La promesse des algorithmes et de l’intelligence artificielle a toujours été simple dans sa nature. Les travailleurs peuvent automatiser des tâches manuelles et laborieuses afin de libérer du temps pour des activités plus complexes ou significatives. Cela fait l’objet de critiques dans certains domaines plus que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique en matière de ressources humaines et de recrutement a connu quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Bien qu’on puisse théoriquement utiliser l’algorithme parfait pour choisir rapidement les meilleurs candidats parmi une pile de candidatures 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 et les erreurs à éviter avec les algorithmes de recrutement, et remettent en question la possibilité pour un algorithme d’être vraiment objectif. « La plupart des clients l’utiliseront comme partie intégrante du processus de prise de décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il n’atteint pas un certain score. Et souvenez-vous, c’est ainsi que fonctionnaient les tests psychométriques auparavant. Vous pourriez avoir un test de personnalité et les entreprises pourraient prendre des décisions rapides sur cette base. »
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