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Smart Ranking : l'IA appliquée à l'entretien vidéo

Produire des recommandations aux recruteurs lors du visionnage des entretiens vidéo différés pour leur éviter de passer à côté des meilleurs candidats, noyés parfois sous le flot des candidatures ou victimes de préjugés : tel est l’objectif poursuivi avec la solution du Smart Ranking, notre modèle d’intelligence artificielle appliquée au recrutement. Comment ça marche et quels sont ses avantages ? Nous vous expliquons tout.

L’expérience candidat est l’une de vos préoccupations numéro 1. Pour autant, pour pouvoir y consacrer du temps, et du temps de qualité, encore faudrait-il que vous puissiez vous recentrer sur les étapes du processus pour lesquelles vous avez une vraie valeur ajoutée. Et celles-ci sont intimement liées aux compétences que vous cherchez à identifier afin de les mettre en parallèle avec les attendus pour un poste.

Qu’est-ce que l’on recherche chez un candidat ?

  • Des compétences techniques : celles-ci sont facilement identifiables à partir du CV au travers de la formation et des expériences, mais pourront également être testées dans un second temps à l’aide d’un cas d’étude.
  • Des compétences comportementales (soft-skills) : celles-ci sont les plus complexes à identifier car elles ne sont pas visibles à partir d’un CV, même si certains diront que l’on perçoit l’adaptabilité d’un candidat à la richesse de ses expériences et l’esprit d’équipe à la pratique de certains sports. Certes. Mais quid de l’empathie, de l’ouverture d’esprit ou encore du leardership et de la créativité ? Elles peuvent alors être évaluées au cours d’un entretien de visu (en différé ou en live) et/ou à l’aide de divers tests de personnalité.
  • La compatibilité à une culture d’entreprise : celle-ci ne peut être jugée que lors de l’entretien d'embauche, le recruteur ou le manager étant les seuls aptes à en déterminer les aspects et le potentiel chez les candidats. On parlera à ce moment là également du feeling et du fit avec une équipe qu'aucune IA ne pourra sans doute jamais modéliser.

Les compétences sociales sont donc au cœur de l’automatisation. Cela passe par la valorisation des qualités objectives des candidats le plus en amont dans le processus de présélection. Tout en facilitant la vie du recruteur.

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>> Lire aussi notre article : quelles sont les soft-skills les plus recherchées en 2019

#1. Le principe du machine learning, c’est quoi ?

Si vous n’aviez pas parcouru notre petit lexique de l’intelligence artificielle appliquée aux RH, il est temps de faire un point sur la définition et les grands principes du machine learning car c’est grâce à cette technologie que l’on peut tirer l’essence du big data – cette énorme masse de données dont les entreprises disposent et qui ne peuvent être traitées par l’homme.

Le machine learning ou apprentissage automatique est un ensemble de procédés qui permettent à une machine d’apprendre à partir de règles prédéfinies et de prendre des décisions en fonction de ces algorithmes. Pour vulgariser la chose, nous avions alors traduit cela en langage RH grâce à une analogie avec la formation, qui débute par l’apprentissage des règles théoriques, puis se poursuit par l’application avec une série d’exercices, pour passer enfin à la pratique.

Pour mettre en place un modèle de machine learning, il faut donc suivre trois étapes :

  • la construction de l’algorithme par l’intégration d’un certain nombre de règles que la machine devra suivre,
  • la phase d’apprentissage par l’application du modèle en fonction des données à traiter,
  • la pratique sur un ensemble de nouvelles données externes pour vérifier la pertinence et la validité du modèle.

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Et bien c’est exactement cette démarche que nous avons entamée il y a deux ans chez EASYRECRUE afin d’établir un modèle d’intelligence artificielle basé sur le machine learning dans le but d’aider les recruteurs à prendre des décisions plus rapidement et plus efficaces à partir des vidéos d’entretien de présélection.

#2. Vers un modèle de machine learning appliqué à l’entretien vidéo différé

Comme nous l’avons vu précédemment, il est un ensemble de compétences sociales que le recruteur cherchera à détecter tout au long du processus de recrutement : les soft-skills. Parce qu’elles sont propres à chaque candidat, celles-ci sont particulièrement complexes à détecter. Le moment idéal ? l’entretien de visu pendant lequel le candidat s’exprime et fait ressortir un certain nombre de traits et de signaux sociaux. Encore faut-il pour le recruteur apprendre à les identifier et à mettre de côté ses biais cognitifs qui peuvent en perturber la réception. Alors voilà, pourquoi ne pas analyser automatiquement les vidéos de présélection réalisées par les candidats grâce à l’entretien différé ? Des critères d’évaluations communs, un cadre standardisé, une présélection moins biaisée… l'environnement parfait pour développer une intelligence artificielle sur une base d'entretien "presque" structuré.

>> Lire aussi notre article sur l'entretien structuré ou comment limiter vos propres biais. 

imac-sr-1L'ENTRETIEN VIDÉO DIFFÉRÉ, QU'EST-CE QUE C'EST ? 

 #3. Le développement du modèle Smart Ranking

Le modèle du Smart Ranking a été conçu par notre équipe de R&D interne emmenée par une série d’experts reconnus – LIMSI CNRS, Telecom Paris Tech, CentraleSupelec.

  1. Construction du modèle : la littérature en psychologie organisationnelle est riche de centaines d’études décrivant les signaux sociaux des candidats en entretien (comportements verbaux et non-verbaux) sur lesquelles a été bâtit le modèle algorithmique.
  2. Phase d’apprentissage : parce que nous dispositions d’un très grand volume de vidéos, nous avons pu analyser les signaux sociaux de plus de 9000 vidéos anonymisées qui avaient été préalablement évaluées par des recruteurs. Ainsi la machine a pu apprendre du contenu verbal et non-verbal des candidats évalués positivement.
  3. Phase d’application : l’algorithme permet de trier les candidatures vidéo sur la base des signaux sociaux et de suggérer ainsi aux recruteurs les vidéos les plus susceptibles de correspondre aux critères comportementaux attendus.

smartranking-1>> Lire aussi "l'IA : 100 ans d'analyse psychologique"

#4. Communication verbale et non-verbale : l’essence du Smart Ranking

  • 55 % des messages passent par la communication non-verbale et 38 % des messages passent par le ton de la voix.

C’est la raison pour laquelle il est tout à fait pertinent d’en étudier les principaux indicateurs regroupés sous le terme de prosodie. La prosodie représente l’ensemble des modulations présentes dans notre voix : le rythme, l’intensité, la tonalité, le débit de nos paroles mais aussi les disfluences ou hésitations. L’objectif : déterminer si un candidat maitrise un sujet, s’exprime de manière fluide.

  • La singularité et la diversité lexicale sont des indicateurs fiables

Le caractère technique du vocabulaire employé et la variété du langage utilisé ont, d’après de nombreuses études, un impact fort sur la pertinence des messages véhiculés à l’oral et par conséquent un poids sur le jugement des recruteurs dans leur décision d’aller plus loin avec un candidat. La diversité du langage représente la richesse du vocabulaire (nombre de mots employés), les fréquences des répétitions, la présence ou non de mots parasites (heu, donc…) ou encore la sémantique.

#5. Une décision optimisée mais qui reste humaine

De manière générale, les recruteurs ont tendance à visionner les vidéos au fil de l’eau lorsqu’un candidat complète son entretien vidéo différé. D’autres choisissent d’y dédier un moment spécifique chaque semaine. Mais lorsqu’un très grand nombre de vidéos sont reçues, que faire pour ne pas passer à côté des meilleurs candidats ? L’un des principaux avantages du Smart Ranking est que la solution confère au recruteur une plus grande réactivité dans le visionnage et le tri des vidéos. En effet, l’algorithme permet d’établir un classement des vidéos reçues sur la plateforme easyRECrue. Il suggère ainsi les vidéos les plus susceptibles de plaire au recruteur. Toutefois, la machine ne sélectionne pas elle-même les candidats tout comme elle n’efface pas les vidéos jugées moins pertinentes. Le recruteur garde la possibilité de consulter l’intégralité des vidéos s’il le souhaite.

De plus, l'algorithme a été entraîné à partir des décisions de centaines de recruteurs, les biais inhérents à chacun ont donc été considérablement réduits pour donner naissance à un modèle plus objectif. Bien entendu, le recrutement n’est pas une science exacte et la phase de test a révélé que dans 70 % des cas, l’homme était en accord avec la machine – lorsqu’elle est de 80 % entre les recruteurs. En considérant que l’IA permet un recrutement moins arbitraire, c’est également la diversité des profils qui ressort in fine.

Vous voulez en savoir plus sur le module Smart Ranking ?  Demandez une démo

Venez découvrir les applications de l'intelligence artificielle lors de notre grande conférence RH du 27 mars prochain.

inscription conférence IA

Quelques places restantes : https://info.easyrecrue.com/ia-recrutement-easyrecrue 

Crédit photos : iStock, EASYRECRUE

Posté par Julie Atlan
le 21 mars 2019

Catégories
solutions recrutement , intelligence artificielle , Article , le futur du recrutement

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