Rédaction de l’offre d’emploi : les clés pour recevoir des candidatures pertinentes
Vous recevez de nombreuses candidatures, mais pas toujours en phase avec le poste ? Une partie de la réponse se trouve dans la rédaction de l’offre et ce que les algorithmes en retiennent.
Une offre d’emploi s’adresse d’abord à des candidats, mais elle est aussi lue, découpée et analysée par des algorithmes. Sur Hellowork, ces modèles IA se nourrissent des informations présentes dans l’offre pour la recommander aux meilleurs profils. 40 % des candidatures que vous recevez proviennent d’ailleurs de ces recommandations. La façon dont vous rédigez votre offre a donc un impact direct sur la pertinence des candidatures reçues.
Pourquoi la rédaction de l’offre pèse sur la pertinence des candidatures
« Une offre d’emploi est la principale source d’information que nous utilisons pour comprendre précisément le besoin du recruteur. Lorsque l’offre est claire et détaillée, nous identifions mieux le métier, les compétences attendues, l’environnement de travail, les contraintes éventuelles ou encore le niveau d’expérience recherché », explique Emmanuelle Guyot, Head of Data Sciences chez Hellowork.
Un texte libre transformé en critères comparables
Concrètement, les modèles extraient de manière structurée tout ce qui décrit le poste :
- le métier ;
- les compétences techniques ;
- les logiciels et les outils utilisés ;
- les certifications, les habilitations et les diplômes ;
- le niveau d’expérience, les langues et les permis ;
- les modalités de travail (présentiel, télétravail, horaires) et les conditions de travail du poste ;
- les éléments de rémunération, lorsqu’ils sont renseignés.
L’objectif est de transformer un texte libre en informations facilement comparables à celles transmises par les candidats. L’algorithme peut alors évaluer si un profil correspond au poste. Les critères extraits de votre offre servent aussi de repères pour filtrer les recherches des candidats. Ainsi, une offre qui ne mentionne pas le télétravail échappe au candidat qui sélectionne ce critère.
Une offre floue, une recommandation faussée
Une offre trop générique fournit moins de signaux aux algorithmes, ce qui rend la correspondance entre l’offre et le profil moins pertinente. Ce flou produit deux effets diamétralement opposés, selon Eva Chapalain, Product Manager chez Hellowork : « Soit on a trop peu de candidats pertinents à qui recommander l’offre, soit on la recommande trop largement. »
Exemples de formulations floues mal lues par l'algorithme
- « Collaborateur H/F » ou « Profil polyvalent » : l’intitulé ne dit presque rien du métier recherché ;
- « Technicien polyvalent » : la spécialité manque ;
- « Chef de produit », sans autre précision : le poste peut relever de l’informatique ou encore de l’alimentaire.
Pour éviter ces écueils, cinq bonnes pratiques dans la rédaction de l’offre vous aident à recevoir des candidatures plus pertinentes.
1. Un intitulé précis, la localisation et le type de contrat
Les intitulés trop vagues figurent parmi les erreurs les plus fréquentes relevées par Emmanuelle Guyot à la lecture d’une offre d’emploi. Non seulement ils ne disent presque rien du métier, mais ils compliquent aussi le travail de l’algorithme.
Un titre d’offre d’emploi détaillé, de type « conducteur de ligne automatisée en industrie agroalimentaire », assorti de la localisation et du type de contrat, constitue la première information clé à renseigner pour effectuer les premiers rapprochements. Une offre qui ne mentionne pas le lieu de travail laisse aussi des questions en suspens. Faut-il être véhiculé pour s’y rendre ? Combien de temps de trajet est nécessaire pour rejoindre le lieu de travail ? Autant d’informations dont le candidat a besoin avant de postuler.
2. Des compétences clairement listées
Deuxième erreur fréquente, des compétences clés noyées dans un texte très long. Le candidat les repère alors mal. Quand on sait que 30 % des candidats ne lisent pas l’intégralité de l’offre, il est important de faire apparaître les critères principaux tout en haut de celle-ci.
Cette mise en avant fournit également des signaux plus nets aux modèles IA pour rapprocher l’offre des bons profils. « Ce sont souvent les informations qui distinguent le plus efficacement les profils pertinents des autres », fait valoir Emmanuelle Guyot. Les compétences extraites de l’offre sont ensuite comparées à celles déclarées par les candidats.
3. Une distinction nette entre l’indispensable et le souhaitable
L’offre doit aussi être claire sur ce qui relève des critères indispensables et des critères simplement souhaitables. Par exemple, vous pouvez préciser que vous cherchez un technicien en maintenance industrielle qui possède obligatoirement une expérience en maintenance préventive et curative, et pour lequel une habilitation électrique est simplement souhaitée. L’algorithme en déduit qu’une expérience similaire est requise et que l’habilitation constitue un plus, sans écarter les candidats qui ne l’ont pas.
« Actuellement, la data science extrait tout ce qui ressemble à des compétences dans le contenu de l’offre et distingue leur niveau d’importance », précise Eva Chapalain. Expliciter ces trois niveaux d’exigence dans votre offre facilite le travail des algorithmes. Les compétences, les certifications ou les permis qui conditionnent l’exercice du poste gagnent à être présentés comme indispensables. Le reste peut apparaître comme souhaitable ou comme un critère bonus. Cette distinction lève aussi des freins chez les candidats qui ne cochent pas toutes les cases.
Pour faciliter ce matching entre offres et candidats, la plateforme a ajouté une étape qui intervient au moment où le candidat postule. « Les candidats qui viennent de s’inscrire n’ont pas forcément renseigné les informations liées à leurs compétences, aux langues qu’ils maîtrisent, explique Eva Chapalain. S’ils postulent avant d’avoir rajouté ces critères, nous affichons un encart avec un rappel pour leur dire que ces informations sont importantes pour l’offre », précise-t-elle. Ce message peut dissuader le candidat qui ne remplit pas les critères obligatoires, mais ne bloque pas sa candidature. Il peut aussi l’inciter à ajouter des compétences à son profil directement depuis l’offre.
4. De la transparence sur les conditions de travail
Autre angle mort présent dans de nombreuses offres d’emploi, l’absence d’informations sur les horaires ou l’organisation du travail. Horaires décalés, déplacements fréquents, port de charges lourdes. Ces conditions de travail pèsent sur le quotidien du futur salarié et le candidat doit en avoir conscience avant de postuler.
Les modèles de Hellowork savent repérer ces conditions, même quand leur formulation varie d’une offre à l’autre, détaille la Head of Data Sciences : « Nos modèles « comprennent » la notion de contrainte au-delà de simples mots-clefs. Par exemple, “interventions le week-end”, “astreintes ponctuelles”, “travail en horaires décalés” ou “déplacements fréquents” peuvent être exprimés de multiples façons, et le modèle saura les identifier. »
« Plus le besoin est explicite, plus nous pouvons cibler les bonnes personnes, et éviter de pousser des offres à des personnes qui, plus loin dans le process, abandonneront car découvriront des éléments “éliminatoires” pour elles. Autant qu’elles en aient connaissance le plus tôt possible pour éviter de faire perdre du temps à tout le monde », poursuit-elle.
Hellowork prépare aussi un référentiel commun de conditions de travail, précise Eva Chapalain : « Le candidat aura la possibilité d’indiquer les conditions qu’il accepte et celles qu’il refuse. Ces éléments sont intégrés aux questions de qualification. Un candidat prêt à travailler le samedi, mais pas le dimanche, sera ainsi mieux dirigé vers des offres qui lui conviennent. »
5. Des questions de préqualification pour vos critères non négociables
Les questions de préqualification vont plus loin que les critères obligatoires listés dans l’offre. Elles expriment ce qui est non négociable pour l’entreprise, ses lignes rouges. Ces questions sont configurées par Hellowork à partir des informations contenues dans l’offre ou bien paramétrées par le recruteur au moment de la publication. Dans ce dernier cas, elles se configurent depuis Buddi, l’ATS de Hellowork, et d’autres ATS éligibles, et prennent deux formes :
- les questions optionnelles alertent le candidat qui ne possède pas une compétence attendue ;
- les questions éliminatoires bloquent l’envoi de la candidature au recruteur.
Les réponses des candidats sont ensuite transmises à votre ATS. Elles vous aident à qualifier rapidement les candidatures et nourrissent également les systèmes de recommandation, qui affinent progressivement les mises en relation.
Les premiers impacts chiffrés des questions de préqualification
- Les questions de préqualification paramétrées par Hellowork augmentent de 15 % le taux de pertinence des candidatures reçues ;
- Les questions de préqualification ajoutées par les recruteurs doublent votre taux de pertinence ;
- Ce taux peut même être multiplié par 4 si on ne prend en considération que les questions éliminatoires.
Ce qu’une offre complète change pour le candidat
Une offre bien rédigée ne profite pas qu’au recruteur. Elle améliore aussi le parcours du candidat, y compris après l’envoi de sa candidature. Une fois la candidature envoyée, une page de rebond invite le candidat à compléter son profil. Il peut y ajouter les compétences, les langues, les permis ou les certifications demandés dans l’offre. Sur les offres suivantes, ces compétences apparaitront alors en vert et le candidat verra d’un coup d’œil si son profil correspond.
Hellowork affine en parallèle sa connaissance du profil. Les offres recommandées gagnent en pertinence et le candidat devient aussi plus visible dans la CVthèque, lors des recherches des recruteurs. « Pour le candidat, dans une période de recherche d’emploi qui est stressante, l’amélioration de la recommandation réduit la frustration. Plus il est pertinent, plus il a de chances d’être recontacté », souligne Eva Chapalain.
