Les marqueurs du XXIème siècle - accès massif et instantané à l'information, digitalisation, automatisation, rapport à la technologie et à la science (IA, data), autonomisation et responsabilisation – transforment fortement les organisations et influencent également les processus décisionnels.
En quelques années, nous sommes passés d’une économie du rendement basée sur le résultat déterminée par le nombre de transactions réalisées, à une économie de l’intelligence du besoin dont les ressorts sont beaucoup plus liés à la satisfaction globale de l’expérience clients et collaborateurs.
Ce qui se joue n’est plus exclusivement le résultat mais le processus qui conduit au résultat.
Ce schéma de pensée – pas si contemporain finalement – suppose de redécouvrir les critères de performance et d’en repenser ses principes.
Mais au fond, qu’est-ce qui a changé ?
La digitalisation, les nouvelles interfaces numériques, le développement des services qui impliquent et enchevêtrent plusieurs acteurs, le renouvellement accéléré des cycles métiers, les évolutions sociétales et réglementaires ainsi que les attentes clients et collaborateurs n’ont fait qu’accroître l’incertitude et la complexité.
Pour nous aider, le développement des outils d’intelligence artificielle (IA) s’étend chaque jour à des domaines différents, et les métiers du recrutement n’ont pas fait exception à la règle. Avec de vraies perspectives potentielles – notamment en termes d’efficacité dans le tri de candidatures nombreuses – mais aussi de vraies questions quant à l’objectivité du processus, son éthique et son efficacité réelle.
Algorithme et recrutement
Dans des environnements mouvants et instables, les processus décisionnels sont de plus en plus complexes. Avoir envie d’impliquer d’autres facteurs, d’utiliser d’autres sources d’informations, de tenter d’autres approches est donc naturel.
Le futur est toujours difficile à pronostiquer et l’homme a toujours cherché à le prédire quand même !
Parfois avec des méthodes originales ou par l’analyse de variables complexes… Et d’imaginer sécuriser le processus est logiquement le bienvenu.
Mais, un algorithme sans un esprit éclairé pour le guider est effectivement aveugle. Et un individu sans un outil pour l’aider est aussi souvent moins clairvoyant.
L’extraction de connaissances contribue à éclairer les prises de décision sur des compétences toujours difficiles à appréhender et pas visibles rapidement (inventivité, pensée critique, écoute…). A condition bien sûr que cette extraction repose sur une réelle réflexion de son utilité dans le processus décisionnel.
Car c’est vrai, les connaissances extraites du « rétroviseur » ne sont pas toujours pertinentes pour éclairer la décision et toutes les données rassemblées n’expliquent souvent pas les performances futures. Il faut me semble-t-il gagner en précision sur les différentes formes de performance in situ (à la tâche, contextuelle, adaptative) afin d’investiguer les facteurs contributifs.
L’IA peut nous aider à condition de ne pas reproduire les schémas antérieurs dans un environnement en mutation et qui laisse à penser que les compétences d’hier ne seront pas celles de demain.
Ce qui se joue
Il y a une évidence à penser que si outils d’évaluation il y a, ils ont été construits dans les règles de l’art, selon des principes scientifiques éprouvés, afin de limiter notamment l’intrusion trop forte des biais cognitifs dans les résultats. L’erreur serait donc surtout de penser que l’algorithme peut ou doit se substituer à l’être humain. Il ne le remplace pas, il prend en charge certaines tâches simples – ici la recherche et le traitement d’informations - pour l’aider à se recentrer sur des activités plus essentielles telles que l’analyse, le partage, l’échange et la décision !
Cela rappelle aussi l’importance de veiller à ce que les outils d’IA ne soient que des outils d’aide à la décision. Nous ne devons pas déléguer nos décisions de recrutement à des algorithmes mais conserver la pleine responsabilité de nos choix.
Poser un cadre et des règles est bien sûr essentiel. Il faut rendre visibles et explicites les processus en jeu et se tenir à une forme « d’écologie de l’esprit » dans les usages qui en seront faits. Mais je crois aussi et surtout que nous devons tenter d’aller plus loin qu’un simple recrutement prédictif.
Pourquoi ne pas chercher ainsi à concevoir et utiliser un algorithme qui prendrait en compte des facteurs de personnologie pour envisager de poser un regard neuf sur l’individu au travail ? En allant au-delà de qu’il a déjà fait et se projeter sur ce qu’il pourrait faire ?
Rien aujourd’hui ne permet de s’inquiéter de l’IA dans les phases de recrutement lorsque précisément elle vise à soutenir les recruteurs dans leurs choix en rassemblant pour eux une base d’informations plus riche. Et les accompagner au mieux en leur permettant de réaliser des activités plus stimulantes, de réflexion, de proposition ou de décision.
Quels que soient leurs défauts et leurs limites, l’introduction de nouveaux outils constitue toujours une incitation à progresser, à se renouveler pour développer nos compétences les plus singulières et nous recentrer sur l’essentiel !
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