Pas de doute, Jeff Weiner, chief executive officer de LinkedIn, a de l’ambition ! Celle d’abriter à moyen terme le profil de « 3 milliards de personnes », c’est-à-dire la totalité de la main-d’œuvre mondiale. Et d’atteindre l’objectif de « 60 à 70 millions » de fiches d’entreprises. Jeff Weiner veut ni plus ni moins multiplier par six le nombre d’inscrits sur son réseau social. Qui en compte déjà 450 millions !

Un terrain de jeu extraordinairement large pour qui veut recruter. Et qui aiguise forcément les appétits des start-up spécialisées. Équipées de leurs algorithmes, de leurs données et de leur intelligence artificielle, les jeunes pousses font miroiter l’infinité des solutions possibles pour dénicher le mouton à cinq pattes parmi cette masse d’information. Et chacune y va de sa stratégie.

L’une d’elles consiste à tirer toute la substantifique moelle des CV en s’appuyant sur des moteurs d’analyse sémantique. C’est ce que fait, par exemple, Riminder, qui promet sur son site une « extraction automatique des expériences et des formations ». Pas si simple. « Les ATS [applicant tracking systems, NDLR] classiques n’analysent pas assez finement les mots-clés », détaille Rémi de Saignes, cofondateur de Tapewo, un outil de sélection des candidatures. Pour être réellement efficaces, ces nouveaux systèmes ne doivent plus seulement décoder des mots mais des successions de mots, employés dans un certain ordre, et chercher toutes les dénominations de métiers ou de compétences synonymes. L’idée ? Être sûr que rien n’échappe à l’employeur…

Autre approche, celle de Goshaba, une solution de préqualification. Truffés d’erreurs ou d’approximations, les CV sont à l’origine de quantité d’entretiens inutiles selon la start-up. « On essaie de développer un système objectif », explique Camille Morvan, la cofondatrice, ancienne chasseuse de têtes. Tests de personnalité et questionnaires valident le niveau de compétence réel des candidats, pour ne plus avoir à effectuer toutes les vérifications en aval. Au risque que, en reportant ce travail sur les candidats, les entreprises en fassent fuir certains.

L’autre grande angoisse des employeurs : faire le mauvais choix et rater un recrutement. Avec l’avènement des algorithmes, un mot magique entend calmer l’anxiété des recruteurs : le « prédictif ». Les start-up brandissent ainsi l’omniscience du big data. C’est le cas de Martin Ryssen, fondateur de Talentoday, un éditeur de tests de personnalité. Sa découverte ? Certains traits de caractère seraient récurrents par métier, voire par entreprise. Pour garantir le succès d’un recrutement et minimiser le turnover futur, il suffirait donc de sélectionner les candidats dont les résultats aux tests psychométriques s’avèrent comparables à ceux obtenus par les salariés les plus performants. Une logique contestable sur le plan scientifique, mais qui a le mérite de mettre l’accent sur des soft skills, ce que recherchent de plus en plus les employeurs.

Dernier enjeu, et non des moindres, parvenir à séduire les bons candidats, des individus à la fois performants et prêts à s’investir dans la durée. Ce qui suppose que ces derniers, en poste ou en recherche d’emploi, sachent aussi s’orienter dans la jungle des offres. « Il faut réduire le monde des possibles », souligne ainsi Houssem Hamza, cofondateur de D4J, une start-up qui planche sur la création d’un « GPS de carrière ».

Concrètement, la jeune pousse assure qu’en suivant la navigation d’un candidat sur le Web et en analysant les postes auxquels il postule elle pourra détecter pour lui les entreprises qui lui correspondent le mieux. Un peu comme Amazon qui, après chaque achat sur son site, vous propose une liste d’articles qui pourraient être susceptibles de vous plaire. Une individualisation de la relation candidat-entreprise sur laquelle plusieurs acteurs RH planchent dans l’ombre.