EP146 : WageScape - Comment être compétitif avec des données sur le travail en temps réel

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Cette transcription a été éditée pour plus de clarté.

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Lydia: Bienvenue dans le podcast All In Recruitment de Manatal, où nous explorons les meilleures pratiques, les apprentissages et les tendances avec des leaders dans le domaine du recrutement. Si vous aimez notre contenu, n'hésitez pas à vous abonner à nos chaînes sur YouTube, Apple Podcasts et Spotify pour rester à l'écoute de nos épisodes hebdomadaires.

Je suis votre animatrice, Lydia, et cette semaine, nous recevons Cary Sparrow, fondateur et directeur général de WageScape. Merci de vous joindre à nous, Cary.

Cary: C'est un plaisir d'être ici.

Comment le conseil et l'armée ont façonné un PDG du secteur de la technologie

Lydia: Vous avez donc 35 ans d'expérience dans les domaines de l'ingénierie, du conseil militaire et de la direction d'opérations. Comment ces expériences très impressionnantes et diverses ont-elles façonné votre approche de la direction de WageScape, voire de sa création, Cary ?

Cary: Pour ce qui est de la direction, j'ai eu l'occasion de travailler avec quelques centaines d'organisations lorsque j'étais consultant. Nous avons beaucoup travaillé avec différents types d'entreprises dans différents types de situations. J'ai eu l'occasion de voir de nombreuses approches différentes. J'ai eu l'occasion de travailler avec des personnes du monde entier. J'ai appris à travailler virtuellement très rapidement.

C'est l'une des choses que j'ai faites lorsque j'ai créé WageScape. J'ai créé une organisation virtuelle. J'ai fondé WageScape il y a dix ans. C'était bien avant la pandémie, et j'ai délibérément voulu en faire une organisation virtuelle mondiale. C'était avant que le travail à distance ne soit même reconnu. L'expérience que j'avais acquise jusqu'alors consistait à travailler avec des équipes mondiales.

Nous n'avions pas beaucoup de vidéoconférences, et nous avons donc dû apprendre à travailler ensemble de manière très efficace sans être face à face. C'était l'une des choses à faire. L'autre chose était de créer une organisation apprenante, en reconnaissant qu'il est plus important d'aller vite et de corriger les choses que de les perfectionner avant d'aller de l'avant. Je l'ai constaté à la fois dans l'armée et dans le domaine du conseil. Ensuite, lorsque j'étais dans le monde de l'entreprise, j'ai vu le contraire : dans le monde de l'entreprise, on est vraiment payé pour gérer les risques.

Vous préférez donc prendre un peu plus de temps et faire les choses aussi bien que possible, mais dans un monde technologique, cela vous tuera. Il y a donc une sorte de parti pris pour l'action qui m'a été inculqué dans les autres parties de ma carrière.

Voler à l'aveuglette : Les risques cachés d'un Intel du travail dépassé

Lydia : Qu'est-ce qui vous a d'abord attiré dans le domaine des données sur le marché du travail ? Je veux dire que c'est le domaine dans lequel WageScape opère, n'est-ce pas ? Et quelles sont les lacunes que vous avez constatées et que WageScape a été créée pour combler ?

Cary : Pendant une vingtaine d'années, j'ai travaillé avec des entreprises pour les aider à tirer le meilleur parti de leur main-d'œuvre et j'ai adopté une approche très analytique pour déterminer où se trouvaient les opportunités et comment relier les opérations et l'organisation à la stratégie. J'ai également adopté une approche très axée sur la stratégie commerciale.

L'une des choses que j'ai remarquées, c'est que la disponibilité des données sur les emplois, les salaires, les compétences, les personnes disponibles et celles qui embauchent est vraiment médiocre. C'est un peu mieux aujourd'hui qu'il y a dix ans, mais c'est encore loin d'être le cas. Le manque d'informations empêche vraiment les entreprises de créer un environnement qui leur permette de libérer les talents de leur main-d'œuvre afin d'obtenir des performances compétitives.

J'y ai vu une véritable opportunité, car bon nombre des causes profondes qui expliquent la médiocrité des informations ont disparu au fil du temps grâce à une technologie plus avancée et à l'évolution des comportements. Par exemple, la possibilité de partager des données entre organisations, l'existence de systèmes permettant de le faire, etc.

J'ai constaté que la plupart des gens vivaient avec un problème, à savoir que leurs informations sur le montant des salaires, sur les personnes qui embauchent et sur les endroits où trouver des talents étaient tellement obsolètes que la plupart d'entre eux volaient à l'aveuglette. Ils pensaient connaître le marché, mais ils ne savaient pas vraiment ce qui s'y passait parce qu'il n'y avait pas d'informations valables à ce sujet.

C'est ce constat, associé au fait qu'il existe aujourd'hui de meilleures sources d'information qui n'avaient pas été exploitées auparavant, qui m'a poussé à fonder WageScape. Je l'ai fondée il y a dix ans, et il y a dix ans, personne ne s'intéressait à l'embauche et à la rémunération en temps réel de la manière dont nous l'envisagions. Nous avons très rapidement mis en place une opération et un ensemble de technologies qui nous permettent de saisir la situation de l'embauche et de la rémunération dans le monde entier, tous les jours.

Au cours des dix années qui ont suivi, d'autres personnes se sont lancées dans cette activité. Cela ne veut pas dire que nous étions littéralement les premiers, mais je pense que nous avons eu une vision qui nous a permis d'aller un peu plus loin et de voir l'utilité de ces informations dans le domaine de l'acquisition de talents. Cela a vraiment pris de l'ampleur lors de la pandémie, lorsque les chaînes d'approvisionnement en talents ont été complètement rompues. Les besoins en talents ont été complètement bouleversés parce que certaines tâches ne pouvaient plus être accomplies et que certaines tâches étaient devenues critiques sans que l'on dispose d'un personnel suffisant. Les entreprises ont commencé à payer pour obtenir du personnel, et ce à un rythme très rapide.

Entre 2021 et 2022, les salaires annoncés ont augmenté d'environ 25 % par an. C'est remarquable quand on y pense, car chacun d'entre nous est habitué à une inflation salariale comprise entre deux et quatre pour cent par an, surtout ici aux États-Unis, mais aussi dans d'autres parties du monde, principalement.

Tout le monde a été pris au dépourvu. Nous étions assis sur des données qui montraient que, oui, en fait, les salaires augmentent autant, mais ils n'augmentent pas autant de manière cohérente. Ils augmentent dans certains cas, plusieurs fois plus sur certains marchés ou pour certains emplois, et ils n'augmentent pas du tout sur d'autres marchés et pour d'autres types d'emplois.

Le besoin que nous avions initialement envisagé il y a dix ans est vraiment apparu au premier plan juste après la pandémie. C'est à ce moment-là que les gens ont commencé à investir dans ce qui se passe en temps réel avec l'intelligence du marché du travail.

Lydia : Alors, comment trouvez-vous le scénario maintenant, après la pandémie ?

Cary : C'est intéressant parce que le scénario comporte plusieurs aspects différents. En ce qui concerne le marché du travail lui-même, les choses se sont calmées. Nous n'observons pas le même type d'inflation salariale. L'une des choses qui est devenue évidente, et qui était probablement vraie depuis le début, mais que nous avons maintenant les moyens de constater, c'est qu'il n'y a pas de marché du travail unique.

Tout est local. Les conditions de travail locales peuvent être matériellement différentes de celles d'une zone métropolitaine située à quelques heures de là, ou encore entre ce qui se passe dans une ville et ce qui se passe dans une zone plus rurale, même à une cinquantaine de kilomètres l'une de l'autre. Il existe des différences matérielles en fonction de l'endroit où vous vous trouvez, et des différences matérielles en fonction du type d'emploi que vous recherchez. Même au sein d'un même type d'emploi, il existe des différences matérielles entre les exigences relatives à certains types de compétences.

Par exemple, beaucoup de gens savent que la demande de conducteurs de grands routiers a augmenté de façon spectaculaire au cours des dernières années. C'est ce qui ressort des données relatives à l'embauche et à la rémunération. Ce qui est intéressant, c'est qu'au cours des deux dernières années, le salaire médian annoncé pour les routiers s'est stabilisé, mais le salaire moyen a continué à augmenter. Cela s'explique par le fait que certaines compétences des routiers sont tellement demandées qu'elles donnent lieu à des rémunérations beaucoup plus élevées, ce qui fait augmenter la moyenne générale. Même au sein d'un emploi, vous devez comprendre quelles sont les compétences les plus demandées.

Tout cela est important car, dans le cadre de l'acquisition de talents, si vous fondez vos décisions en matière de rémunération sur les taux de rémunération publiés dans votre État ou dans le pays pour un type d'emploi standard, vous vous mettez dans une position désavantageuse. Vous n'êtes pas assez précis sur ce dont vous avez besoin. Vous risquez de payer à un taux non compétitif, ce qui signifie que vous n'accédez pas aux talents aussi rapidement que vous en avez besoin et que vous n'obtenez pas la qualité des talents, car les candidats savent aussi ce qu'il y a sur le marché. Ils le savent probablement mieux que la plupart des entreprises.

L'autre façon de vous désavantager est l'inverse. Vous pourriez payer trop cher si vous vous basez sur un taux moyen et que vous embauchez dans des régions où les coûts sont relativement faibles, ou si vos exigences en matière de compétences ne sont pas aussi élevées que celles de certains autres. Vous pourriez payer trop cher. Dans l'environnement actuel, en particulier avec l'inflation, les pressions sur les coûts restent très élevées. L'incertitude entourant l'économie, en particulier en 2025, incite les entreprises à examiner de près leurs coûts.

Il ne faut pas payer trop, mais il ne faut pas non plus payer trop peu. C'est en partie ce qui se passe sur le marché du travail lui-même. Les entreprises réagissent à cette situation. Elles modifient la façon dont elles gèrent les salaires. Elles modifient leurs sources d'information pour rester au fait de la situation. Elles accordent une attention beaucoup plus grande à leurs concurrents réels.

L'approche traditionnelle de l'analyse concurrentielle pour tout domaine au sein d'une entreprise, jusqu'à il y a quelques années, consistait à examiner qui étaient les concurrents de l'entreprise. Dans la plupart des cas, si vous demandiez à quelqu'un avec qui il est en concurrence pour ses talents, il vous citerait ses concurrents commerciaux et une poignée d'entreprises. Même dans une zone métropolitaine donnée, il y a des dizaines, voire des centaines d'entreprises qui se disputent exactement les mêmes talents.

En outre, comme les salaires inférieurs ont beaucoup augmenté, si vous travaillez dans une entreprise intensive en termes de main-d'œuvre horaire, votre concurrence s'est considérablement élargie. La plupart des gens, s'ils gagnent ne serait-ce qu'un salaire modeste, envisageront très sérieusement de changer d'organisation, même s'il s'agit d'un emploi différent, s'il est situé à proximité et s'il rapporte quelques centaines de dollars de plus par mois. C'est suffisant pour faire partir les gens. Les personnes qui gèrent d'importants effectifs horaires en savent quelque chose. Ils font preuve d'une plus grande sophistication dans la manière dont ils prêtent attention à ces éléments.

Pourquoi la plupart des entreprises sont encore aveugles

Lydia : Cary, parlons de la technologie elle-même. Votre technologie d'IA brevetée dit qu'elle recueille des données auprès de 5,6 millions d'organismes d'embauche dans 210 pays. Quels défis technologiques avez-vous dû relever pour mettre en place ce type d'infrastructure de données ?

Cary : C'est très intéressant parce que lorsque je suis allé à l'université, j'ai étudié l'ingénierie informatique, et j'adorais concevoir des systèmes informatiques et réfléchir aux problèmes que les ordinateurs pouvaient résoudre. J'ai ensuite embrassé plusieurs carrières différentes que vous avez mentionnées, dans lesquelles je n'avais plus à faire cela.

Lorsque j'ai fondé WageScape, nous avons construit notre propre technologie pour aller chercher des données dans des millions de sources différentes. Cette technologie fonctionne à grande échelle. Ce que nous avons commencé à faire, et nous faisons plus que cela maintenant, c'est d'aller sur tous les sites web que nous pouvions trouver et qui affichaient des offres d'emploi, et nous avions une méthode spéciale que nous avions développée pour déterminer ce que ces offres allaient payer.

C'était très utile. Nous fonctionnons 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Nous allons partout où nous pouvons trouver des emplois, nous capturons ces informations et nous mettons à jour notre image du monde entier tous les jours. Il s'agit d'une opération 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, qui traite de très grandes quantités de données.

Il nous a fallu apprendre à l'adapter. Nous avons dû apprendre à mettre en place des contrôles opérationnels. Nous avons dû apprendre beaucoup de choses. Mon parcours universitaire comprenait des recherches sur l'intelligence artificielle, et j'ai donc pu voir où nous pouvions appliquer l'intelligence artificielle pour nous aider à traiter les données.

Il y a des domaines où...

Lydia : C'était il y a 10 ans ?

Cary: Oui. C'était donc le cas, et nous utilisons encore un peu l'IA aujourd'hui. Pas autant que les gens le pensent. Mais nous l'utilisons encore pour traduire des langues, des titres de postes, interpréter des listes d'emploi, le secteur d'activité de l'organisation qui recrute, en les faisant correspondre à des codes professionnels standard, etc. L'IA est particulièrement bien adaptée pour cela. C'est donc ce que nous faisons.

Lydia : Maintenant, Cary, parlons de "voler à l'aveugle", comme vous l'avez mentionné plus tôt. Lorsque les entreprises prennent des décisions en matière d'embauche et de rémunération, à quoi cela ressemble-t-il réellement pour une entreprise lorsqu'elle prend ces décisions ? Et quelles sont les informations essentielles qui leur manquent ?

Cary : Traditionnellement, lorsque vous parlez à des recruteurs, des responsables de recrutement, des responsables des opérations, etc., la plupart d'entre eux vous diront que c'est leur travail de comprendre le marché des talents et qu'ils ont l'impression d'avoir une bonne maîtrise de la situation. La question suivante se pose alors : sur quoi cela repose-t-il ?

Il s'agit souvent de dire : "Je parle à un certain nombre de personnes chaque jour", "Je connais mes concurrents" ou "Je sais ce qu'il faut faire pour embaucher des gens". Si l'on prend du recul, on s'aperçoit qu'il s'agit en réalité d'anecdotes. Il s'agit d'anecdotes qui ont façonné les perceptions des gens et influencé leur perception de ce qui se passe, mais qui ne reposent sur aucune base factuelle statistiquement significative.

La manière dont les niveaux de rémunération sont fixés, la manière dont les sources de talent sont ciblées, la manière dont les postes sont définis - tout cela ne tient pas compte d'une vision significative de ce qui se passe réellement sur le marché. Elle est basée sur la sagesse conventionnelle. Elle est basée sur l'expérience individuelle, qui est très limitée et n'est pas très utile dans un environnement très dynamique.

Cela est apparu clairement lors de la pandémie, lorsque vous pouviez lire des articles de presse le même jour, voire le même matin, dans lesquels certains disaient que nous étions en récession, d'autres que nous étions en plein essor. Certains disaient qu'il n'y avait pas de talents, d'autres que nous en avions trop. Lorsque vous regardez ce que les gens disent et que vous le comparez avec des données, comme les nôtres, cela n'a aucun rapport avec la réalité.

Ce genre d'anecdotes a cependant le dessus dans les conversations réelles sur la manière de fixer les niveaux de rémunération, sur la manière de recruter, sur les messages qui trouveront un écho auprès des gens, et sur la question de savoir s'il faut envisager un travail à distance ou seulement là où vous avez des activités. Ce sont ces points de vue fondés sur la sagesse conventionnelle et l'expérience personnelle qui l'emportent.

Lorsque je dis que beaucoup d'entreprises volaient à l'aveuglette, c'est parce qu'elles s'appuyaient sur un ensemble d'expériences accumulées qui n'étaient plus pertinentes ou qui n'étaient pas liées à une quelconque base de données sur ce qui se passe sur le marché de l'emploi.

Les organisations avisées ont commencé à changer cette situation. Elles ont reconnu il y a quelques années qu'elles devaient doter les gestionnaires d'embauche et les recruteurs d'une vision actualisée de ce qui se passe sur le marché du travail. Elles doivent être proactives dans l'élaboration de leurs pratiques de recrutement et de leurs pratiques et politiques salariales.

Je dirais qu'il y a un grand fossé entre les organisations qui ont vraiment adopté l'idée que le marché du travail est dynamique et qu'elles doivent être au courant de ce qui se passe exactement pour être aussi efficaces et compétitives qu'elles doivent l'être, et toutes les autres. Ce fossé existe toujours. De plus en plus de personnes adoptent ce point de vue, mais nous n'en sommes qu'au tout début, et ce sont les organisations les plus avisées qui adoptent cette perspective.

Lydia : Comment définiriez-vous une organisation intelligente ?

Cary : Dans le contexte dont nous parlons ici, il s'agit pour l'organisation de reconnaître qu'elle doit créer la capacité de comprendre ce qui se passe. Elles doivent constamment évaluer ce dont elles ont besoin pour être compétitives du point de vue des talents, et où elles peuvent aller les chercher.

Ils doivent utiliser des informations factuelles sur ce qu'ils devraient payer, ce qui vaut la peine d'être payé et ce qui ne vaut pas la peine de l'être. Ils doivent fonctionner à un rythme beaucoup plus rapide. Les révisions salariales annuelles ne fonctionnent plus. Les révisions salariales nationales ou internationales ne fonctionnent plus du tout. Les choses doivent être beaucoup plus localisées et beaucoup plus fréquentes.

Les organisations avisées procèdent à ces changements. Elles créent des approches beaucoup plus dynamiques pour répondre au dynamisme du marché du travail.

Vitesse, coût, résonance : Le triple avantage

Lydia : Maintenant, pour en venir à l'avantage concurrentiel proprement dit, quels sont les avantages concurrentiels que vos clients ont pu obtenir en disposant d'informations plus précises ou plus opportunes sur le marché du travail ?

Cary : Je dirais la vitesse, le coût et la résonance. La rapidité signifie que vous pouvez réagir beaucoup plus rapidement aux changements qui surviennent sur les marchés où vous opérez. Ces changements peuvent être induits, par exemple, par l'un de nos clients, un très grand détaillant qui s'intéresse aux pratiques d'embauche de tous les autres détaillants, petits et grands, sur tous les marchés où il opère.

Ils utilisent nos données pour ce faire, car c'est l'échelle que nous suivons. Dès qu'ils constatent un changement de salaire chez l'un de ces concurrents, et il s'agit de concurrents pour les talents, pas seulement de concurrents d'un point de vue commercial, ils alertent immédiatement les équipes locales.

Cette entreprise a procédé à ce type de changement et doit évaluer comment y répondre. Dans certains cas, elle n'a pas besoin de réagir. Dans d'autres cas, elle commence à opérer un changement pour aller dans cette direction, mais elle le fait très rapidement. En l'espace de quelques jours, ils sont en mesure d'ajuster leur approche de la rémunération locale.

C'est un exemple de rapidité. Disposer d'informations en temps réel vous permet de déterminer plus rapidement ce qui est important pour vous et votre équipe et d'agir en conséquence. Pour ce faire, vous devez disposer d'une organisation alignée qui comprend qu'il s'agit d'une information à laquelle il faut prêter attention.

La vitesse est une chose. Le coût en est une autre. Il est essentiel de connaître les taux en vigueur sur le marché et les facteurs qui les déterminent pour rester compétitif, non seulement du point de vue de l'acquisition des talents, mais aussi du point de vue de la gestion des coûts.

Revenons à l'exemple que j'ai mentionné. Toutes les grandes entreprises qui recrutaient des grands routiers augmentaient leurs taux de rémunération annoncés de plus de 5 % par an, et dans de nombreux cas, bien plus que cela. À partir de 2023 et jusqu'en 2024, un certain nombre de ces mêmes entreprises ont commencé à ne pas augmenter leurs taux annoncés. En 2023 et 2024, ces mêmes entreprises ont commencé à diminuer les taux annoncés pour les conducteurs.

Au lieu que tout le monde augmente ses tarifs pour attirer les talents, les entreprises adoptent désormais un point de vue beaucoup plus nuancé. Lorsque l'on fait la même analyse, en examinant les différents sites, on voit les marchés. Il y a trois ans, les taux augmentaient partout. Aujourd'hui, la situation est beaucoup plus nuancée : les taux baissent sur certains marchés, restent inchangés sur d'autres et augmentent sur d'autres encore.

C'est le résultat direct d'une meilleure perception du point d'équilibre approprié pour l'instant, qui permet de rémunérer ces talents essentiels et d'aller de l'avant.

Transformer les données sur le travail en prévisions stratégiques

Lydia : Avec de telles données, Cary, jusqu'où peut-on prévoir ? Les choses changent si vite. Quelle est l'échéance la plus lointaine ?

Cary : Pour certaines questions, on peut voir assez loin. Pour d'autres, l'horizon est d'un quart d'heure. Si vous voulez connaître l'évolution des salaires sur un marché donné, une vue en temps réel de ce qui est annoncé par tous les concurrents sur ce marché vous montrera ce que seront probablement les taux de rémunération dans six à neuf mois.

Il faut un certain temps pour que les gens entrent dans une organisation. Il faut les embaucher, les intégrer, les payer, etc. Par conséquent, une période de six à neuf mois est une capacité de prévision raisonnable. N'oubliez pas qu'il s'agit d'une comparaison avec zéro. En utilisant des méthodes ou des sources de données antérieures, vous ne pouviez pas raisonnablement prévoir quoi que ce soit au niveau local ou au niveau de l'emploi sur la base de ces sources. Elles n'étaient tout simplement pas assez précises.

Il existe d'autres applications pour lesquelles il est possible de faire des prévisions à plus long terme. L'une des choses que nous avons constatées à la suite de la pandémie, c'est que nous avons vu très clairement qui commençait à réembaucher immédiatement dans certains secteurs, quelles entreprises allaient être plus résistantes à la pandémie, parce qu'elles avaient commencé à relâcher l'embauche beaucoup plus tôt. Nous savions quelles entreprises étaient vraiment en difficulté parce qu'elles n'embauchaient plus du tout. Cela a eu des conséquences à long terme. Du point de vue de la veille concurrentielle, ce type d'informations peut être utilisé à de nombreuses fins.

Ne laissez pas l'IA définir votre politique salariale

Lydia : Cary, une dernière question sur l'IA. En ce qui concerne l'impact des progrès des technologies de l'IA sur le recrutement, avez-vous remarqué que cet impact se produisait du côté des recruteurs ou même du côté des candidats ? Nous avons vu davantage de scénarios dans lesquels les candidats utilisent l'IA, tout comme les recruteurs, mais ces derniers n'ont pas vraiment compris à quel point l'IA est avancée ou comment gérer les capacités qui en découlent. Quel est votre point de vue à ce sujet ?

Cary : Aujourd'hui, on ne peut pas parler d'acquisition de talents sans parler d'IA. En fait, il est impossible d'avoir une conversation sur les affaires sans parler de l'IA, qui évolue si rapidement. L'une des choses à reconnaître est que le monde d'aujourd'hui n'est pas ce qu'il sera dans six mois en ce qui concerne l'IA. Les équipes chargées de l'acquisition des talents doivent faire preuve d'une grande diligence pour reconnaître que les capacités pour lesquelles elles pensent que l'IA n'est pas adaptée aujourd'hui pourraient l'être dans six mois. Dans un an, il y aura certainement plus de choses qui conviendront.

Je pense que vous avez tout à fait raison d'évoquer à la fois l'expérience du recruteur et celle du demandeur d'emploi. En ce qui concerne les demandeurs d'emploi, il est important de reconnaître que chaque recruteur est probablement confronté à ce problème en ce moment même. Les demandeurs d'emploi utilisent des outils d'intelligence artificielle comme des capacités de recherche très intelligentes. Lorsqu'il s'agit de comprendre la culture d'une entreprise, les implications d'un emploi et le montant de la rémunération, ils se tournent vers des modèles d'IA. Ces modèles d'IA, même s'ils donnent des réponses très fiables et très détaillées, sont souvent tout simplement erronés.

À titre d'exercice intéressant, si vous voulez le faire, allez voir les trois principaux modèles d'IA disponibles gratuitement et demandez-leur quel est le taux de rémunération pour n'importe quel poste. Vous obtiendrez trois réponses très différentes. C'est parce qu'ils n'apprennent pas à partir d'une base de données raisonnable ou actualisée. Dans la plupart des cas, vous n'avez aucune idée de l'ancienneté des taux qu'ils citent. Il y a donc beaucoup d'inexactitudes, mais les demandeurs d'emploi ne s'en soucient pas. Pour autant qu'ils le sachent, c'est la bonne réponse.

Il faut se donner les moyens de remettre tout le monde à niveau par rapport à la situation réelle. C'est ce que nous comprenons et c'est pourquoi nous offrons ce type de compensation. Il est également utile de se tenir au courant de ce que l'IA dit aux gens, afin de pouvoir apporter des informations supplémentaires. Il y a toute une question que j'aborde parfois avec le public : Qu'est-ce que la vérité dans un monde doté d'IA ? Si l'on n'y prend garde, la vérité sera définie par l'IA. À un moment donné, la vérité n'a plus d'importance - si l'IA dit quelque chose de différent, alors la perception devient la réalité de ce point de vue. En tant que recruteur, vous devez rester vigilant sur ce point.

D'autre part, de nombreux outils sont désormais à la disposition des recruteurs. Depuis plus de dix ans, les entreprises investissent dans la mise en correspondance par IA des candidats avec les exigences du poste afin d'améliorer l'adéquation et de rationaliser le processus de recrutement. Les résultats ont été très mitigés. Je dirais que tous les trois ans, une nouvelle génération d'entreprises se lance dans cette voie, et il y en aura toujours d'autres. Mais d'après ce que je vois, elles adoptent souvent une approche relativement superficielle de ce qu'est une bonne adéquation. Elles examinent les exigences du poste et voient qui correspond le mieux à ces exigences.

La dernière génération d'outils commence à examiner les compétences pour voir quelles sont les compétences sous-jacentes requises pour certains types de travail et qui correspond le mieux à ces compétences. L'IA joue un rôle dans la détermination des compétences pertinentes. Mais il y a toute une dimension liée à la manière dont les organisations travaillent - la culture, le style de travail, l'éthique du travail, etc. Du point de vue du recruteur, on ne peut pas tout abandonner aux résultats d'une recherche pilotée par l'IA. Vous devez toujours savoir ce qui permet aux gens de s'épanouir et de réussir dans votre organisation et ce qui les conduira à l'échec. Dans la plupart des cas, il ne s'agit pas seulement d'un ensemble de compétences ; cela a tout à voir avec l'organisation.

Ne vous laissez pas piéger par vos vieilles habitudes de recrutement

Lydia : Et dernière question, Cary, quel conseil donneriez-vous à quelqu'un qui commence une carrière dans cet espace de talents ? Cet espace de talents nuancé et dynamique dont nous venons de parler aujourd'hui.

Cary : Plusieurs choses. Certaines d'entre elles sont des principes de base. Travaillez dur. Mettez-vous en position d'apprendre le plus possible des gens qui vous entourent. Placez-vous dans des organisations qui font partie de cette catégorie d'organisations avisées, qui apportent une vision très agressive et nuancée de ce qui se passe sur le marché de l'emploi. C'est la chose la plus importante : choisissez votre place, travaillez dur et apprenez autant que possible.

Si vous travaillez déjà dans le domaine de l'acquisition de talents, méfiez-vous des idées reçues et des méthodes traditionnelles, car les choses évoluent très rapidement. De nouvelles technologies font leur apparition et les conditions de travail évoluent considérablement. Si vous vous fiez à la manière dont les choses ont été faites dans le passé, vous vous exposez à un manque de compétitivité.

Lydia : Merci beaucoup pour votre temps et vos idées aujourd'hui, Cary. Pour ceux qui nous écoutent, où peut-on vous trouver ?

Cary : Merci, tout d'abord. Vous pouvez nous trouver en ligne sur wagescape.com. Vous pouvez me trouver, ainsi que WageScape, sur LinkedIn. Si vous nous contactez en mentionnant ce podcast, nous pourrons vous aider si vous souhaitez envisager de faire des affaires ensemble. Merci encore.

Lydia : Merci encore, Cary. Nous avons discuté avec Cary Sparrow, directeur général de WageScape. Merci de vous être joints à nous, et restez à l'écoute pour d'autres épisodes hebdomadaires de All In Recruitment sur YouTube, Apple Podcasts et Spotify.