Le groupe CGP explique comment une société de recrutement de 200 personnes place l’IA au cœur de son activité avec Spott

TL;DR

CGP Group est un cabinet de recrutement de 200 personnes avec 12 bureaux, qui propose des services de recrutement de cadres, de placement contractuel et d'employeur officiel dans la région APAC, au Moyen-Orient et aux États-Unis.

Il avait accumulé trois systèmes de suivi des candidatures en parallèle (Mercury, Bullhorn et Vincere), ainsi qu'un ensemble disparate d'outils spécialisés pour la séquence de contacts, la recherche de candidats et les appels.

Le PDG Chris Watkins a dirigé une transformation numérique à l'échelle de l'entreprise dans laquelle l'IA au cœur du système, et non la consolidation, constituait le véritable objectif. Remplacer la couche ATS n'était que le point de départ, pas la destination.

Trois exigences ont rapidement réduit le nombre de fournisseurs à évaluer : une architecture conçue nativement pour l'IA, une véritable agilité des API et un fournisseur capable d'évoluer à leur rythme. Spott, le système ATS et CRM conçu nativement pour l'IA que l'entreprise a choisi, a répondu à chacune de ces exigences.

Le déploiement permet de faire passer 200 utilisateurs répartis dans 12 pays sur Spott, avec des formations hebdomadaires couvrant les fuseaux horaires de la région APAC et une réunion technique hebdomadaire régulière entre les développeurs de CGP et l'équipe produit de Spott.

La leçon transposable : si vous misez sur une plateforme pour mener une transformation reposant sur l'IA, ce que vous achetez réellement, c'est la vitesse à laquelle l'équipe qui la développe avance. Pas la liste des fonctionnalités disponibles le jour de la signature.

La situation : trois ATS, une seule entreprise

La plupart des cabinets remplacent un seul système de suivi des candidatures. CGP Group en remplace trois à la fois.

L'entreprise s'était développée dans des bureaux situés en Asie, au Moyen-Orient et aux États-Unis, et différentes parties de l'activité avaient adopté différentes plateformes : Mercury à un endroit, Bullhorn à un autre et Vincere dans un troisième. Autour de ces plateformes s'était accumulée la panoplie habituelle d'outils spécialisés pour la séquence de contacts, la recherche de candidats et les appels, chacun résolvant un problème réel, mais aucun ne communiquant avec les autres.

Il s'agit d'un schéma extrêmement courant dans les cabinets de recrutement multisites, et il résulte rarement de mauvaises décisions. Ce sont de bonnes décisions locales prises à des moments différents, sur des marchés différents, par des équipes qui avaient besoin qu'une solution fonctionne au cours du trimestre. Le coût n'apparaît que plus tard : aucune vue unique du réseau, aucun processus cohérent et une couche de données trop fragmentée pour y superposer quoi que ce soit d'intelligent.

"En automatisant et en centralisant tout, cela nous simplifie la vie et produit un véritable impact à grande échelle." Chris Watkins, PDG, CGP Group

L'objectif était l'IA, pas la mise en ordre

CGP ne cherchait pas à consolider son parc de systèmes ATS. L'entreprise voulait placer l'IA au cœur de la manière dont elle recrute, et la consolidation du parc s'est révélée être le préalable indispensable.

Cet ordre des priorités modifie le cahier des charges. Si l'objectif est la mise en ordre, vous choisissez le système historique qui compte le plus d'utilisateurs et vous y migrez les autres. Si l'objectif est de faire accomplir un véritable travail par l'IA — mettre en correspondance les candidats, rédiger les prises de contact, maintenir les profils à jour sans

que les recruteurs retapent les informations —, la question devient alors de savoir quelle plateforme en est réellement capable. C'est la question qui a conduit CGP vers Spott.

Voici à quoi ressemble "l'IA au cœur du système" dans Spott un mardi ordinaire, avec des données de démonstration : le recruteur décrit le poste en une phrase et la plateforme effectue une recherche dans la propre base de données de l'entreprise.

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Les exigences d'une entreprise de 200 personnes et les réponses de Spott

Chris et son équipe ont réalisé eux-mêmes l'évaluation plutôt que de l'externaliser : des dizaines de plateformes ont été comparées, notamment les systèmes historiques qu'ils utilisaient déjà et les nouvelles solutions conçues d'abord pour l'IA. Trois exigences ont réduit le nombre de candidats, et chacune mérite d'être considérée comme un test que Spott devait réussir.

1. Conçue nativement pour l'IA, et non avec une IA ajoutée après coup

CGP avait vu des plateformes établies relancer leur offre avec une "stratégie d'IA" superposée à des structures de données conçues il y a quinze ans. Leur conclusion était que cela produit des fonctionnalités d'IA qui donnent une bonne impression en démonstration, mais déçoivent au quotidien, car le modèle de données sous-jacent n'a jamais été conçu pour les prendre en charge.

Spott a franchi ce cap parce que l'IA constitue l'architecture, et non un module : la mise en correspondance des candidats, les campagnes automatisées et les profils qui se mettent à jour eux-mêmes sont au cœur de la conception de la plateforme, qui lit les notes, les comptes rendus d'appels et les correspondances qu'elle recueille elle-même.

La question utile pour tout responsable des ressources humaines ou des talents menant une évaluation similaire n'est pas "avez-vous des fonctionnalités d'IA ?", ce à quoi tout le monde répond désormais oui, mais "le modèle de données a-t-il été conçu pour cela ou adapté après coup ?" Demandez au fournisseur de vous montrer ce que l'IA lit et comment ces données sont arrivées là.

2. Une véritable agilité des API

Une entreprise de la taille de CGP repose sur ses intégrations. Son besoin portait sur de véritables API, des webhooks et un accès personnalisé aux données, et non sur un système fermé auquel serait simplement rattachée une place de marché de connecteurs. L'API ouverte et les webhooks de Spott sont désormais utilisés directement par les propres développeurs de CGP, qui y connectent les systèmes financiers, les couches de reporting et les outils internes sur lesquels repose une entreprise répartie sur 12 bureaux.

Les évaluations des technologies de recrutement ont tendance à négliger cet aspect, alors que c'est précisément ce qui fait le plus mal à grande échelle. Si la réponse de la plateforme à chaque question sur les intégrations est « c'est prévu dans la feuille de route », l'entreprise finit par reconstruire les solutions de contournement auxquelles elle venait justement d'échapper.

3. Un fournisseur qui avance à leur rythme

CGP voulait avoir un accès direct aux personnes qui construisent le produit : une relation de travail avec l'équipe qui définit la feuille de route, et non un ticket dans une file d'assistance. Avec Spott, c'est exactement ce qu'elle a obtenu. Chris, lui-même fondateur, a décrit la relation avec les fondateurs de Spott comme une voie à double sens, un partenariat dans lequel chaque partie aide l'autre à « développer son activité ».

La logique d'approvisionnement conventionnelle veut qu'une entreprise de 200 personnes réduise ses risques en achetant auprès du plus grand fournisseur disponible. CGP a inversé cette logique : lorsque vous misez un programme de transformation sur une plateforme, un accès direct aux personnes qui décident de ce qui sera livré ensuite vaut davantage que le réconfort apporté par un grand logo.

À quoi ressemble réellement le déploiement

CGP intègre 200 utilisateurs à Spott dans 12 pays. La base de données est d'abord migrée telle quelle, puis ajustée avec l'entreprise dans un environnement de validation avant que quiconque ne l'utilise. Deux rythmes définissent le déroulement du déploiement.

Une formation hebdomadaire, dans les bons fuseaux horaires. Les sessions ont lieu chaque semaine dans les fuseaux horaires de la région APAC, plutôt que d'être concentrées en un seul événement de mise en production. La plupart des déploiements de SIRH échouent en matière d'adoption, et le schéma est toujours le même : une seule session de formation, dispensée une fois, à une heure peu pratique, à des personnes qui retournent ensuite à leurs anciennes habitudes.

Un point de synchronisation hebdomadaire permanent avec l'équipe technique. La direction et l'équipe technique de CGP rencontrent chaque semaine l'équipe produit et technique de Spott, et c'est là que se trouve la partie la plus honnête de l'histoire. L'API de Spott ne disposait pas dès le premier jour de tout ce dont les développeurs de CGP avaient besoin. Certains webhooks, points de terminaison et filtres manquaient, et CGP les a demandés nommément. Ces demandes ont été livrées, souvent dans la semaine et parfois le jour même : lors d'un appel récent, la liste de la semaine précédente a été relue comme une liste de contrôle, terminé, terminé, livré dans la version publiée aujourd'hui.

C'est également l'état réel du projet dans son ensemble : le déploiement est toujours en cours, la formation se poursuit semaine après semaine, et personne d'un côté comme de l'autre ne le considère comme terminé. Chris s'y est engagé avec des inquiétudes précises et, au regard de celles-ci, son verdict à ce jour est le suivant : « Je pense que nous avons résolu les deux principaux problèmes qui me préoccupaient le plus. »

Quatre enseignements du passage de CGP à Spott

1. Déterminez à quoi doit servir l'IA avant de présélectionner les fournisseurs. Les exigences de CGP étaient précises parce que l'objectif l'était aussi. « Nous voulons de l'IA » donne lieu à une visite guidée de démonstration. « Nous voulons que la mise en correspondance, la prise de contact et la mise à jour des données soient gérées par la plateforme », la spécification sur laquelle Spott a été évalué, est une exigence que vous pouvez réellement tester.

2. Demandez d'où proviennent les données de l'IA. Un moteur de mise en correspondance qui ne consulte que des champs structurés est un champ de recherche. Celui de Spott lit les notes, les résumés d'appels et les échanges qu'il recueille lui-même, ce qui a rendu la première exigence testable plutôt que de la réduire à une promesse marketing.

3. Considérez l'accès aux intégrations comme une exigence impérative. Les API et les webhooks déterminent si vous pourrez un jour connecter la plateforme au reste de l'entreprise. Les développeurs de CGP développaient leurs intégrations avec l'API de Spott pendant la période comprise entre l'évaluation et le déploiement, et non après la publication hypothétique d'une future place de marché.

4. Achetez la vélocité de l'équipe. Toutes les plateformes que vous évaluez seront différentes dans un an. Ce que CGP a réellement acheté, c'est le rythme hebdomadaire auquel Spott livre ce qu'elle demande, ainsi que l'accès aux personnes qui définissent les priorités : c'est l'élément durable que choisit un acheteur.

Découvrez ce que CGP a découvert

L'évaluation menée par CGP peut être reproduite par n'importe quelle entreprise en une seule réunion : apportez un poste réel, une véritable question d'intégration et votre problème de qualité des données le plus difficile, puis observez comment la plateforme résiste. Réservez une démonstration de 30 minutes de Spott et réalisez vous-même ce test.

À propos de Spott

Spott est un ATS et CRM natif de l’IA destiné aux cabinets de recrutement et aux agences d’intérim, conçu autour de la mise en correspondance, de la prise de contact et de la mise à jour automatique des données plutôt que de la tenue manuelle des dossiers. Il bénéficie du soutien de Y Combinator, est certifié ISO 27001 et conforme au RGPD, et est utilisé par des agences sur tous les continents, des équipes spécialisées dans la recherche de cadres aux groupes présents dans plusieurs pays comme CGP.