Pouvons-nous éliminer les biais des algorithmes de recrutement ?

La promesse des algorithmes et de l’IA a toujours été simple à ses fondements. Les travailleurs peuvent automatiser les tâches manuelles et fastidieuses pour libérer du temps pour des activités plus complexes ou plus significatives. Cela fait l’objet de scrutin dans certains domaines plus 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 dans 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 du travail et de l’emploi chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques en matière d’algorithmes de recrutement et se demander si un algorithme peut jamais être vraiment objectif. «La plupart des clients l’utiliseront comme outil dans le 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 fonctionnaient les psychométries avant, vous pouviez avoir un test de personnalité, et les entreprises pouvaient prendre des décisions rapides en fonction de cela.»