comment l’IA peut aider au recrutement et au perfectionnement

L’embauche basée sur les compétences devient une priorité stratégique à mesure que l’IA et l’automatisation continuent de transformer le monde du travail. Les compétences recherchées pour occuper des postes dans de nombreux secteurs évoluent plus rapidement que jamais, obligeant les employeurs à repenser les qualifications traditionnelles et à mettre en place des parcours de perfectionnement pour maintenir une main-d’œuvre agile.

Mais bien que l’IA soit à l’origine de ce changement, elle peut aussi faire partie de la solution. Les outils d’IA peuvent se concentrer sur l’évaluation des compétences dans le processus d’embauche et personnaliser les parcours de développement pour les équipes internes. Cette approche permet de simplifier le recrutement, d’adapter les possibilités de croissance aux compétences réelles des travailleurs et de favoriser une main-d’œuvre plus diversifiée et flexible.

Voici un aperçu de quelques stratégies clés liées à l’IA pour embauche par compétences qui aident les employeurs à garder une longueur d’avance — ainsi que quelques éléments importants à considérer pour mettre en œuvre l’IA dans une démarche d’embauche axée sur les compétences.

comment l'IA peut transformer les pratiques de recrutement basées sur les compétences

De la rédaction des descriptions de poste à la sélection des candidatures et aux entrevues, l’IA peut aider les employeurs à repenser chaque étape du processus de recrutement en mettant l’accent sur les compétences. Voici quelques façons dont les employeurs utilisent l’IA pour embaucher par compétences afin de moderniser les approches traditionnelles du recrutement.

rédiger des descriptions de poste basées sur les compétences

Le recrutement basé sur les compétences ne se limite pas à éliminer les exigences liées aux diplômes, car chaque diplôme reflète des compétences implicites. Pour rédiger une description de poste efficace, les employeurs doivent remplacer les diplômes par les ensembles de compétences qu’ils sous-entendent.

Heureusement, les outils d’IA générative peuvent aider à suggérer des compétences pertinentes à inclure en remplacement des diplômes. Les employeurs peuvent commencer par formuler des requêtes précises indiquant clairement la nature du poste et en demandant quels diplômes pourraient être remplacés par des compétences concrètes. Pour obtenir les meilleurs résultats, il est recommandé d’inclure des éléments comme :

• Le poste à pourvoir et les principales responsabilités
• Les compétences et qualifications recherchées
• Le ton souhaité pour la rédaction
• La structure et la longueur de la description de poste

Une fois les bonnes compétences intégrées dans la description de poste, les outils d’intelligence artificielle peuvent également contribuer à identifier des façons stratégiques de les évaluer. Il est toutefois essentiel de rappeler que, même si l’IA peut générer des suggestions, les gestionnaires responsables du recrutement doivent les examiner avec un regard critique afin d’aligner les profils recherchés avec les besoins réels de leur organisation.

mettre en avant les compétences lors du tri des CV

On estime que 99 % des entreprises du Fortune 500 utilisent des outils de tri de CV basés sur l’IA pour améliorer l’efficacité du processus de recrutement. Toutefois, ces outils ne sont pas toujours conçus pour un recrutement axé sur les compétences et risquent de maintenir une approche plus traditionnelle, centrée sur les diplômes et les années d’expérience.

Les employeurs qui utilisent des outils de tri de CV propulsés par l’IA devraient régulièrement ajuster les paramètres afin de s’assurer que le système cible les compétences essentielles. Par exemple, plutôt que de rechercher un diplôme universitaire en informatique de quatre ans, les outils d’IA peuvent être configurés pour repérer la maîtrise de certains langages de programmation ou la connaissance de bibliothèques de code spécifiques.

Lorsqu’ils sont bien paramétrés, les outils de tri basés sur l’IA peuvent également favoriser une plus grande équité dans le recrutement. En omettant les noms, âges et autres identifiants démographiques, ces outils peuvent se concentrer sur les ensembles de compétences pour repérer les candidats dont les profils correspondent le mieux aux besoins de l’employeur, dans une logique IA pour embauche par compétences.

automatiser les entrevues à partir d'évaluations basées sur les compétences

Les évaluations des compétences peuvent constituer un moyen efficace de réduire la dépendance aux CV au profit d’analyses de performance plus objectives. Ces tests vont au-delà des compétences techniques et peuvent aussi mesurer des attributs comme le raisonnement verbal, l’attention aux détails, la pensée critique et certains traits de personnalité.

Une fois que les compétences recherchées sont bien définies, le choix de quelques évaluations ciblant les compétences clés peut aider à repérer les candidats les plus prometteurs. Idéalement, ces évaluations devraient être précises, de courte durée et offrir des résultats clairs permettant d’identifier les réussites.

Dans le cadre d’un recrutement à grande échelle, des agents IA peuvent accompagner les candidats tout au long du processus de sélection, repérer ceux dont les résultats correspondent aux besoins du poste, et automatiser la prise de rendez-vous pour les entrevues. Les évaluations courtes axées sur les compétences permettent de gagner du temps tant pour les employeurs que pour les candidats, puisque les entrevues en personne peuvent se concentrer sur ceux dont les compétences répondent directement aux exigences du poste, dans une démarche d’IA pour embaucher par compétences.

optimiser l’alignement entre les candidats et les postes

L’IA peut également évaluer le potentiel d’un nouveau candidat grâce à l’analyse prédictive. En comparant les CV et les résultats aux évaluations de compétences avec les profils historiques de vos meilleurs employés, l’IA peut détecter des indices subtils permettant de déterminer si un candidat a de fortes chances de réussir.

Les moteurs d’inférence de compétences peuvent agréger les résultats en fonction d’une liste de compétences ciblées — mais plutôt que de se fier uniquement à des mots-clés, ils peuvent faire des inférences basées sur un vocabulaire similaire et des résultats connexes. Par exemple, un moteur d’inférence pourrait analyser une réponse comportementale à une question sur la gestion de conflits et en déduire des compétences en résolution de conflits et en intelligence émotionnelle.

Utilisé dans le tri de CV, ce type de moteur peut contribuer à élargir le bassin de talents et à réduire les biais au stade initial du recrutement. Combiné à des évaluations, il peut également aider à cerner les candidats qui seraient en mesure de combler certaines lacunes de compétences au sein de votre équipe, dans une logique d’embauche par compétences appuyée par l’IA.

offrir un retour d'information opportun et informatif aux candidats

Les rétroactions sur les évaluations d’entrevue peuvent être très utiles, tant pour les employeurs que pour les candidats. Elles permettent de maintenir une communication ouverte avec les personnes qui ne conviennent pas pour le moment, tout en les aidant à comprendre comment s’améliorer.

La majorité des employeurs n’ont pas le temps d’offrir des commentaires à la suite des évaluations de présélection, mais l’approche innovante d’Unilever en matière d’IA permet de fournir des rétroactions pertinentes à chaque candidat. Leur outil de présélection intègre des évaluations sous forme de jeux interactifs, accompagnées de rétroactions automatisées sur les résultats et des pistes d’amélioration pour augmenter leurs chances de succès à l’avenir.

Dans une entrevue avec Bernard Marr & Co., Leena Nair, cheffe des ressources humaines chez Unilever, a affirmé : « C’est un exemple d’intelligence artificielle qui nous permet d’être plus humains. »

personnaliser les parcours de perfectionnement grâce à l’IA

72 % des employés affirment que les occasions de formation et de développement sont importantes dans leur milieu de travail, mais les stratégies de perfectionnement peuvent être difficiles à mettre en place. Plus les compétences sont variées, plus il devient pertinent d’offrir des formations personnalisées plutôt que des initiatives uniformes. Heureusement, l’IA peut contribuer à relever ce défi.

permettre des stratégies de montée en compétences plus rapides et plus efficaces

Utilisées à l’interne, les évaluations de compétences propulsées par l’IA vont bien au-delà d’un simple audit des capacités — elles permettent d’autonomiser les employés en leur offrant des parcours de carrière personnalisés qui alignent leurs objectifs individuels avec les besoins de l’organisation. À partir de ces données, l’IA peut ensuite proposer un apprentissage adaptatif, ajustant la diffusion du contenu en fonction des progrès réalisés par chaque employé.

Par exemple, la solution Digital Fitness de PwC est une application mobile conviviale qui propose des évaluations des compétences numériques à l’échelle de l’organisation. Une fois les évaluations complétées, l’application recommande des modules d’apprentissage courts, dans divers formats, adaptés aux lacunes identifiées. Cela permet d’éviter que les employés investissent du temps dans une formation interne sur des notions qu’ils maîtrisent déjà.

La formation assistée par l’IA peut couvrir un large éventail de domaines, allant des compétences en gestion aux habiletés en programmation. Elle offre ainsi aux employés un moyen concret d’atteindre leurs objectifs professionnels, selon leur style d’apprentissage, tout en leur donnant la flexibilité de progresser à leur propre rythme.

soutenir le développement continu des employés

Des rétroactions constructives aident à soutenir les employés afin qu’ils donnent le meilleur d’eux-mêmes — mais les évaluations annuelles de performance peuvent s’avérer inefficaces et longues à administrer. Selon la Harvard Business Review, environ 70 % des multinationales s’orientent vers des rétroactions continues pour aider leur personnel à demeurer agile.

Les outils d’évaluation alimentés par l’IA peuvent fournir aux employés des commentaires en temps réel qui les appuient dans l’exécution de tâches précises. Par exemple, ils peuvent suggérer des ressources pertinentes pour un projet, recommander des méthodes de travail plus efficaces ou détecter des erreurs dès les premières étapes du développement. Ces outils peuvent aussi encourager une mentalité axée sur l’apprentissage et la croissance continue, en repérant les lacunes de compétences à combler.

Les tableaux de bord de progression peuvent renforcer la motivation en rendant les apprentissages visibles et concrets. Lorsque l’apprentissage devient un parcours constant et mesurable, chaque étape franchie devient une réussite qui renforce la confiance des employés à poursuivre leur développement.

considérations éthiques pour le recrutement et la montée en compétences assistés par l'IA

Comme pour toute mise en œuvre de l’IA, il est essentiel de se rappeler que ces outils ne sont aussi objectifs que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Si les schémas de recrutement passés ou les données liées à la main-d’œuvre reflètent des inégalités systémiques, l’IA risque de reproduire ces biais à grande échelle.

Par exemple, la formation en IA est l’occasion de développement la plus recherchée par les baby-boomers au travail — pourtant, ce sont les travailleurs de la génération Z qui y ont le plus souvent accès. Si elle n’est pas surveillée, l’IA pour embauche par compétences ou la formation automatisée pourrait privilégier les recommandations basées sur des tendances historiques, limitant ainsi l’accès à certaines opportunités pour les employés plus âgés.

Voici quelques stratégies clés pour réduire les risques associés à l’IA :

• Assurer la transparence, notamment en auditant les résultats de l’IA pour détecter d’éventuelles disparités démographiques
• Concevoir des systèmes adaptés au contexte, entraînés sur des jeux de données diversifiés incluant des parcours professionnels non traditionnels
• Maintenir une supervision humaine, afin que l’IA soit utilisée comme un outil d’aide à la décision et non comme arbitre final

Certains cadres réglementaires, comme la Loi européenne sur l’IA, exigent désormais des mesures d’accessibilité, forçant les entreprises à divulguer leur recours à l’IA dans le recrutement et à démontrer que les systèmes employés ne créent pas de discrimination. En fin de compte, une IA éthique repose sur un engagement d’amélioration continue — comme le souligne Nair chez Unilever, l’objectif est de « devenir plus humains », ce qui implique des systèmes qui favorisent l’équité.

l'IA et l'avenir des stratégies de talents basées sur les compétences

Le virage vers le recrutement et le développement axés sur les compétences n’est pas qu’une simple tendance. Dans un contexte où l’adaptabilité définit la compétitivité des effectifs, il s’agit d’une évolution essentielle en gestion des talents. Les outils d’IA pour embaucher selon les compétences permettent d’atteindre une précision sans précédent dans le recrutement et le perfectionnement, afin de bâtir des stratégies de gestion des talents plus résilientes à grande échelle.

L’IA ne sert pas seulement aux organisations avant-gardistes à préparer leurs équipes pour l’avenir — elle les aide aussi à redéfinir les parcours professionnels dans un monde où ce sont les compétences, et non les diplômes, qui mènent à l’avancement.

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