27.09.2021

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IA et RH : Pourquoi recourir aux techniques de NLP ? (partie 2)

De la même façon que Google Traduction s’appuie sur des technologies d’analyse sémantique pour traduire des textes d’une langue à une autre, il est possible grâce aux techniques de NLP de traduire les métiers et les formations en compétences. Quels sont les avantages à opérer cette traduction ? À quels enjeux RH le recours au Natural Language Processing permet-il de répondre ?

 

 

1. Le recrutement

 

Le recours au Natural Langage Processing a deux principales applications à forte valeur ajoutée dans le cadre du recrutement : permettre d’optimiser le processus dans son ensemble en utilisant les compétences comme fil rouge au cours des différentes étapes, et gagner du temps en obtenant des short lists de candidats se concentrant sur les éléments réellement déterminants pour les postes à pourvoir.

 

Optimiser le processus de recrutement à l’aide du NLP

 

Traduire les métiers en compétences grâce aux techniques de NLP permet aux équipes RH d’être plus précises lors de la rédaction des fiches de postes. Les compétences associées à chaque poste sont ainsi mieux définies et plus objectives. Les recruteurs peuvent alors cibler la recherche de candidats en se concentrant sur les besoins précis en compétences identifiés grâce aux technologies. Puis, riches de ces informations, ils peuvent ensuite optimiser la préparation des entretiens en s’appuyant sur une connaissance avancée des compétences à chercher chez les candidats. L’ensemble du processus de recrutement gagne donc en objectivité et en efficacité.

 

À lire aussi :  Le recrutement par les compétences, une solution pour pallier la pénurie de talents ?

 

 

→ Obtenir des short lists de candidats grâce au NLP

 

Les techniques de traitement du langage naturel permettent également d’analyser le contenu des CV. À partir des éléments de textes présents dans ce document clé du processus de recrutement, il est ainsi possible d’identifier les compétences dont disposent les candidats.  Selon les postes concernés, d’autres critères peuvent par ailleurs être pertinents comme, par exemple, l’obtention de certains diplômes ou certifications, ou encore la localisation. Les technologies d’analyse sémantique peuvent ainsi être paramétrées pour identifier si les candidats répondent ou non aux caractéristiques recherchées et réaliser en conséquence une sélection des profils les plus pertinents selon les critères déterminants pour les postes à pourvoir.

 

 

2. La formation 

 

Traduire les contenus de formation en compétences grâce aux techniques de NLP représente deux avantages considérables pour les acteurs de la formation : mieux connaître les besoins des apprenants et pouvoir analyser leur offre afin de l’optimiser.

 

Proposer des contenus de formation adaptés en s’appuyant sur le NLP 

 

Lorsque les contenus de formation sont traduits en compétences, il est plus facile de les faire correspondre avec les besoins des apprenants. Que cela soit dans le cadre d’un upskilling ou d’un reskilling, avoir une clé de lecture commune permet d’identifier plus facilement les ressources pédagogiques qui permettront d’accompagner la montée en compétences des professionnels. Les organismes de formation peuvent ainsi offrir des parcours de formation réellement adaptés aux besoins des collaborateurs et des entreprises, et maximiser l’expérience des apprenants en leur suggérant des contenus vraiment pertinents.

 

À lire aussi : comment combler le skill gap ?

 

 

Rationaliser et optimiser les catalogues de formation grâce au traitement du langage naturel

 

En s’appuyant sur le traitement du langage naturel pour analyser les contenus des catalogues de formation, il est possible d’identifier les compétences couvertes, les doublons et les éventuels manques par rapport aux besoins identifiés auprès des apprenants et des entreprises clientes. Cet état des lieux permet aux organismes de formation d’obtenir un panorama de l’ensemble de leur offre, pour pouvoir prendre les décisions nécessaires pour l’optimiser de façon éclairée.

 

À lire aussi : Pourquoi et comment rationaliser son catalogue de formation ?

 

 

3. La gestion de carrière

 

Le NLP permet d’enrichir la gestion des parcours de carrière au sein des organisations en ouvrant le champ des possibles et en mettant en lumière les formations les plus idoines pour accompagner les évolutions professionnelles.

 

Identifier les parcours professionnels les plus pertinents en s’appuyant sur le Natural Langage Processing

 

Le Natural Langage Processing permet de mettre en avant la proximité entre les métiers grâce à l’analyse des compétences qui y sont associées. La technologie peut ainsi proposer les parcours de carrière les plus pertinents pour les collaborateurs en se basant sur leurs compétences à un instant t. Par ailleurs, le NLP permet également d’ouvrir le champ des possibles à cet égard. En effet, si les RH connaissent bien les métiers de leur organisation, la technologie permet généralement d’aller encore plus loin en matière de gestion de carrière, et de créer des opportunités en proposant des options basées sur les compétences auxquelles ces derniers n’auraient pas nécessairement pensé.

 

Sélectionner les formations adaptées pour accompagner les évolutions professionnelles à l’aide du NLP

 

Le traitement du langage naturel permet de faciliter la liaison entre les métiers, les compétences et les formations. En s’appuyant sur les capacités du NLP, il est possible de connaître les compétences à acquérir pour passer d’un métier à un autre, et d’identifier les formations permettant de monter en compétences afin de réaliser la passerelle entre les deux professions. Le recours à la technologie permet alors non seulement de réaliser un gain de temps et d’efficacité pour les collaborateurs qui souhaitent évoluer professionnellement, mais aussi pour les RH et les organismes de formation.

 

 

4. La GPEC et la GEPP

 

Dans le cadre de la GPEC (Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences) et la GEPP (Gestion des Emplois et des Parcours Professionnels), les techniques de traitement du langage naturel permettent d’accompagner les organisations dans la réalisation de l’état des lieux de leurs ressources en place et dans l’anticipation de l’impact de macro tendances sur leur structure.

 

Dresser un état des lieux des ressources en place grâce au NLP

 

Les techniques de NLP permettent de cartographier les compétences dont disposent les collaborateurs des organisations en traduisant l’ensemble de leurs intitulés de poste en compétences. Cette démarche permet aux RH et aux dirigeants d’obtenir une vision d’ensemble des ressources en place au sein de leur structure.

 

À lire aussi : Cartographie des compétences : bientôt indispensable ?

 

 

Anticiper l’impact de macro tendances sur les organisations à l’aide de l’IA

 

Des études clés voient le jour concernant l’impact de macro tendances sur les métiers et les compétences. L’automatisation et le télétravail, par exemple, bousculent les organisations depuis plusieurs années. Dans le cadre des démarches de GPEC et de GEPP, l’anticipation de ces évolutions est fondamentale pour permettre aux organisations de définir les plans d’action à mettre en place pour s’y préparer ou s’y adapter dans les meilleures conditions. Pour cela, les équipes en charge des projets peuvent s’appuyer sur les techniques de NLP afin de traduire les résultats de ces études et les appliquer aux métiers et aux compétences de leur organisation. Les RH et les dirigeants disposent ainsi de données clés pour prévoir des actions réellement adaptées à la situation de leur structure.

 

À lire aussi : Comment faire face à l’obsolescence des compétences ?

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Crédits illustration : https://www.istockphoto.com/fr/portfolio/robuart