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 d’une plus grande scrutiny dans certains domaines que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans les RH 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 I / O senior chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques des algorithmes de recrutement et se demander si un algorithme peut jamais être vraiment objectif. «La plupart des clients l’utiliseront comme partie du processus de prise de décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il ne réussit pas à obtenir un certain score. Et souvenez-vous, c’est ainsi que le psychométrie a fonctionné auparavant, vous pouviez avoir un test de personnalité, et les entreprises pouvaient prendre des décisions rapides en fonction de cela.»