Le Recrutement Propulsé par l'IA : Transformation de l'Acquisition de Talents en 2025 - WEBGRAM (société basée à Dakar-Sénégal), meilleure entreprise(société / agence) de développement d'applications web et mobiles et d'outil de Gestion des Ressources Humaines en Afrique

 

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Le recrutement par IA représente une évolution significative dans l'acquisition de talents, remodelant fondamentalement la manière dont les organisations identifient, engagent et sélectionnent les candidats. D'ici 2025, les avancées dans les technologies d'intelligence artificielle (IA), y compris l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive, devraient améliorer le processus de recrutement, permettant aux entreprises de traiter les données non structurées—telles que les CV, les messages vocaux et les entretiens vidéo—plus efficacement que jamais auparavant. Alors que les organisations font face à des marchés de talents compétitifs, l'intégration de l'IA dans le recrutement améliore non seulement l'efficacité et la précision, mais offre également des informations plus approfondies pour la prise de décision basée sur les données, ce qui en fait un atout essentiel pour les stratégies modernes des ressources humaines.

L'adoption croissante de l'IA dans le recrutement est notable, avec des estimations indiquant qu'entre 35 % et 45 % des entreprises ont déjà mis en œuvre des solutions basées sur l'IA dans leurs pratiques d'embauche. Cette tendance est projetée à augmenter davantage à mesure que le secteur s'agrandit à un taux de croissance annuel composé de 6,17 % de 2023 à 2030. Les technologies d'IA transforment les tâches de recrutement traditionnelles, telles que le tri des CV et la planification des entretiens, en processus automatisés qui permettent de gagner du temps et de réduire les charges administratives pour les recruteurs. De plus, la capacité de l'IA à minimiser les biais inconscients a le potentiel de favoriser une plus grande diversité sur le lieu de travail en se concentrant sur les qualifications des candidats et les compétences pertinentes plutôt que sur des facteurs superflus.

Malgré ces avantages, l'intégration de l'IA dans le recrutement soulève des considérations éthiques et des défis que les organisations doivent relever. Les préoccupations concernant les biais algorithmiques, la transparence et l'équité ont suscité des appels à une supervision robuste. L'équilibre entre les solutions innovantes d'IA et le jugement humain reste crucial, car les organisations naviguent dans la complexité du maintien des normes éthiques tout en exploitant l'efficacité des outils de recrutement basés sur l'IA. À l'approche de 2025, le paysage du recrutement continuera d'évoluer, mettant l'accent sur la nécessité de stratégies qui combinent des capacités avancées d'IA avec un engagement envers la diversité et l'inclusion dans les pratiques d'embauche.

Le paysage du recrutement subit une transformation significative en raison de l'intégration des technologies d'Intelligence Artificielle (IA). Alors que les organisations s'efforcent d'améliorer leurs processus d'embauche et de s'adapter aux marchés de talents compétitifs, l'IA est apparue comme un outil essentiel pour améliorer l'efficacité, la précision et la pertinence dans l'acquisition de talents. D'ici 2025, le processus de recrutement devrait intégrer des outils d'IA avancés capables de gérer des données non structurées, telles que le texte écrit, les messages vocaux et les entretiens vidéo, en les transformant en sorties structurées qui rationalisent les opérations d'embauche.

La dépendance croissante à l'égard de l'IA dans le recrutement est attestée par le fait que, selon des estimations récentes, entre 35 % et 45 % des entreprises ont déjà adopté des solutions basées sur l'IA dans leurs pratiques d'embauche. Cette tendance devrait se poursuivre, le secteur du recrutement par IA devant croître à un taux de croissance annuel composé de 6,17 % de 2023 à 2030. Les organisations qui tirent parti de l'IA bénéficient non seulement de l'automatisation des tâches répétitives, mais acquièrent également des informations plus approfondies qui les aident à prendre des décisions basées sur les données, améliorant ainsi l'expérience globale des candidats.

Historiquement, le processus de recrutement s'est largement appuyé sur des méthodes traditionnelles telles que les offres d'emploi, les évaluations de compétences et les tests de personnalité. Cependant, l'avènement du big data et de l'apprentissage automatique a conduit à une évolution rapide de ces pratiques, permettant aux organisations d'utiliser l'IA pour diverses activités de recrutement, y compris l'identification et l'engagement des candidats grâce à des chatbots basés sur l'IA. D'ici janvier 2025, les systèmes d'IA devraient présenter des capacités de raisonnement avancées et une compréhension contextuelle améliorée, permettant des dialogues plus cohérents et efficaces tout au long du processus de recrutement.

Malgré les nombreux avantages présentés par l'intégration de l'IA, des défis persistent, notamment en ce qui concerne le potentiel de refléter et d'amplifier les biais humains dans les décisions basées sur l'IA. En conséquence, l'accent est de plus en plus mis sur le développement de métriques et de méthodes pour garantir l'équité et atténuer les biais dans les systèmes de recrutement par IA. Les organisations sont ainsi encouragées à trouver un équilibre entre les approches traditionnelles centrées sur l'humain et les solutions technologiques innovantes pour cultiver un processus de recrutement plus efficace et durable.

Technologies d'IA dans le Recrutement

Vue d'ensemble des Technologies d'IA

Les technologies d'Intelligence Artificielle (IA) deviennent de plus en plus essentielles dans le processus de recrutement, améliorant significativement l'efficacité et la pertinence de l'acquisition de talents. Ces technologies exploitent diverses méthodologies, notamment le Traitement du Langage Naturel (NLP), l'Apprentissage Automatique (ML) et l'analyse prédictive, pour rationaliser les tâches de recrutement et améliorer les résultats de prise de décision pour les équipes de ressources humaines.

Technologies d'IA Clés Utilisées dans le Recrutement

Traitement du Langage Naturel (NLP)

Le NLP est une technologie fondamentale dans les outils de recrutement par IA qui permet aux systèmes d'analyser efficacement les modèles de langage humain. Il permet l'évaluation de données non structurées, telles que les CV, les descriptions de poste et les communications avec les candidats, en les transformant en informations structurées qui peuvent être facilement traitées. Cette capacité facilite diverses fonctions de recrutement, du tri des CV à la création de profils de candidats.

Apprentissage Automatique (ML)

L'Apprentissage Automatique, un sous-ensemble de l'IA, implique l'entraînement d'algorithmes sur des données historiques pour identifier des modèles et faire des prédictions sur les résultats futurs. Dans le recrutement, les algorithmes de ML peuvent améliorer les capacités prédictives jusqu'à 25 %, permettant aux organisations de prendre des décisions d'embauche plus éclairées basées sur des informations issues des données. Le ML est essentiel pour automatiser la notation des candidats, le classement et l'appariement des candidats aux exigences du poste.

Analyse Prédictive

L'analyse prédictive exploite les données provenant de plusieurs sources pour prévoir le succès des candidats et leur adéquation au sein d'une organisation. En analysant les données d'embauche passées et les métriques de performance, les outils de recrutement par IA peuvent identifier les caractéristiques qui corrèlent avec des embauches réussies, optimisant ainsi le processus de sélection.

Automatisation du Processus de Recrutement

Les technologies d'IA facilitent une automatisation significative à travers diverses fonctions de recrutement, améliorant l'efficacité globale. Tri des CV : Les algorithmes d'IA automatisent l'évaluation des CV par rapport à des critères prédéfinis, aidant à identifier rapidement les candidats les plus prometteurs.

Planification des Entretiens : Les systèmes automatisés peuvent coordonner les entretiens et les réunions, réduisant les charges administratives et minimisant les conflits de planification. Communication avec les Candidats : Les agents virtuels basés sur l'IA peuvent fournir des mises à jour en temps réel et une communication personnalisée, assurant que les candidats restent engagés tout au long du processus d'embauche.

Défis et Considérations Éthiques

Si les technologies d'IA apportent de nombreux avantages au recrutement, elles posent également des défis éthiques que les organisations doivent gérer. Garantir la transparence, l'équité et la responsabilité dans les pratiques d'embauche basées sur l'IA est essentiel pour atténuer les biais et promouvoir la diversité. À mesure que les outils de recrutement par IA continuent d'évoluer, les organisations doivent prioriser les considérations éthiques pour construire des processus d'embauche équitables qui respectent les droits des candidats.

Avantages du Recrutement par IA Les systèmes de recrutement par IA révolutionnent le paysage de l'acquisition de talents en améliorant l'efficacité et en réduisant les biais tout au long du processus d'embauche. L'intégration de l'intelligence artificielle dans le recrutement offre de nombreux avantages qui améliorent significativement l'expérience globale des candidats et rationalisent les opérations de recrutement.

Expérience Candidat Améliorée

L'utilisation de l'IA dans le recrutement améliore l'expérience candidat en fournissant des retours d'information et une communication plus rapide. Par exemple, les chabots équipés du traitement du langage naturel peuvent aider les candidats à naviguer dans le processus de candidature, à répondre aux questions fréquemment posées et à fournir des mises à jour opportunes sur l'état de leur candidature. Cette communication rationalisée aide à maintenir l'engagement et la satisfaction des candidats tout au long du parcours d'embauche.

Efficacité Accrue

L'un des principaux avantages de l'IA dans le recrutement est la capacité à traiter rapidement et précisément de grands volumes de données. Les systèmes d'IA peuvent automatiser les tâches répétitives, telles que le tri des CV et la planification des entretiens, ce qui permet aux recruteurs de se concentrer sur des aspects plus stratégiques de leurs rôles, tels que l'établissement de relations avec les candidats. Des études indiquent que jusqu'à 98 % des organisations ont constaté des améliorations significatives de l'efficacité de l'embauche grâce aux applications d'IA, y compris la planification rationalisée et les évaluations de compétences.

Sélection de Candidats Améliorée

Les technologies d'IA sont expertes dans l'identification de modèles et la prise de décisions basées sur les données, ce qui conduit à un sourcing de candidats plus efficaces. Par exemple, l'IA peut découvrir des caractéristiques chez les candidats qui correspondent aux exigences spécifiques du poste, permettant aux recruteurs d'identifier plus rapidement les candidats à haute adéquation, même lorsque les CV sont incomplets. De plus, en utilisant l'analyse prédictive, l'IA peut évaluer l'adéquation du candidat et le risque de rotation, soutenant finalement de meilleures décisions d'embauche.

Réduction des Biases

L'IA peut également jouer un rôle essentiel dans l'atténuation des biais inconscients qui affectent souvent les recruteurs humains. En se concentrant uniquement sur les qualifications et les compétences pertinentes, les algorithmes d'IA peuvent être programmés pour ignorer les facteurs non pertinents, tels que le nom, l'âge ou le genre d'un candidat, promouvant ainsi des pratiques d'embauche plus éthiques. Cette capacité à éliminer certains biais favorise non seulement la diversité sur le lieu de travail, mais encourage également un processus de sélection plus équitable, ce qui peut conduire à des environnements de travail plus innovants et dynamiques.

Focus Stratégique pour les Recruteurs

En automatisant les tâches de routine et en réduisant les biais, l'IA permet aux recruteurs de se concentrer sur des efforts stratégiques, tels que l'amélioration du processus de recrutement et l'amélioration des stratégies globales d'acquisition de talents. En conséquence, les recruteurs peuvent consacrer plus de temps à s'engager avec les meilleurs candidats et à comprendre leurs besoins, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats d'embauche et taux de rétention.

Défis et Limitations L'intégration de l'IA dans les processus de recrutement présente divers défis et limitations que les organisations doivent gérer pour garantir une acquisition de talents éthique et efficace.

Considérations Légales et Éthiques

L'un des principaux défis de l'utilisation de l'IA pour le recrutement est la responsabilité légale qui incombe aux employeurs. Selon les directives de l'Office of Federal Contract Compliance Programs (OFCCP), les employeurs sont responsables de toute répercussion légale résultant de l'utilisation d'outils d'IA, indiquant que la responsabilité ne peut être transférée aux fournisseurs d'IA. Cela nécessite l'établissement de politiques et de procédures de supervision humaine robustes pour atténuer les risques associés aux pratiques d'embauche basées sur l'IA.

Outre la responsabilité légale, les considérations éthiques sont primordiales. Les organisations sont confrontées au défi de maintenir l'équité et la transparence dans leurs systèmes de recrutement par IA, en particulier à la lumière des lois appliquées par l'U.S. Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) qui interdisent la discrimination basée sur diverses caractéristiques protégées. Le non-respect de ces directives peut entraîner des dommages à la réputation et des répercussions légales.

Défis Techniques et Opérationnels

Les problèmes techniques posent également des obstacles significatifs. Les systèmes d'IA peuvent perpétuer les biais présents dans les données d'entraînement, pouvant entraîner des résultats discriminatoires même lorsque des contraintes d'équité sont appliquées pendant l'entraînement du modèle. De plus, la nécessité de données d'entraînement diverses et non biaisées souligne les complexités impliquées dans le développement d'algorithmes d'IA équitables. La pression pour embaucher rapidement peut exacerber ces défis, poussant souvent les organisations à prioriser la vitesse plutôt que l'exhaustivité dans l'évaluation de l'efficacité et de l'équité des systèmes d'IA.

De plus, les organisations doivent faire face aux préoccupations de cybersécurité et de confidentialité qui sont de plus en plus mises en évidence par les employés. Selon des études de l'industrie, les employés citent la sécurité des données, la confidentialité et l'exactitude comme leurs principales préoccupations concernant l'utilisation de l'IA dans le recrutement. Aborder ces préoccupations tout en avançant l'adoption de l'IA nécessite un équilibre délicat entre innovation et gestion des risques.

Conformité aux Cadres Réglementaires

Les organisations doivent également naviguer dans un paysage réglementaire en évolution qui comprend des cadres tels que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe et diverses réglementations américaines visant à garantir la non-discrimination et la transparence dans les pratiques d'embauche. Ces exigences de conformité nécessitent des processus d'audit et de validation rigoureux, qui peuvent mettre à rude épreuve les ressources organisationnelles et compliquer la mise en œuvre des outils d'IA.

Collaboration Humain-IA

Enfin, la mise en œuvre de l'IA dans le recrutement nécessite une attention particulière à la relation entre les recruteurs humains et les systèmes d'IA. Des problèmes tels que "l'aversion aux algorithmes", où les humains se méfient des recommandations de l'IA, et "le biais d'automatisation", où il y a une dépendance excessive à l'IA, doivent être abordés par des garde-fous bien définis qui délimitent les rôles de l'IA et des décideurs humains. L'établissement de ces limites est crucial pour favoriser une collaboration efficace qui exploite les forces du jugement humain et de l'efficacité de l'IA.

Mesures pour Aborder les Biases Algorithmiques Les biais algorithmiques dans les systèmes de recrutement par IA posent des défis importants à la réalisation de pratiques d'embauche équitables et justes. Pour atténuer ces biais, plusieurs mesures proactives peuvent être mises en œuvre tout au long du cycle de vie de l'IA.

Données d'Entraînement Diversifiées

Une approche fondamentale pour réduire les biais algorithmiques consiste à entraîner les modèles d'IA sur des ensembles de données diversifiés qui englobent une variété de données démographiques, d'origines éducatives, d'expériences professionnelles et d'industries. En veillant à ce que les données d'entraînement reflètent la diversité de la main-d'œuvre mondiale, les organisations peuvent minimiser le risque de surreprésenter ou de sous-représenter certains groupes, promouvant ainsi une évaluation équitable de tous les candidats. Par exemple, une société multinationale confrontée à des biais dans son système de recrutement par IA a amélioré son processus de recrutement en intégrant des données d'entraînement représentant un large éventail de régions et de domaines professionnels, ce qui a entraîné une réduction significative des résultats biaisés.

Audit Algorithmique

La réalisation d'audits algorithmiques réguliers est essentielle pour identifier et aborder les biais qui peuvent ne pas être apparents en raison de la complexité des processus de prise de décision de l'IA. Par exemple, un outil d'IA qui donne la priorité aux candidats en fonction de la fréquentation scolaire pourrait par inadvertance renforcer les disparités socioéconomiques, car les institutions d'élite sont souvent plus accessibles aux individus privilégiés. En s'associant à des experts en éthique de l'IA et en employant des techniques d'audit sophistiquées, les organisations peuvent améliorer l'équité de leurs outils de recrutement et s'assurer qu'ils ne perpétuent pas par inadvertance les inégalités existantes sur le marché du travail.

Métriques d'Équité

L'utilisation de métriques d'équité est une autre mesure essentielle pour quantifier et atténuer les biais dans les systèmes d'IA. Des métriques telles que la parité démographique peuvent aider à garantir que les résultats du modèle sont indépendants d'attributs sensibles comme la race ou le genre. Cependant, il est important de reconnaître que ces métriques seules peuvent ne pas capturer toute la complexité de l'équité, car elles ne tiennent pas compte de facteurs pertinents comme les qualifications. Ainsi, les organisations doivent adopter une approche nuancée de la mise en œuvre de ces métriques, en tenant compte du contexte spécifique de leurs processus d'embauche.

Supervision Humaine

L'intégration de la supervision humaine dans les processus de recrutement basés sur l'IA est cruciale pour maintenir les normes éthiques et l'équité. L'intervention humaine peut aider à contextualiser les sorties de l'IA, à prendre des décisions nuancées et à assurer la conformité avec les directives éthiques et légales. Cette supervision devrait impliquer diverses parties prenantes, y compris des éthiciens, des recruteurs et des candidats potentiels, qui peuvent contribuer à définir les critères de sélection et à identifier les biais potentiels. En trouvant le juste équilibre entre l'automatisation et le jugement humain, les organisations peuvent maintenir la transparence et atténuer les risques associés aux biais algorithmiques.

Efforts Collaboratifs

La collaboration avec des partenaires externes et des organismes de réglementation peut renforcer davantage les efforts visant à aborder les biais algorithmiques. Collaborer avec des organisations axées sur l'équité, la responsabilité et la transparence (FAT) peut fournir des informations précieuses et des meilleures pratiques pour développer des systèmes d'IA responsables. De plus, l'établissement de canaux de communication et de flux de travail clairs entre les parties prenantes impliquées dans le processus de recrutement peut favoriser la transparence et garantir que toutes les parties sont alignées dans leurs efforts pour combattre les biais.

En reconnaissant les défis posés par les biais algorithmiques et en mettant en œuvre ces mesures, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA dans le recrutement tout en promouvant la diversité et l'inclusion, façonnant ainsi un paysage d'embauche plus équitable.

Études de Cas

L'IA dans le Recrutement à la Money Bank

Dans une application pratique de l'IA dans le recrutement, Money Bank a utilisé le profilage automatisé pour passer au crible un pool de 800 candidats postulant à 20 postes d'analyste financier. Les candidats ont été informés de l'implication de l'IA dans le processus de recrutement, ce qui a suscité des discussions concernant les biais potentiels et l'impact sur les candidats désavantagés. Un cas mis en évidence concernait une candidate nommée Alice, qui n'a pas été présélectionnée malgré ses qualifications. La banque a été examinée quant à l'équité de l'algorithme, surtout lorsque les pauses carrière d'Alice ont été prises en compte. Le défi pour la banque était d'expliquer sa non-sélection sans preuve substantielle qu'elle aurait été exclue indépendamment de son historique de carrière.

Atténuation des Biases par l'IA

Diverses organisations ont mis en œuvre des outils d'IA pour améliorer l'équité dans l'embauche. Les résultats des études révèlent que les praticiens sont de plus en plus conscients des biais inhérents aux systèmes de recrutement automatisés et cherchent des moyens de les atténuer. Les stratégies incluent des méthodes d'optimisation en cours de traitement qui ajustent l'entraînement du modèle pour atteindre des métriques d'équité tout en maintenant la qualité des candidats. Notamment, Burcu Erbaz et Minha Jutt, praticiennes du droit, soulignent la nécessité pour les organisations de procéder à des audits approfondis des systèmes d'IA pour garantir la conformité avec les lois anti-discrimination.

Implémentations Réussies de l'IA

Les entreprises qui ont réussi à intégrer l'IA dans leurs processus de recrutement signalent des améliorations significatives de l'efficacité. Par exemple, les organisations qui mettent en œuvre stratégiquement l'IA dans les opérations RH connaissent souvent des cycles d'embauche 50 % plus rapides, ainsi que des économies de coûts notables et une satisfaction accrue des candidats. Ceci est accompli en automatisant des tâches telles que le tri des CV, ce qui permet aux équipes d'embauche de prendre des décisions plus rapides, basées sur les données, sans effort manuel important.

Amélioration Continue et Mécanismes de Retour d'Information

À la lumière des défis posés par l'IA dans le recrutement, l'introduction de mécanismes de retour d'information a été soulignée comme une stratégie essentielle pour combattre les biais. Les organisations sont encouragées à créer des canaux où les candidats peuvent contester les sorties de l'IA, favorisant ainsi la transparence et permettant des améliorations continues de l'algorithme. En intégrant des évaluations continues et une collaboration d'experts dans leurs pipelines d'IA, les entreprises peuvent détecter et aborder les biais potentiels tôt dans le processus de recrutement.

Ces études de cas soulignent le double potentiel de l'IA dans le recrutement : améliorer l'efficacité opérationnelle tout en posant des considérations éthiques significatives qui nécessitent une gestion attentive et une amélioration continue pour garantir l'équité dans les pratiques d'embauche.

Tendances Futures À mesure que nous approchons de 2025, le paysage de l'acquisition de talents est sur le point de subir une transformation significative, portée par les avancées de l'intelligence artificielle (IA). L'intégration de l'IA dans les processus de recrutement n'est plus une idée spéculative ; elle a été validée par des applications pratiques et devient rapidement un élément fondamental des stratégies d'embauche. Cette section explore les tendances émergentes et les prédictions clés qui façonnent l'avenir du recrutement par IA.

Évolution de l'IA dans l'Embauche

Le rôle de l'IA dans l'embauche évolue à travers trois phases distinctes : déploiement, remodelage et invention. Initialement, les organisations ont déployé l'IA pour rationaliser les tâches de routine telles que le tri des CV et la planification des entretiens, ce qui a considérablement réduit le temps nécessaire à ces processus. À mesure que les entreprises deviennent plus adeptes de l'utilisation de l'IA, l'accent se déplace vers le remodelage des stratégies d'embauche pour intégrer des informations basées sur l'IA pour une prise de décision plus nuancée. En fin de compte, l'objectif est d'inventer de nouvelles méthodes d'évaluation et d'engagement des candidats, rendant le processus d'embauche non seulement plus efficace mais aussi plus pertinent.

Évaluation Avancée des Candidats

Les tendances émergentes indiquent que l'IA jouera un rôle essentiel dans l'amélioration de l'évaluation des candidats au-delà des métriques traditionnelles. Par exemple, des technologies d'IA sont en cours de développement pour mener des analyses de sentiment pendant les entretiens et évaluer l'adéquation culturelle par l'analyse des comportements des candidats sur les médias sociaux. Ce niveau avancé d'évaluation promet de fournir aux organisations des informations plus approfondies sur les recrues potentielles, alignant les candidats plus étroitement sur la culture et les valeurs de l'entreprise.

Équilibrer l'IA et l'Interaction Humaine

Malgré les avantages significatifs de l'IA, il est crucial de maintenir un équilibre entre l'efficacité de la machine et l'empathie humaine dans le processus de recrutement. La supervision humaine reste essentielle pour garantir que les recommandations générées par l'IA sont justes et exemptes de biais. À mesure que les outils d'IA s'intègrent davantage dans l'embauche, les recruteurs doivent continuer à jouer un rôle vital dans les interactions personnelles, en particulier lors des étapes critiques du processus de recrutement où une compréhension nuancée est primordiale.

Analyse Prédictive de l'Embauche

L'une des tendances les plus marquantes est l'essor de l'analyse prédictive de l'embauche, qui permet aux organisations d'anticiper les demandes du marché et de construire des viviers de talents robustes. En exploitant les données historiques et les tendances actuelles du marché, les entreprises peuvent créer des stratégies de recrutement sur mesure qui trouvent un écho auprès de segments de candidats spécifiques. Cette capacité améliore non seulement le processus de recrutement, mais soutient également les objectifs organisationnels à long terme en alignant les décisions d'embauche sur les besoins futurs.

L'Ascension de l'Employer Branding et de l'Expérience Candidat

L'importance de l'employer branding gagne du terrain, 75 % des candidats potentiels le considérant avant de postuler un poste. Les organisations commencent à réaliser qu'une forte marque employeur peut influencer significativement les résultats du recrutement. Cependant, le paysage actuel du recrutement donne souvent la priorité aux besoins organisationnels plutôt qu'aux expériences des candidats, conduisant à une approche axée sur les postes vacants. À l'avenir, les entreprises doivent se concentrer sur la création d'un processus d'embauche centré sur le candidat qui valorise les relations et favorise une marque employeur positive.

WEBGRAM est leader (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles et de logiciel de Gestion des Ressources Humaines en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo).