La pression d’un emploi stressant peut être difficile à gérer, mais lorsque cet emploi est également déplaisant, la situation devient encore plus complexe. Ce type de pression pousse souvent les employés à quitter leur poste pour rechercher de meilleures opportunités, entraînant ainsi des pertes pour l’employeur.
Les conséquences d’un turnover élevé
Pour une entreprise, chaque départ est une perte précieuse. Du côté de l’employeur, cela signifie que le temps et l’énergie investis dans le processus de recrutement sont en vain. Cela oblige souvent à recommencer le processus de sélection pour dénicher un remplaçant, ce qui occasionne des coûts supplémentaires.
Une approche innovante : l’algorithme de recrutement
Pour remédier à cette problématique, des chercheurs du National Bureau of Economic Research (NBER) ont exploré une méthode novatrice : un algorithme conçu pour offrir de meilleures recommandations en matière de recrutement par rapport aux jugements humains.
Performance de l’algorithme
Les chercheurs ont étudié 15 entreprises et plus de 300 000 embauches dans des postes de services peu qualifiés, comme la saisie de données ou les centres d’appels. Ils ont comparé la durée de séjour des employés recrutés par un humain à ceux sélectionnés selon les recommandations d’un algorithme basé sur des résultats de tests de performance.
Des tests rigoureux
Les candidats ont passé des tests portant sur leur personnalité, leurs compétences techniques, leurs aptitudes cognitives et leur adaptabilité au poste. Les réponses des candidats ont ensuite été analysées par l’algorithme, qui a fourni des recommandations codées par couleurs : vert pour les candidats au grand potentiel, jaune pour ceux de potentiel modéré, et rouge pour les moins bien notés.
Des résultats intéressants
Il a été constaté que, en moyenne, les candidats verts restaient en poste 12 jours de plus que les jaunes, et ces derniers, 17 jours de plus que les rouges. Ces chiffres prennent en compte la durée moyenne de présence des employés dans ces types d’emplois, qui est d’environ trois mois.
Les défis du jugement humain
Malgré les avantages évidents de ces données et des recommandations algorithmiques, de nombreux recruteurs continuent de privilégier leurs propres choix. Cela peut être attribué à un excès de confiance ou à des préjugés. Certains professionnels affirment faire ces exceptions afin de sélectionner des candidats plus productifs, mais les chiffres semblent contredire cette intuition. Bien que cela n’indique pas que la sélection des travailleurs de demain sera entièrement automatisée, il est probable que l’avenir des ressources humaines (RH) sera très différent, avec une certaine tendance vers l’automatisation.
FAQ
Qu’est-ce qu’un algorithme de recrutement ?
Un algorithme de recrutement est un outil informatique qui analyse des données pour fournir des recommandations sur les meilleurs candidats à embaucher, souvent en se basant sur des résultats de tests et un ensemble de critères prédéfinis.
Pourquoi est-il important de réduire le turnover ?
Réduire le turnover est crucial pour minimiser les coûts associés à la recherche de nouveaux employés, assurer la continuité des opérations et maintenir une ambiance de travail positive au sein de l’équipe.
Les algorithmes peuvent-ils remplacer complètement les recruteurs ?
Bien que les algorithmes puissent fournir des recommandations précieuses, ils ne peuvent pas remplacer complètement le jugement humain, qui est essentiel pour évaluer des aspects comme la culture d’entreprise et la dynamique de l’équipe.
Quels sont les biais potentiels dans le recrutement ?
Les biais dans le recrutement peuvent inclure des préjugés liés à l’âge, au genre ou à l’origine ethnique, ce qui peut influencer de manière négative la sélection des candidats, même en présence de données objectives.
Quelle est l’importance de la diversité dans le recrutement ?
La diversité est importante car elle favorise l’innovation et améliore la performance globale de l’entreprise en apportant différentes perspectives et expériences au sein des équipes.
Cela peut vous intéresser
