Prédictif, Méga Données, Learning Machine… Les nouveaux Supers Pouvoirs du Sourceur !

Je vous ai déjà parlé de Little big Job l’année dernière (si si, vous vous en souvenez bien, c’était en octobre) lors du lancement de leur collaboration avec l’Université de Montréal sur le projet RALI.

Quelques premiers résultats étonnants nous ont été présentés la semaine dernière lors du lancement officiel de la nouvelle plateforme.

Ont donc été constatés suite à l’analyse de plus de 46 millions d’expériences que:

-L’univers de départ n’est pas un facteur prédictif de la performance future

-La structure des expériences passées n’est pas un prédicteur de l’engagement futur. Ce dernier point a particulièrement retenu mon attention. Combien de fois avons-nous rejeté des candidatures par « manque de stabilité passée dans leur profil »… Alors, ce ne serait qu’une idée reçue ? 

Suite à ces premières observations, Eric Tondo, co-fondateur, et son équipe ont travaillé à améliorer leur plateforme. La nouvelle version est en ligne, et ils sont aujourd’hui à la recherche de testeurs pour en optimiser les recherches.

LBJ

LittleBIGJob lance une toute nouvelle plateforme pour faciliter le sourcing et les recherches de candidats. Eric, peux-tu nous en dire un peu plus ?

En effet, nous avons officiellement présenté mardi dernier lors d’un 5@7 notre nouvelle solution Smart Sourcing pour les recruteurs. La solution Smart Sourcing est un « Robot Sourceur » qui permet à l’utilisateur de générer simplement en 3 clics, depuis la saisie d’un poste, une longue liste de profils à fort niveau de matching. Nous permettons ainsi au recruteur de se focaliser sur l’évaluation et l’analyse des profils à l’aide des différents indices que nous lui offrons, à savoir : Matching, Disponibilité et Engagement. Le plus de cette fonctionnalité est de permettre au recruteur de se focaliser pleinement sur la stratégie d’approche de ces meilleurs profils, élément clé dans la réussite des actions de recrutement.

Dalle Fonctions

Vous travaillez en collaboration avec l’Université de Montréal sur ce projet. De quelle façon s’articule-t-il ? 

Nous avons établi depuis plus d’un an maintenant un partenariat avec l’Université de Montréal et plus particulièrement avec le Laboratoire du RALI sur plusieurs sujets passionnants comme les Ontologies, le Traitement Automatique de la Langue, l’exploitation des Méga Données Textuelles… En collaboration avec les équipes de LittleBIGJob, nous avons ainsi mis en place un programme de Recherche et Développement RH, le « Butterfly Predictiv Project », co-financé avec le CRSNG (conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada), dont l’objectif principal est de penser les outils et solutions qui aideront les recruteurs dans la prise de décisions grâce à des indices prédictifs de la performance future. Dès aujourd’hui, nous exploitons les premiers indices comme la disponibilité future d’un profil passif, et le taux d’engagement possible d’un profil identifié dans un processus de recrutement. Au-delà de ces indices, le programme de recherche et développement que nous conduisons vise aussi à la création d’une Ontologie RH, permettant par exemple d’associer directement des compétences recherchées à une fonction donnée dans un secteur d’activité déterminé. Ce classificateur des compétences (Hard et Soft skills) permet notamment d’imaginer des solutions d’automatisation de la fonction de recherche.

Nous disposons actuellement d’une base de plus de 12 Millions de profils, soit plus de 46 Millions d’expériences au Canada. Ces Mégas Données Textuelles nous permettent de conduire des analyses et d’apporter un éclairage nouveau sur les « paradigmes » des recruteurs. Par exemple, nous établissons que la structure d’un parcours professionnel (l’analyse de mes expériences passées) n’est pas un prédicteur de l’engagement futur. Autrement dit, ce n’est pas parce que j’ai eu 5 expériences de 2 ans chacune, que ma 6ème expérience ne sera forcément que de 2 ans… Il n’est donc pas dans l’intérêt du recruteur d’écarter ce type de profil, en se basant simplement sur ce critère.

Quelle est la valeur ajoutée de votre plateforme versus les recherches dites « traditionnelles » (de types booléennes, Linkedin…) ?

Nous observons depuis plus de deux ans maintenant, que l’ensemble des recruteurs et acteurs participant à l’acquisition de talent souffrent d’un manque de temps crucial pour développer des stratégies d’approches directes. Au-delà de ce constat, nous avons aussi remarqué qu’il est parfois difficile pour le recruteur de penser « autrement » sa stratégie de recrutement et ses actions de recherche. Quels sont les univers connexes qui m’assurent des parcours réussis pour le poste à combler ? Quelles sont les compétences principales et secondaires qui prédisent un niveau de performance attendu pour mon poste ? Autant de questions qui démontrent que le couple recruteur-gestionnaire peut s’entendre sur la définition du poste recherché (fonction) mais que la description du poste et la stratégie de recherche varie d’un recruteur à un autre et qu’en conséquence la capacité à identifier les bons profils s’en trouve affectée. C’est pour éviter ces divergences que nous avons imaginé la solution Smart Sourcing, dont nous sommes fiers d’être les seuls à proposer cette solution automatique de recherche des profils intéressants, parmi l’ensemble des acteurs présents sur le marché du sourcing au Canada.

Concrètement, comment cela fonctionne ?

C’est très simple et c’est d’ailleurs notre promesse ! Il suffit tout simplement à l’utilisateur de lancer une recherche à l’aide d’un titre de poste. Plus besoin d’être un expert de la recherche booléenne pour générer des résultats pertinents et de lancer des recherches sur de nombreuses sources pour identifier les profils rares. À l’aide de cette « fonction » variable, notre application vous suggère automatiquement des fonctions associées pour définir l’univers de recherche. Ces univers sont suggérés à partir des corrélations que nous avons établi dans l’analyse des 46 millions de parcours, de même que les compétences suggérées dans un second temps. Compétences qui sont les clés du succès futur du candidat. En deux clics, le recruteur sélectionne les fonctions et compétences associées et nos algorithmes s’occupent de générer une longue liste de profils à fort niveau de matching que le recruteur peut évaluer. Enfin, il peut personnaliser un message qu’il adressera directement à cette personne pour l’informer de cette très belle opportunité et débuter une relation, un premier échange avec cette personne. Le sourcing devient ainsi un jeu d’enfant et est accessible à tous !

Dalles compétences

Vous cherchez actuellement des bêta-testeurs. Quelle implication demandez-vous ?

Nos équipes testent en interne depuis plusieurs semaines cette toute nouvelle solution sur de nombreux postes et il est vrai que nous cherchons désormais à comprendre et à analyser les retours des utilisateurs tant au niveau de l’expérience proposée que de la qualité des résultats suggérés. Nous utilisons donc les solutions de learning machine et il est très important que nos moteurs s’enrichissent des retours utilisateurs, pour pouvoir offrir au plus grand nombre cette nouvelle fonctionnalité. Il s’agira donc pour ceux qui le souhaitent, de rejoindre notre groupe de Bêta-Testeurs et de nous faire des retours sur la pertinence des suggestions des profils proposés. Cette étape, avant le lancement officiel, est essentielle pour l’optimisation de nos algorithmes de recherche et matching.

Si ça vous tente de faire partie de l’aventure et de tester la plateforme (gratuitement),  vous pouvez soit me contacter soit contacter Eric directement via son profil Linkedin. De mon côté, je vais bien sûr aller y faire ma curieuse…

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