De nombreux outils IA pour le recrutement arrivent sur le marché régulièrement.
On peut le comprendre, c’est un travail complexe et qui mérite d’être aidé par l’intelligence artificielle !
On peut citer « Développeurs sources avec Toptal », « turing », « Comeup », « Recruté », « Manatal », « Compétence », « TurboHire » ou encore « talent ».
Aujourd’hui, je souhaite vous partager l’interview très intéressante d’une CEO d’IA, sapia.ai.
Sommaire
L’IA dans le recrutement
Daan van Rossum : Je veux plonger et te demander à propos de Sapia. C’est ta plateforme. Tu l’as fondée, je pense, il y a environ six ans. Je suis vraiment curieux de savoir ce que c’est, ce que ça fait, et quelle partie du processus actuel ça remplace.
Comme je l’ai mentionné aux gens que j’allais t’avoir sur le podcast, beaucoup de gens m’ont demandé ce qui rend Sapia si spécial dans une catégorie assez chargée. J’aimerais donc en savoir un peu plus sur la plateforme, en gros.
Barb Hyman : Sapier.ai est une combinaison de deux concepts, l’homosapien et l’IA, et c’est vraiment le cœur de ce que nous essayons de faire : exploiter une technologie intelligente, mais de manière très humaine qui fonctionne pour les humains.
Ce que nous sommes, c’est vraiment un créateur de catégorie. Nous avons inventé une capacité, qui est la capacité de comprendre les gens profondément à travers le langage. Nous travaillions donc avec des données linguistiques et le traitement du langage naturel bien avant le 23 novembre, lorsque GPT a été lancé pour la première fois. Ce que nous faisons, c’est apporter une technologie centrée sur l’humain qui est à la fois juste et précise pour aider à profiler les gens pour des rôles.
Maintenant, la façon dont vous feriez cela traditionnellement est d’utiliser un CV, que nous savons tous être sérieusement imparfait lorsqu’il s’agit d’évaluer les gens. Vous pourriez le faire à travers les personnes, et nous sommes aussi sérieusement imparfaits parce que beaucoup de nos biais sont assez inconscients, ou vous pourriez utiliser un type différent d’évaluation traditionnelle.
Nous ne nous considérons pas comme une évaluation parce que nous sommes un entretien. C’est la catégorie que nous avons construite, et qui n’est pas embauché sans un entretien ? C’est donc l’espace que nous avons occupé et que nous essayons de fournir une solution pour.
Les entretiens via l’intelligence artificielle
Daan van Rossum : En ce sens, remplacerais-tu principalement l’ancien processus où quelqu’un interviewe personnellement, et quels types de clients sont les plus intéressés par ce genre de solution ? À ce stade, j’ai vu que tu as déjà quelques logos vraiment incroyables de ton côté.
Barb Hyman : Si vous pensez à l’embauche, dans un monde idéal en tant que recruteur ou en tant qu’entreprise, vous apporteriez à votre responsable du recrutement, qui est vraiment le décideur ultime, trois candidats étoiles, et ils voudraient embaucher chacun d’entre eux. C’est ce que nous faisons.
Nous nous occupons donc de cela à partir du moment où les gens postulent. Voici votre liste restreinte des meilleurs. C’est ce que nous faisons. Nous remplaçons donc les recruteurs dans bon nombre des organisations avec lesquelles nous travaillons, ou nous remplaçons les recruteurs dans leur rôle traditionnel de simplement faire du dépistage et du filtrage de CV.
Vous pouvez nous utiliser comme une application entièrement automatisée pour déterminer le processus de qualification. Ensuite, vous avez toujours un humain, qui est généralement le responsable du recrutement, qui prend la décision finale. Mais nous nous assurons que, jusqu’à ce point, tout le monde a eu une chance équitable à l’opportunité. Tout le monde a reçu cette expérience incroyable parce qu’ils en ont tous appris. Et tout le processus est efficace, juste et en fait très valorisant pour les candidats. C’est la différence entre une conversation, un entretien, un entretien vidéo, ou jouer à un jeu.
Est-ce compliqué comme IA pour les ressources humaines ?
Daan van Rossum : Peux-tu partager un peu sur la technologie qui entre dans quelque chose comme ça ? Cela semble incroyablement complexe. Cela pourrait même être une de ces choses où les gens disent : « Oh, une machine ne pourrait jamais faire ça. Cela a toujours besoin d’un humain. » Alors, comment une IA fait-elle cela ?
Barb Hyman : C’est vraiment assez simple dans sa conception, qui est la meilleure façon d’interviewer les gens, et c’est une méta-analyse. Les universitaires qui valident cela le font à travers un entretien structuré. Un entretien structuré est là où un humain pose les mêmes questions à tous les candidats.
Et les mesure contre une grille très claire de ce qu’ils recherchent. Mais le problème est que nous, les humains, ne sommes pas extensibles. Nous n’interviewons donc jamais tout le monde, et nous ne pouvons certainement pas le faire de manière cohérente et sans biais.
Donc, ce que nous avons construit, c’est la technologie qui le fait pour vous. Elle est basée sur la science de l’entretien structuré, mais la beauté est qu’il n’y a que cinq questions. Et ces questions permettent aux gens de raconter leur histoire sur qui ils sont. Et tout le monde apprend de cette expérience. Le retour est une raison vraiment clé pour laquelle tant de marques de consommateurs nous utilisent. C’est le début de tout. Nous n’avons pas inventé l’entretien structuré, mais nous avons résolu le problème de l’embauche en utilisant cette science.
En termes d’IA qui se cache derrière, cela nous a pris deux ans pour construire un produit parce que la clé est qu’il est éthique. Il y a plusieurs éléments entre les données que nous utilisons et les données que nous n’utilisons pas. Nous devions donc tester les questions – quelles questions vont susciter la bonne quantité de données dans le bon contexte pour nous permettre de vous évaluer correctement ?
Et quelles sont les données que nous utilisons pour construire ces modèles ? Nous utilisons donc nos propres données, que nous appelons données propriétaires désidentifiées, qui proviennent des 3,7 millions d’entretiens que les candidats ont effectués dans 47 pays. Et tous les algorithmes ont été construits sur la base de ces données. Nous pouvons évaluer les traits de personnalité, les cinq grands plus l’humilité, ainsi qu’un ensemble entier de compétences, et vraiment ajouter toute compétence qui vous intéresse, ainsi que les compétences en communication.
Et si vous pensez à l’un de nos clients, le plus grand BPO au monde, Concentrix, et combien les compétences en communication sont importantes, le bon tempérament l’est également, ainsi que les compétences, la capacité de faire cela en seulement cinq questions lors d’un entretien ou d’une évaluation est particulièrement convaincante pour se diriger rapidement vers le bon candidat.
L’entretien parfait piloté par l’IA
Daan van Rossum : Si je comprends bien, il y a presque une manière idéale d’interviewer quelqu’un, et c’est un entretien structuré où vous posez quelques questions. Parce que vous posez les mêmes questions à tout le monde, vous pouvez être beaucoup plus juste dans la façon dont vous comparez les candidats que vous avez devant vous.
Malheureusement, parce que les humains ne sont pas extensibles, vous ne pourriez vraiment pas le faire, et vous voyez en pratique que la plupart des gens sautent simplement cette étape ou la réservent peut-être à quelques candidats exceptionnels basés sur des CV, qui, comme vous l’avez dit, ne sont pas vraiment une grande source d’information.
Ensuite, essentiellement, la plateforme fait cela automatiquement à grande échelle, puis comment cela fonctionne-t-il pratiquement ? Donc, d’abord, dites-moi si j’ai bien compris, et ensuite, comment cela fonctionne-t-il pratiquement ? Est-ce qu’une IA m’appelle et dit, Hé, j’ai entendu dire que vous êtes intéressé par ce travail…
Barb Hyman : Disons que vous êtes au travail. Vous postuleriez donc via Workday, et assez rapidement, il y aurait un message qui dirait, Hé, Daan, nous voulons que tout le monde ait la chance de travailler pour notre organisation. Cliquez ici. Cela vous amènera à un navigateur web. Vous n’avez pas besoin de télécharger, et vous commencerez cette expérience.
Mais la beauté du dialogue par chat est que c’est une grande partie de ce que nous essayons de résoudre : qu’ai-je besoin de savoir pour me qualifier pour ce rôle ? Donc, des clients comme Joe & the Juice ont ces vidéos géniales qui présentent le rôle ; ils ont des personnes dans le rôle qui parlent du rôle. Cela devient donc un processus de découverte complet pour le candidat et l’organisation.
Cela finit par être une expérience d’aperçu du travail ainsi qu’une expérience de candidature et d’évaluation, et c’est la différence entre le chat comme moyen et tout autre type d’outil : cela permet vraiment aux deux côtés de s’engager et de se connecter de manière beaucoup plus humaine.
Le processus de recrutement
Daan van Rossum : Cela semble vraiment intéressant. J’essaie vraiment de construire mon image mentale de la façon dont cela fonctionne. Mais cela ressemble encore à si vous n’aviez qu’un seul candidat et que vous vouliez mettre beaucoup d’effort pour en faire presque le meilleur processus de recrutement, alors c’est exactement ce que vous feriez.
Vous partageriez tellement en profondeur sur le rôle, et vous leur donneriez une idée de ce que ce serait. Vous donneriez également aux gens l’option de peut-être se désengager eux-mêmes s’ils sentaient que, en fait, ce n’est pas moi. Je ne pense pas que je serais un bon ajustement pour le rôle.
Ensuite, vous leur poseriez toutes ces questions. Vous obtiendriez ces informations, et vous passeriez beaucoup de temps sur ce genre d’analyse. Maintenant, essentiellement, la plateforme le fait pour les gens.
Barb Hyman : Tu as tout à fait raison. La façon dont nous pensons toujours à concevoir des expériences, ce que ferait le meilleur recruteur. Ce serait l’expérience humaine ultime. Et nous essayons de la construire autour de cela. Il y a aussi un autre élément que nous ajoutons également, qui est qu’il y a toujours un entretien, et la plupart des processus de planification des entretiens sont un remplissage de formulaire via mobile, et nous voulons que ce soit quelque chose de beaucoup plus humain.
C’est là que nous incluons l’IA générative, où elle facilite une conversation que le recruteur facilite entre vous, le candidat, et le responsable du recrutement pour savoir quand est le meilleur moment, mais c’est beaucoup plus humain de cette manière. Dans le cadre de ce que nous faisons dans le chat, nous encourageons toujours nos clients à ajouter une section où les gens déclarent eux-mêmes leur démographie.
Nous faisons cela pour les tests de biais aux États-Unis, mais c’est aussi une grande partie de notre plateforme ; il s’agit de la capacité d’augmenter la diversité en haut de l’entonnoir et de la maintenir, à travers l’entonnoir, les clients apprécient tous les rapports qu’ils obtiennent, ce qui leur permet de voir où ils obtiennent leur part équitable de talents diversifiés, etc.
Si vous vous identifiez ou vous auto-identifiez comme étant en fauteuil roulant, disons que vous êtes une personne handicapée, le conseil d’entretien au responsable du recrutement dira, N’oubliez pas que Barb est en fauteuil roulant. Vous devez donc la rencontrer au rez-de-chaussée. Maintenant, la plupart des candidats ont l’impression de partager ces données, et cela ne va nulle part. Donc, nous essayons vraiment, encore une fois, c’est ce qu’un humain ferait. Ils se souviendraient de cela. Ils le noteraient. Ils vous le partageraient.
L’autre pièce qui est vraiment assez différenciée sur le marché est que la plupart des IA ne sont pas des IA. Il s’agit simplement d’automatisation. Nous sommes une technologie d’apprentissage, et comment nous apprenons est suivi à travers nos intégrations avec les HRIS qui partent. Et donc nous sommes capables d’identifier qu’il existe un profil unique attaché à ceux qui sont bons, c’est-à-dire qu’ils restent dans le rôle pendant 9 mois ou 12 mois par rapport à ceux qui partent tôt.
Netflix et Amazon apprennent de votre comportement. Notre technologie apprend de la performance dans les rôles, et souvent le temps passé dans les rôles est un excellent proxy pour la performance. Nous ne livrons donc pas seulement un processus de recrutement vraiment beau et efficace ; nous livrons également des résultats commerciaux comme une réduction du turnover.
Je pense que c’est assez unique. Je ne pense pas qu’il y ait beaucoup d’outils IA qui apprennent vraiment des données alors que nous réentrainons les modèles. Il y a toujours un humain dans la boucle à cette étape, bien sûr. Ce n’est pas un processus automatisé comme Netflix, mais c’est là que, quand vous demandez, qui visons-nous ? Nous voyons généralement notre produit comme particulièrement apprécié par le commerce de détail, les F&B, les centres de contact. Partout où il y a un fort turnover, car ils cherchent à résoudre cela ainsi qu’un processus de recrutement efficace.
Un suivi du recrutement de A à Z
Daan van Rossum : Intéressant. J’aurais pu imaginer que l’outil ou la plateforme aiderait certainement à comprendre quels candidats qui postulent se convertissent réellement en embauches. Mais le fait que vous le suiviez jusqu’à la rétention, puis que vous remontiez et optimisiez pour cela. C’est extrêmement puissant.
Barb Hyman : Oui. Holland & Barrett, qui est un détaillant bien connu ici, a vu son turnover réduit de 30 % au cours des 12 premiers mois, ce qui pour eux est en fait une économie de coûts en espèces parce qu’ils investissent dans une formation de niveau A pour que leur personnel de vente apprenne à donner des conseils sur les vitamines, etc.
C’est le genre d’utopie pour de nombreux volumes élevés. Vous ne voulez pas un statu quo plus rapide, comme je l’appelle. Vous ne voulez pas simplement continuer à remplir le siège avec des gens qui vont partir. Vous voulez vraiment optimiser pour la qualité, et donc c’est un aspect de notre technologie dont nous sommes assez fiers.
Automatiser les parties ennuyeuses
Daan van Rossum : Absolument. Cela semble vraiment là où la valeur ajoutée de l’IA a vraiment du sens, car c’est presque impossible pour un humain de le faire. Sûrement, si j’avais quelqu’un qui partait, je ne reviendrais pas aux indices que j’ai obtenus pendant l’entretien. Et je ne ferais certainement pas cela à grande échelle si je suis Holland & Barrett. Donc cela semble extrêmement précieux.
Barb Hyman : Oui. Je pense que les recruteurs se sentent souvent très intimidés par cela parce qu’ils s’inquiètent de la sécurité de l’emploi, mais en fin de compte, résoudre ce qu’ils ont toujours désiré, dites-moi qui a été génial, et aidez-moi à faire mon travail mieux afin que je puisse embaucher les bonnes personnes.
Et donc en voyant ces données comme quelque chose qui les aide à faire un meilleur travail et à passer beaucoup moins de temps avec de nombreux candidats, ils passent plus de temps avec moins de candidats, mais surtout, ils passent du temps dans l’entreprise. Parce que je pense que la chose clé qui ne semble pas encore fonctionner, c’est le recrutement, qu’est-ce que je cherche ?
Qu’est-ce qui est vraiment important pour ce rôle ? Et s’ils pouvaient être plus un conseiller en talents, plutôt que de filtrer mille candidats basés sur leur vue de ce à quoi ressemble le génial, je pense que l’organisation s’en porterait mieux et ils auraient un meilleur travail.
STOP à la perte de temps en recrutement
Daan van Rossum : Pour moi, c’est toute la promesse de l’IA. Vous prenez la partie répétitive, ennuyeuse et banale de votre travail. Vous automatisez cela. Vous laissez cela à l’IA, et vous pouvez alors vous concentrer sur les choses intéressantes et qui comptent, ce qui, espérons-le pour les recruteurs, est de parler aux gens, de connaître les gens, et peut-être de passer un peu plus de temps avec ces candidats.
Nous savons, d’après la recherche de PWC, que pour la plupart des PDG, le recrutement est en fait le troisième plus grand gaspilleur de temps dans les entreprises. Ils le voient comme extrêmement inefficace. Je pense que juste derrière les emails et les réunions, et je pense aux achats. Donc vous avez déjà tous ces clients incroyables.
Alors que vous essayez maintenant de le vendre à de nouveaux clients, quel est le niveau de préparation pour ce genre de solution, et y a-t-il une différence que vous parliez à un recruteur ou peut-être à un DRH ? Y a-t-il des différences géographiques ?
Comment est-ce de vendre cette solution sur le marché en ce moment ?
Barb Hyman : Nous sommes une entreprise de données. Et donc nous recherchons vraiment des organisations où elles recrutent à grande échelle. Et nous avons trouvé que le commerce de détail est le segment de prospects le plus convaincant à vendre parce qu’il n’y a aucune entreprise de commerce de détail qui n’utilise pas l’IA dans son activité principale.
Nous utilisons l’IA pour décider des prix ou du positionnement des étagères puis l’utilisons autour des personnes ; ce n’est pas un si grand pas. Donc le marché que nous voyons comme un marché cible évident pour nous.
L’autre grand segment que nous visons est là où nous voyons un ajustement naturel : nous sommes vraiment uniques en expérience. Donc, autant vous dites que nous automatisons et créons de l’efficacité pour l’organisation, je suis également passionné par la façon dont vous créez une expérience digne pour le candidat. Et les marques de consommation, où elles dépensent beaucoup d’argent pour amener les gens dans les magasins, se soucient de ce dernier mètre d’expérience, et se soucient de l’expérience que les candidats ont parce qu’elles savent que leurs candidats sont leurs consommateurs, adoptent naturellement cela.
Donc c’est une vente beaucoup plus facile. Je dirais qu’il y a des segments que nous ne trouvons pas faciles à vendre et sur lesquels nous ne passons pas beaucoup de temps. Je pense que la santé est très difficile. Je pense que la santé a beaucoup d’autres problèmes. Et il est très difficile de les faire changer. Je ne les vois pas comme un segment qui a des adeptes rapides en termes d’innovation, mais des marques de consommation comme Joe & the Juice veulent être la première marque mondiale de F&B qui place les gens au cœur de leur culture, comme un ajustement parfait.
Nous parlons de Sapia comme de l’outil qui vous apporte des gens qui appartiennent à votre marque. Donc, si vous êtes _____, vous vous souciez des gens, vous vous souciez de l’expérience des gens, vous vous souciez de l’équité, et vous vous souciez de la diversité. C’est là que nous voyons un ajustement naturel.
Partage d’expérience
Daan van Rossum : C’est incroyable. Nous avons souvent discuté sur le podcast du lien entre CX et EX.
J’aime ce genre de couche supplémentaire parce qu’il y a aussi un composant de bouche à oreille. Si j’ai une chaîne de restauration rapide ou un Joe & the Juice et que j’interviewe beaucoup de gens, peut-être que leur expérience a été partagée avec 5 ou 10 personnes. Ce sont tous vos consommateurs, en plus des personnes elles-mêmes. Cela semble vraiment puissant de faire un impact.
Pouvez-vous peut-être partager un peu plus sur le côté expérience des candidats ? Parce que c’était aussi la partie qui m’a vraiment excité quand j’ai appris à ce sujet. Cela doit être une bien meilleure expérience pour les gens qui postulent pour des emplois.
Je pense que quelques problèmes typiques dans le processus de recrutement sont le syndrome de la boîte noire, où je postule pour un emploi et je n’entends jamais parler, ou j’entends parler vraiment tard, peut-être en n’ayant aucune transparence sur où je me situe dans le processus. Obtenez-vous des données en retour ou des informations en retour du côté des candidats en termes de savoir s’ils l’aiment mieux, peut-être à travers un MPS ou autre chose ?
Barb Hyman : Nous suivons des données, évidemment étant une entreprise de données. Nous demandons aux candidats une fois qu’ils ont terminé le chat de le noter et de laisser un verbatim ; quelque chose comme 80 % des candidats laissent un verbatim, ce qui est incroyable. Et ensuite nous analysons le sentiment, et ce sentiment est à 99 % positif.
Qu’aiment-ils ? Cela semble juste confortable, facile et sans stress. Nous avons un taux d’achèvement de 91 %. Nous suivons cela à travers tous les différents groupes—homme, femme, non binaire, groupes ethniques, âge, et personnes qui s’identifient avec un handicap—et il est universellement aimé et approuvé. Je pense que pour les gens qui sont neurodivers, en particulier, nous voyons un engagement et une réponse incroyables parce que ce n’est pas chronométré.
Et c’est aveugle.
Le fait que ce soit aveugle—ce que vous et moi faisons—fait une différence pour beaucoup de gens. Et la semaine prochaine, nous publions des recherches où nous avons analysé, à travers un demi-million de candidats à l’échelle mondiale, quel était le taux d’abandon pour les entretiens vidéo par rapport aux entretiens par chat, et il était deux fois et demi plus élevé pour les femmes du point de vue du taux d’abandon.
Donc il y a beaucoup de diversité de talents que vous allez manquer si vous ne choisissez pas quelque chose en qui les gens ont vraiment confiance et se sentent confiants.
Chômage et problème de recrutement
Daan van Rossum : Juste à cause du format, donc le fait que je doive aller parler à une personne en direct ou même en vidéo par rapport au chat, ces choses comptent vraiment à grande échelle.
Barb Hyman : Ils vous ont perdu. Et donc vous ne pouvez pas vous permettre de faire cela dans un monde où vous avez un chômage à 3,7 %. Vous devez attirer l’univers des talents. Mais je crois que les gens veulent être entendus. Ils veulent être compris. Ils ont une histoire à raconter. Et c’est intéressant de voir comment certains clients ont initialement presque rabaissé les candidats, particulièrement pour les rôles de vente au détail.
Ils pensaient qu’ils ne pourraient pas être dérangés pour compléter ce chat et qu’ils préféreraient juste, je ne sais pas, s’engager avec un chatbot assez simple et stupide, mais nous ne voyons pas cela. Les gens veulent partager leur histoire.
Dites-nous, Daan, quelle est la chose qui vous a vraiment apporté un bonheur incroyable dans votre vie ? Ou quel est le meilleur exemple que vous pouvez partager d’une équipe dont vous faisiez partie ? Qu’avez-vous aimé à ce sujet ? C’est votre histoire. C’est qui vous êtes.
Mais parce que ce n’est pas un simple chatbot, parce que c’est de la science, nous comprenons cela, et nous vous donnons un retour. Donc, tout le monde reçoit son propre profil personnalisé appelé « mes insights », qui est pour vos yeux seulement, et cela vous donne six insights et un conseil de coaching.
Nous ne nous en sommes pas rendu compte, mais nous avons effectivement construit un outil de coaching presque par accident, et les gens adorent vraiment cela. Ils ne peuvent pas croire à quel point c’est précis. Ils se sentent plus motivés. Ils se sentent plus conscients de soi que les clients utilisent cet artefact lors de l’intégration et du développement.
Les gens le partagent sur Facebook. Ils le partagent sur LinkedIn parce que la plupart des gens ont l’habitude d’être, comme vous l’avez dit, ghostés. Et puis la prochaine chose que nous faisons, à part donner cela à chaque personne qui a été interviewée lorsque vous êtes rejeté parce qu’évidemment aucun client ne peut embaucher tout le monde, c’est que nous vous donnons également un coaching supplémentaire à ce moment-là. Donc, Daan, nous n’allons pas vous embaucher, mais nous voulons que vous continuiez à apprendre, donc nous avons tous ces insights sur chaque individu que nous vous redonnons pour vous aider et que vous ne payez pas. Donc vous obtenez un coaching gratuit en utilisant Sapia. Donc les clients adorent cette fonctionnalité aussi.
Booster les responsables du recrutement
Daan van Rossum : Ce qui, en un sens, revient simplement à l’idée de ce que ferait le meilleur recruteur au monde. Ou même un très bon responsable du recrutement prendrait le temps de faire ce débriefing et dirait, Voici pourquoi nous ne vous avons pas choisi. Mais je veux vous donner un peu de retour si vous êtes ouvert à cela pour peut-être la prochaine candidature que vous faites.
Encore une fois, je sais que vous pouvez le faire parce que vous pouvez le faire à grande échelle, et donc la réponse des candidats est bonne à cela aussi.
Barb Hyman : Nous suivons donc : à quel point cela est-il susceptible de vous faire recommander l’entreprise pour acheter leurs produits et services ? Le pourcentage de personnes qui sont rejetées ira sur Glassdoor et laissera un retour positif, et nous parlons dans les années quatre-vingt en termes de plaidoyer pour la marque employeur.
Cela a un impact énorme sur la marque employeur. Beaucoup de nos clients viennent en fait de recommandations de candidats. Donc Joe and the Juice est une belle histoire. Un candidat a postulé pour un emploi chez un autre client, Walt, et a tellement aimé cela qu’elle l’a dit à son frère, qui se trouvait être très haut placé chez Joe & the Juice, et la prochaine chose que vous savez, nous sommes en conversation.
Donc il y a cette viralité innée qui vient des candidats qui le font parce qu’ils sont tout simplement ravis d’être entendus et remarqués et d’apprendre de l’expérience.
La croissance grâce à l’IA
Daan van Rossum : C’est un fantastique moteur de croissance. Ça semble incroyable. Y a-t-il des inconvénients à cette plateforme ?
Barb Hyman : Eh bien, regardez, la chose difficile est qu’il y a beaucoup de peur autour de l’IA.
Je pense en fait que la réglementation est une très bonne chose car elle crée de la certitude et fixe des limites sur la manière de prendre la bonne décision. Mais malheureusement, il y a une sorte de réaction instinctive à l’IA équivaut à un biais, que les gens ne comprennent pas totalement dans les RH. Comment faites-vous cela de manière responsable ?
Comment le faites-vous de manière éthique, et quelles questions devriez-vous poser ? Donc, je pense que nous sommes encore très tôt dans la courbe de maturité de l’IA, globalement. Je pense que c’est plus évolué au Royaume-Uni, pour être honnête, et dans l’UE. Je pense que c’est une fonction de la réglementation en vigueur ici autour du RGPD, qui, bien qu’il ne soit pas spécifique à l’IA, parle du même concept, qui est de respecter les droits des personnes.
La réglementation sur l’IA de l’UE est juste un autre cas d’incorporation de principes qui respectent les droits des personnes, la transparence, l’explicabilité, etc. Mais aux États-Unis, c’est un marché où, je pense, parce qu’il est tellement procédurier, il y a beaucoup plus de peur autour de même y penser, sans parler de l’appliquer de manière cohérente.
Réglementations pour les IA
Daan van Rossum : C’est sûr. Il y a des réglementations en cours d’adoption. Donc je pense qu’en Californie maintenant, si vous n’avez pas été audité au cours de la dernière année, alors les gens ne peuvent pas utiliser votre outil. Mais c’est encore une fois, vraiment spécifique à un état.
Comment voyez-vous cela se développer aux États-Unis, car c’est évidemment encore un grand marché pour les entreprises ?
Barb Hyman : Toute réglementation revient vraiment aux mêmes principes qui étaient vraiment une base pour nous. Que nous avons publié un document appelé FAIR, à quoi ressemble l’IA FAIR et le recrutement, c’est autour de la validité. L’absence de biais, la transparence, et l’explicabilité font partie de ce qui nous rend si forts sur ces dimensions ; nous n’utilisons aucune donnée humaine.
Nous n’utilisons aucune donnée tierce. Nous utilisons uniquement des données propriétaires. Cela le rend, dès le départ, très propre. Le fait que nous vous montrions également les résultats de l’entretien afin que vous puissiez voir les données utilisées — c’est ce que l’utilisateur voit. Et donc vous pouvez facilement les revoir en tant qu’humain et les comparer à ce que fait l’IA. Cela fait une très grande différence.
La loi de New York tourne vraiment autour de la transparence. Ironiquement, nous avons intégré le suivi des biais en temps réel basé sur les quatre cinquièmes lorsque nous avons commencé notre tableau de bord. Et donc nous payons effectivement un auditeur indépendant pour le faire pour le client, ce que nous faisons automatiquement gratuitement, mais c’est la réalité d’avoir des audits indépendants.
Cela ne nécessite aucun changement de notre part. Je pense qu’il s’agit juste de tenir les mains des gens à travers cela. Je suis un ancien avocat, donc je suis assez familier avec ces choses et je m’y intéresse vivement. Mais vous passez vraiment par une conversation d’achat, et je trouve beaucoup plus d’intérêt dans la confidentialité.
C’est probablement le domaine qui prend le plus de temps pour les clients : se sentir vraiment confiant sur ce que vous faites avec les données et ce que vous ne faites pas.
Confidentialité des données
Daan van Rossum : Je suis sûr que ce sera l’une des grandes discussions à mesure que l’IA évoluera davantage et que de nombreuses entreprises adopteront l’IA plus largement, c’est-à-dire où vont ces données parce que nous voyons des outils tout le temps.
L’une des questions que nous devons vraiment poser est : juste à propos de nos données internes, sur quel serveur cela va-t-il ? Que va-t-il arriver à ces données ? Ce fournisseur va-t-il jamais avoir une violation de données ? Évidemment, le moment où vous parlez des informations des candidats va être encore plus sensible, et je pense que les marques sont également très conscientes du fait que ce n’est pas un titre de presse que vous voulez, comme vos données d’entretien ou…
Barb Hyman : Traiter les données de vos clients et de leurs candidats parce qu’ils les possèdent comme des joyaux de la couronne. Cela doit être intégré dans votre culture.
Nous avons investi dans la souveraineté des données il y a longtemps. C’est intéressant pour moi de voir combien de responsables RH posent cette question : Où les données sont-elles stockées ? Évidemment, si vous travaillez avec une entreprise, elles doivent être stockées dans le pays. Ensuite, ils utilisent encore des outils qui ont des données qui se déplacent autour de l’endroit qui est stocké ailleurs.
Je pense que la fluidité augmente, mais nous avons toujours mis notre confiance de base en jeu. Si vous nous faites confiance, nous prenons cela très au sérieux. Et donc nous devons être transparents sur tout, y compris les candidats et ce qui se passe. Nous avons vraiment inventé une nouvelle science avec ce que nous avons construit, et nous l’écrivons, et cela fait l’objet d’une revue par les pairs dans des recherches publiées.
Donc, nous avons effectivement donné notre PI. Nous pensons que cela augmente la confiance entre nous et le client.
Quelles sont les possibilités futures ?
Daan van Rossum : Absolument. Vous continuez à construire là-dessus. Donc probablement votre angle concurrentiel sera que vous innovez simplement tout le monde, et donc vous pouvez partager vos pratiques actuelles.
Qu’est-ce qui arrive à l’avenir ? Vous avez récemment lancé Sage, qui est vraiment plus axé sur le cycle de vie qui continue après le recrutement. Qu’est-ce qui arrive ensuite ?
Barb Hyman : Sage est assez incroyable. Nous étions chez NVIDIA. Je n’étais pas là, mais notre équipe de R&D était là, et ils ont même eu une séance photo avec Jensen de NVIDIA, ce qui est plutôt cool.
Mais nous étions l’une des 44 startups invitées à présenter là-bas. Et ce que nous avons lancé, c’est la capacité d’évaluer désormais n’importe quelle compétence. Donc pensez au col blanc, où vous voulez vraiment creuser profondément des choses comme le mindset de croissance et l’agilité. Nous avons le modèle d’apprentissage par renforcement à travers un humain d’abord.
Nous avons un expert en la matière, généralement un psychologue organisationnel, qui enseignera à la machine ce que signifie le mindset de croissance à un niveau très détaillé à ce que nous appelons une facette. Ensuite, nous avons affiné LLaMa2. Nous avons choisi ce modèle open-source, et nous l’avons affiné avec nos données. Donc nous sommes maintenant capables d’évaluer, de noter, d’expliquer et de donner des insights.
Pensez encore à ce que ferait le meilleur recruteur. Ils diraient que j’ai interviewé Barb très profondément sur toutes ces dimensions. Voici comment elle marque sur chaque dimension. Voici pourquoi, et voici ce que cela signifie pour vous en termes de savoir si vous devriez la mettre dans cette position ou non.
C’est comme un but : quel recruteur a la capacité ou a la capacité de faire cela à travers tous les rôles ? Et donc nous voyons cela comme très perturbateur pour le marché du recrutement, car si vous y pensez, beaucoup d’embauches sont externalisées à des entreprises de recrutement, ce qui est perturbateur pour des acteurs comme Korn Ferry, où les gens cherchent profondément des compétences, mais dans une expérience très vieille école, mais c’est le coaching pour cela.
J’ai toujours cru que personne ne veut voir une évaluation sans savoir ce que c’est. Donc être capable de donner un coaching en direct à ce sujet, c’est là où Barb va vraiment prospérer. C’est là où elle pourrait avoir du mal, et voici ce que vous pouvez faire pour la soutenir. C’est ce qui le rend humain. Vous rencontrez le responsable du recrutement là où il se trouve. Vous l’aidez vraiment et le guidez pour prendre la bonne décision.
Aller plus loin dans l’intégration des salariés
Daan van Rossum : Parce que vous captez beaucoup dans ce genre de processus de recrutement et d’entretien, vous pouvez également l’appliquer alors que quelqu’un entre dans ce rôle. Et puis, sur la base de nos données et là où nous avons vu les meilleures personnes bien faire, comment pouvons-nous les coacher davantage ? Et c’est la partie développement, alors. Voyez-vous la plateforme se construire jusqu’à cette fin ?
Barb Hyman : C’est exact. Et nous aimerions également pouvoir offrir cette capacité de manière white-label. Nous nous voyons continuer à construire l’entreprise d’un point de vue client direct, mais pouvoir intégrer cette capacité dans les job boards et les CRM où vous voulez comprendre les talents et connaître les circonstances qui vont mettre cette personne en position de réussite ? C’est la capacité ultime de partenariat commercial que nous avons construite. Donc nous sommes très excités à ce sujet.
Je pense que nous sommes assez avancés par rapport aux autres. Nous avons également construit notre premier grand modèle de langage l’année dernière en utilisant des données propriétaires pour détecter la triche. Donc si vous complétez un entretien et que vous allez sur GPT, nous pouvons dire en direct, « Hé, il semble que vous ayez peut-être obtenu votre réponse à partir de contenu généré artificiellement. Voulez-vous toujours soumettre ou voulez-vous modifier ? » Et cela change aussi le jeu, d’un point de vue comportemental.
Daan van Rossum : Ce qui est bien parce que probablement une fois que vous commencez à faire le travail, vous utiliserez aussi ChatGPT, mais c’est bien d’obtenir au moins ce retour pour que vous ne soumettiez pas la même réponse que tout le monde. Ça a l’air plutôt bien.
Cela semble vraiment fascinant pour moi. Nous sommes définitivement impatients d’en apprendre davantage, mais nous sommes à la fin du temps. Je veux terminer avec peut-être un souhait que vous avez pour l’avenir du travail.
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Nous proposons des accompagnement à l’intelligence artificielle depuis début 2023. Vous pouvez me contacter par message sur Linkedin ici.