Big data et recruteurs
Au mois de février 2014 s’est déroulée, au Press Club de France, la conférence-débat portant sur le thème suivant : « le big data : concept ésotérique ou réalité opérationnelle ? ». Organisée par le Club des Chasseurs de Têtes et animée par Jean-Philippe Mouton de Villaret, cette conférence a soulevé une question primordiale pour le débat : qu’est-ce que le big data et a-t-elle un intérêt pour les recruteurs ?
Alexandre Paschulski, co-fondateur de TalentSoft et Benoît Binachon, managing partner et fondateur de Uman Partners ont apporté leur expérience respective afin de démystifier ce qui semble « être encore de la science-fiction pour les RH. »
« Le big data peut être très utile pour certains domaines, mais pas pour les Ressources Humaines »
C’est le constat d’Alexandre Paschulski, qui a étudié les intelligences artificielles. D’après lui, l’essence même du RH trouve sa source dans le « soft skill », c’est-à-dire l’aspect qualitatif d’un humain. Lors d’un entretien, c’est justement le job du RH que de déceler ce que vaut vraiment, humainement et qualitativement, le candidat qu’il a en face de lui. Rien qui soit quantifiable en soi et, par conséquent, « rien que le big data ne puisse solutionner ». Un tel paradoxe nous conduit donc à la question de la définition même du big data. Selon le co-fondateur de TalentSoft, « personne ne peut réellement le définir. En revanche, tout le monde peut enrichir sa définition ». Il s’agit donc d’un concept où chacun peut apporter sa contribution, plutôt qu’un élément aux contours visibles et nommables. Car le big data est une « volonté de tirer parti d’une foultitude d’information qui est aujourd’hui disponible, et d’aller dans une exploration (plutôt qu’une gestion) de cette information ».
« Recruter efficacement implique une corrélation entre savoir-être et réussite »
Benoît Binachon, ingénieur de l’informatique et de l’espace, a créé une société d’analytics en 2004 avec des algorithmes sophistiqués. Selon lui, les RH ne sont pas des data scientists (comprendre : des analystes de données). Ils doivent avant tout prendre des décisions basées sur des combinaisons de faits. Leur métier est donc d’utiliser du little data, avant le big data.
Pourquoi parler de little data dans une conférence dédiée au big data ? Alexandre Paschulski répond que ces « petites données », moins quantitatives et plus qualitatives, sont plus à même d’apporter de l’aide aux problématiques des RH. En effet, si le big data peut apporter des informations intéressantes, telles qu’en matière de work force planning et prévoir, par exemple, un manque d’ingénieur d’ici 5 ans dans une boîte, l’objectif d’un recruteur est de pourvoir ses offres d’emploi et de gérer la carrière des collaborateurs. Et cela, le big data ne le solutionne pas à lui seul.
« Vous cherchez un bon restaurant : vous laisserez-vous guider par un algorithme ou par le conseil d’un proche ? »
Sous cette question coquasse se cache une réalité qui indique l’orientation de réponses à laquelle le big data est prédisposé : grâce à des algorithmes créés par une masse d’information, un choix est proposé. Mais est-il judicieux lorsqu’en matière de recrutement, l’intuition et l’expérience d’un chasseur de têtes sont les meilleurs atouts pour déceler le vrai potentiel d’un candidat ? Le big data peut-il être utilisé en tant qu’outil de prédiction, qui permette de recruter efficacement ?
Ces données massives font partie du web 2.0, cette vision d’internet où l’internaute n’est plus seulement spectateur mais également producteur d’information. Et lorsqu’une quantité massive de personnes produit de l’information, cela donne accès à une mine incroyable de data. Les réseaux sociaux peuvent être considérés comme le champ où sont cultivées toutes les données, qu’il s’agisse de Facebook, Twitter, Wikipédia ou encore les blogs. C’est toute la conversation générée sur ces plateformes qui va produire ce que l’on appelle big data. Néanmoins, tempérons sur le fait que si les 5 milliards d’internautes produisaient de l’information, cette dernière ne serait pas exploitable.
Le big data peut-elle s’appliquer à des profils particuliers ?
« Sans doute, comme sur des profils très techniques de programmeurs par exemple», confie Benoît Binachon. Il existe, par exemple, des algorithmes qui savent aller chercher sur le web ce qu’écrivent les développeurs, qu’il s’agisse de lignes de codes ou de conversations avec d’autres développeurs. A partir de toutes ces informations qui sont croisées, il est possible de faire une proposition au développeur ciblé. Néanmoins, il est nécessaire que ce candidat potentiel s’expose et communique sur le web. « On cherche une aiguille dans une botte de foin. On est à la recherche du candidat idéal qu’on ne connaît pas encore », analyse Alexandre Paschulski. Le big data serait donc un complément d’aide à la décision : pas pour tous les jobs mais pour les jobs critiques, qui requièrent des profils rares et atypiques. Si l’entreprise est dans l’attente que le candidat adéquat tombe sur l’offre, soit libre, soit intéressé et postule, il y a peu de chances que l’alchimie se produise. Le big data n’est donc pas une finalité dans cette recherche pour laquelle la méthode de « sourcing » (comprendre «chasser le candidat ») est plus adéquate pour recruter ce type de profil. Le big data, ici, n’est pas une finalité. « Je préfère demander à mon réseau (soit une approche en crowdsourcing) si vous connaissez la bonne personne plutôt que de taper une requête afin d’obtenir une réponse algorithmique », déclare Alexandre Paschulski.
« En synthèse, le big data pour le RH, c’est encore de la science-fiction »
De quoi ont véritablement besoin les RH ? Si le débat s’est beaucoup tourné vers ce que n’était pas le big data, c’est peut-être parce que dans un contexte de ressources humaines, la réponse aux problématiques actuelles ne s’y trouve pas entièrement.
Les entreprises ne collectent pas l’information qui peut être essentielle : il subsiste une lacune considérable de données qui ne sont pas compliquées à collecter. Qui est le manager de cet employé ? A quelle heure est-il arrivé sur site ? Ces dispositifs, pourtant assez simples à mettre en place et qui ont peu à voir avec le big data, sont au cœur des préoccupations des entreprises.
Les nouveaux métiers et les perspectives d’emplois qu’ouvrent le concept de big data sont nombreux : data scientist, analytics, community manager RH… Si l’objectif fondamental d’un recruteur est d’importer, au sein d’une entreprise, le profil le plus adéquat au poste qui le conviendrait le mieux, le big data apporte son aide en « faisant baisser le niveau de hasard ». Néanmoins Benoît rappelle, de son esprit mathématicien, que « le hasard n’existe pas. Ce n’est qu’une trop grande quantité de variable ». En somme, le big data n’a rien d’ésotérique, s’il est associé à de bonnes mécaniques d’interprétation. Et en ce sens, l’humain l’emportera toujours sur la machine.
