Pour décrocher un poste, parlez comme votre interlocuteur

(HBR) Les recruteurs cherchent généralement à repérer si un candidat s’intégrera dans la culture de l’entreprise, parce que cette compatibilité détermine bien souvent la réussite du candidat au poste pourvu. Or cette approche peut s’avérer problématique : elle est sujette à un biais social et risque d’entraîner un manque de diversité. Et les recruteurs tendent à s’appuyer sur des caractéristiques visibles mais peu pertinentes telles qu’une coupe de cheveux ou un style vestimentaire. (Article de Harvard Business Review)

En quête d’un moyen plus fiable d’évaluer l’adéquation culturelle, des chercheurs ont demandé aux postulants d’une entreprise technologique de taille moyenne de répondre par écrit à trois questions facultatives, comme si elles faisaient partie du process de recrutement (les recruteurs n’ont jamais lu les tests, qui n’intervenaient pas dans les décisions d’embauche). A l’aide d’une technique d’analyse textuelle classique, les chercheurs ont étudié les tests des 353 candidats finalement embauchés et les ont comparés avec ceux des 11 234 candidats refusés. Ils ont mis en évidence des similarités évidentes dans le langage utilisé par les candidats retenus : par exemple, ils étaient trois fois plus susceptibles de citer le nom de l’entreprise. L’étude a montré qu’une hausse d’un écart-type de la similarité linguistique augmentait la chance d’être engagé de pas moins de 20%.

Dans leur enquête de suivi, qui s’appuyait sur des e-mails des nouvelles recrues et des autres salariés, les chercheurs ont montré que les similarités linguistiques prédisaient aussi l’adéquation culturelle des premiers une fois en poste. Pour les chercheurs, « les résultats indiquent que le langage utilisé par les candidats contenait des signaux culturels identifiables et significatifs, mais distincts et indépendants des variables culturelles sur lesquelles se basent en général les managers qui font passer les entretiens d’embauche. »

À PROPOS DE LA RECHERCHE « Distinguishing Round from Square Pegs : Predicting Hiring Based on Pre-hire Language Use », par Sarah Kathryn Stein, Amir Goldberg et Sameer B. Srivastava (document de travail).


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