Qu’est-ce que le recrutement prédictif et comment l’adopter ?

Ces dernières années, la digitalisation du recrutement et la nécessité d’optimiser chaque étape du processus ont conduit les entreprises à rechercher des solutions toujours plus innovantes. L’objectif : améliorer la qualité des recrutements tout en réduisant les erreurs coûteuses.

Parmi ces nouvelles approches, nous entendons de plus en plus parler de « recrutement prédictif ». Mais de quoi s’agit-il exactement ? Sur quels fondements repose-t-il ? Et surtout, que propose-t-il de plus que la méthode traditionnelle ? En somme, comment le recrutement prédictif permet-il de mieux anticiper la réussite d’un recrutement ?

Le recrutement prédictif, qu’est-ce que c’est ?

Aujourd’hui, les entreprises sont confrontées à plusieurs problématiques en matière de recrutement : difficultés à évaluer objectivement les candidats, erreurs de casting, inadéquation entre profils et postes. Si la digitalisation permet aux recruteurs de rationnaliser et d’automatiser certains aspects du processus, l’un des défis reste d’assurer la réussite des recrutements.

Les entreprises recherchent non seulement des candidats compétents, mais aussi capables de s’intégrer durablement dans leurs équipes et leur culture. Mais anticiper cette « réussite » est complexe. C’est précisément là que le recrutement prédictif entre en jeu. Il s’appuie sur l’analyse de données et des solutions digitales pour évaluer le potentiel des candidats : compétences, motivations, aptitudes cognitives…

Aux origines du recrutement prédictif

Le recrutement prédictif est à la croisée de la « big data » et de l’intelligence artificielle. Il vise à exploiter pleinement les données disponibles pour éclairer et fiabiliser les prises de décision. Avec des outils de machine learning – que la Cnil définit comme « un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’apprendre à partir de données, via des modèles mathématiques » –, les recruteurs peuvent plus aisément anticiper la réussite ou l’échec d’un candidat.

Dans un recrutement dit plus « traditionnel », les recruteurs vont s’appuyer sur l’analyse d’un CV, les réponses aux questions posées en entretien et sur leurs intuitions. Cette méthode, bien qu’elle ait fait ses preuves, reste sujette aux biais cognitifs et aux erreurs humaines. Le recrutement prédictif en revanche repose sur des données objectives : expériences passées, hard skills et soft skills, performances à des postes antérieurs, capacités cognitives, informations démographiques… Résultat : une présélection plus fine, plus juste, et moins biaisée.

Concrètement, comment ça fonctionne ?

Le recrutement prédictif repose sur un ensemble d’outils permettant d’analyser le potentiel d’un candidat.

L’analyse de la data

Le recrutement prédictif utilise des algorithmes d’intelligence artificielle pour structurer des milliers de données, les analyser et les faire correspondre à d’autres datas. D’un côté, celles d’une offre d’emploi (localité, diplôme requis, rémunération…), et de l’autre, celles d’un CV (compétences, diplômes, expériences professionnelles…). C’est sur ce principe que fonctionne le site hellowork.com, en y intégrant des datas comportementales de part et d’autre : quelles offres consulte un candidat ? quels types de profil regarde un recruteur dans la CVthèque ?

Les tests psychométriques et cognitifs

Ces tests mesurent à la fois les compétences techniques et comportementales, les aptitudes cognitives – telles que la capacité de raisonnement ou la résolution de problèmes complexes -, la motivation des candidats. Certains sont dotés de fonctionnalités permettant de prédire si un candidat pourrait réussir sur tel ou tel poste, en le comparant à des collaborateurs performants sur un poste similaire.

Les avantages du recrutement prédictif

Pour les entreprises autant que pour les recruteurs, recourir au recrutement prédictif présente un grand nombre d’avantages :

• La réduction des biais inconscients : l’utilisation de données structurées et objectives à l’étape de la présélection permet de réduire les risques de biais cognitifs. Par exemple : ne choisir que des candidats diplômés d’une même école.
• L’amélioration de la qualité des recrutements : en permettant de faire correspondre des candidats aux critères du poste, les entreprises recrutent des talents plus adaptés à leurs besoins.
• Un gain de temps et d’efficacité pour les recruteurs : cela leur permet de se concentrer sur les candidats les plus prometteurs objectivement.
• Une meilleure adéquation profil/poste : le recrutement prédictif permet de mieux associer les compétences des candidats aux exigences d’un poste, ce qui améliorer la performance et réduit le turnover.
• L’amélioration de la rétention des talents : les tests psychométriques et cognitifs notamment permettent de cibler des profils alignés avec la culture et les valeurs de l’entreprise. De fait, la rétention des talents s’améliore.

Les limites et les risques à prendre en compte

Mais il ne s’agit pas du remède miracle. Certains écueils doivent être anticipés :

• Risques de sur-dépendance aux algorithmes : le recrutement reste un métier d’humain à humain. Il est donc très important de ne pas négliger cet aspect, même avec des outils perfectionnés ayant fait leurs preuves.
• Biais algorithmiques possibles : les algorithmes ne sont pas parfaits. Ils peuvent reproduire des biais existants dans les données sur lesquelles ils se sont entrainés. L’exemple d’Amazon nous l’a bien montré. Il est donc indispensable de veiller à la qualité et à la diversité des données, et de toujours avoir une vérification humaine en aval.
• Respect du RGPD et enjeux éthiques : les services RH doivent veiller à respecter la réglementation sur la protection des données personnelles et assurer la transparence de l’utilisation des données. Sans parler de l’IA Act qui arrive. Et n’oublions pas : la décision finale doit toujours rester humaine, c’est la base de l’éthique professionnelle.
• Importance de garder l’humain au centre du processus : le recrutement prédictif doit être vu comme un complément au travail du recruteur, non comme un remplaçant. L’un et l’autre s’entre-aident, se complètent, pour optimiser le processus de recrutement, l’expérience candidat et gagner en qualité.

Comment adopter le recrutement prédictif dans votre entreprise ?

L’intégration du recrutement prédictif à votre stratégie nécessite une approche structurée. Quelles sont les étapes à suivre ?

• Définir ses besoins en recrutement et ses objectifs : avant d’adopter le recrutement prédictif, déterminez quels sont les profils que vous recherchez et les objectifs de l’entreprise : fiche de poste, hard skills, soft skills, motivation, potentiel d’évolution, aptitudes cognitives… Cela vous permettra de savoir quels sont vos critères de recherche.
• Choisir les bons outils : sélectionnez des outils adaptés à vos besoins et votre budget en matière d’analyse et de traitement de données. Cela concerne aussi les tests psychométriques et cognitifs.
• Former les équipes recrutement à l’utilisation des données : c’est un indispensable. Avoir de bons outils ne suffit pas, encore faut-il savoir s’en servir correctement. Une formation est indispensable pour en tirer le meilleur parti.
• Intégrer progressivement les outils prédictifs dans le processus de recrutement existant : ne mettez pas la charrue avant les bœufs, au risque de vous brûler les ailes. Commencez par des pilotes et des tests pour mesurer la performance de vos actions, ajuster en conséquence, et ensuite adapter la méthode à l’ensemble de votre stratégie.
• Mesurer l’efficacité et ajuster la stratégie : analysez régulièrement les résultats obtenus, tirez des enseignements et ajustez votre stratégie en continu.

Comment mesurer l’efficacité du recrutement prédictif ?

La réussite d’une stratégie impliquant du recrutement prédictif se mesure par différents KPI. Par exemple : la qualité des profils, des recrutements, le taux de validation de période d’essai, de rétention des nouveaux collaborateurs à deux ans, leur performance à long terme, le taux de turnover, la satisfaction des managers. Comparez ces chiffres à votre ancienne stratégie pour identifier vos réussites, et potentiellement vos échecs.

Quel avenir pour le recrutement prédictif ?

Le recrutement prédictif va continuer d’évoluer avec des tendances prometteuses, notamment via l’émergence croissante de l’intelligence artificielle générative.

La diversité et l’inclusion deviennent également un axe majeur. Les outils devront se perfectionner pour minimiser les biais et encourager une plus grande diversité au sein des équipes.

Enfin, l’avenir du recrutement prédictif semble être un modèle hybride où l’IA et l’expertise humaine se complètent, les recruteurs continuant à jouer un rôle clé dans l’interprétation des résultats et la prise de décision finale. Des évolutions qui permettront de rendre le processus de recrutement à la fois plus objectif, plus inclusif et plus performant.