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Le matching dans le recrutement : Tout ce qu’il faut savoir en 2020

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L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans tous les départements de l’entreprise. L’IA peut avoir de nombreux intérêts au sein d’une entreprise, comme par exemple aider à analyser des données, prendre des décisions ou plus simplement gagner du temps. 

Le secteur des Ressources Humaines (RH) n’y échappe pas et les matchings de recrutement sont de plus en plus complexes. De plus en plus d’outils permettent d’aider les recruteurs à prendre la bonne décision. Ces outils peuvent par exemple prendre la forme d’une IA intégrée à un logiciel de visio-conférence permettant d’analyser en temps réel les réactions du candidat, ou bien cela peut être un algorithme de matching permettant de présélectionner rapidement les meilleurs candidats. C’est sur ce dernier cas que nous allons nous concentrer dans cet article. 

Comment fonctionne un algorithme de matching ?

Dans le cadre d’un recrutement, un algorithme de matching a généralement pour but d’établir une shortlist de candidats pertinents pour un poste donné.

Évidemment, en fonction de la manière dont l’algorithme est configuré, vous pouvez aussi bien récupérer une shortlist de 15 candidats qu’une shortlist de 3 candidats. Cela dépend de vos besoins et de votre sélectivité.

Généralement, un algorithme de matching commence par prendre en compte de nombreux points pertinents sur le profil d’un candidat, comme par exemple :

  • Les compétences
  • Le niveau d’expérience
  • La localisation
  • La disponibilité
  • Le niveau d’études

Ensuite, l’algorithme de matching va déduire un “score de correspondance” entre le candidat et l’offre d’emploi. Si ce score est élevé, cela signifie que le candidat correspond très bien aux principaux critères de l’offre d’emploi. À l’inverse, un score très faible signifie que le candidat est bien trop éloigné de vos critères de choix.

Attention, il faut bien noter que ce score de correspondance peut varier en fonction de l’importance donnée à chaque critère. Si une compétence particulière est absolument obligatoire, il faudrait pondérer de manière plus forte le critère “compétences”.

Finalement, un algorithme de matching vous aide à gagner du temps en respectant des critères que vous avez vous même choisis.

Kicklox fonctionne avec un algorithme de matching permettant de faire ressortir instantanément une shortlist de candidats pertinents sur chacun de vos besoins. Plus de 60 000 ingénieurs et talents tech français sont présents sur Kicklox.

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Quels sont les avantages pour le recruteur ?

Même si les avantages à utiliser un algorithme de matching sont multiples lors d’un recrutement, l’avantage numéro un reste le gain de temps. En effet, sourcer des profils, puis analyser des CV afin d’en arriver à la conclusion de savoir si oui ou non ce profil pourrait correspondre est souvent l’étape la plus chronophage lors d’un recrutement.

C’est là qu’intervient l’algorithme de matching. Il vous remplace sur ces tâches, et en plus de ça il les effectue à la vitesse de la lumière !

Certains algorithmes de matching peuvent aller très loin en prenant en compte les “soft skills”. C’est ce que l’on appelle communément le recrutement affinitaire. Un tel algorithme peut faire gagner encore plus de temps ! Cependant, cela retire peut-être un peu l’humain du processus de recrutement. 

 

 

Les limites du matching dans le recrutement

Un algorithme de matching est-il 100% fiable ? La réponse est plus compliqué qu’il n’y paraît. En réalité, tout dépend de la manière dont il a été mis en place : prend-il en compte une pondération spécifique adaptée à votre besoin ?

Il faut vraiment voir l’algorithme de matching comme une aide permettant de gagner un temps précieux dans le processus de recrutement. Aujourd’hui, on ne peut malheureusement pas encore se reposer à 100% sur un algorithme de matching pour trouver le meilleur candidat pour un poste. Et si le candidat parfait n’était pas dans la shortlist de l’algorithme de matching à cause de la non-actualisation de sa ville de résidence ? Ou bien à cause d’une compétence importante mal orthographiée ? Cela serait très problématique ! 

Aujourd’hui de nombreux algorithmes de matching “comprennent” des fautes de frappe simples ou très courantes. Cependant, ils peuvent rarement palier à un manque de donnée : par exemple, si le niveau de formation du candidat n’est pas indiqué.

La meilleure approche reste de combiner l’algorithme de matching avec un double filtre “humain”. Vérifiez toujours par vous-même, n’accordez pas une confiance aveugle à un algorithme. Le recrutement d’un nouveau collaborateur représente un choix très important. Un recrutement raté pourrait vous coûter très cher ! 

 

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