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 scrutiny plus importante dans certains domaines que dans d’autres. Par exemple, l’utilisation du traitement algorithmique dans les ressources humaines et le recrutement a fait l’objet de quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Si l’on pouvait théoriquement 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 du travail senior chez HireVue, pour explorer les bons et les mauvais usage des algorithmes de recrutement et interroger la possibilité qu’un algorithme puisse 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 parvient pas à obtenir un certain score. Et n’oubliez pas que c’est ainsi que fonctionnaient les psychométriques avant, vous pouvez avoir un test de personnalité, et les entreprises peuvent prendre rapidement des décisions en fonction de cela.»