Embauché et licencié par algorithme

Étape 1
Trouver des candidats à l'emploi
Textio, basée à Seattle, dont Microsoft compte parmi ses clients, évalue les offres d'emploi pour prédire si elles sont susceptibles d'attirer le bon candidat. Par exemple, des expressions telles que premier niveau et mission critique ont tendance à décourager les candidates. Gild, basé à San Francisco, passe au crible les données de sites tels que LinkedIn et Github pour indiquer à des clients tels que Facebook et HBO quand les candidats pourraient être ouverts à un nouveau poste. KF4D, un algorithme du chasseur de têtes Korn Ferry, calcule les caractéristiques d'un leader efficace dans un secteur et un lieu donnés, un modèle auquel les employeurs peuvent ensuite comparer les candidats.

Étape 2
Suivi des employés
Après des milliards de dollars d'amendes pour inconduite ces dernières années, de nombreuses entreprises de Wall Street ont commencé à suivre de près les travailleurs. Le but : à la fois détecter et prévoir les mauvais comportements. J.P. Morgan a conçu un système pour utiliser des données sur des choses comme si les individus assistent à des cours de conformité pour alimenter ses modèles prédictifs du comportement des employés, dans le cadre d'une refonte de 730 millions de dollars de son système de gestion. Goldman Sachs et Credit Suisse sont des investisseurs dans Digital Reasoning System, qui analyse des milliards d'e-mails, d'appels téléphoniques et de chats en ligne d'employés pour prédire et prévenir les comportements illégaux.

Étape 3
En quittant
Selon Visier, un groupe d'analyse de la main-d'œuvre basé à San Jose, en Californie, le roulement indésirable des employés coûte en moyenne 31 millions de dollars par an à une grande entreprise. Visier utilise deux à trois ans de données provenant d'entreprises clientes telles que Yahoo, ConAgra et Nissan pour créer des modèles prédictifs qui, selon lui, sont jusqu'à huit fois meilleurs que l'intuition humaine pour prévoir quels employés risquent de démissionner dans les trois mois. Le score de risque de chaque employé est basé sur des facteurs tels que l'âge, le salaire, le service et le temps écoulé depuis la dernière promotion. L'entreprise gère les données de plus de deux millions d'employés.

Étape 4
Trouver le prochain emploi
Anthology, basée à Seattle (anciennement connue sous le nom de Poachable), est comme une application de rencontres pour le monde des affaires : les employés à la recherche d'un changement et les entreprises qui cherchent à embaucher fournissent chacun des informations anonymes sur ce qu'ils recherchent. Une ligne de communication directe s'ouvre entre les utilisateurs et les entreprises uniquement si leurs intérêts correspondent. À peine un an, Anthology compte parmi ses clients Amazon, Facebook, IBM et Netflix. Quelque 50 000 demandeurs d'emploi utilisent l'application gratuitement. Anthology a levé 1,8 million de dollars de financement.

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