Comment le Recrutement Prédictif est en train de pulvériser la (pré)sélection sur CV

By 20 octobre 2018 octobre 22nd, 2018 Blog

Soyons clairs… La présélection sur CV est un véritable cancer pour l’Emploi en France. Elle est une pratique d’un temps ancien… dont tout le monde se plaint, mais qui pourtant perdure depuis des années et des années dans la plupart des organisations (pas toutes heureusement !).

Là on parle de recrutement… mais c’est également souvent la même quand il s’agit de mobilité en interne. ^^

Mais… pourquoi donc ?

Pour quelques (mauvaises) raisons toutes simples. Tout d’abord parce que jusqu’à il y a peu, le CV était la seule source d’information disponible pour les recruteurs qui souhaitaient en savoir un peu plus sur les candidats qui les contactaient. Et quand on a uniquement la liste des écoles fréquentées et des jobs occupés par un candidat pour décider si Oui ou Non on va le faire venir en entretien… bah forcément on fait avec ce que l’on a ! #FairReason

Une autre raison également tient à la nature humaine : La plupart des recruteurs mais aussi des managers opérationnels souffrent de ce que l’on pourrait qualifier de “complexe de supériorité” ou de “biais du Superman/de la Wonder Woman”. En gros, ils s’imaginent que la meilleure façon de juger de “qui est réellement une personne” (ce qui la motive, comment elle se comporte, la façon elle pense), c’est pour elles d’exercer leur “jugement/intuition/feeling”… Vous savez cette partie “Qu’on ne pourra jamais remplacer par une Machine” #EtLHumainDansToutCa #BienPensance #RedescendonsSurTerre

Le problème avec cette façon d’appréhender la (pré)sélection…

Le problème il est assez simple : Les infos contenus dans un CV ne sont aucunement (ou en tous cas que très faiblement) prédictives de la capacité ultérieure des personnes à réussir, et aussi à s’épanouir en poste. Besoin de vous en convaincre ?

Regardons les résultats que ça donne : A l’issue de la période d’essai, 17% des contrats sont rompus / 36% à 1 an / 46% à 18 mois.

Or… on estime généralement à 24 mois le période de temps qu’il faut pour qu’un collaborateur soit à plein régime dans son job… Vous voyez où je veux en venir ?

Le Recrutement Prédictif comme alternative crédible au CV !

En remplaçant les informations peu prédictives du CV par des data structurées concernant le potentiel réel des candidats (et/ou collaborateur en poste), l’approche prédictive du recrutement permet d’augmenter – et ceci de façon radicale – la qualité des embauches réalisées.

Et ne vous fourvoyez pas… Ceci n’a rien à voir avec de la Magie ou une simple déclaration marketing. C’est juste qu’à un moment donné, vous vous mettez à vous intéresser à qui sont réellement vos candidats (au travers d’une évaluation fiable de 3 facteurs clés : Leurs capacités de raisonnement, leurs motivations et leur personnalité) et que vous pouvez (enfin… il était temps) rapprocher le profil de chacun d’eux par rapport à des référentiels établis à partir de l’identification des meilleurs collaborateurs en poste chez vous, dans le contexte culturel ultra spécifique qui est celui de votre entreprise !

Et… oui oui, il y a même possibilité de prendre en compte l’équipe en place, sa dynamique particulière, le style de leadership du manager en poste…

Quels résultats “concrets » ?

Des collaborateurs recrutés qui délivrent des résultats (en moyenne) 20% supérieurs à ceux qui étaient recrutés précédemment, une durée de vie en poste radicalement supérieure (jusqu’à 2 fois plus importante) et en bonus, une diminution des coûts de recrutement (de l’ordre de 20%) ainsi que 30 à 60% de temps en moins pour boucler les recrutements.

Après… est-ce que c’est la panacée ? Est-ce que le recrutement prédictif permet de garantir un 0% d’erreur ? Non bien évidemment… tout comme l’automatisation du pilotage des avions n’empêche pas qu’il y en ait un qui se crash tous les 36 du mois !

Mais, avouez… On est quand même plus rassurés de prendre l’avion sachant que le pilote utilise les bons instruments non* ?

David BERNARD

[Source: myRHline]

Laetitia Gallin

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