Ressources humaines : la nouvelle frontière dans le développement du machine learning

Le machine learning (apprentissage automatique) est l’une des technologies les plus avancées en intelligence artificielle. Découvrez son fonctionnement et ses utilisations potentielles dans le monde RH.

Pour comprendre la base du machine learning, pensez à la classe de sciences où vous avez appris à distinguer les classes de vertébrés. Comment avez-vous appris à identifier un mammifère et à le différencier des amphibiens et des reptiles ? Tout d’abord, votre professeur vous a donné quelques exemples disant que les chats et les chiens sont des mammifères, alors que les serpents sont des reptiles, les grenouilles sont des amphibiens, les poissons rouges sont des poissons et les hiboux sont des oiseaux.

Votre professeur vous a expliqué que les mammifères ont certaines caractéristiques communes qui peuvent les différencier des animaux appartenant aux autres classes (par exemple, la fourrure ou le fait d’être à sang chaud). À ce stade, votre professeur vous a probablement demandé « et les requins, à quelle classe appartiennent-ils ? » et vous avez dû comparer le requin et ses caractéristiques à chaque animal que l’enseignant vous a montré, afin de comprendre quel est l’animal le plus similaire au requin et d’établir à quelle classe il appartient.

Le même processus d’apprentissage et de classification se produit dans le machine learning, dans lequel l’identification des éléments appartenant à chaque catégorie est basée sur des données d’entrée gérées par un superviseur. Afin de classer les nouvelles données, le système doit calculer la distance et la similitude avec les données précédemment fournies par le développeur.

En bref, la machine élabore les informations données par le développeur et « apprend » à identifier de nouvelles données, grâce à une comparaison avec les plus anciennes. Par exemple, lors de la classification du spam, le système élabore automatiquement les e-mails, en comparant les caractéristiques des e-mails précédemment classés comme spam et comme e-mails sollicités. En évaluant la similitude avec les e-mails appartenant à ces deux groupes, il établit à quelle catégorie appartiennent les nouveaux e-mails.

Cette technologie sera également appliquée aux RH, tout en permettant d’économiser du temps et d’énergie et de déléguer des tâches plus répétitives et ennuyeuses à l’intelligence artificielle. Le machine learning dans le domaine des ressources humaines sera utilisé pour analyser les CV et les offres d’emploi, ainsi que pour la gestion de carrières.

Le machine learning appliqué au processus de recrutement et de sélection est l’une des innovations les plus avancées en matière d’acquisition de talents, car il permet de répondre aux nécessités du marché du travail, caractérisé par le besoin constant de mise à jour. Il suffit de penser aux titres professionnels liés à l’informatique et au monde numérique : il y a encore quelques années, ils étaient à peine développés et peu répandus, alors qu’ils sont maintenant en pleine expansion. Les titres d’emploi et les compétences professionnelles sont en constante évolution, ce qui implique le risque d’avoir un système obsolète, incapable de refléter les changements dans l’offre et la demande d’emploi.

JobArch dispose d’un moteur de recherche sémantique, déjà implémenté dans son ATS. Actuellement, les compétences professionnelles que notre système peut élaborer sont d’environ 13000, associées à près de 1500 titres professionnels.

Malgré ces chiffres élevés, notre détermination à créer un moteur encore plus puissant et complet a conduit à la décision d’implémenter cette technologie révolutionnaire dans notre logiciel. Grâce à l’apprentissage supervisé, le programme sera en mesure de classer des nouveaux termes, qui ne sont pas déjà inclus dans notre système, et de « décider » indépendamment à quel titre de poste ils seraient connectés, améliorant ainsi sa précision et sa fiabilité.
De plus, il sera possible de générer automatiquement des nouveaux titres professionnels qui incluront les emplois les plus récents et les plus innovants.

Ainsi, la liste sera constamment et automatiquement élargie, ce qui facilitera encore plus l’identification des titres et des compétences des candidats. Le résultat ? Un moteur de calcul de compatibilité entre les offres d’emploi et les CV encore plus puissant et en constante évolution, un outil indispensable à l’acquisition de talents !

Cette technologie sera implémentée dans JobArch, qui est doté d’un ATS, créé pour la gestion du processus de recrutement des départements RH des entreprises, ainsi que d’un CRM, destiné aux agences de sélection et de placement temporaire. De cette façon, il sera possible pour les deux catégories d’obtenir un moteur sémantique révolutionnaire et innovant, capable de s’adapter à l’évolution continue du marché du travail.