ça matche pas !
Les solutions de matching fleurissent avec pour promesse de faciliter la sélection des candidats et simplifier la vie des recruteurs. Pari tenu ?
Fiabiliser ses recrutements est un vrai levier de croissance pour les entreprises. Le taux d’échec combiné au coût d’un recrutement raté laisse présager d’un ROI significatif pour celles et ceux qui optimiseront ces indicateurs. Les solutions de matching se sont engouffrées dans cette brèche pour fonder leur proposition de valeur. Quelle analyse peut-on faire de leurs approches ?
La technologie au détriment de la qualité des données
Intelligence artificielle, big data, machine-learning, autant d’innovations technologiques mises au service du recrutement pour optimiser la performance des ressources humaines. La question de la qualité des données, est peu ou pas évoquée. Elle est pourtant centrale pour jauger de l’efficacité de ces solutions. La plupart des solutions de matching viennent modéliser les données compétences mises à disposition par Pole Emploi et l’Insee, ce qui représente environ 25 000 “compétences différentes”.
La notion de compétence a un gros avantage : c’est une convention. Chacun peut définir dans ses termes, avec ses représentations, ce qui doit être mobilisé dans l’exercice d’un métier. Mais la notion de compétence a aussi un gros inconvénient, c’est l’absence de représentation collective qui permet de dénommer les mêmes choses de la même façon. Dénombrer 25 000 compétences posent 2 problématiques : leur nombre et leur pertinence.
- Ces données sont trop nombreuses et décrites à l’échelle de l’employeur, un niveau trop fin pour créer des passerelles et imaginer des mobilités. En procédant à une recherche “de terme à terme”, le risque est de cloisonner encore davantage le marché de l’emploi et encourager la recherche du “mouton à 5 pattes”.
- Ces données sont issues des fiches de poste, des référentiels de métiers et plus généralement de la prescription du travail. En pratique, les salariés réalisent des activités partiellement différentes ce qui engendre un décalage entre les compétences supposées et les compétences réellement mobilisées.
Dessaisir le recruteur de ce qui fait l’essence de son métier.
Le matching solutionne le sujet de l’adéquation entre le besoin et les ressources “compétences” par un pourcentage à la valeur de pronostic. Ce mécanisme est censé pouvoir distinguer les candidats entre eux et permettre aux recruteurs d’identifier très rapidement les personnes les plus proches de leur besoin. Indépendamment du sujet sur la qualité des données (qui doit fonder la confiance dans le résultat qui est proposé), est-ce vraiment un approche qui répond aux attentes des recruteurs ?
En leur donnant la réponse, le matching les dessaisit de ce qui fait l’essence même de leur métier : se forger une conviction sur le potentiel d’un candidat à intégrer son entreprise.
Est-ce aux solutions numériques d’opérer un choix ? Si elles peuvent certainement être un outil d’aide à la décision qui va permettre d’évaluer une capacité de travail, une capacité d’adaptation, l’enjeu reste bien de mettre en perspective ces capacités avec le contexte spécifique de chaque employeur.
- Qu’est ce qui sépare un candidat du métier pour lequel il postule ?
- Comment puis-je évaluer l’effort d’intégration ?
Bien plus pertinentes qu’un pourcentage, les réponses à ces questions aideront réellement le recruteur pour lui permettre de décider en conscience.