Comment le matching IA facilite-t-il la sélection des candidats ?

Disponibilité, mobilité, qualifications, expérience, contraintes du poste : la pertinence d’un matching repose sur la combinaison de nombreux critères.

C’est précisément ce que permet le matching IA : il compare les besoins d’une mission aux données des candidats pour faire ressortir les profils les plus adaptés.

Mais comment ce rapprochement est-il effectué ? Quels critères de matching peuvent être pris en compte ? Et comment utiliser l’intelligence artificielle pour gagner en réactivité sans lui déléguer la décision de recrutement ?

 

Qu’est-ce que le matching IA en recrutement ?

 

Le matching IA consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour rapprocher les caractéristiques d’un candidat de celles d’un poste ou d’une mission. L’objectif est d’aider le recruteur à identifier et à prioriser plus rapidement les profils qui correspondent le mieux à son besoin.

Le principe du matching n’est pas nouveau. Un recruteur réalise lui-même cette mise en correspondance lorsqu’il analyse une offre d’emploi ou une commande, puis recherche dans son vivier les candidats qui possèdent les compétences et caractéristiques attendues.

L’intelligence artificielle permet d’effectuer ce rapprochement à plus grande échelle et plus rapidement. Plutôt que de consulter successivement de nombreuses fiches, le recruteur peut s’appuyer sur une technologie innovante pour croiser les informations dont il dispose et faire émerger les meilleurs profils.

Le matching IA ne signifie toutefois pas qu’un algorithme choisit qui recruter. Il constitue avant tout une aide permettant d’orienter le recruteur vers les candidatures à examiner en priorité.

 

Comment fonctionne le matching IA ?

 

Le matching IA analyse les informations relatives au besoin de recrutement et les compare aux données disponibles sur les candidats. Il peut ensuite faire ressortir les profils présentant la meilleure adéquation avec les critères recherchés.

Pour réaliser cette comparaison, le logiciel de recrutement doit disposer d’informations exploitables des deux côtés.

D’un côté, le besoin doit être suffisamment renseigné : métier recherché, compétences techniques, qualifications, localisation, dates de la mission ou autres contraintes métier. De l’autre, les fiches candidats doivent contenir des données suffisamment précises et actualisées.

L’IA peut alors faciliter la mise en correspondance de ces informations et leur interprétation. L’analyse sémantique permet notamment de dépasser une simple correspondance exacte entre les termes employés dans une fiche de poste et ceux présents dans un CV.

Nous avons d’ailleurs consacré un article complet au fonctionnement de la recherche et du sourcing assistés par l’IA : parsing de CV, recherche sémantique, mots-clés, filtres stricts ou encore scoring.

Le matching intervient dans la continuité de ces mécanismes en les mettant au service d’un objectif : déterminer quels candidats correspondent à un besoin donné.

 

Quels critères peuvent être utilisés pour réaliser un matching ?

 

Les critères de matching dépendent du logiciel et des données disponibles. Dans l’intérim, la pertinence d’un profil ne repose pas uniquement sur ses compétences : sa disponibilité, sa mobilité ou certaines qualifications peuvent être déterminantes pour une mission.

Un candidat peut disposer des compétences nécessaires et ne pas être en mesure d’accepter une mission. C’est particulièrement vrai dans le travail temporaire, où les besoins peuvent être urgents et où la situation d’un intérimaire évolue rapidement.

Les informations utiles au matching peuvent notamment comprendre : 

 

Critère	Pourquoi est-il important ?
Métier et expérience	Vérifier la cohérence du parcours avec la mission
Compétences techniques	Identifier les savoir-faire nécessaires au poste
Qualifications et habilitations	Vérifier les prérequis indispensables à la mission
Disponibilité	S’assurer que le candidat est mobilisable au moment du besoin
Mobilité / localisation	Évaluer la compatibilité géographique avec la mission
Historique de missions	Exploiter l’expérience déjà acquise par l’intérimaire
Informations actualisées	Éviter de proposer une mission à partir de données devenues obsolètes

 

Les soft skills peuvent également être pertinentes dans certains processus de recrutement. Mais tous les critères n’ont pas la même importance selon le poste et le contexte.

Pour une mission nécessitant une habilitation particulière, par exemple, celle-ci constitue un prérequis. L’enjeu n’est donc pas d’accumuler le maximum de critères de matching, mais de disposer des bonnes données pour le bon besoin.

 

 

Pourquoi la qualité des données est-elle essentielle au matching IA ?

 

La pertinence d’un matching IA dépend directement de la qualité des informations qu’il exploite. Des fiches candidats incomplètes ou des disponibilités obsolètes peuvent dégrader les résultats, même avec un moteur de matching performant.

C’est un point sur lequel insiste Priscilla Gomez, Directrice des Opérations chez KIWI Emploi, après le déploiement de l’ATS-CRM d’Enso : « Dès le départ, nous avons expliqué aux équipes que cela demande de la rigueur dans la saisie. Plus les informations sont complètes, plus le matching sera pertinent. »

Cette qualité ne repose d’ailleurs pas uniquement sur les recruteurs.

Chez KIWI Emploi, les intérimaires sont sollicités via le chatbot conversationnel de l’ATS-CRM d’Enso pour mettre à jour certaines informations par SMS ou e-mail. Les modifications apportées sont ensuite automatiquement synchronisées dans la solution. 

Le matching devient alors indissociable d’un autre enjeu : maintenir un vivier vivant et exploitable dans le temps.

 

 

Quels sont les avantages du matching IA pour une agence d’intérim ?

 

Le matching IA permet aux recruteurs d’identifier plus rapidement les candidats pertinents, de mieux exploiter leur vivier et de gagner en réactivité. Il peut également aider les recruteurs à devenir plus proactifs auprès de leurs clients et candidats.

Le premier bénéfice est le gain de temps. Lorsqu’une commande arrive, parcourir manuellement un vivier important ou multiplier les recherches peut ralentir la réponse apportée au client.

Le matching permet au contraire de concentrer l’analyse humaine sur les profils qui présentent déjà une adéquation avec le besoin et d’aider les équipes à recruter les talents les plus pertinents pour chaque mission.

Mais son intérêt ne se limite pas à accélérer la sélection de candidats.

Chez Rézolibri, Floriane Gabory, Responsable Performance, souligne notamment la capacité du matching à modifier la manière dont les recruteurs travaillent.

“Cela permet aux recruteurs d’être très réactifs : lorsqu’un besoin se présente, ils peuvent immédiatement identifier les bons profils. Et à l’inverse, lorsqu’un candidat arrive avec ses qualifications, ils sont déjà en mesure d’identifier les entreprises auxquelles le proposer.”

Cette deuxième utilisation est particulièrement intéressante. Le matching peut fonctionner dans les deux sens :

Mission → candidats : une agence reçoit une commande et recherche dans son vivier les personnes susceptibles d’y répondre.

Candidat → opportunités : un candidat disponible est identifié et le recruteur recherche les besoins ou entreprises auxquels son profil peut correspondre. C’est ce qu’on appelle une proposition active.

Le recruteur ne se contente alors plus de répondre aux commandes. Il peut devenir force de proposition auprès de ses clients.

 

 

Comment le matching IA permet-il de mieux exploiter son vivier de talents ?

 

Le matching IA permet d’interroger le vivier à chaque nouveau besoin et de faire émerger des candidats qui n’auraient pas nécessairement été identifiés spontanément par le recruteur. L’agence peut ainsi valoriser davantage les candidatures qu’elle possède déjà avant de rechercher de nouveaux profils.

Accumuler des CV ne suffit pas à disposer d’un vivier performant. Encore faut-il être capable de retrouver le bon candidat au moment où une opportunité se présente.

C’est l’un des bénéfices constatés par Rézolibri avec l’ATS-CRM d’Enso. Lorsqu’un recrutement est lancé, les équipes commencent par effectuer un matching dans leur propre base.

“L’ATS-CRM va automatiquement rechercher les profils disponibles, en tenant compte de leur actualisation via les actions automatisées. Le recruteur identifie ainsi des travailleurs temporaires auxquels il n’aurait pas forcément pensé, alors même qu’ils correspondent à son besoin.”

Cette approche permet de vérifier la richesse du vivier existant avant de diffuser systématiquement une nouvelle offre sur des jobboards. À terme, une meilleure exploitation de la base peut donc contribuer à limiter certains coûts d’acquisition tout en accélérant la réponse aux clients.

 

Le matching IA peut-il remplacer le recruteur ?

 

Non, le matching IA aide à comparer, rechercher et prioriser des profils, mais il ne doit pas se substituer au recruteur dans la décision finale. Une correspondance entre des données ne suffit pas à évaluer l’ensemble des dimensions humaines et contextuelles d’un recrutement.

Un profil placé en tête des résultats n’est pas automatiquement le candidat qu’il faut déléguer.

Certaines informations peuvent être absentes ou imparfaitement renseignées. La motivation, les attentes du candidat ou certains éléments propres à la relation avec le client nécessitent également l’intervention du recruteur.

Le matching doit donc être considéré comme un outil d’aide à la décision et non comme la décision elle-même.

Cette vigilance est d’autant plus importante que la qualité du résultat dépend des données utilisées. Le recruteur doit rester capable d’interroger les suggestions de l’ATS-CRM, de vérifier les informations et d’élargir sa recherche lorsque cela est nécessaire.

 

 

Comment réussir la mise en place du matching IA dans son agence d’emploi ?

 

Pour tirer parti du matching IA, une agence doit travailler autant sur la qualité de ses données que sur la technologie. Des critères clairement renseignés, un vivier régulièrement actualisé et l’appropriation de l’outil par les recruteurs sont essentiels.

Trois conditions sont particulièrement importantes.

1°) Structurer les informations. Les fiches candidats comme les besoins clients doivent contenir suffisamment de données pour permettre une mise en correspondance pertinente.

2°) Maintenir le vivier à jour. Une disponibilité datant de plusieurs mois peut réduire fortement la valeur du résultat. L’actualisation des informations doit donc faire partie du processus.

3°) Intégrer le matching au processus de recrutement. Pour en tirer pleinement parti, le matching doit intervenir dès qu’un nouveau besoin se présente. Avant de diffuser une offre ou de rechercher de nouveaux candidats, le recruteur peut d’abord vérifier si son vivier contient déjà des profils correspondant aux critères de la mission.

La technologie ne constitue donc qu’une partie de l’équation. La qualité du matching dépend également de la qualité du vivier et des pratiques mises en place autour de l’outil de recrutement. 

 

Comment choisir un outil de matching IA ?

 

Pour choisir un outil de matching IA, il faut notamment vérifier les données et les critères qu’il prend en compte, la manière dont les informations candidats sont actualisées, son intégration avec l’ATS et la façon dont les résultats sont présentés aux recruteurs.

Tous les outils de matching ne fonctionnent pas de la même manière. Avant de choisir une solution, il est donc important de comprendre comment elle établit la correspondance entre un besoin et les candidats.

Plusieurs points peuvent être vérifiés.

1°) Les données prises en compte. Le matching repose-t-il uniquement sur les informations du CV ou peut-il également exploiter la disponibilité, la mobilité, les qualifications, les habilitations ou encore l’historique du candidat ?

2°) L’actualisation des informations. Dans l’intérim, une donnée correcte aujourd’hui peut rapidement devenir obsolète. Il est donc important de vérifier comment les disponibilités et les autres informations susceptibles d’évoluer sont mises à jour et répercutées dans le matching.

3°) La gestion des critères de matching. La solution doit permettre de tenir compte des exigences propres à chaque mission, notamment lorsque certains critères constituent des prérequis indispensables.

4°) La lisibilité des résultats. L’objectif n’est pas de remplacer l’analyse du recruteur par une recommandation opaque. Celui-ci doit pouvoir comprendre les profils qui lui sont proposés et conserver la maîtrise de sa sélection.

5°) L’intégration au processus de recrutement. Un matching directement intégré à l’ATS permet de travailler à partir du même vivier et des mêmes données, sans multiplier les outils ou créer des bases parallèles.

Enfin, une démonstration peut être l’occasion de tester la solution à partir de cas représentatifs des recrutements réellement effectués par l’agence. Plutôt que de juger le matching sur une promesse générale, il devient alors possible d’observer quels profils remontent face à une mission concrète et si les résultats correspondent aux pratiques des recruteurs.

 

 

FAQ sur le matching IA

 

C’est quoi le matching ?

 

Le matching désigne la mise en correspondance de deux éléments selon des critères communs. Dans le recrutement, il consiste à rapprocher les caractéristiques d’un candidat des exigences d’un poste ou d’une mission afin d’évaluer leur adéquation.

 

Que signifie le terme « matching » ?

 

Le terme anglais matching peut être traduit par « mise en correspondance » ou « appariement ». En recrutement, il désigne généralement le rapprochement entre un profil candidat et une opportunité professionnelle.

 

Qu’est-ce que le matching métier ?

 

Le matching métier consiste à rapprocher un profil d’un poste ou d’une mission en fonction de critères liés au métier : expérience, compétences, qualifications ou autres prérequis. Avec l’IA, cette comparaison peut être automatisée afin d’aider le recruteur à identifier les profils les plus pertinents.

 

Quelle est la différence entre un ATS et le matching IA ?

 

Un ATS (Applicant Tracking System) est un logiciel permettant de centraliser et gérer différentes étapes du recrutement et les données candidats. Le matching IA est une fonctionnalité qui peut être intégrée à un ATS pour rapprocher automatiquement les besoins de recrutement des profils disponibles.

 

Quelle différence entre sourcing IA et matching IA ?

 

Le sourcing IA vise à faciliter la recherche et l’identification de candidats, notamment au sein d’un vivier. Le matching IA se concentre sur la mise en correspondance entre les caractéristiques d’un besoin et celles des candidats afin d’identifier les profils présentant la meilleure adéquation.