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 des tâches manuelles et laborieuses, afin de libérer leur temps pour des activités plus complexes ou significatives. Cela fait l’objet d’un examen attentif dans certains domaines plus que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans les RH et le recrutement a connu quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Alors que théoriquement on pourrait utiliser l’algorithme parfait pour sélectionner rapidement les meilleurs candidats parmi une pile de dossiers 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 s’entretiennent avec Tom Cornell, consultant principal en psychologie du travail chez HireVue, pour explorer les choses à faire et à ne pas faire avec les algorithmes de recrutement et se demander si un algorithme peut réellement être objectif. « La plupart des clients l’utiliseront dans le processus de prise de décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il n’atteint pas un certain score. Et n’oubliez pas, c’est ainsi que fonctionnaient les tests psychométriques auparavant, vous pouviez passer un test de personnalité et les entreprises pouvaient prendre rapidement des décisions en se basant là-dessus. »

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