Pouvons-nous éliminer les biais des algorithmes de recrutement?

La promesse des algorithmes et de l’IA a toujours été simple à ses débuts. 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 le domaine des ressources humaines et du 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 candidatures 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 des ressources humaines chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques du recrutement par algorithmes et questionner si un algorithme peut un jour être vraiment objectif. « La plupart des clients l’utiliseront comme outil d’aide à la décision plutôt que de rejeter automatiquement quelqu’un s’il ne réussit pas à obtenir un certain score. Et n’oubliez pas, c’est ainsi que les psychométriques ont fonctionné auparavant, vous pouvez avoir un test de personnalité, et les entreprises peuvent prendre des décisions rapides en fonction de cela ».