L'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme un pilier central dans une grande partie des secteurs tertiaires. Naturellement, le domaine du recrutement n'y échappe pas. Les avantages de l'IA sont régulièrement mis en avant, notamment pour :
- L'automatisation des processus
- La rédaction d'offres d'emploi
- Une identification plus précise des candidats
Dans un large marché, ces atouts permettent de toucher rapidement une multitude de profils. En revanche, pour des marchés plus restreints, l'IA n'atteint pas encore tout son potentiel, se limitant souvent à l'amélioration de brouillons d'offres d'emploi.
Pourquoi l'IA ne domine pas encore mes méthodes de recrutement ?
Prenons l'exemple de Paris : si vous contactez 2000 développeurs avec une offre unique, 200 pourraient ne pas répondre ou ne pas être exactement la cible visée, et cela n'aurait qu'un impact minime étant donné le vaste marché. À l'inverse, dans une ville comme Strasbourg, avec seulement 4 000 développeurs ciblés, une campagne non personnalisée peut avoir des répercussions bien plus significatives.
Bien que je dispose de modèles pour mes offres C# et Java, chaque interaction que j'initie est personnalisée. Je consacre du temps à analyser chaque profil, notant s'il est orienté backend ou fullstack, et les technologies maîtrisées, que ce soit Java avec Spring ou C# avec .NET. La présence de compétences en Angular ou AWS est un plus appréciable.
L'étape suivante consiste à lire attentivement la description du candidat, vérifiant notamment son ouverture aux entreprises de services numériques (ESN). Si tout est aligné, je sélectionne le modèle C# ou Java adapté et j'y ajoute une fourchette salariale personnalisée, rappelons-le, avec un écart maximal de 10k, par exemple : 40k-50k.
Certes, cela réduit le volume de nos contacts, mais l'efficacité et la qualité des interactions s'en trouvent grandement améliorées.
« Oui mais tu pourrais automatiser tes relances au moins ! »
Contrairement à ce que certains pourraient suggérer, je ne standardise pas mes relances. Chacune est soigneusement préparée à la main, incluant une touche personnelle et réajustant la fourchette salariale si nécessaire. Cette attention au détail est cruciale, surtout dans les petits marchés où la réputation se construit rapidement entre professionnels.
Et niveau statistiques et KPI ça donne quoi ?
Cette année, j'ai envoyé 430 InMails, soit presque deux par jour ouvrable, avec un taux de réponse moyen de 29% et 20 recrutements réussis. Une preuve que l'approche personnalisée porte ses fruits.
Et l'IA dans tout ça ?
Si mon terrain de jeu venait à s'élargir, il est probable que j'intègre davantage l'IA dans mes processus. Cependant, cela ne signifie pas que je néglige les avancées et les innovations dans ce domaine. Rester informé des tendances actuelles est crucial pour anticiper les évolutions de mon secteur d'activité.
*Cette image a été générée avec DALL-E, avec un prompt de Matthieu CAVALIER
**Cet article n’a pas été rédigé par ChatGPT, mais par Matthieu CAVALIER.
