Les « data » : une aubaine pour le recrutement ?

La dernière élection Présidentielle de 2017 a été l’occasion d’un débat particulièrement animé entre les partisans de l’utilisation des sondages traditionnels par la méthode des quotas qui donnaient Emmanuel Macron gagnant au cours des dernières semaines avant le premier tour et ceux d’une approche révolutionnaire utilisant le big data mesurant le « buzz » sur internet (réseaux sociaux, twitter…) qui donnait régulièrement François Fillon largement gagnant devant Emmanuel Macron qui n’arrivait qu’en… quatrième position[1]. On sait ce qu’il est advenu mais cette histoire peut être l’occasion de s’interroger sur la croyance mythique, renforcée depuis quelques années, sur le recours aux « data » pour analyser et prévoir les phénomènes notamment dans les champs des responsabilités des DRH dont évidemment le recrutement.

Les technologies du Big data permettent en effet de gérer les données massives se caractérisant à la fois par leur volume, leur variété et leur vélocité (fréquence à laquelle les données sont générées, capturées et partagées). Grâce à des algorithmes très puissants, il est possible de traiter un grand nombre de données et de trouver des corrélations entre elles. Ce qui peut apparaitre comme une véritable aubaine dans les pratiques de recrutement pour les DRH cherchant à recruter peut également présenter des sérieuses limites pour les DRH qui ne maitriseraient pas l’utilisation des data. Une fois de plus, ce ne sont pas les technologies qui sont en cause mais bien leur usage, ici dans les pratiques de recrutement, comme le montrait déjà il y a une dizaine d’années un livre sur la diffusion des technologies mobiles[2].

Les espoirs suscités par le recours aux « data » dans le recrutement et la gestion des carrières

Les apôtres d’un recours massif au Big data sont de plus en plus nombreux notamment pour mieux attirer et retenir les collaborateurs comme le montrent les arguments suivants de Edouard Halle[3] qui sont ici largement repris :

Optimiser le sourcing et le recrutement

Le Big data RH permet avant tout l’optimisation du sourcing candidats lorsqu’on envisage un recrutement, c’est-à-dire l’analyse par des mots clés, des compétences du CV ou des profils des candidats sur les réseaux sociaux. La possibilité de vérifier si le candidat « matchera » avec la culture d’entreprise représente un énorme gain de temps dans la sélection. Par exemple, une entreprise peut demander un certain niveau de qualification pour un poste donné, mais le Big data peut montrer que l’expérience professionnelle du candidat est un critère plus pertinent que le diplôme. Le Big data aide à mieux cerner la personnalité d’un candidat comme l’avait montré, il y a quelques années, l’exemple souvent cité de Google[4]. À l’aide de simulations, business games ou questionnaires, les candidats génèrent énormément de données qui seront ensuite analysées par l’entreprise pour appréhender au mieux leurs profils et leurs performances futures.

Fidéliser par l’anticipation et l’aide à la gestion des carrières

Le Big data RH permet également de mettre en lumière les problèmes dans l’entreprise et d’anticiper le départ de collaborateurs. L’analyse de certaines données (dernières augmentations des salariés ayant quitté l’entreprise, niveaux de salaire, ancienneté, etc.) pourrait aider la fonction RH à dresser le profil des salariés qui risquent de démissionner. Il en va de même pour l’absentéisme.  L’analyse prédictive du Big data permet également d’influencer la gestion de carrière en déterminant les profils capables d’évoluer dans l’entreprise et sur quel type de poste, en fonction de leur cursus, formations, expertises, etc. Ainsi, les entreprises seront en mesure de proposer aux salariés des parcours types de carrière construits sur l’analyse de ces éléments. L’exemple d’Orange avec son application « Mon Itinéraire » réservée aux collaborateurs de cette entreprise, est une belle illustration des potentialités offertes par le recours aux data pour favoriser une relative autonomie des personnes dans le gestion de leurs carrières.

Mais ces bienfaits du Big data ne doivent pas cacher les sérieuses interrogations qui peuvent révéler de vraies limites dont les DRH devraient tenir compte avant de se lancer dans le recours massif au Big data.

Les limites associées au recours aux « data » dans le recrutement

Comme le souligne brillamment Jeremy Lamri[5], le co-fondateur du Lab RH, le recours au Big data n’est pas sans limites :

Le Big Data RH est potentiellement déterministe

Il montre notamment que le déterminisme prônerait le fait que le métier futur de chaque personne est déterminé à l’avance. Les causes peuvent être diverses : loi de la moyenne du marché, orientation dès le plus jeune âge, etc. Il s’agit d’un système où les envies et les motivations seraient tellement accessoires qu’elles ne seraient jamais prises en compte. Derrière la logique de l’analyse des données, il y a la volonté de prédire l’avenir grâce au passé. Le Big data, par l’analyse de millions de parcours de carrière, pourrait ainsi définir des tendances de parcours de carrière. Mais, souligne Jeremy Lamri, ce qu’il est important de préciser, c’est que, comme dans tout processus statistique, les parcours ‘aberrants’, autrement dit très loin du cadre, donc atypiques, sont généralement retirés des analyses pour éviter de fausser les moyennes et autres composites. Quelle valeur donner alors aux résultats des résultats d’une telle analyse qui exclue des cas marginaux qui peuvent être, cependant, révélateurs de tendances émergentes ?

Le Big Data RH est souvent inefficace

Jéremy Lamri insiste sur le « souvent » et surtout pas le « jamais ». Il souligne que l’analyse prédictive est souvent inefficace, car elle compare deux mondes qui conservent un nombre très limité de points communs : celui d’avant ou le début du digital, et celui d’un monde pleinement digitalisé. Dans un monde qui changerait peu, l’approche prédictive pourrait être extrêmement pertinente. Mais lorsque l’environnement est imprévisible, comme on le voit aujourd’hui avec la révolution digitale , il y a trop de paramètres hors contrôle pour réaliser une analyse concluante d’une expérience ! Et toutes les rustines méthodologiques qui pourront être ensuite rajoutées n’enlèveront rien au fait qu’en matière de gestion de la vie d’un être humain, nous devrions reconnaitre nos limites ! Ce point de vue rappelle les observations, il y a près de 70 ans, de deux chercheurs visionnaires[6] qui parlaient déjà de la nécessité de développer une approche « organique », donc agile, des modes de fonctionnement des entreprises confrontées à un environnement turbulent. Dans ce contexte, on peut comprendre certaines des réticences vis-à-vis de l’utilisation excessif du Big data en GRH et notamment dans les pratiques de recrutement.

Le Big data RH dans le recrutement : une fausse promesse ?

Même si les limites du Big data RH sont bien réelles , faut-il pour autant rejeter dans les pratiques de recrutement cette approche qui reste, à bien des égards, prometteuse ? Bien sûr que non ! Une attitude de refus serait l’équivalent, pour la Fonction RH, du refus de l’électricité à la fin du 19ème siècle. Il s’agit seulement ici de mettre en évidence les apports indéniables de l’utilisation des « data » pour améliorer les pratiques de recrutement mais aussi les limites de cette utilisation dont les DRH doivent être pleinement conscients. Le risque est en effet grand, comme le souligne encore une fois Jeremy Lamri[7], que ce n’est pas avec de l’analyse prédictive de données, et plus généralement des solutions ayant recours à l’intelligence artificielle, qu’il est possible d’attirer des profils originaux et de créer de l’engagement dans le temps. Reste la part d’intuition et d’émotion qui donne une véritable chance aux DRH de ne pas être remplacés par des robots[8] du moins à un horizon prévisible.

Charles-Henri Besseyre des Horts

 

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[1] (Filteris) Le Pen et Fillon font la course en tête, Macron à la traine, Valeurs actuelles, 14 avril 2017 (http://www.valeursactuelles.com/politique/filteris-le-pen-et-fillon-font-la-course-en-tete-macron-la-traine-80240 )

[2] Besseyre des Horts, CH : L’entreprise mobile, Pearson, 2008

[3] Halle,E : Big data : comment l’appliquer à la Fonction RH ?, Cercle Les Echos.fr, 24 octobre 2016, (https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/cercle-161853-big-data-comment-lappliquer-a-la-fonction-rh-2037473.php )

[4] Guillaud, H : Le recrutement à l’heure du Big data chez Google, Les Echos.fr, 29 juin 2013, (http://blogs.lesechos.fr/internetactu-net/le-recrutement-a-l-heure-des-big-data-chez-google-a13139.html

[5] Lamri, J : Le Big Data RH, Un ‘Grand Frère’ Qui Vous Veut Du Bien , Forbes.fr, 13 février 2017, (https://www.forbes.fr/management/le-big-data-rh-un-grand-frere-qui-vous-veut-du-bien )

[6] Burns, T., & Stalker, G. M.:  The Management of Innovation. London: Tavistock, 1961

[7] Lamri, J , op. cit.

[8] Besseyre des Horts, CH. « Intelligence artificielle : les DRH seront-ils bientôt remplacés par des robots ? », Personnel-ANDRH, n°581, Septembre 2017, 68-69.

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