Les mégadonnées au service des ressources humaines

Les mégadonnées au service des ressources humaines
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Trouver la bonne personne pour le bon poste est aujourd’hui plus qu’une simple affaire de première impression. L’approche est devenue plus analytique, voire scientifique, maintenant que le Big Data vient à la rescousse des ressources humaines.

Il y a 20 ans, le parcours professionnel d’une personne tenait en deux pages imprimées. Depuis, ces profils sur papier ont été détrônés par leurs équivalents en ligne, notamment grâce à la multiplication des plateformes sociales comme le réseau professionnel LinkedIn. Et c’est sans parler de toute l’information qu’un recruteur peut recueillir sur les candidats en consultant leurs profils sur d’autres médias sociaux, comme Facebook, Twitter et Instagram.

C’est dans la foulée de ce passage massif au numérique qu’est apparue l’appellation Big Data, ou « mégadonnées », pour désigner l’immense quantité d’informations numériques désormais accessible.

Ces masses colossales de données représentent de nouveaux défis pour les entreprises, mais elles leur ouvrent aussi des possibilités inusitées. Elles changent la donne dans bien des domaines, et celui des ressources humaines n’y fait pas exception. On parle alors de Big Data recruitment, ou recrutement fondé sur les mégadonnées.

Alors, comment les entreprises recruteront-elles à l’ère des mégadonnées?

Trouver la perle rare

Autrefois, une offre d’emploi pouvait susciter l’intérêt de dizaines, voire de centaines de candidats potentiels. Il fallait alors écumer des piles de CV pour espérer trouver la personne idéale afin de pourvoir le poste. Cette époque est révolue.

Ian Cook, responsable des solutions de main-d’œuvre chez Visier, une compagnie spécialisée dans le Big Data, explique que les recruteurs qui tirent profit des mégadonnées arrivent à analyser des paramètres précis chez les candidats. Cette analyse est faite entre autres à l’aide de logiciels, comme des systèmes de suivi des candidatures, qui trient les dossiers à partir de certains mots-clés.

On peut ainsi sélectionner en quelques clics les personnes qui comptent cinq ans d’expérience, sont bilingues et maîtrisent certains logiciels requis pour le poste. Voilà qui simplifie significativement la proverbiale recherche de l’aiguille dans une botte de foin!

Mettre la main sur le candidat qui va rester

Des analyses de données plus poussées permettraient en outre d’identifier les individus susceptibles de démissionner après quelques mois de service.

Dans le cas de recrutement de candidats à des postes stratégiques, comme des cadres, il a en effet été démontré que plus la résidence d’un employé est éloignée géographiquement de son lieu de travail, plus il risque de changer d’emploi deux ans ou moins après son embauche. Or, on estime qu’une embauche ratée coûte environ 300 000 $ à une entreprise, en tenant compte des coûts associés à la formation, au départ de l’employé et à la réorganisation des équipes.

Accélérer les processus de recrutement

Dans le contexte de pénurie de main-d’œuvre que connaît actuellement le Québec, les offres d’emploi ne sont pas toujours pourvues aussi rapidement qu’on le souhaiterait.

En plus d’identifier le candidat idéal dans la masse de données disponibles, les algorithmes appliqués aux mégadonnées pourraient aider l’équipe des ressources humaines à accélérer leur processus de recrutement. D’après le livre The Talent Equation, 71 % des employeurs qui exploitent les mégadonnées estiment avoir diminué le temps nécessaire pour embaucher la bonne personne.

S’intéresser aux mégadonnées aujourd’hui

D’après une méta-analyse publiée en 2013 dans le Journal of Applied Psychology, recruter à l’aide des algorithmes appliqués à l’analyse des mégadonnées permettrait d’améliorer le processus de recrutement de 25 %, en comparaison avec des démarches basées uniquement sur l’instinct du recruteur.

Si le processus d’embauche s’en trouve amélioré, l’analyse des nombreuses données disponibles demeure tout de même un défi de taille. En effet, IBM estime que 90 % des données dans le monde d’aujourd’hui ont été créées au cours des deux dernières années…

 

Édité le 15 août 2017

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