Tactics Cloud. Le big data intéresse les recruteurs. Si un algorithme prédit à partir de millions de données croisées que vous avez 43 % de probabilités de performer dans une entreprise, devrait-on vraiment vous embaucher?
À l’heure du big data, quelle valeur conserve votre CV? Au printemps dernier, Phil Renaud s’est trouvé un boulot formidable… comme par magie. Déménagé à Halifax en janvier 2013 pour se rapprocher de la famille, après sept ans passés à Phoenix, le développeur avait déniché un emploi peu satisfaisant en développement de logiciels. Jusqu’à ce que Tim Burke, fondateur d’une jeune entreprise techno basée dans la capitale néo-écossaise, se mette à le suivre sur Twitter. «Tim m’a invité à aller prendre un café pour discuter de possibilités d’emploi, disant que mon nom était “ressorti”.» En effet, la technique relève quasiment de Big Brother : Tim Burke a mis au point un algorithme capable de trouver le candidat idéal… sur Twitter. Travail d’amateur? Depuis mai 2013, Phil Renaud travaille à améliorer l’outil même qui l’a repéré. Big Data et recrutement : la prochaine révolution ? 23 janvier 2013 Parler de Big Data est à la mode certes, mais c’est surtout à une révolution plus profonde à laquelle nous assistons.
Les entreprises ont toujours généré des données et les outils de business intelligence ou de statistiques sont courants. Ce qui change aujourd’hui, c’est la masse de données accessibles et leur exploitation plus facile. Le e-commerce par exemple est de plus en plus drivé par l’analyse des données (ex: le succès de Spartoo est en grosse partie basée sur l’obsession de son CEO à analyser les datas). Appliqué au recrutement, on commence à imaginer des outils analysant la présence sur les réseaux sociaux de candidats potentiels permettant de déterminer si ce sont des candidats adaptés à vos besoins. Les candidats mentent sur leur CV (ou plutôt arrangent la vérité). Evolv a récemment réalisé une enquête auprès de 20 000 employés.
D’après Evolv les anciennes méthodes de recrutement sont aujourd’hui dépassées. Publié par : Jacques Froissant. Le big data en recrutement : une rareté au Québec. Le big data fait beaucoup jaser parmi les recruteurs québécois, mais dans les faits, peu l’utilisent… Pour l’instant.
Octobre 2013, des geeks du recrutement sont réunis dans une classe au sous-sol du Complexe des sciences Pierre-Dansereau de l’UQAM. Ils jasent big data dans le cadre de l’événement sur le recrutement innovant #TruMontréal. Après discussion, ils en viennent à la conclusion qu’«avant de faire du big data, il faudrait faire du data!». De bonnes données intègres, ce n’est pas si facile à recueillir. Utilise-t-on le big data au Québec? Nous avons toutefois appris que seuls 4 % des services de ressources humaines font de l’analyse prédictive, selon une étude de Bersin by Deloitte menée auprès de 435 entreprises canadiennes et américaines.
Mais ce n’est pas l’intérêt qui manque. Dans son bureau de Laval, il nous montre des rapports détaillés qui classent les résultats des candidats selon un code de couleur : feu vert, feu jaune, feu rouge. Dans ce dossier : commentez@jobboom.com. Big Data : l'arme de sélection massive des DRH - Gestion de Contenus. Trop de CV, des outils inefficaces pour trier l'information. Les DRH sont noyées sous des masses de données dont elles ne parviennent plus à extraire l'information pertinente. Le passage à des technologies sémantiques capables d'analyser le sens des informations que renferment les CV s'avère indispensable. Ces dernières années, les RH ont connu plusieurs révolutions. Révolution de l'Internet tout d'abord, qui a largement bouleversé le comportement des directions des ressources humaines (DRH) dans leurs recrutements. Révolution du 2.0 et des réseaux sociaux ensuite, qui a permis de développer l'interactivité avec les candidats et a abouti à une diversification des canaux de recrutement.
Tous ces bouleversements ont donné naissance à une situation devenue rapidement ingérable pour les DRH. De toute façon, même assisté de ces outils, le processus de recrutement reste très mécanique. Classer les CV par ordre de pertinence Rapprocher l'offre et la demande à l'échelle d'un pays.