L'utilisation de l'IA dans les évaluations n'est pas nouvelle.
Depuis des années, les questionnaires de personnalité sont notés et interprétés par des algorithmes développés par des experts. Mais ce n'est qu'un début.
En 2019, la recherche de vos meilleurs talents dépendra de la capacité de votre expert RH à automatiser intelligemment son flux de travail.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?
L'intelligence artificielle, ou IA, est un concept très large et un domaine central de l'informatique, qui fait référence à la capacité d'un système informatique à effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine.
L'IA peut être appliquée à de nombreux domaines tels que l'apprentissage, la planification, la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale, la détection et le suivi d'objets. Le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont des sous-ensembles de l'intelligence artificielle.
Un exemple du succès de l'IA est la capacité de programmes informatiques tels qu'AlphaGo, développé par DeepMind de Google, à battre même les meilleurs joueurs humains dans une partie de Go. Pour les services RH, l'IA s'est avérée utile pour réaliser des évaluations basées sur des algorithmes, y compris des évaluations psychométriques, des employés ou des candidats.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Les systèmes informatiques basés sur l'apprentissage machine (ML) peuvent "apprendre" à effectuer des tâches sans instructions explicites. Pour ce faire, ces systèmes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles statistiques afin d'identifier, d'analyser et de comprendre les temodèlesans les données.
L'avantage de la ML pour de nombreuses tâches est évident━les machines ne se fatiguent pas et ne sont pas gênées de faire les mêmes tâches répétitives à plusieurs reprises. De plus, elles permettent de réduire considérablement la charge de travail en automatisant de nombreuses procédures dans les chaînes de travail.
Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui tente d'imiter le fonctionnement du cerveau humain en formant de nombreuses connexions entre les segments de données et en construisant un réseau neuronal à partir de toutes ces connexions. L'apprentissage profond est un développement relativement récent, plus complexe et plus avancé que l'apprentissage automatique traditionnel, qui consiste à former un système informatique pour qu'il exécute la tâche souhaitée. L'apprentissage profond va au-delà des algorithmes spécifiques à une tâche pour identifier des modèles dans les données.
Les tâches d'apprentissage profond sont très intensives et nécessitent une grande puissance de calcul. Pour exécuter des projets d'apprentissage profond, vous pouvez utiliser des plateformes d'apprentissage profond, telles que MissingLink, qui offrent des fonctionnalités telles que l'automatisation des expériences et leur suivi sur plusieurs machines.
Pourquoi les entreprises devraient utiliser l'IA pour évaluer les candidats et les employés
Les entreprises consacrent chaque année beaucoup de temps et d'argent aux campagnes de recrutement et à l'évaluation des performances et de la motivation de leurs employés. L'utilisation d'outils technologiques avancés tels que l'automatisation des processus robotiques (RPA) dans ce processus est essentielle pour prendre une longueur d'avance sur les concurrents et acquérir les bons talents en premier.
De nombreuses entreprises embauchent généralement un grand nombre de candidats chaque année, ce qui rend extrêmement difficile pour les recruteurs d'évaluer les expériences et les compétences de chaque candidat. Les évaluations de talents basées sur l'IA permettent de mieux comprendre les prospects sans passer de longues heures à évaluer manuellement les CV.
Les responsables RH et les recruteurs doivent décider quel candidat est le plus susceptible d'être performant et d'apporter une valeur ajoutée significative à l'organisation. Avec l'adoption de l'IA dans l'évaluation des talents avant l'embauche, les recruteurs sont mieux équipés pour prédire le résultat de l'embauche d'un employé et améliorer la qualité des candidats qui sont finalement embauchés.
Certaines des plateformes d'évaluation par IA les plus avancées sont aujourd'hui capables de réduire la sélection des candidats reçus par une organisation aux cinq premiers pourcents. En outre, ces plateformes basées sur l'IA peuvent analyser les entretiens sur la base des expressions faciales, des mots utilisés, du ton et de l'inflexion de la voix, et des micro-gestes pour évaluer un candidat.
Ces solutions d'acquisition de talents alimentées par l'IA peuvent également éliminer les préjugés du processus de recrutement. L'IA n'a pas d'ego à gérer et peut fournir de bien meilleurs résultats que n'importe quel processus de recrutement conventionnel, non piloté par la technologie.
Exemple d'évaluation alimentée par l'IA
Exemples d'outils d'évaluation de l'IA
Les outils d'intelligence artificielle sont déjà utilisés par de nombreuses organisations pour améliorer le processus d'évaluation des candidats et des employés. Des décisions plus rapides, une réduction des biais et des évaluations améliorées sont quelques-unes des façons dont l'IA peut améliorer la performance des tâches RH pour trouver le candidat idéal. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA dans le processus d'évaluation :
1. Sélection intelligente
Un logiciel de sélection intelligent automatise la sélection des CV en utilisant l'IA sur votre base de données de CV existante. Le logiciel apprend comment les candidats qui ont été embauchés sont devenus des employés performants sur la base de leurs performances.
Plus précisément, le logiciel apprend à connaître l'expérience, les compétences et les autres qualités des employés existants et applique ces connaissances aux nouveaux candidats afin de classer et de présélectionner automatiquement les candidats les plus compétents. Le logiciel peut également enrichir les CV des candidats en utilisant des sources de données publiques sur leurs employeurs précédents ainsi que leurs profils de médias sociaux.
2. Les chatbots recruteurs
Les chatbots de recrutement offrent une interaction en temps réel avec les candidats en posant des questions basées sur les exigences du poste et en fournissant un retour d'information, des mises à jour et des suggestions pour les prochaines étapes. Les chatbots alimentés par l'IA peuvent s'engager avec les candidats à intervalles réguliers par le biais d'un dialogue verbal, et contribuent à l'amélioration de l'expérience du candidat dans le processus de recrutement.
Le système de chatbot RH utilise les réponses ou les réponses aux questions dans le dialogue pour identifier les changements dans la situation d'un candidat. Ils seront en mesure d'alerter les gestionnaires d'embauche et les recruteurs si un candidat peut avoir perdu de l'intérêt pour le poste━cela informera leur décision de laisser passer le candidat ou de tenter de rétablir son intérêt.
3. L'entretien vidéo
L'entretien vidéo implique généralement que les candidats s'enregistrent en train de répondre à des questions d'entretien basées sur les compétences. L'un des principaux avantages de ces enregistrements est que les candidats n'ont plus besoin de se déplacer pour les entretiens. Cela permet de gagner du temps en ce qui concerne l'entretien lui-même, mais ne réduit pas le temps considérable nécessaire à l'analyse des réponses.
Grâce à l'IA, l'audio peut être converti en texte sans qu'il soit nécessaire d'éditer la transcription et analysé pour vérifier la clarté du discours et la maîtrise de la langue. Les algorithmes d'IA peuvent également analyser les expressions faciales et le langage corporel du candidat, ainsi que ce qu'il dit et comment il le dit. L'analyse peut révéler beaucoup de choses sur le talent du candidat et indiquer comment il pourrait se comporter au travail.
Envelopper
Dans cet article, nous avons vu que l'IA a le potentiel d'améliorer de manière significative le processus de recrutement d'une entreprise en fournissant des informations précises et valides pour identifier les talents dont nous avons besoin parmi la pile de CV. Nous avons abordé la différence entre l'apprentissage automatique traditionnel et son incarnation plus jeune connue sous le nom d'apprentissage profond, qui a des capacités analytiques et de reconnaissance des formes plus élevées, mais qui est plus complexe et plus coûteux à exécuter.
L'IA peut aider les services RH à traiter les demandes d'emploi et les évaluations des employés de manière plus efficace et plus précise, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer les résultats des évaluations. Parmi les exemples d'applications de l'IA dans un environnement d'évaluation, on peut citer le filtrage intelligent des CV, les chatbots pour interviewer les employés ou les candidats et l'analyse vidéo. Avec les progrès continus des capacités de l'IA qui devraient se poursuivre, ces tendances ne feront que se renforcer en 2019 et au-delà.
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A propos de l'auteur :
Nigel Lindemann
Nigel est en charge de tout ce qui touche au marketing et à la communication. Il a un faible pour les campagnes originales… et pour la bonne cuisine. Le week-end, vous le trouverez souvent sur son vélo, pédalant pendant des heures, juste pour le plaisir.