Pouvons-nous éliminer les biais des algorithmes de recrutement ?

La promesse des algorithmes et de l’IA a toujours été simple au fond. Les travailleurs peuvent automatiser les tâches manuelles et laborieuses, pour libérer du temps afin de se consacrer à 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 ressources humaines et le recrutement a connu quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Alors qu’on pourrait théoriquement 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 entraînés ou exposer les candidats à une discrimination numérique. Dans cet épisode, Jane et Rory s’entretiennent avec Tom Cornell, consultant principal en psychologie I/O chez HireVue, pour explorer les bonnes pratiques à adopter avec les algorithmes de recrutement et se demander si un algorithme peut être véritablement objectif. « La plupart des clients l’utiliseront comme partie intégrante du processus décisionnel plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il n’atteint pas un certain score. Et souvenez-vous, c’est ainsi que fonctionnait la psychométrie auparavant, vous aviez peut-être un test de personnalité et les entreprises prenaient des décisions rapides en se basant sur cela. »