Décryptage

Comment Quick embauche ses cadres grâce au recrutement prédictif

Posté le 23 septembre 2015
par La rédaction
dans Entreprises et marchés

Depuis 2007, la chaîne de restauration rapide recrute ses cadres et managers en utilisant le recrutement prédictif, une outil qui permet de mieux embaucher grâce au big data.

« Quels sont les candidats qui pourraient performer à ce poste ? » C’est la question à laquelle les entreprises veulent répondre quand elles pratiquent le recrutement prédictif, une méthode scientifique qui se base sur des données rationnelles et objectives (parcours, personnalité, capacités intellectuelles et performances) pour anticiper la réussite future des candidats. Pour cela, elles collectent et analysent leurs données internes pour trouver le profil type à recruter. Puis elles croisent les résultats avec les données des candidats.

C’est de cette manière que Quick recrute chaque année 100 à 150 cadres et managers depuis 2007. « À cette époque, le turn-over était trop élevé, surtout sur les postes de manager. Et on ne comprenait pas pourquoi les nouvelles recrues partaient si vite », se souvient Pascale Vincent, responsable des ressources humaines. L’équipe travaillait alors avec des questionnaires de personnalité sur papier, mais sans analyser les données scientifiquement. Ils ont donc décidé de tester le recrutement prédictif avec AssessFirst, société éditrice d’outils pour la gestion des talents et candidats, qui propose notamment un test de personnalité dont les résultats sont analysés par des data scientists.

Collecter toutes les données à disposition dans l’entreprise

Analyse de données bien ordonnée commence par soi-même. Quick a réuni certaines données internes, comme les performances des équipes ou le taux de turn-over, pour les faire analyser par les data scientists de AssessFirst. En plus, chacun des collaborateurs a répondu à un test de personnalité : une série de questions auxquelles il faut répondre instinctivement.

Analyser les données des collaborateurs en poste

Pendant un mois, les data scientists d’AssessFirst ont analysé les données pour « les rendre intelligentes », comme l’explique Simon Baron, psychologue du travail et chief scientist. En clair, ils ne se contentent pas de les réunir mais leur donnent du sens. Ils croisent les données individuelles avec les performances et établissent des graphiques qui permettent de comprendre ce qui fait qu’un collaborateur réussit bien dans un domaine.

Ici, le tableau montre la corrélation entre traits de personnalité et performance.

Déterminer le profil du futur collaborateur recherché

Ensuite, il faut décider quels critères sont à privilégier en fonction des besoins de l’entreprise : vendre plus ? Fidéliser la clientèle ? Améliorer la marque entreprise ? « Chez Quick, on utilise les outils d’AssessFirst pour éviter un turn-over important sur les postes de manager et de siège, explique Pascale Vincent. Au début, on a été surpris de voir que la positivité et l’envie d’aller de l’avant était des critères à prendre particulièrement en compte. On n’y avait pas pensé ».

Ici, le graphique montre la corrélation entre un profil type et le chiffre d’affaires : plus le nouveau collaborateur correspond au profil type, plus le CA est haut.

Évaluer les candidats en fonction du « job profiler »

Les candidats, présélectionnés par les recruteurs Quick, reçoivent un questionnaire en ligne, le même que celui rempli par les collaborateurs en poste. Leurs résultats sont croisés avec ceux du profil type. La synthèse est envoyée aux 9 personnes chargées du recrutement qui s’en servent comme outil d’aide à la décision. Elles ont été formées à l’interprétation des graphiques, avec des exemples de questions à poser. S’il ressort qu’un candidat s’intéresse beaucoup aux idées abstraites, le recruteur est incité à lui demander comment il a utilisé sa créativité pour s’en sortir face à une situation inédite. Histoire de comprendre s’il peut être pragmatique au travail.

Ici le graphique montre la correspondance entre les traits d’un personnalité d’un candidat et ceux du profil type « commercial sédentaire ».

Ensuite au cours de l’entretien, comme c’est le cas à chaque fois que les candidats passent des tests, un retour leur est fait sur leur profil. Et ils apprécient beaucoup cette analyse, selon Pascale Vincent. Même ceux qui ne sont pas retenus, car cela leur donne une idée de ce qu’ils pourraient améliorer.

Suivre les performances

Depuis l’adoption de cette technique de recrutement, Quick continue à suivre ses salariés, notamment à l’occasion des « talent reviews » annuels, pendant lesquelles les ressources humaines réévaluent le potentiel de chacun. Cela permet de savoir si un collaborateur est à la bonne place, et de lui proposer une formation adaptée ou un changement de service. Mais surtout, c’est un bon moyen pour vérifier l’efficacité du modèle. « On a pu constater que le turn-over avait baissé, et en ce moment, on travaille avec AssessFirst pour réajuster notre « job profiler » en fonction de nos nouveaux besoins », explique Pascale Vincent. Le recrutement prédictif ne s’arrête pas après l’embauche, parce qu’il tient en compte l’humain, toujours en évolution.

Par Ingrid Falquy

Source :

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