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Pourquoi recruter un « super-candidat » est une fausse bonne idée ?

Par Laura Maréchal Publié le 1 mars 2021
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« Je recherche un candidat rigoureux, à l’écoute, créatif, force de proposition, dynamique, doué en négociation » et la liste peut encore être longue ! Nous sommes tous déjà tombés sur ce type d’offre d’emploi regroupant à peu près toutes les soft skills possibles et inimaginables. Mais, lorsque l’on sait qu’entre 210 000 à 350 000 recrutements sont abandonnées chaque année, faute de candidats, on peut se demander si les recruteurs s’y prennent bien… Alors, est-il vraiment pertinent de s’atteler à rechercher le candidat qui, sur le papier, semble être « parfait » ?


1️⃣ A la recherche du « mouton à 5 pattes », ou le meilleur moyen de faire une erreur de recrutement

« On a déjà organisé 20 entretiens de recrutement, mais toujours pas de candidat idéal pour le poste… » 20 entretiens, et toujours pas d’embauche ? Malheureusement, nombreux recruteurs partent en quête du « mouton à 5 pattes », c’est-à-dire d’une personne adaptable, polyvalente, dotée de nombreux soft skills, avec des compétences techniques diverses et variées. Pour autant, ces soft skills ne sont pas toujours utiles pour le poste à pourvoir… « J’en ai marre d’entendre des recruteurs dire que leur comptable ne sait pas se vendre ; mais est-ce que se vendre est une compétence utile pour le métier de comptable ? ». On sait que les échecs en recrutement sont monnaie courante, qu’une erreur de recrutement coûte cher et prend du temps. Alors, par peur de faire des erreurs de casting, les recruteurs ont tendance à se tourner des profils qui les rassurent et qui, selon eux, ne leur réserveront pas de mauvaises surprises par la suite.

Cependant, par définition, un recrutement consiste à recruter une personne pour des missions bien précises, et non pas à recruter quelqu’un pour des compétences qui ne serviront pas dans le poste à pourvoir.

Et les risques de recruter un profil surqualifié pour le poste sont nombreux :

😴 Ennui, frustration, bore-out
Recruter un candidat pour des compétences qu’il ne pourra exploiter dans son job est plus risqué qu’on ne le pense ! Fatigue, déprime, baisse de l’estime de soi… Le manque de stimulation intellectuelle peut devenir un réel supplice.

🔚 Turn-over, abandon de poste
Lorsque le candidat se rendra compte que le poste n’est absolument pas fait pour lui, il y a fort à parier qu’il mettra tout en œuvre pour quitter l’entreprise et rechercher un poste plus en adéquation avec ses soft skills.

👎 Impact sur l’image employeur
Vendre du rêve au candidat, que ça soit via l’offre d’emploi ou lors d’un entretien de recrutement peut s’avérer être un jeu dangereux ! Si le candidat a l’impression que l’on s’est joué de lui, l’impact sur l’image employeur sera plus que négatif.


2️⃣ Le recours aux algorithmes, pour un « matching » objectif !

Utiliser l’intelligence artificielle ou datamining lors des recrutements serait synonyme de gain de temps pour 41% des recruteurs, mais aussi pour 39% des candidats. Mais au-delà du gain de temps, intégrer les algorithmes dans un process de recrutement, c’est-à-dire un « ensemble de règles opératoires dont l’application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d’un nombre fini d’opérations » permet d’éviter les « flops » en évaluant exclusivement les soft skills adaptées au poste à pourvoir et en limitant les biais cognitifs.

En effet, les algorithmes de recommandation comme celui utilisé par WeSuggest permettent de déterminer les soft skills adaptées, à partir de la description d’un poste. L’algorithme se base sur les résultats d’une démarche terrain, menée auprès des professionnels des RH de secteurs variés, complétée par une démarche prospective, en se basant sur les travaux de recherche, comme ceux du World Economic Forum sur les compétences du XXIème siècle. Les candidats présélectionnés par le recruteur répondent alors à un test qui permet de définir ses sources de motivations, ses leviers internes ou encore ses points d’attention. Les algorithmes sélectionnent et comparent ensuite les candidats qui ont le score de « matching » le plus élevé par rapport au poste à pourvoir.

41%

des recruteurs

Pensent qu’utiliser l’intelligence artificielle ou datamining lors des recrutements serait synonyme de gain de temps.

Et les bénéfices sont nombreux…

📉 Diminuer la marge d’erreur
Avoir recours aux algorithmes permet de limiter le risque d’erreur, en évaluant uniquement les soft skills utiles aux postes et en s’assurant que le candidat s’épanouira dans le poste à pourvoir.

💡 Limiter les biais cognitifs
On le sait, les biais cognitifs sont nombreux. Aussi, s’appuyer sur des algorithmes permet d’objectiver vos prises de décision et d’éviter d’avoir son jugement impacté par ces réactions naturelles.

👍 Des entretiens de recrutement de meilleure qualité
Si la science ne remplace pas l’homme, s’appuyer sur les résultats du questionnaire durant un entretien de recrutement facilite l’échange et permet de discuter sur la base de données fiables et pertinentes.

✨ Ouvrir le champ des possibles
Si notre attention va naturellement se porter sur un CV qui présente des expériences et compétences similaires à celles demandées pour le poste à pourvoir, comparer les résultats des candidats sur la base de leurs soft skills permet de s’intéresser à des candidatures que vous n’aurez pas forcément étudier dans un process de recrutement classique. Et il serait dommage de passer à côté du candidat idéal pour le poste !


Alors, pourquoi attendre plus longtemps ? WeSuggest a développé une solution de matching pour évaluer vos candidats sur la base de soft skills utiles pour le poste à pourvoir. Découvrez et testez notre solution dès à présent en vous créant un compte gratuitement. 🚀

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