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 du temps pour des activités plus complexes ou plus significatives. Cela fait l’objet de scrutiny dans certains domaines plus que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans les Ressources Humaines et le recrutement a eu quelques histoires d’horreur très publiques au cours des dernières années. Bien qu’il soit théoriquement possible d’utiliser l’algorithme parfait pour sélectionner rapidement les meilleurs candidats dans une pile d’applications en fonction de leurs qualifications pertinentes, en pratique, les algorithmes peuvent renforcer 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 du travail chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques des algorithmes de recrutement et questionner si un algorithme peut jamais être vraiment objectif. «La plupart des clients l’utiliseront comme outil d’aide à la décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il ne réussit pas à obtenir un certain score. Et n’oubliez pas, 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.»