Les systèmes de gestion des candidats ATS ont transformé en profondeur le processus de recrutement et ont constitué un tournant dans la façon dont les activités de recrutement étaient gérées.
Les ATS ont permis aux recruteurs de garder une trace des candidatures et de mieux organiser les informations concernant chaque candidat.
Beaucoup de choses ont cependant changé depuis le lancement des ATS sur le marché dans les années 1990. De nos jours, les recruteurs recherchent un ATS capable de fournir d’autres fonctions en plus de l’analyse et de la collecte de CV.
Au vu du nombre élevé de candidatures reçues pour chaque poste (en moyenne 250 d’après Glassdoor, l’ATS doit seconder les recruteurs non seulement en automatisant les tâches administratives répétitives, mais aussi en interagissant en permanence avec les candidats. Il doit établir avec eux des flux de communication cohérents, présélectionner et classifier les candidats, et rechercher des correspondances entre leurs profils et les opportunités de postes.
De telles fonctionnalités nécessitent de recourir à la technologie numérique et à l’intelligence artificielle (IA) dans le cas d’une utilisation à grande échelle. Les recruteurs ont donc besoin d’un logiciel de recrutement basé sur l’intelligence artificielle pour avoir la certitude de ne pas passer à côté des talents les plus brillants lorsqu’un ATS est utilisé.
Comme on vient de le voir, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans les fonctions de recrutement permet d’automatiser certaines parties du processus de recrutement, et aide les recruteurs à détecter plus rapidement les meilleurs talents.
De plus, une utilisation responsable de l’intelligence artificielle vient en aide aux décisions de recrutement et les rend plus équitables en éliminant toute partialité du processus de sélection. Pour obtenir de tels résultats, vous devez intégrer des fonctions basées sur l’intelligence artificielle à votre ATS : par exemple, un algorithme de mise en correspondance entre les candidatures et les postes, comme celui de skeeled.
Comme notre data scientist, Joana Urbano, l’expliquait dans un article précédent, nous utilisons un modèle prédictif basé sur l’apprentissage automatique et sur le traitement en langage naturel (TLN). Ce modèle traite en entrée des données spécifiques sur un candidat et un poste. Grâce à notre vaste base de connaissances de postes, de compétences et d’aptitudes, il émet un score catégorique prédictif qui décrit les affinités entre un candidat et un poste.
En automatisant la tâche répétitive de mise en correspondance entre candidatures et postes, les recruteurs disposent de plus de temps pour analyser les profils les plus prometteurs et interagir avec les candidats.
L’algorithme de mise en correspondance est entraîné à l’aide de données réelles sur les candidats ayant postulé à différent postes par le passé, et dont l’affinité avec ces postes a été classifiée ou examinée manuellement par des experts en ressources humaines. En étudiant ces données, le modèle prédictif sous-jacent de l’algorithme utilise l’inférence statistique pour apprendre les décisions de mise en correspondance entre les candidats et les postes prises par les experts .
La même logique est appliquée aux fonctions de pré-sélection et de classification. Ces dernières sont basées sur des algorithmes qui classifient et catégorisent les candidats en fonction de leurs compétences et des résultats de leur évaluation de personnalité. La classification qualitative obtenue permet au recruteur de déterminer les meilleurs candidats.
Ces algorithmes apprennent ainsi à prendre des décisions impartiales lors des premières phases du processus de recrutement, à créer des viviers de talents pour des postes spécifiques, et aident même les recruteurs à créer de nouvelles ouvertures de poste.
Un ATS utilisant les fonctions basées sur l’intelligence artificielle offre les avantages suivants :
1 - Amélioration de la qualité du recrutement
Un logiciel de recrutement basé sur l’intelligence artificielle permet aux recruteurs d’accéder plus rapidement aux meilleurs candidats pour chaque poste, grâce aux algorithmes qui analysent les données de tous les candidats, en évitant les décisions partiales.
Les algorithmes qui trient les candidatures ne se laissent pas distraire par des détails subjectifs dénués d’importance et posent le même regard sur tous les candidats à évaluer. Leur seul rôle est de se concentrer en priorité sur la sélection des candidatures et de déterminer les profils correspondant le mieux à un poste.
2 - Gain de temps grâce à l'automatisation
L’automatisation des tâches répétitives chronophages, comme l'analyse des CV, et son intégration parfaitement fluide à votre flux de travail actuel permettent de gagner un temps précieux et d’accélérer le processus de recrutement.
3 - Une meilleure productivité
En consacrant moins de temps aux tâches les plus pénibles et plus d'attention à des activités plus importantes, telles que l’interaction avec les candidats, les recruteurs augmentent leur productivité.
4 - Accès aux données pertinentes
L’un des plus grands avantages de l’intelligence artificielle est qu’elle collecte toutes les données dont ont besoin les recruteurs, leur fournissant ainsi des indications importantes sur les candidats et sur les processus de recrutement antérieurs. Ces informations vous permettent d’améliorer et les perfectionner les futurs processus de recrutement.
Skeeled vous offre l'opportunité parfaite pour apporter l'innovation et la digitalisation nécéssaire à votre recrutement. Consultez notre site ou notre page LinkedIn, Twitter et Facebook pour plus d'informations.
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Votre équipe skeeled