RESPONSIBLE AI

Évaluer plus de 50 compétences transversales au cours d'un parcours candidat unique

HiringBranch mesure les compétences relationnelles et de communication dont l'efficacité est prouvée dans les moments clés des meilleurs talents.

See how it works
Accurate scoring
Bias audited
Certified

Designed to be explainable, unlike an LLM.

“Strong in patient care” or “weak in critical thinking” is not good enough to explain why a candidate was hired or not.

HiringBranch’s proprietary taxonomy and automatic scoring maps candidate behaviour to specific actions observed during their assessment. This allows the AI to produce job-relevant feedback that can be easily explained.

EXPLAINABILITY SUMMARY

The candidate acknowledged and paraphrased well the customers' issues and offered suitable resolutions. Spoken fluency stayed steady with minor hesitation under pressure. Written follow-up was clear and correctly punctuated.

Observed skills
Paraphrase
Acknowledge
Spoken fluency
Positioning an offer
Writing
Transparent
Know whether a candidate performed successfully and what contributed to that performance.
Structured
Performance is shared in score reports, comparisons, and in plain-language for decision-making and defensibility.
Deterministic
Scoring yields the same result for the same candidate on a test repeat. No silent drift between runs.
EXPLAINABLE SCORING

Score breakdowns

Understand nuance between candidates with controlled, interpretable scoring.

Overall scores & percentiles
Overall scores are comprised of role-required skills and language proficiencies. Know where candidates sit against all candidates globally.
Competency comparisons
Competencies are a weighted collection of role-required skills and the degree to which they’re demonstrated.
Learn more
Language scores
Language scores are broken into speaking, writing, listening and reading demonstrating comprehension and communication fluency.
Observed skills
Observed skills quantifies how often a skill was demonstrated compared to what the role requires.
Learn more

How explainability works

Scoring is controlled and interpretable end-to-end, from the moment a candidate speaks to the moment a recruiter opens the report.

Scored in real time

Scoring happens during the assessment, against the role’s required sub-skills.

Explained instantly

Explainability summaries are generated the moment the assessment ends.

Stored for defensibility

Reports sit inside rich candidate profiles for review, comparison and retention.

From our science team to you

Unbiased Hiring Decisions with HiringBranch Soft Skills AI
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Foire aux questions

Est-il seulement possible de mesurer les compétences relationnelles à l'aide de la technologie ?

Oui. Grâce à une modélisation avancée des données et à un ensemble de données exclusif spécialement conçu pour l'évaluation des compétences relationnelles, HiringBranch permet d'évaluer ces compétences à grande échelle, les résultats étant validés par rapport aux performances réelles observées en situation de travail.

How does HiringBranch ‘define a global standard’ for scoring with percentiles?

Cela dépend des postes à pourvoir. Pour être efficaces, les taxonomies de compétences doivent être adaptées à chaque organisation. Si vous ne disposez pas encore d’une liste de compétences définie pour chaque poste, une évaluation peut vous permettre d’identifier les compétences relationnelles que partagent réellement vos meilleurs collaborateurs — et celles-ci peuvent être intégrées à une évaluation HiringBranch sur mesure. Pour les postes courants en contact avec la clientèle, HiringBranch dispose également de données sur les compétences relationnelles qui prédisent la performance de la manière la plus fiable. Consultez notre dernier rapport de performance pour découvrir les compétences clés requises dans le service client et la vente : https://www.hiringbranch.com/resources/reports/skill-based-hiring

Is the global percentile for all assessments or individual assessments?

Les tests psychométriques mesurent les capacités cognitives et les traits de personnalité, mais ils présentent de réelles limites. Ils sont rarement adaptés à un poste spécifique, ce qui signifie qu’aucun test ne permet à lui seul de prédire de manière fiable les performances après l’embauche. Leur bonne utilisation nécessite une formation spécialisée, et ils sont sujets à des biais liés aux différences culturelles, aux barrières linguistiques et à la méconnaissance des formats de test.

Les évaluations des compétences relationnelles basées sur l’IA fonctionnent différemment. Les candidats réagissent à des scénarios concrets et spécifiques au poste, et les résultats sont notés par rapport à des données de performance validées. C’est ainsi que les équipes de recrutement peuvent identifier, avec une précision de 98 %, quels candidats seront performants avant même de passer un seul entretien.

What does "explainable AI scoring" mean in hiring?

Les compétences déclarées par les candidats eux-mêmes sont courantes, mais elles ne sont pas validées, et c'est là que réside le problème. La perception qu'un candidat a de ses propres capacités peut ne pas correspondre à ses performances réelles au travail. C'est en constituant une équipe sur la base de compétences validées, et non d'auto-évaluations, que l'on réduit les risques liés au recrutement et que l'on améliore la qualité des embauches.

Do candidates get explanations on their scores?

Oui, et c'est tout à fait normal. HiringBranch relie chaque évaluation directement aux indicateurs clés de performance (KPI) qui comptent pour votre entreprise ; ainsi, les compétences que vous évaluez sont précisément celles qui déterminent les performances après l'embauche.

How is HiringBranch's explainable scoring different from AI tools that use an LLM to judge candidates and then explain the result?

Oui. HiringBranch s'intègre à plus de 150 systèmes RH et ATS, notamment grâce à des intégrations natives avec Workday, Team Tailor et bien d'autres encore.

Does explainable scoring replace a recruiter's judgement?

No, it gives recruiters better information to use their judgement with. Explainability summaries turn a raw score into a plain-language report recruiters can review, compare across candidates, and retain for later, so hiring teams spend their time interviewing proven top candidates instead of guessing at what an AI score actually means. 

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