Talent TechnologyQuelle place pour l’humain? Recrutement “automatisé”

L’utilisation d’algorithmes dans le recrutement pour rechercher et identifier le meilleur candidat parmi des milliards de données n’est pas une nouveauté. Toutefois, peu d’entreprises ayant besoin de recruter et retenir ses talents se sont lancées à les introduire dans leurs processus, du moins dans leurs phases initiales. Peut-être parce que l’impartialité promise ne l’est peut-être pas tant.     « Le biais de l’automatisation » Entre 2014 et 2017, Amazon a développé un système d’algorithmes...
Catenon World3 years ago21798 min

L’utilisation d’algorithmes dans le recrutement pour rechercher et identifier le meilleur candidat parmi des milliards de données n’est pas une nouveauté. Toutefois, peu d’entreprises ayant besoin de recruter et retenir ses talents se sont lancées à les introduire dans leurs processus, du moins dans leurs phases initiales. Peut-être parce que l’impartialité promise ne l’est peut-être pas tant.

 

 

« Le biais de l’automatisation »

Entre 2014 et 2017, Amazon a développé un système d’algorithmes pour analyser les profils et détecter les meilleurs. Il était très prometteur. Mais après les essais, il est clairement apparu que l’algorithme écartait de nombreuses personnes de la table du responsable des ressources humaines, courant le risque d’être discriminatoire. Amazon ne fut pas la seule, mais elle a ouvert le débat sur ces systèmes.

« Ce n’est pas vrai qu’ils soient neutres (algorithmes), car ils apprennent et sont fondés sur la réalité, qui peut être biaisée. Et parce que quelqu’un a programmé cet algorithme, il est donc possible qu’il y ait transféré ses préjugés », explique Adrián Todolí, professeur de Droit du travail à l’Université de Valence dans cet article.

C’est un phénomène connu sous le nom de « biais d’automatisation ». Avec les dernières avancées, les machines apprennent de mieux en mieux et plus vite, mais c’est l’être humain qui programme, qui enseigne. Et l’être humain a des préjugés, conscients ou inconscients.

 

 

« La grande barrière de l’automatisation »

Le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’automatisation est énorme, surtout lors des premières phases d’identification des données idéales. Mais la clé est de disposer d’une grande capacité d’informations pertinentes. Et pas seulement cela, la qualité des données. Plus le volume de données est important, plus le nombre de discriminations possibles sera moindre. Mais quelles informations sont pertinentes ? Est-ce pertinent de connaître des données de mon comportement quotidien ? De mes voyages à travers les photos postées sur Facebook ou Instagram ? De mon opinion sur un restaurant il y a 5 ans ? Nous pouvons entrer sur un terrain de sables mouvants. Nous poser les bonnes questions est la clé.

 

« Humaniser la technologie »

Outre le grand défi de disposer d’informations pertinentes et de les traiter pour obtenir les données idéales, nous sommes toujours confrontés au problème des préjugés. Et les préjugés ne se trouvent à l’origine dans l’algorithme, ils sont transmis par l’homme. Et le facteur humain reste décisif dans la prise de décision. Certaines variables ne sont pas remplaçables par l’automatisation au moment d’évaluer si ce candidat est l’idéal : raisons culturelles, ajustement organisationnel ou bonne entente avec l’équipe. La psychologie organisationnelle a encore beaucoup de travail.

Il est évident que l’utilisation d’algorithmes joue un rôle fondamental dans chacune des phases du processus de recrutement et dans chacune des décisions qui y sont prises. Surtout lors de la première phase, qui est celle de l’identification. Il a été démontré qu’ils sont efficaces et qu’ils aident réellement à prendre des décisions en fournissant objectivité et cohérence. Mais les algorithmes comportent aussi leurs propres risques, même lorsqu’ils éliminent la subjectivité des processus de recrutement. Au final, des personnes sont impliquées dans la programmation de ces systèmes d’automatisation et dans la prise de décision finale.

« Si une entreprise analyse des profils en fonction d’algorithmes, le responsable du recrutement doit s’assurer de la validité de cet algorithme », explique Heather Morgan, global chair of the workforce data and technology practice du cabinet d’avocats Paul Hastings, dans cet article. « Vous devez poser les bonnes questions. Parce qu’il est compliqué de valider quelque chose qui change et évolue en permanence ».

 

« Le recrutement, à son plus haut degré de perfectionnement »

Catenon maîtrise l’innovation et intègre les nouvelles tendances technologiques au service de l’identification et de l’évaluation des meilleurs talents. Avec des recrutements réussis sur les 5 continents, notre business model et notre plateforme technologique aident à franchir les frontiéres. Son architecture nous permet de gérer efficacement la connaissance et de présenter via notre web des candidats du monde entier, grâce à des outils comme l’Entretien Technique filmé.

 

 

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