Pouvons-nous supprimer 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 du temps pour des activités plus complexes ou plus significatives. Cela fait l’objet d’un examen plus approfondi 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 terrifiantes dans les années passées. 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 du travail et de l’emploi chez HireVue, pour explorer les bonnes et les mauvaises pratiques du recrutement algorithmique et interroger la possibilité qu’un algorithme puisse un jour 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 rappelez-vous, c’est ainsi que le psychométrique a fonctionné auparavant, vous pouviez avoir un test de personnalité, et les entreprises pouvaient prendre des décisions rapidement en fonction de cela.»