Jean-Paul Isson sera modérateur de la session, Big data et recrutement pendant #TruParis avec Clément Boehm de Linkedin.
En quoi consiste le big data dans le recrutement exactement ?
C’est l’exploitation des données RH permettant l’embauche, la rétention et la promotion des tops talents; données qui par le passé étaient ignorées ou inaccessibles à cause de leur volume, leur variété et leur vélocité.
Le Big Data dans le recrutement consiste aussi à utiliser les techniques d’Advanced Business Analytics pour le stockage des données des employeurs, des candidats, et l’analyse et la gestion end- to-end du processus recrutement.
En quoi l’analyse des données peut être utile pour le recrutement ?
Elle permet d’acquérir, de retenir et de promouvoir les talents de façon efficace et efficiente. La rétention de top talents est une valeur ajoutée pour l’entreprise et elle a un impact sur la profitabilité de cette dernière.
Elle permet aussi de prédire la performance d’un candidat, d’identifier les régions et industries qui connaissent des pénuries de talents et de définir les plans de développer des plans de carrières appropriés pour les employés.
Elle aide principalement à optimiser le processus d’embauche en se basant sur l’intelligence des données et non sur l’expérience ou les perceptions personnelles.
Et concrètement qui utilise vraiment le big data pour le recrutement ? Personne à part Google, non ?
L’adoption du Big Data dans les RH reste faible mais une récente étude de Deloitte(parue en 2013) montre que 60% des fortunes 1000 ont investi dans les solutions Talent Analytics. Les compagnies les plus performantes en bourse sont aussi des Early adopters of Big data analytics dans les RH.
Chez Monster on utilise le Big Data Analytics pour faire du matching des jobs descriptions au profile des millions de CV et de seekers de notre site.
Elle aide aussi à la recherche sémantique des CVs dans la base de données Monster ou toute autre base de données.
Elle permet aussi d’optimiser la performance des postings sur le site en créant des benchmarks et des modèles prédictifs de performance assistée.
Quel est va être l’avenir de la prédiction sur le recrutement ?
Traditionnellement les modèles prédictifs t nous aident à répondre à trois questions principales par rapport à une base clientèle :
- Qui ?
- Quand
- Pourquoi ?
Appliquée au recrutement l’analyse prédictive nous aidera à répondre à des questions de planification de ressources et de la main d’œuvre, incluant par exemple :
- Quels sont les tops talents à risque ? Pour quelles raisons peuvent-ils partir ? Quand est-ce qu’ils risquent de quitter ?
- Quel employé performera le mieux dans son nouveau poste.
- Quel profil d’employés ont tendance à mieux performer que la moyenne ?
- Comment prédire si un vendeur sera plus performant que ses pairs ?
- Quel poste va connaitre une pénurie de ressources dans 5-10 ans ?
- Quel leader embaucher pour attirer, motiver et promouvoir les talents pour le succès de l’entreprise ?
Entretien de Laurent Brouat de Link Humans avec Jean-Paul Isson.
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