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Selon le baromètre Odoxa, réalisé en partenariat avec SAP, 58% des Français sont favorables aux outils numériques de matching dotés d’algorithmes optimisant la correspondance et la complémentarité entre deux acteurs, et croient en leur efficacité, notamment pour permettre de trouver des postes qui correspondrait mieux à chacun.

Des mises en relations professionnelles facilitées dans plusieurs secteurs…

Selon l’étude, les Français pensent que les outils de matching peuvent aider professionnellement dans différents secteurs :

  • 60% affirment que cela peut permettre à un client de trouver plus facilement le meilleur prestataire pour effectuer une mission.
  • 64% jugent qu’ils sont efficaces pour faire une pré-sélection automatisée des CV et 52% d’entre eux affirment que ces services permettent à un employeur de trouver plus facilement la personne idéale pour occuper un poste.

Globalement, 32% des Français indiquent que les solutions de matching dans le monde professionnel apportent davantage de justice dans les processus de recrutement.

… qui suscitent cependant de nombreuses craintes

Si 78% des Français pensent que les solutions de matching professionnelles se sont développées dans le marché du travail, 79% estiment que cela risque de créer des discriminations et de fermer des portes pour certains salariés, et 74% pensent que cela suscite un problème moral car l’algorithme prend part de la décision prise auparavant par un recruteur. Enfin, 73% considèrent que ces solutions accroissent les risques de vol de données personnelles.

L’œil de l’expert SAP : Pierre Cottin, Directeur R&D SAP Successfactors Paris

La technologie pour recruter sur les bons critères

Pour 58% des Français, les technologies de matching peuvent leur permettre de trouver le poste qui leur correspondrait le mieux. D’un côté, elles peuvent leur proposer des postes qui correspondent à leur profil et les orienter plus facilement. D’un autre côté, elles aident les professionnels, les recruteurs dans leur action, les aide à prendre les bonnes décisions et augmentent leur performance. Par exemple :

  • Recrutement : recruter sur de bons critères. Un processus basé sur l’IA peut effectuer une première sélection de CV afin d’éliminer les biais liés au sexe et à l’origine ethnique. Il est également capable d’analyser les écarts de salaires au sein de son organisation, de se comparer au marché pour faire des propositions équitables.
  • Développement/gestion des talents : promouvoir les personnes en s’appuyant sur des critères précis et pas uniquement du ressenti via des outils qui informent les managers lorsqu’ils écrivent des commentaires biaisés et les aide à créer des commentaires équitables et exploitables. La technologie est également capable de recommander les bonnes formations à une personne en fonction des objectifs de carrières qui ont été définis.

En même temps, 79% des français ont peur que les technologies facilitent la discrimination. Les modèles de machine learning/IA sont encore perfectibles, évoluent constamment. La présence de l’humain pour finaliser, valider est donc indispensable.

Des technologies au service de l’humain

Pour 74 % des Français, le fait que l’algorithme prenne une part de la décision avant un recruteur leur pose un problème moral. Cette perception peut être associée une nouvelle fois au manque de confiance dans le machine/learning, voire à l’utilisation des technologies à de mauvaises fins. Au service de l’homme, la technologie permet simplement aux ressources humaines de gérer les énormes volumes de candidatures reçues sur un poste pour se concentrer sur candidats clés. Le Machine Learning va juste aider à présélectionner les candidats. Il y aura toujours un humain pour faire les sélections, rencontrer les candidats. Aucune entreprise se risquerait à faire un recrutement sans rencontre du candidat !

Pour télécharger l’ensemble du Baromètre Odoxa réalisé en partenariat avec SAP, cliquez ici.