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Recrutement et data, que dit la science comportementale ?

Recrutement et data, que dit la science comportementale ?

Recrutement et data, que dit la science comportementale ?

Morgane Robert

20 févr. 2025

8 min

Dans un contexte où les recrutements coûtent cher et où l’alignement entre employés et entreprises devient crucial, s’appuyer sur des outils de sélection scientifiquement validés prend tout son sens. L’un de ces outils est le Predictive Index (PI), un outil d’évaluation comportementale basé sur la science, qui replace la donnée et la rigueur analytique au cœur du recrutement.

Les limites des entretiens traditionnels

Les entretiens classiques font souvent appel à l’intuition et aux jugements rapides des recruteurs. Or, malgré leur bonne volonté, les recruteurs ne sont pas à l’abri des biais cognitifs : les premières impressions, les biais de similarité, voire les préjugés inconscients peuvent influencer la décision finale. Ces biais peuvent conduire à des erreurs coûteuses pour l’entreprise et affecter l’expérience du candidat.

Selon plusieurs études, les entretiens classiques présentent une fiabilité de prédiction limitée : ils évaluent le savoir-faire, mais captent mal les motivations profondes et les dynamiques interpersonnelles. C’est ici que les outils scientifiques de type behavioral assessments, comme le Predictive Index, entrent en jeu.


Exemple d’évaluation utilisant le Predictive Index

La science comportementale au service du recrutement

Les évaluations comportementales s’appuient sur des décennies de recherche en psychologie et en analyse de données pour identifier les facteurs clés de réussite dans un poste. La science comportementale repose sur un principe simple : ce ne sont pas seulement les compétences techniques, mais aussi les traits comportementaux et les motivations profondes qui influencent la performance au travail. En comprenant mieux ces facteurs, il devient possible de prédire l’adéquation d’un candidat à un poste donné, dans un environnement donné.

Le Predictive Index, par exemple, utilise des modèles basés sur des centaines d’études pour cartographier les comportements et identifier des tendances dans la personnalité et les préférences des individus. Ainsi, l’entreprise peut non seulement recruter pour un poste précis, mais aussi pour une culture d’entreprise, un environnement d’équipe et un style de management particulier.

Des données objectives pour réduire les erreurs d’embauche

Contrairement aux entretiens classiques, les évaluations comportementales produisent des données concrètes et quantifiables, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées. L’utilisation d’outils comme le PI offre des indicateurs chiffrés et comparables d’un candidat à l’autre. Ce n’est plus une impression personnelle, mais une analyse objective basée sur des critères mesurables.

Les avantages sont nombreux :

  • Réduction des erreurs de casting : en évaluant avec précision les compatibilités comportementales, l’outil aide à éviter les erreurs de recrutement.

  • Alignement avec les équipes : en s’assurant que le candidat possède les traits comportementaux adaptés aux équipes, il est plus probable qu’il s’intègre bien et contribue positivement à la dynamique.

  • Optimisation de l’engagement : un candidat aligné avec son poste et son environnement est plus susceptible d’être performant et engagé sur le long terme.

Une nouvelle ère pour le recrutement : l’analyse comportementale en action

L’époque où l’intuition seule dictait les décisions d’embauche est révolue. Aujourd’hui, grâce aux avancées en science comportementale, il devient possible d’anticiper les succès d’intégration, d’optimiser la rétention et de maximiser la performance au sein des équipes. Pour autant, l’outil en lui-même n’est pas une solution miracle.

Il requiert un savoir-faire pour interpréter correctement les résultats et adapter les processus internes. Cependant, lorsqu’il est bien maîtrisé, il transforme le recrutement en un processus plus prédictif, transparent et équitable.

Auteur

Morgane Robert

Co-fondatrice

IKI

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