Tester les nouvelles méthodes de recrutement

Ces dernières années, de nouvelles méthodes de recrutement ont émergées et se posent en alternative ou en complément des méthodes traditionnelles. Surfant sur les évolutions technologiques ou impliquant d’autres acteurs dans le recrutement, on vous dresse un tour d’horizon de nouvelles pratiques et on vous donne notre avis sur chacune d’entre elles et sur leur intérêt pour des recrutements dans la Data.

Le recrutement vidéo

Qu’est-ce que c’est ?

Il y a deux types de recrutement vidéo : les entretiens en live, qui sont déjà bien connus des entreprises et consiste juste à parler au candidat via un logiciel d’appel vidéo et les entretiens différés. Ces derniers font partie des nouvelles méthodes de recrutement et ont de multiples avantages pour l’embauche de certains types de profils.

En quoi consistent-ils ? Il s’agit simplement de demander au candidat de répondre à des questions paramétrées à l’avance par le recruteur, devant leur caméra. Les questions sont découvertes par le candidat au fur et à mesure de l’entretien vidéo. Il s’agit plus d’un monologue du candidat guidé par les questions qui s’affichent à l’écran qu’un échange entre deux personnes.

Ses avantages

Les entretiens vidéo différés sont intéressant pour trois types de profils :

  • Les non-cadres : cela permet de sentir la personnalité, l’énergie, les soft skills, etc. Ces éléments sont généralement plus importants pour les postes moins qualifiés.
  • Quand on étudie des candidatures très hétéroclites, où on se base plus sur la personnalité.
  • Pour les recrutements internationaux : la vidéo différée devient très utile car il n’y pas de décalage horaire à prendre en compte, pas de frais téléphoniques, pas de déplacement à prévoir, pas de rendez-vous difficile à caler.

Un autre atout de l’entretien vidéo différé est qu’il est extrêmement efficace pour les recrutements en masse, car il fait économiser du temps aux recruteurs et permet d’avoir un vivier de candidats avec informations plus complètes qu’avec un CV et en passant une multitude d’entretiens téléphoniques. Une campagne d’entretiens vidéos est plus économique également, car les recruteurs n’ont pas à passer autant de temps au téléphone : ils n’ont qu’à paramétrer les questions à poser puis regarder les vidéos des candidats pour sélectionner ceux qui pourraient convenir au poste, ce qui prend moins de temps que les appels.

Enfin, comme l’entretien différé laisse une trace (vidéo enregistrée), il est tout à fait possible de partager avec ses collaborateurs pour avoir 2 ou 3 avis avant de décider de voir (ou non) le candidat en entretien physique.

Ses défauts

Cette méthode est cependant moins efficace pour les profils experts, très techniques, où il vous faudra poser des questions spécifiques à chaque candidat pour apprécier son niveau d’expertise sur les problématiques qu’il devra traiter, chose impossible à faire avec la vidéo différée.

Notre avis

Dés lors, notre avis est que pour le recrutement dans la Data, ce n’est pas la méthode optimale, car il s’agit exclusivement de cadres, qui plus est sur des métiers techniques, où la personnalité, l’énergie, les soft skills, ne sont pas en général essentiels. Toutefois, pour des postes Data où des capacités de communication, de vulgarisation sont réellement essentiels, nous pensons qu’il peut s’agir d’un bon premier tour, si l’on souhaite évaluer les candidats d’abord sur ces critères.

Recrutement par algorithme de matching

Qu’est-ce que c’est ?

L’utilisation d’algorithmes pour sélectionner des profils sur les bases de données est encore embryonnaire, même si les entreprises avec un département/spécialisées en Big Data se mettent de plus en plus à développer ce type de programmes pouvant exploiter les immenses packages de données pour proposer des CVs adaptés pour le poste à pourvoir. Beaucoup d’initiatives se sont créées autour de ce business à l’image de Bob-emploi ou encore Qapa avec pour ambition de faire du Big Data une arme contre le chômage.

Notre avis

Le temps dira si ces méthodes se révèlent efficaces. Notre sentiment général est qu’il est plutôt adapté pour les recrutements lorsqu’il est combiné avec des tests de personnalités permettant de mettre en avant des individus ayant le plus de chance de fit avec la culture de l’entreprise.

Tests de personnalité

Une véracité relative

L’emploi de tests de personnalité pour les recrutements n’est pas nouveau, mais fait de plus en plus fréquemment partie des processus de sélection. Attention, ces tests ont une valeur prédictive très faible, voire inexistante. Ce n’est pas parce qu’un candidat est défini comme « diplomate, fidèle et avec un bon esprit d’équipe » qu’il restera longtemps dans votre entreprise, sans jamais entrer en conflit avec un manager, ou que l’entreprise n’a pas à motiver ses équipes à donner le meilleur d’elles-mêmes.

Avec des avantages malgré tout

Il n’en demeure pas moins que vous auriez tort de ne pas essayer différents tests, car ces outils et leur utilisation peuvent être très bénéfiques selon ce que vous cherchez et votre personnalité. Vous pouvez par exemple vous poser la question : « Est-ce que je crois à ce test ? ». Si oui, vous croirez aux résultats du test et donc à la probabilité que votre candidat réussisse sa prise de poste. Cette confiance donnera confiance au nouveau collaborateur et boostera sa motivation et son implication.

L’aspect le plus intéressant des tests de personnalité est leur capacité à faire parler une personne d’elle-même par l’identification quasi-objective de ses points forts/faibles. Cela permet de découvrir comment la personne se voit, comment elle prend la critique, etc. Le profil comportemental dégagé n’est donc pas forcément un repère en soit, mais reste un élément utile pour le process.

N’hésitez pas à faire passer un test à plusieurs collaborateurs (4 ou 5) en blind et voyez si vous les reconnaissez. Le résultat vous donnera une idée de la fiabilité du test !

Recrutement par cooptation

Le recrutement par coopation est ancien, mais il est courant dans le milieu de la Data.

Ce qui est nouveau pour ce type de recrutement, ce sont les sites de cooptation. Nous ne croyons pas trop à l’efficacité de tels sites, sauf si on en a une utilisation ciblée, à savoir pour un poste très spécifique, avec une équipe définie, ayant besoin d’un profil avec X années d’expérience et une rémunération Y. La prime doit également être attractive.

Néanmoins, ce qui fonctionne avec la cooptation c’est que le recommandeur connaisse l’entreprise et ses équipes, sa culture, ses missions. Ces bénéfices sont perdus lorsqu’on passe par un site de cooptation généraliste, qui fait appel à des coopteurs ne venant nécessairement pas de l’entreprise cliente. Nous sommes donc assez réservés sur ce type de site généraliste mais on ne demande qu’à être démentis !

Auto-bot

Comme pour le recrutement par algorithme, cette méthode est en cours de développement. Nous ne l’avons pas encore testée. L’auto-bot consiste en l’utilisation d’une intelligence artificielle pour répondre aux candidats qui envoient une candidature, qui leur pose différentes questions pour compléter les renseignements inscrits dans leur CV et répond à leurs interrogations sur le processus de recrutement.

Il y a risque de perte d’image qualitative, le robot pouvant être perçu comme une solution cheap et bas de gamme, sauf s’il est très bien réalisé, auquel cas cela donne une réputation innovante à la société qui l’emploie. L’auto-bot nous semble être le plus efficace lorsqu’il est utilisé dans un contexte qui permet de savoir quelles questions on veut poser aux candidats à l’avance, et ce qu’ils peuvent potentiellement demander à l’IA.

Externaliser les tests techniques

Il n’est pas aisé pour un RH qui ne connaît pas la Data, de juger des qualités techniques d’un ingénieur Big Data ou d’un Data Scientist. Des entreprises comme Quantmetry se proposent de réaliser des tests pour vos recrutements, avec des tests standardisés permettant de déterminer le niveau d’un Data Scientist par exemple. C’est une solution envisageable, si l’on ne dispose pas des ressources en interne pour les mener, par exemple lorsque l’on recrute ses premiers Data Scientists .

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