ des candidats, avant de faire appel au jugement humain pour sélectionner le collaborateur parmi un petit nombre de finalistes -disons 3. Mieux encore: demandez à plusieurs managers de prendre la décision, indépendamment, et moyennez leurs jugements.

*Source: http://psycnet.apa.org/journals/apl/98/6/1060/