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Recruiting Intelligence ou l’informatique décisionnelle du recrutement
Par : Laurent Brouat
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Il est aujourd’hui un fait reconnu qu’il ne suffit plus, pour recruter efficacement, d’utiliser les outils classiques tels que les annonces ou la consultation de cvthèques.

Le recours aux médias sociaux, à minima en complément des job boards traditionnels me semble obligatoire et est d’ailleurs entrain de se généraliser. Les outils qu’offre le Web 2.0 sont entrain de modifier en profondeur les modes de recrutement : Facebook propose des applications de recrutement à la sauce 2.0, Nearbee lance en partenariat avec Viadeo, une offre de Business Intelligence Social : Social Switching, certains sites emplois mettent en place des partenariats avec des réseaux sociaux professionnels.

On note par ailleurs depuis quelques temps l’apparition d’agrégateurs sociaux, de méta-agrégateurs et autres connecteurs sociaux tels que Xobni, Gist ou encore Outlook Social Connector.

Cette tendance démontre la nécessité croissante, pour les recruteurs, d’acquérir un véritable savoir-faire et réelle méthodologie pour une utilisation optimale de ces nouveaux outils.
Il me semble qu’actuellement un recruteur efficace doit être capable non pas de maîtriser un seul réseau social, mais TOUS. En effet, chaque réseau a sa propre valeur ajoutée, sa propre philosophie. Ainsi, un réseau A n’attirera pas la même population qu’un réseau B, un candidat A sera présent et très actif sur des réseaux professionnels tels que Viadeo ou Linkedin, alors qu’un candidat B préfèrera être visible sur Facebook et un candidat C se contentera d’animer un blog ou d’avoir son cv DoYouBuzz en ligne.

La situation actuelle oblige donc le recruteur, malgré les outils existants, à avoir une démarche quelque peu artisanale et chronophage, dans le cadre de ses campagnes de sourcing et de recrutement.

Le grand défi dans les mois et années à venir, sera, pour le recruteur, de se doter d’outils technologiques permettant d’obtenir des gains de productivité dans les phases de sourcing tout en ayant une meilleure pertinence de l’information.

La tendance est selon moi, à l’apparition de systèmes experts proches de la Business Intelligence, mais avec forte « coloration » sociale et destination exclusive de la fonction recrutement.

Ainsi verrons-nous peut-être apparaître les concepts de Recruiting Intelligence, de Social Recruiting Data Management, de Social Output Management, de Recrutement Décisionnel ou encore de Recrutique.

Les fonctions de la Recruiting Intelligence pourraient être les suivantes :

  • Collecte ou Social Datapumping : Détection, Sélection, Extraction, Filtrage des données « sociales » brutes issues de l’ensemble des réseaux sociaux et sources plus classiques (cvthèques internes et externes).Cette fonction est complexe techniquement à cause de l’hétérogénéité des données et des difficultés sémantiques. Elle est réalisée à l’aide d’un ETL (Extract, Transform, Load).
  • Intégration : Concentration des données sociales collectées dans un espace homogène, épuration ou transformation des données, synchronisation.
  • Diffusion : Segmentations des données sociales en contextes informationnels cohérents et correspondant à une activité décisionnelle particulière (les critères d’un profil à recruter par exemple). A ce stade, un contexte de diffusion peut être modélisé en prenant par exemple en compte l’écosystème social d’un candidat.
  • Présentation : Prise en charge des requêtes et visualisation des résultats (poste de travail, cloud, smartphone, etc)

La Recruiting Intelligence permettra donc de valoriser l’ensemble des données de tous les réseaux et de les exploiter de façon beaucoup pertinente en quasi temps réel. « Le réseau des réseaux » en quelque sorte.

(Crédit photo)

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Laurent Brouat

Ancien associé de #rmstouch, Laurent est Directeur de Link Humans France depuis 2015.

2 commentaires

  • Article des plus intéressants!
    Je vois que là aussi, on parle de mathématiques et d’algorithmes mais sans oser le citer 😉
    Sujet à creuser et surtout à appliquer : j’ai hâte de voir les premiers « recrutements intelligents »
    Merci encore Hugues

  • Pour mieux comprendre la sémantique des données présentes dans les pages web, les moteurs ont besoin que les données structurées soient formatées avec un standard connu

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