C'est une réalité du marché du travail actuel : un grand nombre de candidats potentiels passent beaucoup de temps à parcourir les offres et à envoyer des candidatures tous azimut. Avec ces dernières fonctionnalités IA, Linkedin compte mieux aider les demandeurs d'emploi à trouver plus rapidement des offres, des opportunités et des contacts pertinents. « Ces outils transforment la recherche d'emploi en une conversation, ce qui permet de passer moins de temps à parcourir les descriptions de poste », a déclaré Rohan Rajiv, responsable produit pour la rubrique emploi chez Linkedin, dans une interview à Computerworld. « Aujourd’hui, chacun doit pouvoir effectuer une recherche selon des critères propres, et non avec les mots-clés que tout le monde utilise. Cela signifie moins de temps perdu et des correspondances plus pertinentes », a ajouté M. Rajiv.

Les outils IA peuvent apprécier l'intention d'un demandeur d'emploi ou d'un recruteur. Les personnes en quête d'un poste peuvent saisir des questions en langage naturelle dans un champ de recherche et obtenir des listes plus pertinentes. En fonction du profil du candidat, ils peuvent également recevoir des suggestions de carrières alternatives. Le processus de recrutement est aussi simplifié, car les outils IA repèrent les candidats les plus qualifiés et ceux qui ont un parcours intéressant. (Un rapport de l'OCDE publié en juin établissait un lien entre la pénurie de main-d'œuvre dans certains secteurs et l'incapacité à trouver des candidats qualifiés.) Cela crée de réelles opportunités économiques et une efficacité basée sur la qualité, et non sur la quantité, dans le processus de candidature et de recrutement. « Nous commençons à voir les pièces du puzzle s'assembler », s’est félicité M. Rajiv. « D’abord, chaque candidat devrait pouvoir exprimer simplement ce qu’il souhaite et l'obtenir. Ensuite, quand il y a des opportunités, il devrait pouvoir comprendre rapidement s’il correspond au profil recherché. Enfin, il faudrait être en mesure de le mettre en relation avec des personnes qui peuvent l’aider à ouvrir des portes. Le recruteur, l'employeur, devrait pouvoir dire ce qu'il veut et trouver les personnes qui correspondent. »

Des résultats d'annonces plus pertinents

Pierre angulaire de la plateforme, la recherche d'emploi basée sur l’IA apporte une amélioration majeure par rapport au service traditionnel, qui ne comprenait pas l'intention. « Par exemple, une recherche classique sur « marketeur débutant » renvoyait « un mélange hétéroclite de résultats, car le terme « débutant » n'est pas toujours bien compris », a expliqué M. Rajiv. La recherche alimentée par l'IA peut aller beaucoup plus loin, à l'instar des moteurs de recherche Internet basés sur l'IA, et renvoyer des résultats plus inattendus. « C'est complètement sémantique. Il est donc désormais possible de trouver un technicien aquatique, un spécialiste de la protection des poissons… », a ajouté M. Rajiv. Cette fonction est disponible depuis le début de l'année aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Canada, en Australie, en Inde et à Singapour. « Une mise en place à plus grande échelle est prévue pour 2026 », selon une porte-parole de Linkedin. Ce mois-ci, le réseau social a également lancé « People Search », une fonctionnalité qui met en relation les candidats avec des références potentielles au sein d'une entreprise. Les demandeurs d'emploi peuvent taper « Qui peut me recommander chez Accenture » ou « Qui connaît les modèles de diffusion » et découvrir des connexions pertinentes au sein du réseau. Ces résultats n'apparaissaient pas auparavant dans les recherches traditionnelles. « Rapidement, la personne se retrouve dans un monde où, en tant que demandeur d'emploi, elle peut rapidement poser une question et trouver des réponses qu’elle n’aurait pas obtenues autrement », a souligné M. Rajiv.

La fonctionnalité « human-in-the-loop » arrive à un moment où les entreprises se tournent de plus en plus vers l'IA pour sélectionner les candidats à un poste. Cette tendance a été accueillie avec scepticisme en raison des inquiétudes liées aux préjugés cachés. Une enquête Gartner réalisée en juillet dernier a par exemple révélé que seuls 32 % des candidats à un emploi font confiance à l'IA pour les évaluer de manière équitable. Pour Linkedin, « People Search » ajoute l'humain à l'équation de la recherche automatisée. « J’aimerai supprimer cet obstacle afin que l’on puisse passer plus de temps à établir des liens avec les gens, car c'est cela qui ouvrira des opportunités », a affirmé M. Rajiv. Pour l’instant, People Search est uniquement disponible pour les abonnés premium aux États-Unis. « Mais il sera disponible gratuitement dans toutes les langues au cours des prochains mois. Nous avons juste besoin de temps pour itérer et évoluer… », a indiqué M. Rajiv.

Un système de recommandations basé sur des LLM

La multitude d'outils IA devrait également éliminer les candidatures non pertinentes et rediriger les candidats vers des postes mieux adaptés. Le système indique aux postulants les compétences qui leur manquent pour occuper certains postes, les orientant ainsi vers des opportunités plus adaptées. « En quelques secondes, le candidat saura si l’offre est adaptée à sa recherche et ce qui lui manque. Et ce sera très clairement exprimé : par exemple, des compétences en biologie de laboratoire ou de terrain et en recherche », a détaillé M. Rajiv. Celui-ci précise qu'environ 2 millions de candidatures sont redirigées chaque mois, ce qui décourage les candidatures de mauvaise qualité et encourage les candidatures de haute qualité. Pour les recruteurs, « la capacité à trouver des correspondances des deux côtés et à mettre en avant ces correspondances est beaucoup plus forte. Nous commençons tout juste à voir les avantages de ces outils », a fait valoir M. Rajiv.

Les derniers outils IA de Linkedin sont basés sur un système de recommandation poussé par des LLM, qui est désormais capable d'en faire plus. À l'avenir, les dernières mises à jour de l'IA pourraient permettre à Linkedin d'ajouter des fonctionnalités à mesure que le système mûrit, notamment la recommandation de mentors », a déclaré M. Rajiv. « Nous pouvons imaginer à terme, l’ajout des publications et du contenu des candidats sur Linkedin et que, sur la base de l'ensemble de ce contenu, les modèles puissent comprendre si le candidat peut jouer le rôle de mentor », a-t-il déclaré. Par ailleurs, les derniers services de recrutement se concentrent principalement sur les emplois à temps plein, mais les contrats et les missions ponctuelles sont également à l'étude. Selon un rapport de Goldman Sachs publié au début du mois, environ 5 à 15 % de la population américaine tire ses revenus de petits boulots. M. Rajiv a refusé de donner plus de détails sur ces développements tant qu'ils ne sont pas finalisés.