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Le recrutement prédictif est il la graphologie d'hier ?

 

Il y a quelques années, fin des années 80, j’étais membre de la CNSCR, le syndicat des cabinets de recrutement. Avec le Président de cette chambre professionnelle, nous avions entrepris une opération de « nettoyage » par laquelle nous refusions l’entrée dans l’organisation aux cabinets et confrères qui utilisaient les « sciences dites parapsychologiques » n’ayant jamais démontrées leur sérieux scientifique, comme la numérologie, l’astrologie, la graphologie…

Il vous semble certainement naturel que cette décision ait été prise par cette organisation professionnelle responsable. Et pourtant que de débats à l’époque. Si les « clients » en voulaient pourquoi leur refuser ? Pour eux, c’était aller dans le sens de la prédictivité ! De grandes entreprises industrielles ou de services utilisaient ces méthodes, y compris lors de recrutement de cadres stratégiques… Mais l’organisation a tenu bon et je crois, que c’était tout à son honneur.

Aujourd’hui, dans les débats qui animent les réseaux sociaux, on trouve encore ces arguments et contre-arguments : les algorithmes ont remplacé les chiffres et les barres des t ou les jambes des p…

Et j’ai l’impression d’avoir rajeuni de quelques décennies. Car, enfin, le recrutement est par nature une science inexacte. Pour une raison simple, un individu n’est pas prévisible. Son environnement va jouer tout autant que ses soft-skills, environnement professionnel mais aussi personnel. Et ça le recruteur et… le logiciel n’a aucun moyen de l’anticiper. Vous allez baser une bonne partie de l’analyse sur du déclaratif qui, statistiquement va essayer de donner une image. D’accord à l’instant T, mais pas à l’avenir. La quasi-totalité des inventaires de personnalité donnent une photographie assez juste de la personnalité d’un individu, mais aujourd’hui, pas demain ! Les outils « prédictifs » utilisent des arguments qui étaient ceux des graphologues… On ne vous dit pas pourquoi (on ne veut/peut pas vous le dire, mais les clients disent que ça fonctionne…) Soyons sérieux : vous le savez bien, aucun recrutement ne ressemble à un autre. Un vendeur de parpaing dans le BTP n’a rien à voir avec un vendeur de solutions informatiques qui lui n’a rien à voir avec un voyagiste… Même si le dénominateur commun est la vente, le métier n’est pas le même. Et il en va ainsi de toutes les professions, différentes par leur produit, leur localisation géographique, leur environnement humain, leur manager… Pour que les statistiques « prédictives » soient crédibles, il faudrait un échantillon témoin (en fonction des diversités H/F, âge, culture, formation, origine sociale, etc.) d’une telle taille qu’aucune application ne peut se le permettre. Dès lors, l’argument du sérieux scientifique ne tient plus. Il serait utile que les développeurs jouent la transparence de la taille des échantillons, ce qui est loin d'être le cas...Alors pour certains ça fonctionne, pour d’autres, non ! Recrutement science inexacte… by chance ! Et c’est peut- être heureux. Ce petit supplément d’âme qui va faire que nous allons préférer ce candidat à un autre, un recruteur, un vrai, peut le détecter s’il fait bien son travail, et j’ai beaucoup plus de mal à imaginer qu’une machine puisse le faire… Elle ne se trompera peut-être pas plus, pas moins qu’un individu…de là à en faire la panacée, il va falloir me convaincre.

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