Edition 03 | 2019

MARCHÉ DU TRAVAIL

E-recrutement

Quand l’ordinateur passe au crible les candidatures

De plus en plus de sociétés choisissent leurs nouveaux collaborateurs à l’aide de logiciels. Non sans risque, selon les experts, puisque cette pratique permet la circulation des données du dossier sur Internet. D’où l’importance, pour les demandeurs d’emploi, d’utiliser des mots clés précis dans leur C.V.

Par Daniel Fleischmann, rédacteur de PANORAMA

Dans le domaine de l’e-recrutement, une analyse syntaxique (parsing) des candidatures est possible grâce à des procédés sémantiques qui reconnaissent les C.V., les remettent en forme dans un formulaire structuré et standardisé, puis établissent une liste à partir du degré de conformité avec le profil recherché. Les fabricants de logiciels promettent un gain de temps de 80% par rapport à une saisie manuelle. Umantis, Talentum ou encore Prescreen travaillent ainsi pour comparer les profils de leurs membres avec les offres d’emploi avant de proposer des dossiers aux employeurs. C’est aussi le cas chez Xing, jobs.ch et LinkedIn.

Présélection informatisée

GF Piping Systems utilise Umantis depuis 2013 pour opérer une présélection des candidatures. Son service de presse qualifie cette démarche de bénéfique, puisque les 20 à 100 dossiers reçus pour chaque offre d’emploi n’ont plus besoin d’être réacheminés par voie électronique. En effet, les postulations peuvent être analysées directement à partir du logiciel, indépendamment du lieu et de l’heure. Les informations peuvent en outre être contrôlées de manière ciblée en fonction d’exigences précises (par exemple, les connaissances minimales requises dans une langue étrangère). Ces avantages profitent à de nombreuses entreprises. «La plupart des candidatures en ligne sont traitées par parsing, confirme Corina Zingg, experte en coaching professionnel. Lors de ma visite du salon Personal Swiss, j’ai été impressionnée par la rapidité d’expansion de ces logiciels de gestion des données RH. Jusqu’à présent, je pensais qu’ils étaient avant tout réservés aux sociétés de plus de 400 employés. Aujourd’hui, il est également possible de les louer, au lieu de les acheter.» Durant les deux jours de la manifestation, une douzaine de sociétés ont présenté leurs produits dans ce domaine. «Il s’agit d’une augmentation significative par rapport à 2017», relève Achim Frerker, organisateur du salon. Corina Zingg pense que le parsing ne pose aucun problème, tant que les entreprises font attention aux filtres qu’elles mettent en place: «Talentum permet par exemple de mettre en fin de liste les candidats habitant loin de l’entreprise, ce qui se justifie par le fait que ces personnes finissent souvent par démissionner. Mais cela peut aussi mener à une exclusion inconsciente de certaines catégories de population, à l’instar des personnes étrangères vivant dans les banlieues.» La situation peut devenir plus délicate si le filtre trie les noms pourvus du suffixe serbo-croate «-ic» ou encore lorsque les données des dossiers de postulation peuvent être corrélées avec celles disponibles sur Facebook, afin de mieux cerner la personnalité des candidats (c’est le cas avec le logiciel workday).

Candidatures vidéo

Ces exemples laissent supposer que l’utilisation du big data dans le cadre du recrutement de personnel offre des possibilités quasiment illimitées au niveau technique. De leur côté, les entreprises Wepow et Viasto travaillent avec des vidéos: les candidats répondent à une série de questions en étant filmés par la caméra de leur ordinateur. Ces enregistrements sont ensuite exploités manuellement à des fins de sélection de personnel. «Des milliers d’entretiens sont conduits chaque mois selon ce procédé, alors que la plupart des candidats ne se prêteraient pas volontairement à ce jeu», précise Corina Zingg. D’autres logiciels comme Precire se fondent sur des séquences parlées et en tirent des traits de personnalité, après analyse du timbre de la voix, par exemple. L’experte relève toutefois que ce procédé, peu répandu en Suisse, n’est pas encore approuvé scientifiquement. Le scan du visage, tel que pratiqué en médecine (par exemple pour diagnostiquer une anomalie du système d’ancrage GPI), est déjà implémenté dans certaines firmes (HireVue, etc.). Kevin Parker, directeur de la start-up américaine, l’affirmait récemment à la télévision suisse: «L’ordinateur peut très bien identifier les personnes avec le meilleur profil pour une fonction.» Pendant un entretien de 30 minutes, quelque 200'000 points de données peuvent être récoltés. Sont ainsi analysés la voix, le choix des mots, l’accentuation ou encore l’expression du visage. «Nous corrélons les résultats avec la réussite professionnelle», ajoute le directeur. Pour que cela fonctionne, il faut que des critères aient déjà été introduits dans l’ordinateur suite à l’analyse des profils des collaborateurs dont le travail est couronné de succès. Cependant, ce qui s’est passé chez Amazon fin 2018 a révélé à quel point ce type de recrutement peut s’avérer problématique. L’entreprise s’est servie d’un programme fondé sur l’apprentissage automatique (machine learning) pour récolter, puis analyser le contenu des C.V. des collaborateurs accumulant les résultats positifs dans leur travail. Le profil identifié devait constituer la base pour les futures sélections. Ce faisant, Amazon perpétue la reproduction de stéréotypes éculés (homme blanc, âge moyen, formation technique) et discrimine involontairement les femmes et la population de couleur.

Zone d’ombre au niveau légal

La pratique soulève aussi des questions d’ordre juridique: Quelles sont les implications en termes de droits des travailleurs, à partir du moment où le rythme cardiaque, les mouvements oculaires et l’expression du visage font partie du dossier de candidature? D’un point de vue de la protection des données, que faut-il penser de l’utilisation d’informations non professionnelles lors d’une procédure de recrutement, en particulier si elles rejoignent le big data? Des chercheurs de l’Université de Saint-Gall se sont penchés sur ces questions (cf. encadré). Isabelle Wildhaber, l’une des responsables, estime que l’analyse des données personnelles (people analytics) évolue dans une zone d’ombre et que tout ce qui est disponible sur le marché n’est de loin pas légal. Les articles 328 et 328b CO, tout comme les prescriptions relatives à la protection des données, sont peu précis en matière d’application: l’art. 328 CO règle la protection de la personnalité du travailleur; conformément à l’art. 328b CO, l’employeur n’est autorisé à utiliser les renseignements obtenus que «dans la mesure où ces données portent sur les aptitudes du travailleur à remplir son emploi ou sont nécessaires à l’exécution du contrat de travail». Par conséquent, la législation en vigueur ne règle pas l’utilisation du big data dans un environnement professionnel et la manière dont ces dispositions doivent être appliquées aux people analytics ne peut que rester vague, constate encore la chercheuse.

Conseils aux demandeurs d’emploi

Aussi récents que soient les logiciels d’aide au recrutement, ils n’apportent aucune innovation radicale pour les demandeurs d’emploi. «Il s’agit, comme avant l’ère numérique, d’appliquer les principes de base d’une bonne postulation», déclare Isabelle Wildhaber. L’essentiel est d’entretenir son réseau et d’utiliser à bon escient les mots clés figurant dans l’offre d’emploi. La chercheuse conseille en outre de faire preuve de retenue sur les réseaux sociaux. Corina Zingg insiste aussi sur l’importance des termes clés contenus dans le C.V. «La photo ne doit pas apparaître uniquement sur ce document mais également sur le formulaire en ligne de postulation, ajoute-t-elle. C’est la seule façon de faire pour que les recruteurs la voient au premier coup d’œil.»

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