Faut-il choisir entre Intelligence Artificielle et Intelligence Emotionnelle pour recruter ?

En 2019, PageGroup et le Lab RH vont à la rencontre des DRH, RRH et experts RH de tous bords à travers 7 évènements, partout en France. Première étape : Lille. Le 28 février dernier, Alexandre Stourbe (Directeur Général de LabRH) et Julien Barrois (Managing Director de PageGroup) parlaient ainsi recrutement réinventé avec Estelle Roquette (Responsable Talent Sourcing chez Leroy Merlin), Olivier Cornu (DRH Retail France chez Sopra Steria), François Gueuze (Expert en nouvelles technologies appliquées au domaine de la gestion des hommes) et Yves Loiseau (General Manager Southern Europe chez Text Kernel).

Mais au fait, qu’est-ce que l’IA, et quel peut être son intérêt dans le recrutement ?

Les intervenants ont tenu à souligner d’entrée un élément clé : « l’IA, qui travaille sur des éléments statistiques grâce à des algorithmes, ne répond pas à toutes les problématiques et n’est qu’un complément à l’intelligence humaine ». En effet, l’IA traite de la donnée quantitative avant toute chose, mais pour l’aspect qualitatif, central dans le recrutement, il est essentiel de pouvoir passer de l’IA à l’IE (Intelligence Emotionnelle), et de ré-inclure le facteur humain et le discernement.

Pour que l’Intelligence Artificielle puisse réellement aider les RH dans leurs recrutements, il est essentiel d’avoir les bonnes données, et les bons paramétrages des outils.

Si le Machine learning (apprentissage artificiel) permet d’inférer des règles de gestion de la donnée chiffrée pour améliorer l’automatisation du traitement, la question de l’intégration du paramètre qualitatif dans les RH reste peu traitée.

Peut-on d’ailleurs réellement automatiser le traitement d’une donnée qualitative ? L’analyse sémantique, qui permet de faire parler les mots et textes en contexte ouvre certaines possibilités. Mais selon Yves Loiseau, dans les faits « cela reviendrait progressivement à traiter la donnée qualitative comme une donnée quantitative » en appliquant des modèles de traitement. « Le travail sur le qualitatif est peu probant à moins d’avoir une forte récurrence sur des éléments, or les données qualitatives sont rarement enregistrées en base », ce qui limite l’utilisation dans le machine learning et l’IA. Les éléments culturels de l’entreprise (marque employeur, valeurs de l’entreprise, référentiels, …) qui sont de plus en plus communiqués à l’externe et entrés dans les analyses permettent un début d’analyse sémantique dite qualitative.

Combiner IA et IE pour garantir la réussite des recrutements ?

Mais lorsque l’on parle « donnée qualitative » appliquée aux candidats, chacun reste vigilant et préfère se placer du côté de l’intelligence émotionnelle, qui reste aujourd’hui l’apanage des ressources… humaines. A l’heure où l’on remet l’humain au cœur des RH, où l’on souhaite s’intéresser aux potentiels plus qu’aux profils, où l’on vise à réintégrer de l’audace dans le recrutement pour recréer la diversité nécessaire à la performance des entreprises : n’est-il pas risqué de penser traiter les éléments qualitatifs d’une candidature – éléments uniques, souvent différenciants – comme un paquet de données non spécifiques ?

Aujourd’hui, nous sommes en plein apprentissage de l’utilisation de ces outils, qui permettent de travailler en amont du recrutement

souligne François Gueuze. Des outils et technologies qui permettent aux recruteurs de mieux sourcer et de mieux évaluer en identifiant les conditions de succès au poste et les compétences notamment.

La ligne du milieu : le choix du compromis

« Derrière nous, il y a le CV traditionnel, devant nous l’intelligence artificielle. Exploiter la ligne du milieu semble une bonne inspiration », selon Julien Barrois. « Le CV doit être un outil pour récupérer les candidatures mais l’important est d’en sortir très vite, pour s’attacher aux soft skills et aux valeurs du candidat ». Bien sûr, il reste un focus fort sur les hard skills, lorsqu’on cherche un candidat pour un poste très technique à pourvoir rapidement ou pour une durée limitée.

Il faut changer de conceptions, passer de « ce que le candidat a fait » (son CV) à « ce qu’il sera capable de faire dans mon entreprise » (son potentiel), pour pallier les difficultés de recrutement actuelles, paradoxales dans un marché porteur.

conclut Julien Barrois, PageGroup.

Selon les intervenants, il faut donc combiner IA et IE. L’Intelligence Artificielle doit ajouter de la valeur au travail des RH, en leur permettant notamment de gagner du temps pour se concentrer sur des tâches où l’implication d’une intelligence humaine prend tout son sens. « Il y aura peut-être moins d’hommes, mais plus d’humain » dans les Ressources Humaines des années à venir.