L’IA générative dans la fonction recrutement : un impact à anticiper

La prochaine génération de recruteurs d’élite sera celle qui la maîtrisera et saura l'utiliser de manière intelligente afin de décupler ses résultats.

Afin de vous illustrer ma vision, j’ai dessiné ce schéma ci-dessous.

Le métier de recruteur est un intermédiaire entre des managers qui ont des besoins en recrutement et des candidats. Il se décompose en différentes tâches. J’ai mis en lettres minuscules soulignées celles qui pourront être automatisées ou optimisées par l’IA, et en lettres capitales celles qui resteront avant tout d’ordre humaine car elles se réfèrent à de l’émotion.

Comment l'IA générative peut optimiser ou automatiser la fonction recrutement

🌀 L'impact de l'IA Générative dans l’identification de candidats

Ce qu’on appelle communément “sourcing” est l’une des activités qui nous prend le plus de temps en tant que recruteur. Dans le secteur de la Tech, où l'identification de candidats s'effectue majoritairement sur Linkedin, Linkedin Recruiter risque d'être le grand gagnant. En effet, ChatGPT (OpenAI) est détenu en partie par Microsoft, qui lui-même détient Linkedin.

Déjà aujourd'hui, la plateforme Linkedin Recruiter regorge d’IA, et fait des prédictions à partir des patterns d’utilisation de la plateforme par ses utilisateurs. De grosses nouveautés sont attendues en 2024...

En tant que recruteur, 2 informations sont cruciales concernant des candidats potentiels :

Le timing : chaque année, dans le secteur de la Tech, 15 à 20% des personnes uniquement sont à l’écoute du marché. Savoir détecter lesquels est un gain de temps inestimable pour un recruteur.
La notoriété : le profil contacté connaît la marque employeur pour laquelle nous recrutons. Effectivement, si le profil a une image positive de votre entreprise (par le biais de quelqu’un qui travaille chez vous, via un évènement, etc.) le taux de réponse à nos messages d’approche double.

Le timing, l'or du recruteur

Afin d’adresser la question du timing, Linkedin a mis en place le fameux critère “à l’écoute du marché”. Ce sont les candidats ayant intentionnellement indiqué qu’ils sont à la recherche de nouvelles opportunités sur LinkedIn. Cela permet aux recruteurs d'identifier spécifiquement ces profils lors de leur recherche, mais aussi de recevoir une notification lorsque les profils qu'ils auront enregistrés dans les "projets" changent leur statut.

Mais la démarche va beaucoup plus loin avec la création dernièrement d’un nouveau filtre intitulé “Talent actif”, qui étudie le comportement sur la plateforme. Ce sont les candidats qui pourraient avoir partagé des modifications de profil ou un CV public sur LinkedIn, ou qui occupent un poste dans une entreprise confrontée à des licenciements.

La marque employeur, le nerf de la guerre

Concernant la marque employeur, de nouveaux critères sont apparus afin d'identifier les candidats potentiels qui ont déjà eu au moins une interaction avec votre marque :

"Candidats redécouverts" : ce sont les candidats qui ont été enregistrés ou contactés par quelqu’un de votre entreprise ou qui ont postulé à une offre d’emploi.
"Candidats internes" : les candidats dans votre entreprise qui ont montré de l’intérêt pour des postes internes ou qui occupent leur poste actuel depuis au moins six mois.
"A manifesté de l’intérêt pour votre entreprise" : les candidats qui ont sélectionné “Je suis intéressé(e)” par les futurs postes dans votre entreprise ou qui ont interagi avec le contenu de votre entreprise, y compris en suivant la page LinkedIn de l’entreprise.
"Ont des relations dans l’entreprise" : les candidats qui sont en relation avec des employés de votre entreprise sur LinkedIn.

Tournant attendu en 2024 : un ChatGPT Spécial Sourcing

Linkedin va aller beaucoup plus loin en 2024 avec la création d’un ChatGPT spécial sourcing qui sera inclut dans l’interface de Linkedin Recruiter.

Imaginez la puissance, d’autant plus que l’algorithme va apprendre de lui même, et ainsi de tous les recruteurs qui feront des recherches sur la plateforme ! Voici ce que ça pourrait donner :

“Je cherche à recruter une développeuse java qui va travailler pour tel manager". La plateforme pourra alors chercher des profils compatibles avec ce manager (par exemple qui ont des compétences ou mots clés identiques sur leur profil Linkedin), et qui potentiellement le connaîtront (relation de rang 1) ou auront liké ses posts, ou les posts de son entreprise, et qui aussi présentent un comportement sur Linkedin laissant entendre qu'ils sont à l'écoute du marché.

Cela va aussi nous proposer des mots clés toujours plus pointus et pertinents par rapport à nos recherches. Cela présage pour nous, recruteur, un gain de temps très important. Le danger est que cela nous enferme encore plus dans le giron de Linkedin, qui aujourd’hui a un monopole sur le marché, et qui augmente ses prix de manière significative.

Afin d’identifier via la plateforme plus de candidats qui connaissent leur marque employeur, les entreprises n’auront en effet pas d’autres choix que d’investir plus en budget de communication sur Linkedin. Aussi, les entreprises devront déployer des programmes d' “employee advocacy” (encourager ses salariés à communiquer sur la plateforme afin de faire rayonner la marque employeur) et donc d’augmenter leur dépendance à Linkedin.

La boucle est bouclée pour Linkedin.

🌀 L'impact de l'IA Générative dans les échanges écrits avec les candidats et les annonces d'emploi

Linkedin a sorti un module d’écriture de message d’approche assistée par l’IA et d'aide à l'écriture d'offres d'emploi. Pour le moment, ce module est disponible uniquement en anglais et ce qui est proposé est très banal, donc plutôt contreproductif à utiliser.

On va certainement voir apparaître sur le marché des solutions beaucoup plus poussées. Par exemple, il existe déjà des solutions qui proposent aujourd’hui d’automatiser de bout en bout les échanges avec les candidats, qui sont multicanales (inmail, email, sms, messagerie linkedin, etc.) , qui permettent d’automatiser les envois de messages d’approche, les relances, ainsi que le “nurturing” (relance des candidats tous les 3 mois en poussant du contenu qualitatif type assets marketing).

Une fois que ces solutions auront intégré elles-mêmes des modules d’IA, cela pourrait devenir assez puissant, notamment sur l'aspect personnalisation, avec la condition sine qua non d’alimenter ces messages par du contenu marque employeur ultra qualitatif (livres blancs, events, articles, etc.). La stratégie de contenu sera donc clé, sinon ce type d’outils sera perçu comme du spam par les candidats.

🌀 L'impact de l'IA Générative dans le tri des candidatures

Chez SFEIR , uniquement 10% des candidatures sont issues des offres d’emploi car nous travaillons exclusivement sur des personas candidats très pénuriques, donc nous n'avons pas ce souci de volume à gérer.

Mais pour les entreprises à très forte notoriété de marque et qui reçoivent des milliers de candidatures, il y a fort à parier que Linkedin Recruiter & les ATS (Applicant Tracking System) vont se positionner sur le sujet.

🌀 L'impact de l'IA Générative dans les tâches administratives

Dans le métier du recrutement, de nombreuses tâches administratives sans valeur ajoutée existent encore. Plus que d'IA générative, on parlera plutôt ici d'automatisation, de digitalisation de process. En voici quelques exemples :

Prise de rendez-vous : la prise de rendez-vous avec les candidats, qui prend un certain temps avec les allers et retours, est facilitée depuis quelques années déjà avec les extensions type calendly, module de google calendar ou modules inclus dans les ATS. Cela va aller probablement plus loin en y rajoutant plus de variables, avec des multiples agendas, afin pour nous recruteur de gérer nos propres prises de rendez-vous avec les candidats, mais aussi de tous ceux impliqués dans le process de recrutement.
Suivi des candidatures & recherche d'anciens candidats : il est évidemment indispensable d'avoir un ATS (applicant tracking system) qui permette de suivre toutes les candidatures, tous les échanges lors du process de recrutement. Les ATS qui investiront dans l'IA générative permettront de proposer des solutions d'optimisation pour par exemple le tri des candidatures, l'optimisation de la recherche d'anciens candidats présents dans l'ATS, etc.
Ecriture de comptes rendus candidats : des solutions sont sorties sur le marché promettant des "Automatic AI-generated interview notes" qui écrivent à la place des recruteurs des comptes rendus synthétisés des entretiens effectués en live - ce n'est pas encore la panacée mais les progrès sont rapides.
Digitalisation de création et signature des contrats : il existe des solutions qui digitalisent la création de contrats et d'avenants. Couplé à la signature électronique, c'est un gain de temps inestimable.
Digitalisation du pré-boarding : à partir du moment où un candidat a signé le contrat, les recruteurs ont souvent beaucoup de tâches administratives à gérer. Il existe des plateformes de "pré-boarding digital", qui mettent en place un parcours pour les futurs salariés. Vidéos de présentation, plateforme de transmission des documents nécessaires, saisie de données, tout est effectué on-line sans l'intervention du recruteur (le pied absolu 🦶!). On pourra même y disposer d'un chatbot pour répondre aux questions des futurs collaborateurs. Un must have dans les années à venir.

🌀 L'impact de l'IA générative dans l’évaluation et le closing des candidats

Il se peut que dans les grandes entreprises qui recrutent en grande nombre des candidats type col bleus, des outils d’évaluation de présélection soient mis en place. Pour le reste, ce serait pour moi une erreur de vouloir automatiser l'évaluation des candidats pour plusieurs raisons.

L’humain est complexe et, lorsqu’on recrute, on recrute avant tout un potentiel, une personnalité. Les émotions ne peuvent (pas encore) être détectées par les machines et l’intervention humaine (même si elle a des biais) reste prépondérante.

Dans le secteur de la Tech où les profils sont pénuriques, les interactions humaines lors du processus de recrutement sont primordiales pour donner envie à un candidat de rejoindre une entreprise. Donc l’automatiser avec une machine serait contre-productif.

🌀 Quelles vont être les implications sur la fonction recrutement dans les entreprises ?

➡️ Augmentation des dépenses dans la stack technique des équipes recrutement

On risque d'assister à terme à un volume plus important de dépenses dans des outils d'IA générative, qui augmenteront la productivité des recruteurs. A terme, si on met en place toutes les solutions d'optimisation évoquées ci-dessus, j'estime que la productivité des recruteurs pourrait augmenter de 50 à 70%.

A mon sens, ce sera plutôt dans les outils qu'utilisent les recruteurs que l'IA aura le plus d'impact sur leur productivité versus une utilisation individuelle via chatGPT ou autre.

On pourrait donc en déduire qu'on aura besoin à terme de 2 fois moins de recruteurs dans les entreprises. Mais on peut aussi facilement penser que comme on va assister à une explosion des outils d'IA générative, il y aura encore plus d'entreprises dans la Tech qui vont se développer, sur des personas candidats pénuriques, et donc qu'on aura besoin de recruteurs. L'emploi des recruteurs n'est donc pas menacé, mais va plutôt évoluer.

➡️ Accroissement de l’importance de la marque employeur

Les techniques de sourcing (identification des candidats) et les talents d’écriture (écriture des annonces d’emploi, messages d’approche, etc.) risquent de ne plus être aussi différenciants. En revanche, dans un environnement où les candidats seront submergés par les messages d’IA, l’importance de la notoriété de la marque employeur va augmenter. La stratégie de contenu, stratégie de communication, events, marketing automation seront déterminants pour exister auprès des candidats potentiels.

➡️ Mise en exergue des compétences commerciales des recruteurs

Les recruteuses et les recruteurs qui performeront le plus seront celles et ceux qui sauront mettre des étoiles dans les yeux des meilleurs candidats, en leur racontant comment votre entreprise se différencie sur le marché.

Un bon storyteller racontera des histoires qui font ressortir l’unicité et la culture de votre organisation. Il aura la capacité de présenter le poste à la fois comme un challenge pour faire envie, mais atteignable pour ne pas faire peur.

Les recruteuses et recruteurs devront encore plus avoir la capacité de créer une proximité forte avec les candidats afin qu’ils aient envie de partager leur histoire, valeur et ambition. Ce qui leur permettra ensuite de pitcher l’entreprise en fonction de ce qui est important pour le candidat, afin de l’aider à se projeter.