Pouvons-nous éliminer les biais des algorithmes de recrutement?

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 de scrutin dans certains domaines plus que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans les ressources humaines et le recrutement a fait l’objet de quelques histoires d’horreur très publiques ces dernières années. Bien qu’il soit théoriquement possible d’utiliser l’algorithme parfait pour sélectionner rapidement les meilleurs candidats parmi une pile de demandes en fonction de leurs qualifications pertinentes, en pratique, les algorithmes peuvent enraciner les biais existants dans les données sur lesquelles ils ont été formés ou exposer les candidats à une discrimination numérique. Dans cet épisode, Jane et Rory parlent à Tom Cornell, consultant en psychologie des ressources humaines chez HireVue, pour explorer les bons et les mauvais côtés des algorithmes de recrutement 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 échoue à obtenir un certain score. Et souvenez-vous, c’est ainsi que le psychométrique a fonctionné auparavant, vous pourriez avoir un test de personnalité, et les entreprises pourraient prendre des décisions rapides en fonction de cela. »