Management IA-recrutements

“L’IA améliore notre qualification candidat” (KLB Group)

, par Camille Boulate

Le cabinet de conseil KLB Group mise sur l’intelligence artificielle pour classer les CV reçus par pertinence et ainsi améliorer la qualification des candidatures. L’objectif : ne plus passer à côté de profils intéressants et gagner en efficacité.

 
Flavien Kulawik, PDG de KLB Group, l’assure : “Nous sommes vraiment dans une guerre des talents. Tout le monde cherche les meilleurs candidats. Les améliorations des process de recrutement nous permettent d’être plus rapides et plus efficaces pour dénicher les bons profils.” C’est dans cette optique que l’entreprise, spécialisée dans le recrutement de consultants supply chain, achat ou ingénierie, a décidé de faire appel à l’intelligence artificielle. Depuis 10 mois, KLB Group teste l’une des solutions existantes permettant de classer les CV reçus par pertinence par rapport à un poste donné (Riminder).

“Grâce au deep learning (algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome, ndlr), le logiciel analyse l’ensemble des mots présents sur le CV, fait des rapprochements sémantiques et nous pousse des profils sur lesquels nous ne nous serions pas attardés, insiste Flavien Kulawik. Cela améliore considérablement notre qualification candidat.“

 

Exit les discriminations

Concrètement, si deux CV affichent une expérience similaire et intéressante pour l’annonce à pourvoir mais ont des intitulés de poste différents, Riminder est en capacité de les rapprocher et de les considérer, autant l’un que l’autre, comme pertinents pour le recruteur. Pour KLB Group, cela mettrait ainsi un terme à toute forme de discrimination, quelle qu’elle soit. “En tant que RH, quand vous triez les CV, par manque de temps vous prenez des critères ’simplistes’. C’est-à-dire que vous vous attardez sur le profil qui est passé par telle école, qui a effectué tel cursus professionnel, bénéficie de telle expérience… , déplore Flavien Kulawik. Le problème : vous écartez des candidats qui seront peut-être meilleurs sur le terrain. C’est une façon de contourner cela.”

Autre avantage selon l’entreprise : la modification de l’algorithme au fur et à mesure de la consultation des candidatures. Car si la solution permet de définir des critères de base, au fil du temps et des ouvertures de CV, “Riminder apprend et détermine quels profils seront les plus intéressants sur des postes similaires. Clairement, ça fait gagner en temps et en efficacité”, assure Flavien Kulawik. Et face aux craintes de tomber, au final, toujours sur les mêmes profils en utilisant ces nouveaux outils numériques, le PDG de KLB nuance : “Il y a l’algorithme qui doit être bon et permettre un bon matching entre l’offre et le candidat mais il y a aussi l’utilisation que vous en faites. Si vous mettez des critères trop restreints, forcément vous n’aurez qu’une seule typologie de candidats.”

 

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Camille Boulate


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