Marc Sanselme 00:00:00 – 00:00:28 : Bonjour et bienvenue sur Data Driven 101. Je suis Marc Sanselm, l’hôte de ce podcast, qui s’intéresse aux applications concrètes et variées de l’intelligence artificielle et de la data. Dans Data Driven 101, je reçois chaque semaine des professionnels pour qu’ils nous partagent leurs expériences et leurs visions sans filtre. Aujourd’hui, je reçois Romain Gallabert, CEO de CandyQuest. CandyQuest est une solution d’acquisition de talent, combinant publication programmatique d’offres d’emploi et optimisation par IA. Bonjour Romain. 

Romain Galabert 00:00:28 – 00:00:29 : Bonjour Marc. 

Marc Sanselme 00:00:29 – 00:00:34 : Alors Romain, est-ce que tu peux nous parler, nous décrire CandyQuest avec tes mots ? 

Romain Galabert 00:00:34 – 00:00:37 : Bien volontiers, merci de me recevoir pour commencer. 

Marc Sanselme 00:00:37 – 00:00:38 : Avec plaisir. 

Romain Galabert 00:00:38 – 00:01:05 : CandyQuest est une plateforme que nous avons lancée avec mes deux associés il y a trois ans avec l’objectif d’abaisser le coût d’acquisition des candidatures et de trouver des candidats dans des métiers qui sont en pénurie. On parle beaucoup… Aujourd’hui de guerre des talents, on parle de secteurs d’activité qui sont en pénurie dans le transport, dans l’hôtellerie. Et l’objectif c’était d’utiliser les dernières technologies pour aller chercher plus de CV plus loin que sur les sites emploi traditionnels. 

Marc Sanselme 00:01:06 – 00:01:12 : Ok, donc comment vous vous y prenez du coup ? 

Romain Galabert 00:01:12 – 00:01:50 : La technologie qu’on a mis en place, elle est d’abord liée à l’observation de l’évolution du marché. Quand on achetait des annonces d’emploi dans le temps, on achetait une offre d’emploi sans garantie sur les retours de CV. Il y a eu un basculement sur le marché progressivement et de plus en plus de sites proposent leur service à la performance. Et donc on achète du trafic, soit du clic, soit des candidatures. que l’on peut acheter aux enchères. Notre objectif c’était de mettre toutes ces plateformes en concurrence pour abaisser le coût d’acquisition des candidatures et puis donner le plus de diversité possible sur les sources de candidatures. 

Marc Sanselme 00:01:52 – 00:02:20 : Donc les offres d’emploi finalement ont suivi le chemin de n’importe quelle publicité, espace publicitaire en ligne où on va du coup le faire optimiser par des algorithmes pour recommander un maximum la bonne publicité à la bonne personne et donc avoir un modèle qui vient se shifter vers un coup au clic ou un coup à la conversion quand c’est possible de le traquer. 

Romain Galabert 00:02:21 – 00:02:55 : Exactement. Mes associés viennent d’ailleurs de la publicité commerciale. Ils ont travaillé dans des plateformes d’affiliation dans le temps. Ils ont développé un logiciel qu’on appelle un bidder qui permet de faire du RTB, du Real Time Bidding, et donc de l’achat en temps réel d’espaces publicitaires. Cette technologie, elle est utilisée dans l’emploi, notamment pour afficher des bannières publicitaires de clients, faire passer des messages liés à la marque employeur. mais elle peut être déclinée également sur la diffusion d’offres d’emploi sur des sites emploi et optimiser les prix d’achat sur ces sites, tout à fait. 

Marc Sanselme 00:02:56 – 00:03:11 : Ok, donc vous vous êtes du côté de l’acheteur, finalement vous êtes en aide à l’achat et vous venez lui proposer, parmi tous les espaces publicitaires existants, l’endroit où il pourra… 

Romain Galabert 00:03:14 – 00:04:01 : C’est précisément ça, oui. On est une seule plateforme, le client n’a qu’un seul interlocuteur, qu’une seule facture, mais on va acheter sur 20 sites emploi. On va donner de la visibilité à notre client sur les sites emploi sur lesquels on a acheté du trafic. On va leur montrer d’où viennent leurs candidatures et à quel prix on a fait l’acquisition de ces candidatures. Toute la difficulté de cette technologie, c’est de trouver le bon prix d’acquisition. Quand on a un poste à pouvoir d’ingénieur, ça coûte un peu plus cher en termes de publicité RH qu’un poste de commercial. Un poste à Paris est en général un peu plus cher qu’un poste à Clermont-Ferrand. Et on a des variations dans le courant de l’année. En août, c’est beaucoup moins cher qu’au mois d’octobre qui est le mois le plus cher de l’année. 

Marc Sanselme 00:04:02 – 00:04:08 : D’accord, donc la saisonnalité c’est octobre le mois le plus cher ? 

Romain Galabert 00:04:08 – 00:04:16 : On a deux pics de prix entre mi-septembre et mi-novembre et entre mi-février et mi-avril. 

Marc Sanselme 00:04:16 – 00:04:20 : D’accord, des grosses périodes de recrutement du coup. 

Romain Galabert 00:04:20 – 00:04:30 : C’est ça, là où il y a beaucoup de compétition sur les offres d’emploi, là où il y a le plus d’offres d’emploi. Ceux qui communiquent entre mars et avril sont en général prévoient des recrutements pour le mois de septembre. 

Marc Sanselme 00:04:31 – 00:04:37 : D’accord. Et à contrario, il n’y a pas forcément plus de monde sur le marché à cette période ? 

Romain Galabert 00:04:37 – 00:05:19 : Exactement. C’est d’ailleurs un bon conseil à donner à des candidats. Postulez au mois d’août et fin décembre parce que vous aurez beaucoup plus de chances d’être vus sur le site et votre CV sera plus facilement sélectionné. D’accord. Notre algorithme est là pour calculer le meilleur prix d’achat pour chaque annonce. Finalement, chaque annonce a un prix d’achat optimum. Si on achète pour toutes les annonces au même prix, on va surpayer sur certains postes, on va payer des CV trop chers, on va sous-payer pour d’autres et à ce moment-là, on n’aura pas de candidature et donc le budget ne sera pas optimisé. Grâce à ce système qui recalcule en permanence les meilleurs prix, on arrive à baisser jusqu’à 50% le coût d’acquisition des candidatures. 

Marc Sanselme 00:05:20 – 00:05:51 : Donc, si… Quand vous allez sur les différents sites qui diffusent les offres d’emploi, vous obtenez quoi comme données qui vous permettent de décider ou non si une offre mérite d’être diffusée ? C’est des données sur l’utilisateur similaire à ce qu’on a avec la pub ciblée ? C’est les cookies ? Quelle est la nature des données avec lesquelles vous travaillez ? 

Romain Galabert 00:05:51 – 00:06:42 : Les données qu’on va capter à un instant T vont être utiles pour demain, après-demain ou pour les prochains mois. Toutes les données que l’on utilise aujourd’hui sont les données des trois dernières années qui sont liées aux centaines de milliers d’annonces qu’on a déjà agrégées et pour lesquelles on a déjà des résultats. Donc on sait de par notre expérience que structurellement tel métier est en augmentation. A contrario, on sait que tel autre est de plus en plus abordable. On y inclut donc ces variations saisonnières et lorsque l’on reçoit les offres d’emploi de nos clients, on a un premier travail d’analyse de ces offres, de catégorisation automatique via des API avec France Travail notamment. Cette catégorisation permet d’identifier les annonces similaires des précédentes années, la tendance structurelle, la période de l’année et donc de mettre l’annonce au bon prix sur les bons sites. 

Marc Sanselme 00:06:42 – 00:07:18 : D’accord. Si par exemple moi je vais sur un site d’annonce, quel qu’il soit, un site d’offre d’emploi, il va y avoir une sorte d’appel API à un moment donné, un appel à la concurrence ? 

Romain Galabert 00:07:18 – 00:07:47 : Disons qu’on a analysé à l’avance que tel poste de directeur des podcasts est idéal pour Marc Anselme, que cette annonce fonctionne bien sur certains sites partenaires comme talent.com par exemple, qui est un site leader au niveau international. Et on va pouvoir diffuser l’annonce et on sait qu’on va pouvoir la diffuser avec tel prix d’achat. On achète donc des clics et on va fixer le bon CPC, coût par clic, pour cette annonce afin que Marc Anselme la voie. Oui. 

Marc Sanselme 00:07:48 – 00:08:03 : quel est l’input de cet algorithme ? C’est quoi ? C’est mon âge ? C’est le titre que j’ai mis sur LinkedIn ?

Romain Galabert 00:08:03 – 00:08:29 : On a identifié que ce type d’annonce fonctionnait bien sur tel site à telle période de l’année, à tel prix, et donc ça nous permet de la diffuser. Donc on est beaucoup plus sur des analyses antérieures que sur des analyses actuelles, à la différence effectivement du RTB où on achète du coup pour mille, donc des bannières publicitaires sur des sites en temps réel. Là on est un peu moins sur du temps réel, on est sur de l’achat dans l’heure. 

Marc Sanselme 00:08:29 – 00:08:47 : D’accord, ok, de l’achat dans l’heure. Très clair. C’est quoi les différences,avec la publicité ciblée ordinaire ? 

Romain Galabert 00:08:47 – 00:09:40 : Toute la complexité c’est de trouver des intentionnistes. Lorsque l’on fait de la publicité commerciale, on a des critères de ciblage qui permettent de vérifier que tel type d’internaute sur tel type de page est plutôt enclin à acheter une paire de chaussures. L’emploi, on est potentiellement tous concernés par l’emploi, mais on ne sait pas quand est-ce que ça va se déclencher. On peut arriver lundi matin, après un bon week-end, et on se dit « il faut changer d’emploi ». On peut avoir un différent avec son patron qui fait que dès le lendemain, on va se mettre en recherche d’emploi. Donc toute la difficulté, c’est d’aller trouver ses intentionnistes. On peut le faire sur des systèmes de retargeting, quand on est sur de la bannière publicitaire, ça fonctionne assez bien. Encore faut-il avoir en amont l’information que tel internaute est en recherche d’emploi. Et ça on le trouve essentiellement sur les sites emploi. 

Marc Sanselme 00:09:43 – 00:09:49 : Alors quel était le constat de départ et comment a démarré l’aventure CandyQuest ? 

Romain Galabert 00:09:49 – 00:11:04 : Le constat de départ c’est qu’on a eu deux phénomènes. On a d’abord eu ce changement de modèle économique dans les sites emploi dont j’ai parlé au début qui fait qu’avant on achetait des annonces et aujourd’hui on achète des clics ou des candidatures. Le deuxième constat, c’est qu’on a eu un phénomène de concentration des sites emploi dans les années 2000, où à la fin des années 2000, on avait trois sites emploi leaders, Monster, Cadre Emploi et Région Job, qui s’appellent aujourd’hui Hellwork. On a eu depuis 2010 une profusion de solutions RH, de nouveaux sites emploi, d’ATS, ce qui fait qu’aujourd’hui il y a une telle diversité que les recruteurs ont dit mal à s’y retrouver. Un des objectifs de la plateforme, c’est de donner de la visibilité sur ce marché et de simplifier les achats au travers d’un seul interlocuteur et d’une seule plateforme. 

Marc Sanselme 00:11:07 – 00:11:18 : D’accord. Alors les données que vous manipulez dans le cadre de ces travaux, elles sont de quelle nature ? 

Romain Galabert 00:11:18 – 00:12:05 : On a des données de type date, heure, type de métier qu’on identifie via par exemple la catégorisation ROM de Pôle emploi. On a des informations type adresse IP qui nous permet de définir une localisation. On a ce qu’on appelle le user agent qui fait que la combinaison de l’adresse IP et de user agent permet d’avoir la quasi-certitude de l’unicité d’un candidat sur Internet. On a des cookies, des cookies de session uniquement, parce que pour tout le reste, on est vraiment cookieless et on ne stocke aucune donnée personnelle sur la plateforme. Et on a toutes les données qui sont liées aux offres d’emploi de nos clients, à savoir le secteur d’activité, les mots-clés, les compétences qui sont demandées dans ces offres d’emploi. 

Marc Sanselme 00:12:06 – 00:12:16 : D’accord. Alors là, je rebondis sur les cookies de session. Qu’est-ce que vous extrayez comme information d’une session ? Qu’est-ce qui est utile comme information là-dedans ? 

Romain Galabert 00:12:16 – 00:12:51 : Les informations que j’ai citées à l’instant, à savoir à quelle offre, quel type d’offre, telle adresse IP et tel user agent a postulé, à quelle heure, à quel CPC, le fameux coût d’achat que l’on a fixé. Est-ce que ce clic a donné lieu à une candidature ? Ça c’est tout à fait fondamental parce qu’un clic ne vaut rien tant que derrière le candidat ne s’est pas inscrit. Et c’est l’analyse justement de tous ces clics et de cette part des clics qui se transforment en candidature qui nous intéresse dans l’alimentation de l’algorithme. 

Marc Sanselme 00:12:51 – 00:13:12 : Ok, très clair. Alors comment vous avez mis le pied à l’étrier, parce que c’est toujours un peu la question avec les algo de Machine Learning, il faut des données pour avoir un produit, il faut un produit pour avoir des données. Comment est-ce qu’a été la mise de départ en termes de données pour pouvoir démarrer ? 

Romain Galabert 00:13:12 – 00:13:54 : Si on refait l’histoire, effectivement, on s’aperçoit qu’il y a déjà des choses qui ont mûri dans notre vision des choses. C’est-à-dire que ce qu’on explique aujourd’hui était un peu moins précis au lancement de l’aventure. beaucoup de choses ont été faites tout simplement à la main par rapport à une expérience et par rapport aux premiers exemples des premiers clients. ce qui est intéressant c’est que dans notre secteur on peut agir au jour le jour sur les paramètres d’une campagne donc on peut corriger manuellement la diffusion des offres et les différents paramètres d’une campagne. Donc on a fait beaucoup de choses à la main qui nous a permis d’agréger des données, qui nous a permis de modéliser l’algorithme, de le développer et maintenant d’en profiter. 

Marc Sanselme 00:13:57 – 00:14:05 : Est-ce que tu peux nous partager une décision business qui a été prise en regardant les données de prêt, toutes vos données d’utilisation ? 

Romain Galabert 00:14:05 – 00:14:38 : Très concrètement, on peut prendre comme décision de stopper la diffusion d’une offre d’emploi vers un partenaire parce qu’on s’aperçoit que ce partenaire-là n’est pas performant sur tel type de poste. Donc ça lui fait moins d’activités économiques, moins de revenus à ce site-là, mais c’est une décision qu’on prend potentiellement tous les jours. On peut aussi décider simplement de baisser le prix d’achat sur certains sites ou d’augmenter au contraire le prix lorsque les performances sont là. Et c’est ça qui nous permet d’avoir des campagnes qui sont très performantes. 

Marc Sanselme 00:14:39 – 00:15:01 : Au niveau de vos algorithmes, à chaque fois que vous travaillez dessus, vous les faites évoluer, vous les améliorez. Comment est-ce que vous qualifiez, comment vous faites un contrôle qualité d’un algorithme ? Comment est-ce qu’on s’assure qu’un algorithme est bien en train d’être meilleur que le précédent ? 

Romain Galabert 00:15:01 – 00:15:42 : C’est quelque chose que l’on fait manuellement. C’est-à-dire qu’au départ, on faisait beaucoup de choses à la main. Ensuite, on a modélisé l’algorithme. L’algorithme est venu nous aider à prendre des décisions. C’est devenu un outil d’aide à la décision. Et progressivement, lorsqu’on s’aperçoit que c’est rationnel, on automatise certaines tâches. Et on procède à des contrôles, mais plus espacés, toutes les semaines ou tous les mois, pour savoir si l’algorithme est toujours rationnel. Le principe de l’algorithme, c’est d’aller de plus en plus loin sur certains principes d’augmentation de tarifs, par exemple. Et le tout, c’est qu’on arrive à garder le contrôle sur l’évolution de cet algorithme. 

Marc Sanselme 00:16:29 – 00:16:37 : Alors quels sont les grands verrous ou obstacles technologiques que vous avez dû résoudre pour mettre en place votre solution ? 

Romain Galabert 00:16:37 – 00:17:36 : On est face à une situation de marché où on doit faire extrêmement attention aux données personnelles. Donc on doit être en adéquation avec la RGPD, c’est un premier point. Ce qui fait qu’on ne peut pas stocker autant de données qu’on voudrait, mais ça c’est tout à fait normal. On a ensuite toutes ces questions d’automatisation, de machine learning, qui sont extrêmement sensibles parce qu’on peut avoir un emballement du système qui augmenterait fortement les prix. Et on a une question également d’adéquation avec les différentes plateformes. Il faut qu’on soit interfacé avec à la fois des fournisseurs et ce que je vais appeler le réceptacle des candidatures. C’est en général un logiciel de gestion de candidatures qu’on appelle les ATS, Application Tracking System, qui permettent de recevoir les candidats qu’on a renvoyés sur le site de nos clients. C’est la coordination de l’ensemble de ces plateformes qui est un des défis les plus importants. 

Marc Sanselme 00:17:36 – 00:17:39 : L’intégration massive à tous les outils existants. 

Romain Galabert 00:17:39 – 00:17:39 : C’est ça. 

Marc Sanselme 00:17:50 – 00:18:11 : Est-ce qu’il y a une forte variation du volume d’usage sur vos outils ? Est-ce que c’est quelque chose qui est très saisonnier ? On a vu qu’il y avait plus d’offres à deux moments de l’année, mais est-ce qu’en termes de nombre de serveurs, de scalabilité, vous avez des défis à ce niveau-là ? 

Romain Galabert 00:18:11 – 00:18:51 : Pas encore, parce qu’on est encore une jeune start-up, on a trois ans d’antériorité. On sait que ça va être limité, parce qu’il y a à peu près un million d’offres d’emploi en France à un instant T. Donc, on sait quel est le plafond. On sait aussi que sur ces offres d’emploi, on est particulièrement performant sur les métiers opérationnels, c’est-à-dire plutôt des métiers d’exécutants, des chauffeurs de bus, du personnel dans la restauration. Et donc, ça limite à peu près 600 000 offres d’emploi en instant T. Pour ça, il faudrait avoir la totalité des entreprises qui recrutent en France en portefeuille. Ce n’est pas encore le cas. 

Marc Sanselme 00:18:52 – 00:19:06 : Ok. Alors quels sont les obstacles à l’adoption de votre travail ? Est-ce que vous voyez des réticences diverses et variées à l’adoption de votre travail ? 

Romain Galabert 00:19:06 – 00:20:06 : Oui, un des premiers points qu’on a, c’est évangéliser le marché parce qu’expliquer notre technologie n’est pas chose aisée. On efface… à des personnes qui sont spécialisées dans les ressources humaines et qui ne sont pas forcément passionnées par la technologie. Donc on est en mesure de leur apporter beaucoup de candidatures, mais quand ils nous demandent comment on fonctionne, on doit passer un peu de temps pour expliquer notre fonctionnement et c’est un premier défi. Deuxième défi, c’est qu’on fait travailler des sites emploi et sur un marché qui s’est beaucoup concentré ces dernières années, avec aujourd’hui trois leaders, LinkedIn, Indeed et Hello Work, on a moins de visibilité sur les concurrents de ces plateformes-là. Alors c’est aussi un argument majeur, ça nous permet de dire à nos clients, si ces plateformes-là augmentent trop leur prix, comme elles le font cette année, venaient diffuser chez tous leurs concurrents sur une seule plateforme comme celle de CandyQuest. 

Marc Sanselme 00:20:09 – 00:20:34 : Sur les spécificités des différentes opres d’emploi, le recul que ça a dû vous faire prendre, est-ce que tu arriverais à nous partager des astuces de demandeurs d’emploi ? Est-ce qu’il y a des… On a dit il y a des mois dans l’année. Est-ce qu’il y a d’autres choses sur lesquelles jouer pour être plus visible ? 

Romain Galabert 00:20:34 – 00:21:25 : Alors quand on est candidat, effectivement, pour être plus visible, c’est plutôt l’insertion de son CV sur différentes plateformes qui permet de donner la visibilité à son profil. Alors sur LinkedIn dans un premier temps, mais également dans les CVTech des principaux sites emploi. On a cité certains, Figaro Classified, qui s’appelle CV Aden ou Ailwork. Indeed aussi, ça fonctionne très bien. Ensuite, les candidatures, ça reste un moyen d’obtenir un nouvel emploi. Mais on ne doit pas se priver de faire des candidatures spontanées. Ça peut aussi amener certains contacts. Une bonne façon également de se faire voir, c’est de poster des informations sur LinkedIn pour faire sa propre promotion et attirer l’attention de recruteurs qui sont très présents sur cette plateforme. 

Marc Sanselme 00:21:27 – 00:21:33 : Et à contrario, en tant que recruteur, qu’est-ce que tu aurais comme truc et astuce ? 

Romain Galabert 00:21:33 – 00:22:32 : J’ai deux éléments qui sont très importants. En France, on a beaucoup de mal à parler du salaire et pourtant c’est un élément déterminant pour les candidats. Au Royaume-Uni, c’est presque l’inverse. Vous n’aurez aucune candidature si vous ne mentionnez pas le salaire dans l’offre d’emploi. J’encourage beaucoup les recruteurs français à mettre le salaire dans les offres d’emploi. A bien répondre à tous les candidats, ça prend beaucoup de temps, mais ça participe de l’incompréhension entre les candidats et les recruteurs. Beaucoup de candidats se plaignent de ne pas recevoir de candidature. Et puis, mettre beaucoup plus d’informations sur les offres d’emploi, ça ne veut pas dire des annonces plus longues. mais préciser par exemple à l’intérieur d’une offre d’emploi qu’on va être rattaché à telle personne au sein de l’entreprise, que l’équipe est constituée de X collaborateurs. Ça permet de se mettre en situation quand on est candidat et donc d’obtenir derrière plus de candidatures pour les entreprises. 

Marc Sanselme 00:22:33 – 00:22:42 : Est-ce que vous faites du machine learning et ou de la generative AI ? 

Romain Galabert 00:22:42 – 00:23:14 : Generative AI, on va en faire, mais au niveau des rapports que l’on fournira à nos clients. Ce n’est pas encore en place et ce sera simplement de l’utilisation finalement d’outils existants. En revanche, le machine learning, c’est vraiment le cœur de notre algorithme. C’est-à-dire que chaque jour, on reçoit des données. On les analyse, on les agrège et on observe les tendances à l’augmentation, à la baisse, que ce soit structurelle ou fonctionnelle. Donc le machine learning, c’est vraiment le cœur de notre système. 

Marc Sanselme 00:23:15 – 00:23:22 : Est-ce que tu peux rentrer un peu dans le détail des algorithmes que vous pouvez utiliser ? Quel type d’algorithme vous mettez en place ? 

Romain Galabert 00:23:22 – 00:23:46 : C’est un algorithme qui est propre, qu’on a développé nous-mêmes. Parmi mes associés, il y en a un qui est diplômé du LIPSIS, donc l’université Paris 6 spécialisée en intelligence artificielle. Et cet algorithme, c’est un système d’autocalcul qui permet de vérifier qu’il y a des variations de prix dans l’année et donc de corriger en fonction du mois où on se trouve. Ok. 

Marc Sanselme 00:23:50 – 00:24:00 : Est-ce que tu pourrais nous partager une ou plusieurs erreurs pour nous faire gagner du temps en ne la faisant pas ? 

Romain Galabert 00:24:00 – 00:24:49 : Au niveau du parcours d’entrepreneur, la première erreur, c’est de se dire qu’on a le temps. Le temps passe extrêmement vite et au bout de trois ans, on s’aperçoit qu’on aurait pu gagner six mois, un an si on était allé vraiment à l’essentiel. Donc on a assez peu de temps et plutôt que de tout faire tout. Tout soi-même, il vaut mieux déléguer un certain nombre de choses qui font gagner beaucoup de temps au démarrage. Deuxième expérience d’entrepreneur, il n’y a pas de petites économies et utiliser des systèmes moins chers et performants, bancaires par exemple, on peut citer certaines… banques modernes qui sont deux à trois fois moins chères que les banques traditionnelles. Cumuler, ça représente quelque chose de non négligeable. 

Marc Sanselme 00:24:49 – 00:24:52 : Est-ce que tu as une opinion à nous partager ? 

Romain Galabert 00:24:52 – 00:25:37 : Mon opinion, c’est que je travaille dans l’univers des ressources humaines depuis 25 ans. C’est un secteur qui a longtemps été à la traîne. Il y a une accélération très forte aujourd’hui. Ce milieu-là s’accapare. les nouvelles technologies. On est sur la troisième révolution informatique, on va dire. Il y a eu Internet, troisième révolution Internet. Internet lui-même, il y a eu l’arrivée du mobile, et là on a l’intelligence artificielle qui vient accélérer le phénomène. Et le milieu des ressources humaines à la fois s’accapare. ces technologies, Mais beaucoup de gens ont des questions, beaucoup de choses sont encore à clarifier et donc on va vivre des années intéressantes d’un point de vue ressources humaines et technologies dans les cinq prochaines années. 

Marc Sanselme 00:25:39 – 00:25:53 : Justement, sur les ressources humaines, il y a beaucoup de recul sur le milieu. Quelle tendance se dégage en ce moment ? Quelles mutations tu observes ? 

Romain Galabert 00:25:53 – 00:27:16 : De façon conjoncturelle, on a un petit retournement du marché. C’est-à-dire que là, on entend parler beaucoup de plans sociaux, il y a un ralentissement économique et donc il va y avoir un taux de chômage qui va augmenter. C’est quelque chose de très cyclique, à peu près tous les 6-8 ans en France, on a eu ça en 93, on a eu ça en 2001, on a eu la crise de 2008, c’était moins fort en 2015, et puis là ça a été décalé avec le Covid, mais on sait qu’on va aller vers un an, un an et demi, deux ans de creux de la bague. Ça, c’est une première évolution, je dirais, conjoncturelle. Ce qui est structurel, c’est qu’on a des métiers qui sont en tension, des métiers pour lesquels les entreprises n’arrivent pas à recruter pour différentes raisons, soit la pyramide des âges, soit post-Covid, les gens se sont aperçus qu’ils ne voulaient plus faire certains métiers. Et donc, dans la restauration, c’est très compliqué. Dans le transport, c’est compliqué parce qu’on a beaucoup de responsabilités, parce qu’on a des horaires décalés. Et ces difficultés à recruter sont beaucoup plus structurelles maintenant. Donc malgré une remontée légère du chômage dans les mois qui viennent, légère ou moins légère, ça je n’ai pas de boule de cristal, on sait que certains secteurs vont rester pénuriques. 

Marc Sanselme 00:27:18 – 00:27:29 : Oui, il y a toujours ces secteurs. Et au niveau de la façon de postuler, de la façon d’écrire des offres, est-ce que tu vois des évolutions ? 

Romain Galabert 00:27:29 – 00:28:23 : Oui, l’intelligence artificielle aide énormément à la rédaction des annonces. Il faut rester vigilant parce qu’il y a encore quelques fautes d’orthographe dans les différents systèmes qui permettent de rédiger des annonces. Mais on arrive à des annonces qui sont plus claires, plus lisibles, qui tiennent compte des tendances, qui tiennent compte de la population qu’on a à recruter. Pour une même entreprise qui recrute, on peut utiliser le tutoiement ou le vouvoiement. Il n’y a pas de jugement de valeur, mais ça dépend beaucoup du poste qui est à pourvoir. On parle aussi beaucoup du recrutement des seniors qui sont aujourd’hui plutôt de plus en plus appréciés par les entreprises. Le taux de chômage des seniors reste encore très élevé. Mais c’est une population qui est fiable, qui est à l’heure, qui est respectueuse des organisations. Et donc on s’aperçoit qu’il y a à nouveau un regain d’intérêt pour les personnes de plus de 50 ans. 

Marc Sanselme 00:28:24 – 00:28:52 : C’est quoi l’état des lieux concurrentiels des différents sites d’annonce ? Tu disais que vous aviez 22 sites sur lesquels vous pouvez potentiellement diffuser et trouver le meilleur endroit, optimiser le budget, etc. C’est quoi les grands noms, les grands concurrents ? Où va l’essentiel du volume sur ces 22 ? 

Romain Galabert 00:28:52 – 00:29:46 : Sur l’ensemble du marché de l’emploi, on avait auparavant beaucoup d’acteurs français et on en a un peu moins. Et maintenant, les acteurs américains sont plutôt de plus en plus présents. Les plus importants sont LinkedIn et Indeed. Ce ne sont pas forcément des sites avec lesquels nous, nous travaillons à ce jour, mais ce sont des plateformes très importantes sur le marché. En revanche, on a des alternatives qui apparaissent, Talent.com notamment, Joubel, qui est une plateforme ukrainienne, Joby Joba, qui appartient au français Hello Work. Option Carrière, qui a des performances assez intéressantes. Ce sont les principales plateformes avec lesquelles on travaille, mais il y en a 22. Certains ont des volumes assez faibles, mais comme ils ont des coûts par candidature intéressants, le cumul de toutes ces petites plateformes apporte de la valeur ajoutée à l’ensemble de notre solution. 

Marc Sanselme 00:29:47 – 00:29:50 : Beaucoup d’acteurs verticaux ou pas dans le recrutement ? 

Romain Galabert 00:30:00 – 00:30:29 : Oui, des sites spécialisés, effectivement. Il y en a beaucoup et il y en a dans chaque secteur. Ce sont plutôt des solutions complémentaires de ce que nous proposons. Parce que les plateformes avec lesquelles on travaille sont plutôt des plateformes généralistes. On intervient, nous, en amont de la communication de recrutement, plutôt presque comme un grossiste. Derrière, lorsque vous avez des postes très spécialisés, l’utilisation de plateformes spécialisées comme Job Transport dans le transport, par exemple, sont tout à fait pertinentes. 

Marc Sanselme 00:30:30 – 00:30:33 : D’accord. Et c’est quoi votre business model ? 

Romain Galabert 00:30:33 – 00:30:36 : Nous nous remunions sur un pourcentage du budget de nos clients. 

Marc Sanselme 00:30:36 – 00:30:41 : D’accord, ok. Donc après, vous gérez le budget pour maximiser cet objectif. 

Romain Galabert 00:30:42 – 00:30:53 : C’est ça. Mais on le gère en toute transparence avec notre client, à la fois sur cette commission que nous prélevons, et puis sur les sites sur lesquels nous investissons le budget de notre client. 

Marc Sanselme 00:30:54 – 00:31:10 : Alors dans la discussion avec les différents clients, partenaires, etc., quel est le travail d’évangélisation que tu as beaucoup besoin de faire ? Qu’est-ce qu’il faudrait expliquer à beaucoup d’interlocuteurs sur vos outils ? 

Romain Galabert 00:31:10 – 00:31:43 : C’est une question de confiance avec nos clients. Quand on leur explique qu’on est en mesure de leur apporter beaucoup de candidatures, ils nous posent la question de la façon dont on fonctionne. Et c’est là où on doit rentrer un peu plus dans le détail et évangéliser le marché par rapport à l’évolution de la technologie. En fonction des clients, on a des clients qui sont très curieux de savoir comment les choses se passent et d’autres qui sont un petit peu plus détachés. Toute la difficulté, c’est de trouver la juste mesure d’un client à l’autre pour ne pas le noyer sous des informations, mais lui apporter quelque chose de précis malgré tout. 

Marc Sanselme 00:31:46 – 00:31:52 : Et alors pour terminer, quel est l’invité que tu aimerais écouter dans un prochain épisode de Data Driven 101 ? 

Romain Galabert 00:31:52 – 00:32:33 : Alors sur ce marché de la communication RH, nous intervenons très en amont sur l’attraction des candidats et derrière il faut pouvoir réceptionner les candidats dans un outil qu’on appelle un ATS pour gérer les candidatures et les optimiser. L’intelligence artificielle est de plus en plus prépondérante dans ces solutions. On travaille avec différents partenaires et certains partenaires comme Click & Work, je citerai donc Julien Hartig, qui a développé une solution qui est très adaptée aux entreprises pour leur permettre d’optimiser leur vivier de candidature. 

Marc Sanselme 00:32:33 – 00:32:36 : Génial, merci Romain. 

Romain Galabert 00:32:37 – 00:32:37 : Merci Marc. 

Marc Sanselme 00:32:38 – 00:32:50 : Vous venez d’entendre Romain Gallabert, CEO de CandyQuest. Dans le prochain épisode, je recevrai Romain Gallabert, CEO de CandyQuest, pour nous parler de recrutement et d’IA. A très vite !