Révolutionner les RH : Le traitement du langage naturel dans le recrutement

Le service des ressources humaines d'une entreprise joue un rôle unique, entièrement centré sur l'expérience des employés. Non seulement ces fonctions s'étendent sur toute la durée du mandat de l'employé, mais elles couvrent également leur implication à partir du moment où les candidats sont pris en considération pour le poste. À mesure que les entreprises se développent en termes de personnel et d'activités, il devient de plus en plus difficile de maintenir une approche efficace et cohérente des fonctions RH. C'est lorsque les tâches évoluent au-delà des capacités du département RH que les entreprises doivent se tourner vers les diverses solutions technologiques et s'efforcer d'optimiser autant que possible ces fonctions. Le traitement du langage naturel est l'une des technologies les plus prometteuses pour les départements RH au cours de l'année à venir et il a déjà suscité un intérêt mondial par son simple potentiel.

Définir la PNL

La technologie du traitement du langage naturel fait référence à la capacité d'un ordinateur ou d'un logiciel à comprendre le langage, qu'il soit parlé ou écrit. Elle est à la base de l'interaction entre l'homme et l'ordinateur et est largement utilisée de diverses manières, notamment dans les produits d'intelligence artificielle normalisés que nous utilisons tous les jours.

Par exemple, c'est la PNL qui permet à Siri de comprendre ce que vous voulez dire lorsque vous lui demandez de vous raconter une blague ou de trouver une information. C'est la PNL qui est à l'origine des interactions avec Alexa, de la fonction de recherche automatique et même des applications de vérification orthographique comme Grammarly.

PNL et ressources humaines

Les technologies de l'information ne semblent pas si complexes lorsqu'elles sont considérées comme des outils d'autocorrection, d'autocomplétion ou de vérification orthographique, mais la PNL, en tant que technologie, présente un immense potentiel pour de futures mises en œuvre dans le domaine des ressources humaines et dans d'autres domaines. En fait, la majorité des analyses concernant les tendances technologiques RH pour 2020 citent la PNL comme un facteur innovant avec une croissance imminente et un effet indéniable. Cependant, pour l'instant, nous n'avons fait qu'effleurer la surface de ce qu'elle peut faire. Elle nous permet d'optimiser les fonctions RH de différentes manières. La PNL peut être utilisée pour mieux contrôler le flot de données que les services RH traitent pour la sélection des candidats, l'analyse des CV et l'intégration des nouveaux employés.

Manatal et traitement du langage naturel

Le perfectionnement des parcours de recrutement est au cœur de ce que nous faisons chez Manatall'adoption de la PNL a été un pilier très important pour notre logiciel tel qu'il est aujourd'hui. Beaucoup de nos fonctions ATS utilisent cette technologie pour gagner du temps et faciliter l'implication du département RH.

Dans le domaine du recrutement, les informations sur les candidats reçues quotidiennement, que ce soit dans le cadre d'une agence de recrutement ou d'un département des ressources humaines, représentent un défi en termes d'analyse, d'extraction de données et d'évaluation. Ce processus consomme souvent le temps des RH à grande échelle, au point de rendre la gestion du temps de plus en plus difficile. Pour mettre cela en perspective, nous avons décrit les fonctions NLP de Manatal ci-dessous

Profils des candidats Manatal

La possibilité de créer et de personnaliser les profils des candidats est l'une des fonctionnalités de base de Manatal qui permet à nos utilisateurs d'optimiser leur recrutement. Lorsque les candidats sont ajoutés à la plateforme, leur profil est construit à partir de données provenant directement de leur CV. La technologie NLP analyse le CV et est capable d'extraire des détails qui se rapportent directement à la valeur du candidat en tant que candidat pour un poste spécifique. Elle est capable de comprendre et d'extraire des données telles que le titre de l'emploi précédent et les coordonnées de l'employeur, les compétences spécifiques et les langues parlées, et est même capable de comprendre la nationalité et les origines du candidat en question.

Système de recommandation de l'IA

Partout où il y a de l'IA, il y a du NLP. Pour qu'une IA puisse vraiment comprendre les données et les demandes au niveau qui la définit, elle doit utiliser la PNL à un niveau fondamental. Il en va de même pour le système de recommandation de l'IA de Manatalde Manatal, l'une des nombreuses caractéristiques qui distinguent notre logiciel de recrutement. Il y a deux aspects à ce que cette technologie fait pour Manatal à cet égard.

La première concerne le poste, la seconde le candidat.

Lorsque les utilisateurs ajoutent un poste à leur compte Manatal et en précisent les détails dans la description, le système d'IA est capable de lire et de comprendre exactement le type de candidats que l'utilisateur cherche à recruter. L'analyse NLP extrait tous les critères et exigences afin de fixer la barre que les candidats doivent atteindre pour se qualifier pour le poste. Une fois les critères définis, le système d'IA analyse les candidats de la base de données et filtre les talents qualifiés parmi les autres. Les profils qui répondent aux critères définis sont ensuite analysés en fonction des avantages professionnels, des compétences particulières et de l'expérience antérieure pertinente. Ces candidats sont notés et évalués en fonction de leurs compétences et de leur adéquation, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir une liste courte et concise de finalistes, pour une clarté absolue.

Pour l'instant, le rôle du NLP est d'aider les utilisateurs en automatisant l'analyse et les recommandations de candidats compétents. Mais son potentiel pour les étapes ultérieures telles que les entretiens, l'intégration et la formation fait partie des projections que le monde du recrutement s'attend à voir dans les mois à venir.

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