L'instinct ou l'IA prend-il de meilleures décisions en matière de personnel ?

Yannick est responsable d'une équipe de développeurs* de logiciels. Il manque une personne pour l'ingénierie de test. En collaboration avec le service des ressources humaines, il rédige une annonce d'emploi.

Les qualifications professionnelles sont rapidement définies. Yannick trouve difficile de déterminer les compétences personnelles requises. Il opte pour des qualités qu'il apprécie chez lui et chez les autres membres de l'équipe.

On choisit ce que l'on connaît

A la fin du processus de recrutement, deux candidats* sont en lice. Tous deux ont d'excellentes qualifications professionnelles. La décision n'est pas facile à prendre pour Yannick, mais il est convaincu d'avoir fait le bon choix avec Irina. "Une personne qui fonctionne comme moi ne peut pas se tromper pour cette équipe", se dit-il.

La collaboration démarre parfaitement, Irina fait du bon travail. La seule chose qui dérange Yannick, c'est qu'elle bavarde et plaisante beaucoup avec les autres membres de l'équipe. Mais il garde Irina après la période d'essai.

Un réveil difficile

Il aurait mieux fait de ne pas le faire, se dit Yannick quelques mois plus tard. Irina ne fait pas preuve d'une grande rigueur, remet de plus en plus en question ses décisions et n'est pas satisfaite de ses tâches. Elle veut décider et créer elle-même. Malheureusement, ce n'est pas prévu pour ce poste.

Les frictions augmentent, la productivité diminue et, à un moment donné, ça craque. La recherche d'un nouveau membre de l'équipe reprend alors peu de temps après.

La décision du ventre s'avère être une mauvaise décision

Qu'est-ce qui a mal tourné ? Yannick a été dépassé par la décision et a opté pour Irina sur un coup de tête - parce qu'elle lui ressemble. Il doit maintenant constater que pour le poste, une créatrice silencieuse aurait été préférable.

Ce qui est arrivé à Yannick est fréquent. De telles erreurs de casting coûtent très cher aux entreprises.

Des facteurs durs connus, des facteurs mous inconnus

Comment Yannick peut-il faire mieux la prochaine fois ? Décider avec sa tête plutôt qu'avec ses tripes ? En réfléchissant un peu, il aurait pu se douter qu'il y aurait des frictions avec Irina.

Mais les êtres humains sont complexes et Yannick aurait dû tenir compte d'innombrables caractéristiques en plus de celles mentionnées pour prendre une décision rationnelle.

Or, il ne connaît pas la plupart d'entre elles. Seules quelques-unes étaient visibles dans les dossiers de candidature ou ont été abordées lors des entretiens d'embauche.

Or, les compétences personnelles et sociales sont au moins aussi importantes pour le poste que les compétences professionnelles.

Comment connaître les facteurs subjectifs ?

Les facteurs durs, tels que les diplômes ou l'expérience professionnelle, peuvent être facilement évalués par la raison. La quantité de données est gérable et les indications ne laissent guère de place à l'interprétation.

Comment Yannick réussit-il à s'y prendre avec les facteurs mous ? Rappelons qu'il a défini quelques compétences pour l'annonce d'emploi. Comme il ne savait pas vraiment ce qu'il fallait choisir, il s'est orienté vers lui-même et les autres membres de l'équipe.

Mais ce qui est plus important, c'est que les compétences correspondent au poste. Si elles avaient déjà été mentionnées dans l'annonce, Yannick aurait pu se faire une meilleure idée des candidats* à partir des dossiers de candidature. Grâce à un entretien structuré, il aurait pu compléter cette image lors des entretiens d'embauche.

Un assessment center est également utilisé pour déterminer les compétences personnelles des candidats, en particulier pour les postes clés.

Le problème de la grande quantité de données

Avec beaucoup plus d'informations, Yannick aurait-il pu prendre une meilleure décision avec sa raison qu'avec ses tripes ? Malheureusement pas vraiment. Nous avons en effet beaucoup de mal à saisir et à analyser de grandes quantités de données.

Si Yannick avait dû le faire pour de nombreux candidats*, il n'aurait eu que cela à faire. En fin de compte, il aurait dû à nouveau faire appel à son estomac...

L'intelligence artificielle peut-elle l'aider ?

Premiers pas

Utiliser l'intelligence artificielle (IA) est en effet une idée séduisante. Elle parvient sans problème à traiter de nombreuses données et à reconnaître des modèles et des corrélations.

L'IA est déjà utilisée pour la sélection du personnel. Amazon a ainsi utilisé des algorithmes pour rechercher les personnes dont les caractéristiques et les qualifications ressemblaient le plus à celles de ses collaborateurs les plus performants. Mais cela a échoué, car le programme a éliminé les femmes. Les algorithmes ne sont jamais aussi bons que lorsqu'ils sont programmés.

D'autres systèmes tentent de déduire l'aptitude des candidats* à partir d'échantillons de texte ou de l'expression faciale dans des vidéos de candidature. Ou à partir des succès obtenus dans les jeux vidéo.

Les systèmes d'IA atteignent la maturité du marché

"D'une manière générale, on peut se demander si les entreprises disposent de données suffisantes et de qualité sur leur personnel, sur la base desquelles de tels systèmes peuvent être construits", écrivait le Frankfurter Allgemeine fin 2019 au sujet de l'IA pour la sélection du personnel.

Entre-temps, les choses ont évolué. Les systèmes qui saisissent, évaluent et classent les facteurs mous au moyen d'algorithmes ont atteint la maturité du marché.

Ne pas avoir peur de l'algorithme

Est-ce que l'algorithme décidera bientôt si j'obtiens le poste pour lequel j'ai postulé ? Est-ce éthiquement défendable ? Si certaines conditions sont remplies, Employés Suisse estime que l'utilisation d'algorithmes est justifiable. Elle peut même être un avantage pour les candidats* à un emploi.

Les conditions sont les suivantes :

1. L'algorithme doit fonctionner de manière appropriée, sans erreur et de manière fiable.
2. Le système doit être neutre, il ne doit ni discriminer, ni évaluer, ni collecter des données qui ne servent pas l'objectif.
3. Toutes les données doivent être traitées de manière confidentielle.
4. Le système doit enregistrer et comparer aussi bien les compétences des candidats* que celles de leurs collègues d'équipe sur leur futur lieu de travail. Les informations à ce sujet doivent être fournies de manière symétrique.
5. La décision finale d'embauche est toujours prise par un être humain, jamais par une intelligence artificielle.

Si ces conditions sont remplies, ce n'est pas l'algorithme qui décide de l'acceptation ou du refus d'un emploi. Les candidats* peuvent même partir du principe que l'emploi leur conviendra alors parfaitement.

Il faut de la tête, du ventre et un algorithme

Yannick doit-il donc faire confiance à un algorithme plutôt qu'à son instinct et à sa raison lors de sa prochaine recherche d'emploi ? Pas seulement, les trois sont importants.

En ce qui concerne les facteurs durs, il continue de s'appuyer au mieux sur son intelligence.

Grâce aux données que l'algorithme lui fournit, il peut se faire une idée précise des compétences personnelles des candidats* et déterminer dans quelle mesure ils correspondent au poste et à l'équipe. Il doit la compléter par l'impression qu'il a eue à partir des dossiers de candidature et des entretiens d'embauche.

Il aura désormais un autre sentiment qu'auparavant et cela l'aidera à prendre la bonne décision.