LUXEMBOURG
AUDREY SOMNARD

Les secteurs des ressources humaines et du recrutement sont en plein bouleversement. Les outils digitaux pour dénicher le candidat idéal ont débarqué sur le marché et pourraient bien changer la donne. Voici quelques exemples «Made in Luxembourg» qui font aujourd’hui la différence, à coup de données et autre intelligence artificielle qui permettent à ces solutions d’ingurgiter des tonnes de CV pour rivaliser avec un véritable professionnel. Mais attention, si la technologie évolue, l’humain doit rester au centre des préoccupations prévient un chercheur de l’université.

Lëtzebuerger Journal

«Nous avons démarré de zéro»

JobToday est l’une des start-up luxembourgeoise qui a su se hisser au niveau international

C’est en gérant une pénurie de main d’œuvre dans les stations-service dont elle était responsable que Polina Montano a eu l’idée de mettre en relation des entreprises et des candidats pour des «petits boulots». Face au manque cruel de solutions de recrutement pour les employés «col bleu», la manager de l’époque a eu l’idée de développer un outil qui pourrait lui faciliter la vie. Elle s’est associée dès le début avec Eugene Mizin pour le volet technique de l’application. L’idée est simple: faire en sorte que les entreprises trouvent très rapidement des solutions pour avoir leur staff au complet, que ce soit dans un café, un restaurant ou des commerces.

Comment avez-vous développé votre solution?

POLINA MONTANO Nous avons démarré de zéro avec une équipe de deux ingénieurs ici à Luxembourg. Aujourd’hui le terme d’intelligence artificielle est à la mode, mais il faut revenir aux fondamentaux: tout est basé à partir des données. Un logiciel peut reconnaitre un modèle. Il n’y a pas de formule magique cependant, nous avions besoin de collecter énormément de données, et c’est ce que nous avons fait les premières années. Au début, notre application mettait en relation les entreprises et les demandeurs d’emploi, c’était une plateforme qui rendait plus facile les choses et qui faisait gagner du temps à tout le monde. Mais le système s’est amélioré avec le temps, les utilisateurs ont optimisé l’application, les catégories ont été mieux définies, ce qui a rendu l’usage de l’application plus fluide.

Le digital est une chose, mais la personnalisation en est une autre…

MONTANO Avec toutes ces données collectées, nous avons pu faire évoluer notre application. De la plateforme des débuts, aujourd’hui nous lançons «Job Discovery» qui propose des annonces pour des emplois selon le profil que vous avez enregistré. Cela permet d’être plus efficace, et plus rapide pour trouver un emploi, tout est optimisé grâce à ce système de personnalisation.

Pensez-vous que le digital va remplacer les recruteurs humains à l’avenir?

MONTANO  Nous avons une solution disruptive pour un marché qui avait jusque-là sous-estimé le potentiel des «cols bleus» qui représentent pourtant 250 milliards d’euros sur les 400 milliards de l’industrie mondiale du recrutement. C’est une part importante du gâteau. Mais de là à se passer d’humains, je ne crois pas. Le marché du recrutement va se doter d’outils digitaux, de plus en plus, mais la présence humaine sera toujours importante. AUDREY SOMNARD

jobtoday.com

Photo: Laurent Antonelli - Lëtzebuerger Journal
Photo: Laurent Antonelli

«Il faut faire confiance à l’outil»

Skeeled propose une solution clé en main aux recruteurs


Mike Reiffers est l’un des deux co-fondateurs de Skeeled (avec Nicolas Speeckaert), une solution digitale pour faciliter la vie des candidats à l’emploi mais également des services de ressources humaines, qui ne sont généralement pas les mieux lotis dans une entreprise. C’est à la sortie de l’université que Mike Reiffers a lui-même postulé pour différents emplois, avec le sentiment que son CV ne contenait pas les informations essentielles sur son potentiel et ses compétences. C’est ainsi que la plateforme Skeeled est née. Du côté des recruteurs, la volonté est de leur rendre la vie plus facile avec cet outil technologique. «C’est une industrie très traditionnelle, avec peu de budget et encore très axée sur le papier et les tableaux Excel», explique le co-fondateur.

Mais entre-temps la règlementation GDPR s’est invitée dans la danse, et les recruteurs doivent bien faire attention aux données qu’ils stockent sur leurs candidats, et sous quelle forme. Un casse-tête qui est pris en charge avec Skeeled: «Cette nouvelle règlementation est arrivée alors que nous n’étions pas encore très avancés, c’est pourquoi nous avons pu inclure l’outil GDPR très facilement». Pour ce dernier, aucune inquiétude à avoir pour les professionnels du secteur, «les tâches qui sont désormais effectuées par la technologie font gagner du temps pour que les humains puissent se focaliser sur la rencontre avec le candidat ou l’onboarding».

Pour ce faire, l’application repose sur un «natural language processing», comme un cerveau qui apprend et qui se nourrit de CV et autres informations données par les candidats. Si un grand pourcentage des CV sont désormais automatisés et classés, la start-up compte se démarquer sur le «ranking» et «matching» des candidats: «nous nous positionnons comme assez avancés, il faut faire confiance à l’outil». L’objectif affiché est de rendre le processus de postuler à un emploi plus simple, plus fluide, avec des cases pré-remplies pour les candidats: «Pour les entreprises, cela permet de gagner du temps et de proposer un processus plus agréable pour leurs potentiels futurs employés», conclut l’entrepreneur dont l’application est disponible en France et Benelux, mais dont les clients deviennent de plus en plus internationaux depuis le mois de janvier dernier, que ce soit au Mexique, Dubaï ou encore les Philippines. 

www.skeeled.com

Photo: M BRUMAT - Lëtzebuerger Journal
Photo: M BRUMAT

«La machine agit seulement comme un filtre»

L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans le secteur RH

Christoph Schommer est professeur associé en intelligence artificielle à l’Université du Luxembourg. Il étudie notamment comment les machines peuvent reconnaitre des émotions dans des textes, en se basant sur les données des commentaires laissés sur le site de RTL en luxembourgeois. Pour ce dernier, si les machines vont prendre de plus en plus d’importance comme outil d’aide au recrutement, c’est à l’humain que revient de prendre une décision finale.

Qu’est-ce qui existe aujourd’hui en terme d’outils digitaux dans le secteur du recrutement?

CHRISTOPH SCHOMMER Pour savoir si un candidat va «coller» ou pas au poste, il y a 5 modèles psychologiques à respecter dont notamment l’ouverture d’esprit, le perfectionnisme etc. Avec les bons mots clé, on peut «profiler» les candidats assez finement, ce qui peut aider les recruteurs à différents stades, avant, pendant et après l’entretien d’embauche. Les outils peuvent aider également à trier les candidatures: vérifier la qualité d’un CV, relever les contradictions, cela fait gagner du temps. Pendant l’entretien, cela peut permettre de préciser si le candidat a un potentiel pour un poste de management dans le futur par exemple. La machine peut également suggérer des questions. Après l’entretien, cela permet d’analyser les réponses données, les documents fournis, mais ce n’est pas à la machine de décider, elle est là en tant que soutien.

Les machines vont-elles néanmoins finir par remplacer les humains dans un processus de recrutement?

SCHOMMER Pas nécessairement, mais pour la première étape par exemple, un candidat pourra avoir affaire à un «chatbot», ce qui va permettre de faire un premier tri.

Quel en est l’avantage?

SCHOMMER La machine est neutre, ce qui peut être très bon pour plus de diversité dans une entreprise. Elle n’a pas de préjugés, même inconscients, elle se base sur les faits, les compétences et les réponses du candidat. La machine peut sentir les émotions du candidat qui a écrit, cela peut donner des éléments de sa personnalité.

C’est un marché énorme pour les fournisseurs de solutions digitales?

SCHOMMER Oui c’est vrai, mais il faut aussi avoir en tête que vous pouvez avoir la meilleure machine qui soit, si vous ne pouvez pas expliquer pourquoi telle ou telle décision a été prise, ça sera très compliqué. Et c’est un argument contre ce que l’on appelle le «deep learning». Cela ne suffit pas que la machine dise oui ou non, encore faut-il savoir pourquoi.

Les sociétés de recrutement les utilisent déjà?

SCHOMMER La machine agit seulement comme un filtre, et ce de façon neutre, elle est là uniquement en tant que soutien dans le processus de recrutement. C’est une mesure additionnelle pour trouver les meilleurs candidats et les classer en quelque sorte. Par exemple, les clubs se basent désormais sur des statistiques pour recruter des joueurs de football, il devrait y avoir un équilibre entre ces chiffres et l’humain.

Pour les chasseurs de tête, des robots existent pour écumer la toile en permanence pour trouver les meilleurs candidats, c’est une aide précieuse.

Pour que les machines s’améliorent, elles doivent «apprendre» en ingurgitant beaucoup de données, cela ne pose pas des problèmes de respect de la vie privée?

SCHOMMER Quelqu’un qui interview une personne ne devrait avoir accès qu’à des données autorisées. Les vraies données sont de toute façon cachées des développeurs de logiciel, ils n’y ont pas accès. Il faut distinguer le concept de l’aspect «données». Leur accès devrait être limité à une seule personne dans une entreprise.