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LE RECRUTEMENT EN AFRIQUE EST-IL « BIG-DATA-SOLUBLE » ?

FINALE-Infographie#1-people-development BIGDATA & RECRUT. - 07.08.2015
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La quantité de données générées quotidiennement croit à un rythme gigantesque. Elles sont conservées plus longtemps et via des supports toujours plus dématérialisés.

Cette évolution qui affecte tous les secteurs de l’économie fait le lit du « big data ».

Le recrutement n’est pas épargné par cette tendance lourde; mais en Afrique, il n’est peut-être pas aussi « big-data- soluble » qu’ailleurs.

Big Data : la grande affaire !

Quelques chiffres pour illustrer ce phénomène qui n’épargne pas l’Afrique :

  • 90% des données actuelles ont été créées dans les deux dernières années seulement ;
  • Le cabinet Gartner prévoyait en 2014, une croissance de 800% des données à traiter dans les 5 ans ;
  • En 2013, Twitter génèrait 7 trétraoctets de données chaque jour ; facebook 500 trétraoctoctets (1 tétraoctet=1.000Go), soit des centaines de camions de ces anciennes disquettes de 3,5 pouces…pour ceux qui les ont connues.

Le coût d’accès, d’acquisition et de traitement de données baissant beaucoup, des firmes dans quelques pays sur le continent s’intéressent de plus en plus au « big data » pour améliorer la productivité et leur rentabilité.

« Big data » est une expression utilisée pour désigner des ensembles de données qui deviennent si colossaux qu’ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données. Un ensemble de technologies, d’architectures, d’outils et de procédures permettent alors à une organisation de très rapidement capter, traiter et analyser de colossales quantités et contenus hétérogènes et changeants, d’en extraire rapidement des informations variées, pertinentes et analysées, à un coût accessible.

Selon une série d’enquêtes réalisées par IBM et IDG Connect, cinq pays africains se démarqueraient par leur capacité à mettre en œuvre des solutions Big Data à grande échelle aujourd’hui: l’Afrique du Sud, puis assez loin derrière : le Nigéria, le Kenya, l’Egypte et le Maroc.

Ce n’est donc pas un hasard si Cape Town, en Afrique du Sud, a abrité la tenue, en novembre 2013, du tout premier «  Big Data Africa Congress » dédié à la vulgarisation et à la mise en perspective de ce nouveau concept en Afrique, avec ses 2000 participants dont 150 chefs d’entreprises stratégiques du domaine.

Après l’exploitation strictement commerciale par les secteurs de la distribution, du marketing, de l’industrie puis de la finance, d’autres secteurs comme les RH en général et le recrutement en particulier pourraient suivre très bientôt, avec quelques particularités propres au marché africain.

Sandra K. Johnson, responsable de la technologie chez IBM pour l’Afrique, confirme que le potentiel de l’Afrique en matière de Big Data demeure immense, le Big Data a pris une forme unique par rapport à d’autres parties du monde : « pour la plupart, les données externes que nous tirons sont générées à partir d’une source unique, les appareils mobiles. Or, plus de neuf millions de nouveaux abonnements mobiles sont ajoutés chaque mois à travers l’Afrique, ce qui représente une croissance à la fois exponentielle et complexe de données disponibles pour l’analyse. »

Une illustration concrète du recrutement avec le « Big Data »

Bureau du DRH d’une PME de marketing téléphonique, Nairobi, Kenya.

L’entreprise, en pleine croissance, connait toutefois un turn-over élevé d’une catégorie clé de son personnel.

Le Directeur déboule un jour furieux, et prend son DRH à parti : « qu’est-ce que c’est que ces candidats que vous avez sélectionnés et recrutés aux postes de vendeurs? Aucun n’a d’expérience d’agent d’appel ou de commercial, encore moins de formation initiale en commerce. Et ils n’ont pas la faim au ventre ces gens-là ! Je ne vous parle même pas des ‘artistes’ qu’il y a dans le lot ! »

Le DRH parvient à calmer son boss. Il lui explique qu’il expérimente une nouvelle façon de recruter. Il lui demande simplement 6 mois d’observation et promet de limiter l’expérience à la dizaine d’individus, si l’expérience n’est pas concluante.

Avant le terme des 6 mois, le directeur rebedoule dans le bureau de son DRH. Un grand sourire aux lèvres cette fois. Il tend les résultats commerciaux de la centaine d’agents sur le dernier trimestre : 3 de ses nouvelles recrues sont dans le peloton de tête de 10 meilleures performances  et les 7 autres dans les 20 meilleurs performances du trimestre. Et, miracle, aucune démission dans cette cohorte depuis leur recrutement ! Alors qu’en moyenne 20% des cohortes de nouvelles recrue a démissionné au bout de 4 mois.

People Development n’a pas été témoin de cet épisode. Mais il aurait pu aussi se dérouler tant à Nairobi qu’au Caire ou à Rabat, où les big datas commencent à investir le cœur de la croissance des entreprises.

L’application du big data au secteur du recrutement, autrement appelé « talent analytics »,  peut donner des résultats très intéressants…et surprenants !

De quoi s’agit-il, en ce qui concerne notre petite fiction ?

Notre DRH, aura sans doute constaté les performances limitées des critères habituels de recrutements de ces agents d’appels commerciaux, dans cette entreprise. Critères très influencés par l’expérience personnelle et les opinions parfois subjectives du directeur.

Il a alors cherché à utiliser une méthodologie précise permettant à l’entreprise, lorsqu’elle intégrait une nouvelle recrue, de faire un pronostic plus précis de réussite dans le poste et de chances de rester dans l’entreprise au-delà de 2 ans.

Guidé par l’intuition qu’en règle général, les employés qui atteignent ou dépassent 100% de leurs objectifs, ont fréquemment plusieurs caractéristiques en commun, il s’est attaché les services d’un cabinet spécialisé en collecte et analyse de données pour l’aider à les déterminer.

Amassées et croisées, les énormes quantités de données de la catégorie de personnel ciblée, sur une plusieurs années, dans l’entreprise et dans des entreprises concurrentes du même secteur géographique, ont permis d’établir que, contre toute attente, ce ne sont pas les employés issus de parcours académiques commerciaux courts avec une expérience préalable en vente téléphonique, et animé de la supposée « faim au ventre » des bons commerciaux qui se révélaient les plus performants et fidèles à l’entreprise. Bien au contraire. Les personnes sans expérience préalable dans le secteur de la vente téléphonique, avec un profil de créatif, résidant dans un périmètre de moins 5 km du centre d’appel, et membres de quelques réseaux sociaux en ligne performaient manifestement plus.

Ainsi, en effectuant un extract des résultats des commerciaux de la catégorie de personnels en question, en évaluant de façon objective le profil personnel de chacun d’eux, en s’aidant des tests d’aptitude (ce qu’ils sont capables de faire), des tests de motivations (ce qu’ils souhaitent faire) et des tests de personnalité (comment ils se comportent), notre DRH s’est vite rendu compte que les critères initialement choisis ne prenaient pas en compte une quantité de critères clés liés à l’emploi, mais également périphériques à priori. Notamment le fait que dans ce métier, une saturation est plus vite atteinte si l’employé a déjà été exposé une expérience préalable dans cet environnement stressant ; de même, les embouteillages monstres que devaient subir 2 fois par jour la plupart des employés habitant en banlieue et devant se rendre sur leur lieu de travail au centre de Nairobi conduisait souvent à leur démission au bouts de 4 mois à 6 mois.

Des outils au service du recrutement prédictif aux robots recruteurs

Les agrégateurs de profils, par exemple. Ces puissants moteur de recherche traquent et agrègent toutes les données web, de multitudes de sources, y compris les réseaux sociaux, des personnes correspondant à une cible, qu’ils restituent sous un seul profil.

Ils permettent la recherche et le matching de profils. Certains intègrent une 3ème caractéristique, le filtering, qui, avec des outils de « prédiction », permettent, par exemple, de répertorier toutes les mises à jour récentes de profil en ligne ou de surcroît d’activité sur les réseaux sociaux, comme autant de signes que la personne souhaite changer d’emploi.

Ce sont autant d’outils qui font aujourd’hui la différence d’efficacité entre les anciennes et les nouvelles méthodes de recrutement.

 

La grande peur (légitime) des recruteurs est que la robotique finisse par prendre leur place dans les premières étapes, puis dans tout le processus de recrutement…et de sélection.

Dépassé, en effet, le «  e-recrutement », où déjà lorsqu’un recruteur effectuait une requête dans un moteur de recherche sur google, de site emploi ou de réseau social, c’était un logiciel informatique qui scannait des milliers de CV ».

Des algorithmes vont bien au-delà aujourd’hui. Doués d’intelligence artificielle, ils seraient capables de prédire le comportement futur d’un candidat et sa capacité à s’intégrer dans l’entreprise, avant même son embauche. D’après des chercheurs des universités du Minnesota et de Toronto, publiés par la Harvard Business Review, ces algorithmes seraient même plus fiables dans la recherche du candidat idéal que les humains ! Parce que plus constant, puisque sans humeurs, les algorithmes ne sont pas perturbés par des détails insignifiants.

Et demain, est déjà là : cette intelligence artificielle peut déjà équiper un automate à qui serait confié l’entretien d’embauche. Une expérimentation a déjà été réalisée en Australie. Alors qu’une étude Roland Berger prédit par exemple, que trois millions d’emplois pourraient disparaître en France d’ici à 2025 à cause de la robotisation de l’économie, notre catégorie, recruteurs humains, serait-elle en voie de disparition ?

Capture art

La pression sur le cout du recrutement et la nécessité de gagner du temps sur l’observation et l’analyse ne sont bien entendu pas étranger à cette tendance.

Toute la question est donc de savoir si globalement on y gagne, en agrégeant les risques collatéraux de telles démarches adoptées sans une profonde réflexion.

Attention aux apprentis-sorciers !

Une analyse de l’environnement permet de redonner leur juste mesure à ces phénomènes de fonds.

D’abord, la plupart des départements RH d’entreprises et spécialistes du recrutement évoluent dans des tailles d’environnement où passer au Big data pour faire une politique RH pro active et identifier les besoins futurs en personnel serait équivalent à vouloir éliminer une mouche avec un canon. Sachant surtout que les dispositifs et données de GPEC sont déjà rarement exploités à fonds.

Un consultant RH avec lequel nous échangions en préparant cet article ironisait : « si déjà mes clients utilisaient bien les ‘small datas’ et toutes ces informations en leur possession et qui dorment bien sagement dans des tableaux de bord, ce serait un bon début !»

Ensuite, les avantages du big data ne se manifestent qu’à condition d’accepter le commerce de nos données personnelles. Et quand bien même on constaterait que nous n’aurions quasiment déjà plus le choix, les questions d’éthique derrière ces enjeux subsistent. Avec un vide abyssal de la législation en Afrique. Si dans des pays du Nord, des lois comme la loi « informatique et liberté » en France permettent de demander à n’importe quel organisme/entreprise les données qu’ils détiennent sur vous, et en exiger la rectification ou la suppression, sont difficilement applicables, imaginez combien de fois elles le seraient en Afrique !

Des employeurs utilisent déjà des informations comme la ville de résidence, l’heure à laquelle les repas sont pris, où l’heure à laquelle les candidats postent des statuts sur les réseaux sociaux pour déterminer son âge, son heure de coucher, et plus globalement des indicateurs dits de « désirabilité ».

Dans un autre domaine, avec des conséquences peut être encore plus graves: une des principales compagnie d’assurance à court terme en Afrique du Sud est une pionnière dans l’utilisation des analyses prédictives basées sur l’exploitation des données de masse pour rationaliser le traitement des réclamations des assurés, et surtout pour repérer celles qui sont potentiellement frauduleuses. Bien.

Imaginons maintenant que cette compagnie, avec un minimum d’effort, parvienne à avoir accès à des informations spécifiques sur des clients, sur internet, montrant que sur les 12 derniers mois, ces clients ont commandé une certaine quantité d’alcool en ligne, ou ont eu à faire sur internet des recherches sur sur des maladies dont des maladies du foie et du cœur ? Voilà ces clients placés immédiatement et arbitrairement dans une catégorie à risque avec une hausse subite de leur cotisation d’assurance, voire plus assurables du tout !

Outre l’absence d’un cadre juridique protégeant la circulation et l’utilisation des données, le problème du big data, particulièrement en recrutement, peut résider dans le manque d’analyse accompagnant ces prestations. Les systèmes spécialistes du prédictif, laissent souvent parler les données d’elles-mêmes par paresse, et font l’impasse sur l’analyse.

Or en faisant une confiance aveugle aux résultats d’un algorythme, on peut passer à côté de l’essentiel, ou donner de l’importance à des corrélations qui n’en ont pas. Pour savoir quel modèle statistique utiliser, des humains connaissant le sujet restent encore la source la plus sure.

On ne peut contester la place que prendra le « Big data » dans le secteur des Ressources Humaines, au-delà du recrutement.

« Le Big Data est devenu une grosse affaire – mais les compétences nécessaires pour gérer, analyser et transformer sont en nombre insuffisantes. Grâce à ses marchés technologiques émergents et à une croissance rapide de l’innovation, l’Afrique est dans une position unique pour s’imposer comme une plaque tournante mondiale pour le Big Data et des analyses ». Ces propos de Sean Mclean, Directeur des Relations avec les Universités chez IBM Afrique ne disent pas autre chose. Pour ce spécialiste, les responsables africains du secteur de l’éducation devraient agir dès maintenant pour l’émergence d’une nouvelle génération de talents permettant de tirer le meilleur parti du Big Data et de faire du continent un réservoir de ressources humaines dans ce domaine.

Cet optimisme est basé sur le fait que la demande Big Data aura créé plus de 4,4 millions d’emplois dans le monde en fin 2015, et que seulement un tiers seulement de cette demande en ressources humaines qualifiée sera comblée.

Les robots n’ont pas encore gagné !

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