Pouvons-nous supprimer le biais des algorithmes de recrutement?

La promesse des algorithmes et de l’IA a toujours été simple au cœur. 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 le domaine des ressources humaines et du recrutement a fait l’objet de quelques histoires d’horreur très médiatisées ces dernières années. Bien qu’il soit théoriquement possible d’utiliser l’algorithme parfait pour sélectionner rapidement les meilleurs candidats dans 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 et du recrutement chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques en matière d’algorithmes de recrutement et de sélection, et se demander si un algorithme peut jamais 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 souvenez-vous, c’est ainsi que fonctionnaient les psychométriques avant, vous pouviez avoir un test de personnalité, et les entreprises pouvaient prendre des décisions rapides en fonction de cela.»