Lorsque Battery Ventures a récemment interrogé les responsables des talents sur l'IA dans notre Portefeuille, nous nous attendions à ce que l'IA transforme des fonctions telles que l'assistance à la clientèle et le développement des ventes. Mais l'une des principales disciplines que nos répondants ont signalée comme étant activement perturbée par l'IA ? Le recrutement lui-même.

Cette évolution n'est pas seulement anecdotique. Selon une enquête du BCG auprès des Chief People Officers (CPO), parmi les entreprises qui expérimentent l'IA, 70% le font dans le domaine des ressources humaines, l'acquisition de talents étant le premier cas d'utilisation des ressources humaines. Et 92% de ces entreprises voient déjà les avantages de l'IA ; plus de 10% font état de gains de productivité de 30% ou plus.

L'IA n'est plus une considération future pour les talents, elle fait partie de la boîte à outils d'aujourd'hui. Notre enquête auprès des entreprises Portefeuille confirme cette tendance : Soixante-huit pour cent des responsables du recrutement affirment que l'IA a déjà un impact sur le recrutement dans leur entreprise, et près des deux tiers utilisent activement des outils de recrutement basés sur l'IA.

Quels sont donc les avantages que les recruteurs peuvent tirer des outils d'IA aujourd'hui ? Oui, l'IA permet de gagner en efficacité et de réduire les tâches administratives. Mais il offre également des avantages à valeur ajoutée :

• Des décisions de recrutement plus solides, grâce à une analyse structurée des entretiens et à une évaluation plus cohérente.
• Une plus grande portée des candidats, grâce à un sourcing alimenté par l'IA qui fait émerger des talents dans des endroits inattendus.
• Amélioration de l'expérience des candidats, en réduisant les retards, les fantômes et les interactions sujettes aux préjugés.

Cela dit, il est important de reconnaître que la montée en puissance de l'IA dans le recrutement a créé de réelles frictions pour certains demandeurs d'emploi - dans certains cas, des processus de candidature plus longs, des rejets automatisés et l'impression de crier dans le vide. Cependant, lorsqu'elle est appliquée de manière réfléchie, l'IA dans le recrutement peut améliorer de manière significative l'expérience d'embauche des deux côtés et aider les recruteurs à effectuer de meilleures embauches, plus réfléchies.

Que vous soyez un novice en matière d'IA à la recherche d'outils faciles à adopter ou un utilisateur chevronné désireux d'améliorer sa pile d'outils, nous avons organisé les meilleurs outils d'IA pour les recruteurs en fonction de chaque étape du parcours d'embauche - avec les liens, les superpouvoirs et les limites de chaque outil.

Étape 1 : Rédaction de la description du poste & alignement interne

Rédiger une description de poste (DTP) convaincante et inclusive et obtenir l'adhésion de toutes les parties prenantes peut s'avérer difficile, en particulier lorsque les délais sont serrés. De nombreuses équipes utilisent des outils tels que ChatGPT pour générer rapidement les premières ébauches de descriptions de postes, fournir des modèles de rôles, des courriels de sensibilisation ou même des questions d'entretien. Un certain nombre de plateformes de recrutement tout-en-un telles que Greenhouse, Ashby et Kula disposent également de ces capacités, dans le but de rationaliser les flux de travail des recruteurs et d'aligner plus rapidement les équipes internes. Brighthire mérite également d'être mentionné : sa boîte à outils comprend un générateur de JD, des outils d'entretien, des outils d'analyse et bien d'autres choses encore. HiBob*est une plateforme complète alimentée par l'IA qui intègre le cycle de vie complet des employés - de l'embauche à la fidélisation. L'offre HiBob's Hiring comprend également des JD builders, un système de suivi des candidats (ATS), des flux de travail collaboratifs et d'autres fonctionnalités clés pour rationaliser le processus de recrutement.

Pour améliorer le ton et l'inclusivité, des plateformes de veille rédactionnelle telles que Datapeople de Payscale analysent en temps réel le langage utilisé dans les offres d'emploi, signalant le jargon, suggérant des verbes plus forts et mettant en évidence les préjugés potentiels susceptibles de limiter le vivier de candidats.

Les lacunes des outils d'IA : dans de nombreux cas, ils ne parviennent pas à refléter les nuances des rôles nouveaux ou hybrides. Et pour parvenir à un consensus sur le profil du candidat idéal, il faut toujours une conversation humaine à l'ancienne.

Étape 2 : Publier le rôle & trouver des talents

Une fois la description du poste approuvée, le défi suivant consiste à attirer des candidats qualifiés, en particulier pour les postes compétitifs ou difficiles à pourvoir. L'IA peut aider à élargir le filet en recherchant des sources sur plusieurs plateformes, en enrichissant les données des candidats et en identifiant les adéquations prometteuses sur la base des compétences plutôt que des seuls titres de poste. Il permet également aux recruteurs d'engager les candidats à grande échelle par le biais d'une approche personnalisée et d'un suivi automatisé.

Pour une découverte plus large des talents, Juicebox est une bonne option. L'outil de recherche PeopleGPT de l'entreprise, alimenté par l'IA, permet de lancer le processus en utilisant des requêtes en langage naturel. Les responsables du recrutement peuvent effectuer des recherches dans plus de 30 sources de données, en filtrant les critères de sélection des candidats, en établissant des listes de favoris et en intégrant l'e-mail, ce qui permet un engagement plus rapide et plus efficace des candidats.

Les recruteurs qui cherchent à pourvoir des postes nécessitant des compétences spécialisées se tournent vers des outils tels que Tezi ou ama. Ces outils utilisent l'intelligence artificielle pour identifier les candidats les mieux adaptés qui ne figurent pas dans les bases de données traditionnelles. Chaque outil permet d'améliorer les recherches à sa manière.

D'autres plateformes de sourcing regroupent et enrichissent les profils à partir de plusieurs sources de données, ce qui permet d'approfondir la recherche sur l'expérience du candidat et son adéquation potentielle. Une fois de plus, Juicebox est un outil de choix. Avec une base de données massive de plus de 800 millions de profils professionnels, peu de viviers de talents restent cachés. En outre, ses filtres, son approche automatisée, ses informations sur le marché des talents et ses intégrations ATS/CRM rendent la recherche de talents à la fois précise et rationalisée.

Pour les responsables du recrutement qui pensent que les meilleurs candidats ne cherchent pas un nouvel emploi, Boostie vaut la peine d'être exploré. Cet outil permet de trouver des candidats qui pourraient convenir (sur la base de données pilotées par l'IA et de comportements en ligne), mais qui n'ont pas encore postulé pour le poste. L'utilisation de cet outil doit cependant être prudente, afin de ne pas se sentir intrusif.

Outre Juicebox, Noon et Pin sont également des plateformes de recherche de talents de bout en bout remarquables. Noon apprend rapidement à connaître vos besoins, vos modèles d'échelle et votre style d'écriture, en imitant vos meilleurs recruteurs. Et Pin est comme un assistant de recrutement numérique, de la prise de contact aux entretiens.

Les lacunes des outils d'IA : aucun outil ne peut évaluer de manière adéquate des qualités plus douces telles que l'esprit d'équipe, le potentiel de croissance ou la capacité d'adaptation. L'instinct des recruteurs reste essentiel pour passer du CV aux personnes.

Étape 3 : Présélection & Coordination des entretiens

L'examen des CV, la réduction du nombre de candidats et la gestion de la logistique des entretiens font perdre beaucoup de temps aux recruteurs. Les outils d'IA peuvent trier les candidats, signaler les meilleures correspondances, automatiser les communications et coordonner la programmation dans des calendriers chargés.

La mise en œuvre de systèmes de suivi des candidatures tels que Greenhouse, Gem, Kula et Ashby devrait être envisagée pour améliorer l'ensemble du processus de recrutement, depuis la recherche de candidats jusqu'à la planification des entretiens, en passant par la rationalisation des communications et le suivi des évaluations. Parmi les caractéristiques particulières de Greenhouse, citons l'évaluation cohérente et standardisée des candidats tout au long du processus d'entretien, afin d'éviter les préjugés et d'évaluer facilement les correspondances potentielles. De même, Ashby intègre l'IA à chaque phase du cycle de recrutement, avec des intégrations d'automatisation et de personnalisation pour les entreprises de toutes tailles. Kula est une autre plateforme de recrutement native de l'IA qui prend en charge le sourcing, la sensibilisation, l'assistance à l'entretien et l'analyse avec un seul outil. L'ATS intégré de HiBob comble le fossé entre le recrutement et la planification des effectifs. En centralisant les données relatives aux candidats, aux employés et à l'entreprise, il permet aux responsables des ressources humaines, aux responsables du recrutement et aux équipes financières de prendre en temps réel des décisions de recrutement plus intelligentes et fondées sur des données.

Gem intègre également des fonctions de gestion de la relation client avec une aide à la planification, à la recherche de candidats et à l'analyse du pipeline. Modernloop réduit la charge de travail des recruteurs en automatisant la planification des entretiens entre les équipes et les fuseaux horaires. Persona*a construit des avatars d'IA agentiques plus horizontaux qui peuvent être appliqués au cas d'utilisation de l'entretien.

Les lacunes des outils d'IA : la sélection basée sur l'IA peut vous aider à trouver des talents sous-représentés de manière plus efficace, mais elle peut tout aussi bien introduire des biais si elle n'est pas correctement vérifiée. En outre, une automatisation trop poussée des communications peut aliéner les candidats et contribuer au sentiment de "trou noir" que les gens décrivent souvent lorsqu'ils postulent à un emploi.

Étape 4 : Réalisation d'entretiens

L'IA peut aider les intervieweurs à structurer leur travail et à le rendre cohérent, générer des analyses après l'entretien et mettre en évidence les possibilités de coaching pour les intervieweurs. Les outils vidéo offrent également des évaluations standardisées qui contribuent à réduire la subjectivité.

Metaview et Granola sont des outils natifs de l'IA dont les fonctionnalités sont conçues pour faciliter cette étape. Metaview enregistre et résume automatiquement les entretiens, en générant des notes structurées et des fiches d'évaluation afin d'optimiser et d'accélérer la prise de décision. Granola transcrit et organise les notes de réunion (y compris les entretiens) ; les petites équipes qui n'ont pas besoin d'une plateforme de recrutement complète apprécient particulièrement cet outil.

Plusieurs autres plateformes notables peuvent également faire passer l'entretien au niveau supérieur. Alex permet aux responsables du recrutement de présélectionner des candidats plus qualifiés en engageant des conversations bidirectionnelles en direct. Braintrust AIR permet d'éliminer les préjugés et d'identifier les meilleurs talents en générant des tableaux de bord détaillés des entretiens vidéo sur la base de critères clés. Ribbon améliore l'expérience des candidats en maintenant les embauches potentielles engagées et informées. HeyMilo intègre un agent vocal IA qui s'adapte pendant les entretiens en fonction des réponses des candidats, de sorte que les questions de suivi permettent d'approfondir les compétences du candidat.

Les lacunes des outils d'IA : le jugement humain et l'établissement de rapports restent irremplaçables. L'IA ne peut pas évaluer la chimie de l'équipe ou adapter les questions de manière dynamique comme le fait un intervieweur compétent.

Étape 5 : Faire des offres & clôturer les candidatures

L'étape de l'offre est une question de rapidité, de clarté et de persuasion. Les outils d'IA peuvent générer automatiquement des lettres d'offre, faire apparaître des références en matière de rémunération et identifier les candidats susceptibles d'accepter ou de renoncer. Ces informations peuvent aider les équipes à agir rapidement et à éviter les pièges courants de la négociation.

Ashby inclut des fonctionnalités permettant de rationaliser cette phase, telles que des modèles d'offres prédéfinis, des flux de travail d'approbation personnalisables et des données sur les taux de conclusion. Ashby facilite particulièrement le suivi des performances des offres par recruteur ou par type de poste, ce qui permet aux équipes de savoir où elles gagnent ou perdent des candidats. Gem, Greenhouse, Kula et HiBob disposent également de fonctions d'approbation des offres.

Les lacunes des outils d'IA : les décisions finales sont profondément personnelles. L'IA ne peut pas remplacer le contact humain pour négocier des détails, répondre à des questions nuancées ou gérer des offres concurrentes avec empathie.

Ce que l'IA ne peut pas (encore) réparer : Les pièges les plus courants pour les équipes chargées des talents

Si l'IA apporte des capacités puissantes, elle introduit également de nouveaux risques. Voici quelques problèmes courants auxquels il faut être attentif :

• Biais dans le système: Les modèles d'IA formés à partir de données historiques peuvent perpétuer les préjugés existants, en particulier dans la sélection et le classement des CV. Des audits réguliers et des systèmes d'intégration de l'homme dans la boucle sont essentiels.
• Scepticisme des candidats: Les demandeurs d'emploi peuvent percevoir le recrutement piloté par l'IA comme impersonnel ou injuste. L'automatisation excessive de la prospection ou de la sélection peut éroder la confiance et nuire à l'image de marque de l'employeur.
• Problèmes de conformité: Certaines juridictions ont des exigences légales plus strictes concernant l'utilisation de l'IA dans l'embauche (par exemple, la loi AEDT de NYC). Veillez à ce que les outils soient correctement contrôlés.
• Des solutions à taille unique: L'IA ne profite pas à toutes les fonctions de la même manière. Les recrutements transactionnels à fort volume peuvent se prêter à l'automatisation, mais les recherches de cadres ou les recherches techniques approfondies nécessitent encore des nuances.

Conclusion

L'IA ne remplace pas les recruteurs, elle leur donne les moyens d'agir - avec une exécution plus rapide, une prise de décision plus forte et un engagement plus intelligent des candidats. Du lancement de l'offre d'emploi à sa clôture, les outils d'aujourd'hui peuvent améliorer de manière significative le flux de travail du recruteur et l'expérience du candidat.