Qu’est-ce que le modèle prédictif?
Prédire le succès
avec une précision inégalée
La philosophie sous-jacente du modèle prédictif consiste à associer une vision pragmatique RH, basée sur l’identification des compétences que l’on souhaite évaluer, à une vision scientifique tournée vers l’évaluation fine des potentiels. On établit alors un matching de poste avec un diagnostic détaillé des forces et des axes d’amélioration. Cela permet des prédictions plus fiables et faciles à interpréter, tout en assurant une meilleure expérience candidat lors de la restitution des résultats.
Déterminer les critères de succès
des métiers grâce aux modèles IA
L’une des difficultés majeures pour les Ressources Humaines consiste à déterminer les critères de succès à un poste donné, dans un monde où les métiers sont de plus en plus hybrides et évolutifs. C’est pourquoi le modèle prédictif se focalise sur leur dénominateur commun : les compétences, en s’appuyant sur un référentiel universel de 63 compétences comportementales et cognitives.
Ces dernières ont été associées à des bases de données internationales O*net et ESCO sur la base de milliers de data points, régulièrement mis à jour. Nous avons ainsi pu générer des modèles de compétences uniques pour plus de 1200 métiers et 40 fonctions.
Des modèles customisables
pour vos postes de référence
Le modèle prédictif permet de customiser vos postes de référence sur la base d’une sélection de métiers et de fonctions. En combinant ces critères selon votre contexte, notre programme IA génère un nouveau modèle prédictif que vous pouvez toujours optimiser et faire évoluer par la suite. Vous pouvez également configurer votre propre référentiel de compétences corporate afin de modéliser des postes.
UNE EXPERTISE RECONNUE
Dans la création d’outils uniques d’évaluation des potentiels
À l’origine éditeur de tests psychométriques, Central Test a su développer un savoir-faire reconnu dans le monde entier et a conçu plus de 20 tests évaluant toutes les facettes utiles dans l'identification des talents.
Au-delà de l’analyse descriptive par traits (extraversion, etc.), les tests prédisent les compétences qui seront ensuite exploitées dans les matching de poste. Chaque potentiel est évalué par un ensemble de traits faisant l’objet d’une pondération, ce qui confère un niveau élevé de précision et d’interprétation.
UNE VALIDITÉ SCIENTIFIQUE
qui combine méthodes innovantes et fiabilité psychométrique
Chaque test psychométrique fait l’objet de plusieurs années de recherche et respecte les normes de validation internationales dont la Commission Internationale des Tests (ITC). Notre outil phare Profil Pro 2, évaluant la personnalité, a été certifié par la BPS (British Psychological Society). Les manuels évaluateurs sont disponibles auprès de nos clients depuis la plateforme. Nos tests sont régulièrement révisés et intègrent les technologies et les méthodes les plus avancées dont l’IRT (tests de raisonnement adaptatifs).
DE NOUVELLES EXPLORATIONS IA
autour du contenu non structuré
Si les tests psychométriques sont aujourd’hui les plus reconnus sur le plan scientifique, Central Test explore depuis plusieurs années de nouvelles façons d’évaluer les compétences grâce à l’IA au travers de l’analyse sémantique par NLP (Natural Language Processing) sur la base des réponses des candidats à nos vidéos interview différée (questions ouvertes). Ces analyses exploratoires sont disponibles depuis Smart Interview.
EN PERPÉTUELLE ÉVOLUTION
avec des méthodes de feed-back
Les outils d’évaluation en 360, permettant de combiner différentes perceptions autour des compétences d’un collaborateur, offrent un regard complémentaire et objectif dans vos évaluations. Les données recueillies autour des outils 360 ou d’autres mesures de feed-back permettent en outre d’enrichir nos prédictions des compétences via les tests psychométriques et les programmes IA.
ÉVALUATION MULTI-MÉTHODES
pour une prédiction plus fiable
Une évaluation est toujours plus juste grâce à la combinaison d’indices. C’est pourquoi nous préconisons l’association de plusieurs outils d’évaluation afin d'accroître la fiabilité des prédictions, même s’il est toujours possible de s'appuyer sur un seul outil de référence. Dans le modèle prédictif, nous croisons de façon homogène les méthodes d'évaluation en prenant en compte leur niveau respectif de prédiction par rapport à chaque critère ciblé, ce qui induit une meilleure fiabilité.
OBJECTIVITÉ ET NON-DISCRIMINATION
Des prises de décisions plus objectives et non discriminantes
Nos décisions sont soumises à de nombreux biais cognitifs qui altèrent notre façon de penser, notamment en recrutement, mais aussi en mobilité interne. Les évaluations basées sur des méthodes scientifiques renforcent l'objectivité et la non-discrimination dans nos prises de décisions RH. Elles favorisent également un dialogue avec le candidat ou collaborateur, qui mènera à des choix plus éclairés.
UNE VISION CANDIDATE CENTRIC
grâce à une approche plus humaniste
Pour de nombreux éditeurs de tests, le matching de poste est établi sur la base d’une comparaison des traits des tests à un poste correspondant à un profil idéal. Cependant, cela peut induire une vision déterministe du potentiel du candidat, car on “colle” ou non au poste.
Dans le modèle prédictif, nous dissocions les traits des tests et les compétences qui en sont inférées puis utilisées dans les matching. Si les traits sont facilitateurs ou peuvent constituer un frein, on considère que chaque compétence est toujours perfectible.
Des matchings interprétables
pour une prise de décision éclairée
Le modèle prédictif n’est pas une boîte noire, comme c’est souvent le cas dans les solutions de matching par IA. Au-delà du score de matching, vous pouvez consulter les détails des résultats sur la base des compétences et des évaluations associées. Vous gardez la maîtrise des critères de succès que vous pouvez faire évoluer à tout moment.
EVOLUTIVITÉ
Le modèle prédictif a été conçu pour s’ajuster à l’évolution naturelle des métiers et des compétences. Nous mettons régulièrement à jour les configurations des modèles standard en intégrant des actualisations de bases de données O*net et Esco. Enfin, de nouveaux développements sont en cours par nos équipes de manière à pouvoir inclure de nouveaux critères de succès ou d’évaluations.
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