La promesse des algorithmes et de l’IA a toujours été simple à sa base. Les travailleurs peuvent automatiser les tâches manuelles et fastidieuses pour libérer leur temps pour des activités plus complexes ou plus significatives. Cela fait l’objet d’une scrutiny plus importante dans certains domaines que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans le domaine des ressources humaines et du recrutement a fait l’objet de quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Bien qu’il soit théoriquement possible d’utiliser l’algorithme parfait pour sélectionner rapidement les meilleurs candidats parmi un ensemble de candidatures en fonction de leurs qualifications pertinentes, en pratique, les algorithmes peuvent renforcer les biais existants dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés ou exposer les candidats à une discrimination numérique. Dans cet épisode, Jane et Rory parlent à Tom Cornell, consultant en psychologie industrielle et organisationnelle chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques du recrutement algorithmique et questionner si un algorithme peut un jour être vraiment objectif. «La plupart des clients l’utiliseront comme partie du processus de prise de décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il ne réussit pas à obtenir un certain score. Et souvenez-vous, c’est ainsi que le psychométrique a fonctionné auparavant, vous pouviez avoir un test de personnalité et les entreprises pouvaient prendre des décisions rapides en fonction de cela.»
‘NVIDIA Avance l’Apprentissage Robotique et le Développement Humanoid avec de Nouveaux Outils d’IA et de Simulation’
Cette semaine à la Conférence sur l’apprentissage des robots (CoRL) à Munich, en Allemagne, NVIDIA a divulgué une pléthore de
