Révolutionner notre acquisition de talents grâce à l'IA
Chez Loop, nous ne nous contentons pas d'utiliser sporadiquement l'IA dans notre vie professionnelle quotidienne, nous y investissons massivement. Notre équipe dédiée à l'IA crée des TPG personnalisés, forme les Loopers à l'utilisation de l'IA et définit le travail qui peut être remplacé par l'IA. L'équipe d'acquisition de talents utilise l'IA à plein régime, nous avons donc discuté avec Leandro, partenaire commercial de l'acquisition de talents, pour connaître les avantages et les inconvénients. L'IA est-elle en train de remplacer son travail ?
Que peut faire l'IA pour l'acquisition de talents ?
Je suis un grand fan de Star Trek et de Star Wars, alors j'ai été enthousiasmé par l'IA dès le début. En tant que recruteur, j'utilise quotidiennement plusieurs outils d'IA. Le premier - Scorecraft - est un TPG personnalisé que nous avons construit ici à Loop. Il analyse les transcriptions des appels avec les candidats et propose une carte de pointage standardisée. Cette carte de pointage permet de savoir si un candidat a dit des choses qui correspondent à la description du poste et qui s'alignent sur nos valeurs. Elle évalue même le degré de partialité de l'intervieweur au cours de l'appel.
Cela m'aide à être moins partial dans ma façon d'évaluer les candidats. L'IA cherche des preuves que le candidat peut réellement faire le travail. Le fait que l'outil prenne des notes pendant l'entretien me donne la possibilité de me concentrer sur la connexion à un niveau différent avec le candidat. C'est un avantage considérable que l'IA offre à l'acquisition de talents, et c'est pourquoi je ne crains pas que mon travail soit remplacé de sitôt. En fait, mon travail s'améliore grâce à cela, puisque j'externalise les tâches qui entravent ce qui compte le plus : la connexion humaine.
Un autre TPG personnalisé que nous avons créé est notre générateur de descriptions d'emploi. Est-ce qu'il produit des descriptions d'emploi prêtes à l'emploi ? Non. Mais il nous aide à créer une structure cohérente et à intégrer rapidement les informations pertinentes, de sorte que nous n'avons plus qu'à peaufiner le texte proprement dit.
Gagner du temps pour investir dans une meilleure expérience candidat.
Nous utilisons également Mojohire, qui est une plateforme très cool qui nous aide à deux choses. Premièrement, elle nous permet de redécouvrir des candidats dans notre système de suivi des candidats (ATS). Ces candidats ont déjà postulé mais, pour une raison ou une autre, ils n'étaient pas la bonne personne à embaucher à ce moment-là. Mojohire cherche à faire correspondre les descriptions de postes ouverts avec les profils des anciens candidats. Cela permet de gagner beaucoup de temps, car nous n'avons pas à rechercher manuellement ces profils, mais aussi parce que nous avons déjà parlé à tout ce groupe de candidats.
Mojohire analyse également les CV entrants pour voir s'il y a une adéquation avec le poste. Ici, à Loop, nous recevons des tonnes de candidatures, ce qui prend du temps à examiner. L'utilisation de Mojohire pour passer au crible les CV nous permet de revenir plus rapidement vers les candidats et de consacrer notre temps aux candidats qui présentent un véritable potentiel pour Loop. Tout le monde y gagne.
Il y a toujours un risque à adopter de nouveaux outils
L'intelligence artificielle nous aide beaucoup. Elle nous aide à prendre des décisions plus rapidement et plus efficacement. Mais ce n'est toujours qu'un outil. Comme pour tous les outils, il y a des risques dont tu dois être conscient lorsque tu les adoptes. Il est important de ne pas se fier entièrement à l'IA, de toujours penser par soi-même et d'expérimenter. Utilise de petits groupes de test avant de déployer un outil à l'ensemble de l'entreprise.
Notre générateur de descriptions de postes, par exemple, a nécessité de nombreuses itérations avant que nous estimions qu'il était prêt à être utilisé par l'ensemble de l'équipe d'acquisition de talents. Et nous le considérons toujours comme un produit minimum viable que nous devons continuer à tester et à améliorer. Vois-le pour ce qu'il est : pas une solution parfaite, mais quelque chose qui nous aide à avancer, plus vite.
J'aime considérer l'IA comme un stagiaire. Un stagiaire intelligent, mais qui doit tout de même être formé, guidé et corrigé de temps en temps. Elle échouera souvent, mais quand elle gagne, c'est une grande victoire.
Et tu sais quoi, les humains font aussi des erreurs. Y a-t-il un risque que tu embauches la mauvaise personne lorsque tu utilises l'IA dans le processus d'embauche ? Bien sûr. Mais le même risque existe lorsque tu ne l'utilises pas. Tout ce que tu peux faire, c'est tester, puis considérer ce que les données te disent : est-ce que ça s'améliore avec l'IA ? La réponse à cette question peut être différente pour chaque entreprise, équipe ou même recruteur.
Avoir une équipe dédiée à l'IA aide, beaucoup
Je travaille en étroite collaboration avec Luc et Emma de notre équipe d'intelligence artificielle. J'ai une tonne d'idées folles et ce sont eux qui me disent si ce que je veux est réalisable. Si c'est le cas, alors ils trouvent comment le faire techniquement, quels fournisseurs contacter, comment connecter les outils internes aux outils externes, à quoi ressemble le succès et ainsi de suite. Cette équipe se concentre vraiment sur l'analyse de rentabilité de l'utilisation de l'IA. Ils se demandent si cela aide vraiment Loop à aller de l'avant ou si c'est juste une autre de mes idées folles.
Nous sommes actuellement en train de cartographier l'ensemble du flux d'acquisition de talents, d'évaluer les parties de ce flux qui peuvent être automatisées ou prises en charge par l'IA, et ce qui doit rester une tâche manuelle. L'un des défis consiste à automatiser le feedback des candidats. Chaque candidat devrait pouvoir apprendre de son processus d'entretien, n'est-ce pas ? À l'échelle où nous grandissons en ce moment, il devient de plus en plus difficile de donner à chaque candidat un appel avec un feedback personnalisé. C'est pourquoi - avec Luc et Emma - nous cherchons à savoir si nous pouvons (partiellement) automatiser l'envoi des commentaires. Nous ne sommes pas encore sûrs que ce soit possible, et il se peut que nous échouions. Mais si nous réussissons, ce sera un énorme succès. Pas seulement pour Loop, mais pour tout le secteur, car cela permettrait aux candidats d'obtenir un feedback personnalisé à chaque fois qu'ils entrent dans un processus de recrutement.
N'aie pas peur d'explorer la façon dont l'IA peut t'aider.
Lorsque tu es prêt à intégrer l'IA dans ton travail, il est utile d'explorer le monde des grands modèles de langage. Ne te contente pas du célèbre ChatGPT. Il existe un grand nombre de modèles différents adaptés à différents cas d'utilisation. De Gemini à Claude ou même Copilot, il suffit de jouer avec pour découvrir ce qui te convient le mieux.
Et apprends à comprendre comment fonctionnent les messages-guides. Les informations que tu donnes à l'IA sont déterminantes pour le résultat. Il existe de nombreux cours (gratuits), des vidéos YouTube et même des influenceurs TikTok qui t'apprennent à donner des invites de manière efficace.
Enfin, sois conscient des risques, surtout lorsqu'il s'agit de la vie privée et de la sécurité. Par exemple, ne mets pas de données sensibles sur un compte gratuit de TPG. Tout ce que tu mets dans un compte gratuit va directement dans la base de données d'OpenAI, qui en devient propriétaire. Fais donc attention aux données que tu y mets, surtout d'un point de vue professionnel.
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