“L’intelligence Artificielle, pour le recrutement, ça ne marche pas ! ” …

par | 28/01/2020

Nous faisons régulièrement face à des questions et des doutes sur l’intérêt, ou l’efficacité de l’Intelligence Artificielle dans le recrutement. Afin d’apporter des réponses à ces interrogations, voici des éléments de démonstration sur des cas pratiques.

Chez M-Pearl, nous avons conçu une IA spécialisée dans l’étude du langage pour le domaine du recrutement. Nous avons plusieurs indicateurs : sémantiques, thématiques et de compétences.

Ces indicateurs sont asymétriques : ils ont une valeur du côté candidat qui est différente de la valeur côté recruteur. En effet, une compétence primordiale pour le recruteur n’est pas forcément la compétence que le candidat souhaite mettre en avant dans son futur emploi. C’est cette asymétrie qui nous permet d’éviter une situation courante et agaçante : “Monsieur effectivement vous me proposez d’utiliser cette compétence (A) développée dans mes précédentes expériences, mais dans mon parcours professionnel vous avez sûrement dû vous rendre compte que depuis, j’en ai développé d’autres compétences (B et C) que je souhaiterai également utiliser”.

Dans l’évaluation d’un match entre un poste et une expérience, nous calculons 5 scores qui peuvent être moyennés ou pondérés pour calculer un score global. C’est cette note globale que nous utilisons dans le tableau ci-dessous, dans lequel nous avons mis en regard des descriptions de postes et des expériences professionnelles.

Nous vous invitons à visiter notre page Démo  afin de visionner la vidéo explicative et réaliser des tests de matching entre un profil candidat et une fiche de poste pour assimiler plus facilement notre fonctionnement.

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