Il n’y a pas si longtemps, Internet était un endroit idéal pour trouver un emploi.
Mais récemment, les candidats ont remarqué à quel point c’est plus difficile et combien de candidatures la personne moyenne doit remplir avant même d’obtenir un écran téléphonique ou une entrevue.
Nous avons récemment fait un sondage sur LinkedIn et demandé aux candidats pourquoi ils pensaient qu’il était si difficile de trouver un emploi en ligne : 43% des gens pensaient que c’était à cause du volume élevé de candidats, tandis que 32% ont identifié les fausses offres d’emploi comme le principal coupable.
Aujourd’hui, nous allons examiner ce sujet en profondeur et voir comment la technologie et les pratiques d’embauche ont changé d’une manière qui rend plus difficile la recherche d’emploi. Nous passerons en revue plusieurs des enjeux actuels de la recherche d’emploi en ligne, notamment :
- Fantôme
- De « faux » emplois
- Pratiques d’emploi
- Les impacts de l’IA
Donc, si vous vous êtes déjà demandé pourquoi si peu de candidats ont des nouvelles, ou comment l’IA rend les candidatures à la fois meilleures ET pires, lisez la suite!
Y a-t-il quelqu’un là-bas? Fantôme
Une expérience très, très courante des candidats est de postuler à un emploi et de ne pas avoir de réponse.
Pas de rejet, pas d’invitation à une entrevue, juste de l’air mort.
Et lorsque les candidats reçoivent une réponse, il s’agit généralement d’un courriel automatisé, parfois des semaines plus tard, qui ne vous dit rien sur les raisons pour lesquelles vous n’avez pas obtenu le poste.
Souvent, les employeurs ne le font pas exprès, car leurs volumes de demandes sont si élevés qu’ils n’ont pas le temps d’envoyer autre chose que des réponses automatisées. Donc, que vous ne receviez pas de réponse ou un courriel de formulaire, le résultat est généralement le même : votre demande a été perdue dans la pile.
Cela peut être très frustrant lorsque les candidats postulent à des centaines d’emplois – non seulement vous n’arrivez nulle part dans votre recherche d’emploi, mais vous n’obtenez également AUCUNE rétroaction sur les raisons pour lesquelles vous n’obtenez pas d’entrevues, ce qui pourrait ne pas fonctionner avec votre CV ou ce qui manque à votre formation et à votre expérience de travail – cela fait même que les gens commencent à se demander si l’un de ces emplois est réel.
Ce qui nous amène à...
Emplois « faux »
Il y a une idée croissante que certains, voire plusieurs, d’emplois en ligne ne sont pas légitimes. Les gens soulignent les emplois qui sont ouverts pendant plusieurs mois, ou les emplois qui sont supprimés et remis en place toutes les deux semaines, comme preuve.
En général, les « faux » emplois peuvent désigner l’un des éléments suivants :
- Emplois pour lesquels les employeurs ont déjà un candidat en tête, mais font quand même de l’annonce (généralement une promotion interne)
- Emplois destinés à recueillir des candidats pour un futur poste plutôt qu’un poste actuel
- Emplois qui recueillent des données de marché pour une promotion interne ou un salaire raise
- Escroqueries visant à recueillir des renseignements personnels ou bancaires
Il est difficile de dire à quel point les « faux » emplois sont vraiment problématiques – seule la personne qui affiche l’emploi sait s’il s’agit d’un vrai emploi ou non. Mais selon Forbes, jusqu’à 36% des offres d’emploi n’auront pas de véritable emploi disponible.
Lorsque vous combinez cela avec l’expérience négative des candidats – postuler à des dizaines ou des centaines d’emplois sans avoir de réponse – il est facile de voir comment les gens pensent que de nombreux emplois ne sont même pas réels.
Le point de vue de l’employeur
Les employeurs ont également un rôle à jouer dans tout cela, bien que les récents changements sur le marché du travail rendent difficile pour les employeurs de suivre toutes les demandes qu’ils reçoivent.
La plupart des emplois en ligne, en particulier les postes à distance, auront des centaines, voire des milliers de candidatures.
Il serait impossible d’utiliser de la main-d’œuvre humaine pour parcourir toutes ces demandes, de sorte que la plupart des employeurs utilisent l’analyse des données et la recherche par mots-clés pour identifier les CV prometteurs. À partir de ceux-ci, les équipes de recrutement effectueront des écrans téléphoniques pour vérifier certaines connaissances et compétences de base avant de les envoyer à une entrevue officielle.
Et lorsqu’il s’agit de contacter toutes les personnes qui ont postulé mais qui n’ont pas réussi à passer par la recherche par mot-clé, il n’y a pas beaucoup de rétroaction à fournir pour les employeurs – tout ce qu’ils peuvent faire est d’envoyer une automatisation pour vous remercier de la candidature et dire qu’ils ont choisi un autre candidat.
Ce qui nous amène à...
Perturbation de l’IA
« D’une certaine manière, les entreprises pensent toujours que les outils d’IA pour la sélection et le classement vont fonctionner comme si le monde existait toujours où les candidats passent des jours à rédiger un CV précis. Le concept même de classement de la pile s’envole si les CV sont rédigés pour correspondre aux descriptions de poste pour s’assurer qu’ils sont remarqués.
C’est comme si nous avions tous oublié que les CV sont un outil d’entrevue, et non un mécanisme de tri. Ils ne sont pas conçus pour permettre le dépistage parce qu’il s’agit de données générées par les utilisateurs, et non de données structurées. Lorsque nous avons pris la décision de classer les CV à l’aide d’algorithmes, nous avons appris au marché à transformer ses données générées par les utilisateurs en données structurées pour vaincre les algorithmes mêmes sur lesquels nous comptons maintenant.
Auparavant, les candidats avaient des curriculum vitae assez simples – ils n’étaient pas conçus pour un emploi ou une entreprise en particulier, ils indiquaient simplement, en termes simples, l’expérience et les compétences du candidat.
C’est ce que Jim entend par données non structurées – les CV n’étaient pas conçus pour un système particulier, ce qui signifiait que parfois les recruteurs devaient « creuser » un peu pour trouver une expérience pertinente qui pourrait être bonne pour un emploi – ils « lisaient entre les lignes » et essayaient de déterminer si cette personne pouvait faire le travail.
Il y a pas mal d’habileté dans cela : trouver des joyaux cachés ou esquiver les mauvais candidats qui avaient l’air bien étaient les caractéristiques des recruteurs qui ont dû interpréter ces données dans un CV plutôt que de simplement les vérifier .
Mais avec plus de technologie, il y avait plus de candidatures, et les recruteurs n’avaient pas la bande passante nécessaire pour « fouiller » dans les CV avec le même niveau de détail. Ils ont plutôt dû compter sur la technologie pour simplifier le processus, à partir du début des années 2000, lorsque la recherche par mots-clés a été popularisée pendant l’essor des sites d’emploi en ligne comme Indeed.
Aujourd’hui, le problème est bien pire avec l’IA, car les CV sont structurés de manière écrasante pour les fins auxquelles ils sont utilisés. C’est comme si un étudiant passait un test à choix multiples alors qu’on lui a donné les réponses à l’avance. Tout d’un coup, vous ne testez plus les connaissances de l’élève, mais plutôt sa capacité à mémoriser, copier et coller de l’information.
La même chose s’applique à la sélection des mots-clés : si tout le monde a toutes les bonnes « réponses » à l’avance (mots-clés et expérience de l’offre d’emploi), vous ne sélectionnez plus les qualifications professionnelles – vous évaluez leur capacité à optimiser leur CV pour l’analyse des mots-clés et l’analyse des données.
Bien sûr, certains de ces tests de mots-clés sont importants – 5+ ans d’expérience dans une certaine technologie pourraient être essentiels pour faire le travail. Mais lors de la sélection initiale, les recruteurs ne testent pas réellement cette compétence, ils vérifient l’existence ou l’absence de mots sur une page. Et si les compétences réelles d’une personne diffèrent de ce qu’un algorithme s’attend à voir, les candidats qualifiés peuvent être laissés pour compte.
Que peuvent faire les candidats?
Concentrez-vous sur les employeurs pour lesquels vous VOULEZ vraiment travailler
Bien que l’IA puisse nous encourager à postuler plus rapidement et plus largement, le contraire pourrait également être vrai : identifier les entreprises avec lesquelles vous êtes aligné et qui correspondent bien à vos compétences et à votre expérience peut vous aider à établir un lien de meilleure qualité plutôt qu’une plus grande quantité.
Le réseautage aide certainement, mais même identifier et contacter les entreprises où vous voulez travailler peut vous éviter des heures perdues de demandes en ligne.
Travailler avec une firme de recrutement
En particulier pour les personnes ayant des compétences spécialisées ou souhaitables, travailler avec un recruteur peut vous faciliter la vie.
Les recruteurs ont accès à des dizaines d’emplois à la fois, et lorsque vous postulez, vous pourriez être considéré pour plusieurs postes à la fois.
Enveloppement
Aujourd’hui, il y a beaucoup de frictions dans la recherche d’emploi en ligne, mais pas beaucoup de réponses. Il est clair que la technologie pose à la fois des possibilités et des défis, tant pour les chercheurs d’emploi que pour les employeurs.
Si l’IA peut commencer à combler le fossé entre les candidats et les employeurs en leur fournissant des commentaires et des informations sur leurs candidatures, ce serait un grand pas en avant. Parce que si les candidats continuent d’avoir de la difficulté à trouver un emploi en ligne, il est possible que les sites d’emploi en ligne cessent d’offrir suffisamment de valeur aux candidats pour en valoir la peine.
