D'ici 2035, l'intelligence artificielle pourrait augmenter de 20% la productivité de la France.
« Pourquoi l’intelligence artificielle représente le futur de la croissance »

Étude Accenture (décembre 2016)

Je m’appelle Philippe Wahl. Je suis Président Directeur Général de La Poste. La Poste, tout le monde la connaît. Elle a un chiffre d’affaire de plus de 23 milliards d’euros. Elle emploie 260 000 personnes. Elle est présente sur tous les continents et elle a des métiers très divers tels que le courrier, le colis, l’express, l’international, la banque, l’assurance, les services à la personne… C’est une grande entreprise qui a conduit sa transformation et poursuit sa transformation à l’ère du numérique.

 

D’abord, l’automatisation et la robotisation ont largement gagné tous nos processus industriels. Nous traitons des milliards d’objets chaque année. Nous suivons chaque année plus d’un milliard de colis dans le monde, et quand je dis que nous les suivons, cela veut dire que nous pouvons vous dire en permanence grâce à un système de suivi numérique, où ils en sont du processus de transport.

La Poste est donc à la fois une entreprise de main d’œuvre, 260 000 salariés, mais une entreprise qui est totalement numérique puisqu’elle suit des milliards d’objets en permanence. Cette robotisation va se poursuivre. C’est la raison pour laquelle nous allons nous-même déplacer nos métiers vers les services à valeur ajoutée et vers la relation humaine de proximité. Cette transformation, nous l’avons engagée.

Philippe Wahl

PDG du groupe La Poste
Le Japon est le deuxième pays le plus robotisé du monde (après la Corée du Sud), avec plus de 300 robots pour 10 000 employés dans l'industrie. Et ce fort taux de robotisation n'a pas empêché le taux de chômage de tomber à 2,8%, sous le seuil du plein emploi.

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Ce que l'on constate déjà sur le marché du recrutement et auprès de nos principaux partenaires, c’est qu’il y a un manque de temps lié à l'ensemble de cette évolution. En effet, la démultiplication des sources de recrutement fait qu’il y a un nombre de données relativement considérable et « humainement » impossible à traiter par les recruteurs.

On sait aussi que le traitement de la donnée, ce que l'on appelle le "Big data" en anglais ou "méga donnée" en français, est un facteur clé de succès dans les prises de décisions. Celui qui prendra la bonne décision en utilisant les bonnes données sera celui qui aura une longueur d'avance sur son marché. Ceci est valable pour la fonction RH.
Nous avons fait une étude CXP il y a environ 1 an et demi, qui nous a permis de déterminer qu'à peu près 59 % des personnes interrogées – des recruteurs, mais aussi des dirigeants d'entreprises ou de PME qui s'occupent eux aussi de recrutement –, estiment aujourd’hui qu’ils manquent considérablement de temps pour traiter l'ensemble des données et des candidatures qu'ils reçoivent. 55 % d'entre eux estiment également qu'il est difficile de savoir quelle est la bonne source pour effectuer tel ou tel recrutement. En conséquence, un constat peut être aussi fait : un recruteur ne peut porter attention à une candidature qu’entre 30 secondes et 1 minute. Compte tenu du volume relativement important d’informations qu'ils reçoivent et des multiples sources qu'ils peuvent utiliser (comme les sites d'emplois, les réseaux, les sites de cooptation ou les candidatures spontanées), il leur est très difficile aujourd'hui de pouvoir constituer un élément qui est cohérent.

Partant de ce constat, le "Big data" est relativement important pour que toutes les tâches administratives ou liées à des tâches qui sont très chronophages, puissent être retirées, et que la fonction RH puisse créer de la valeur. Car "créer de la valeur avec le candidat final", tel est le métier RH.

Ainsi, le « Big data » ou la gestion des "méga données", peut aider le RH sur trois éléments.

Le premier, sur l'analyse de présélection des candidats. On a aujourd'hui des technologies, comme celle développée par Monster et liée à la gestion sémantique des CVs, qui permettent de pouvoir faire ressortir l'ensemble des compétences des candidats à travers leur CV, et donc de faire ressortir les éléments qui sont les plus importants de leur parcours. Ceci permet au recruteur, lorsqu'il effectue une recherche, de pouvoir véritablement sélectionner les candidats en fonction de leur niveaux de compétences et d’avoir une qualification de 1 à 10 (10 étant la note la plus haute, qui indique que la candidature se rapproche le plus possible en termes de « matching », de l'offre d'emploi qui a été proposée.
Cela permet donc de gagner du temps dans la phase de présélection. Et on peut aussi voir que, grâce à la gestion des méga données, si le nombre de candidatures n'est pas assez important, suivant le type de profil, il est possible de réajuster et de faire des études prédictives. L’objectif étant de savoir, en fonction du type de métier et du nombre de candidatures reçues dans les premiers jours, le nombre de candidatures qui aurait dû être reçues, et de réajuster en conséquence, soit le niveau de salaire, soit le type de sources – en plus des sources traditionnelles – pour obtenir le nombre de candidats nécessaires, et ainsi avoir le bon candidat dans l’entreprise.

Le deuxième élément, c'est le pilotage du recrutement global ou d’une campagne de recrutement. Chez Monster nous avons toute une gestion de ces mégas données qu'on effectue grâce à cette notion de gestion sémantique. Pour un client comme Rent A Car par exemple, nous avons pu être en capacité d'identifier 6 villes importantes sur lesquelles le client devait se positionner par rapport aux types de compétences qui étaient requises. Ce sont donc des éléments sur lesquels on travaille avec certains de nos partenaires, et sur lesquels nous sommes effectifs.

Enfin, le 3ème élément est lié à la rétention des collaborateurs. Aujourd’hui, on peut en effet obtenir énormément de données à travers les performances annuelles des salariés. On peut avoir des renseignements à partir de données internes, mais aussi externes, sur le fait qu'un collaborateur risque éventuellement de partir. Ces données externes sont notamment liées au nombre d'offres d'emplois en lien avec son segment d'activité, que le collaborateur pourra éventuellement voir comme une opportunité à l'extérieur de son entreprise. La situation personnelle de la personne fait également partie de ces paramètres qui permettent de savoir si le candidat ou l'employé, sont « à risque ». En fonction, on pourra avoir une gestion proactive de leur futur potentiel départ, anticiper leur remplacement, ou mener les actions nécessaires pour les retenir.

Gilles Cavallari

Vice Président et DG Europe du Sud et Benelux de Monster