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 critiques 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 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 senior chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques en matière d’algorithmes de recrutement et interroger la possibilité qu’un algorithme puisse un jour être véritablement objectif. «La plupart des clients l’utiliseront comme outil d’aide à la 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 auriez pu avoir un test de personnalité, et les entreprises auraient pu prendre des décisions rapides en fonction de cela.»