Le rôle des algorithmes dans la sélection du personnel
L’utilisation d’algorithmes pour sélectionner des candidats est devenue une pratique courante dans les départements de Ressources Humaines (RH) à l’ère numérique. Cependant, une récente recherche menée par Hilke Schellmann, journaliste et professeure de journalisme à l’Université de New York (NYU), a mis en lumière les éventuels biais et défauts de ces systèmes.
Schellmann s’est infiltrée dans le processus de recrutement en tant que candidate pour tester différents types de logiciels utilisés, allant des filtres de CV aux tests basés sur des jeux vidéo et aux évaluations de personnalité. Son objectif était de comprendre comment fonctionnent ces algorithmes et s’ils sont réellement efficaces pour sélectionner le meilleur candidat.
Biais et défauts dans la sélection automatisée
Les résultats obtenus par Schellmann ont été surprenants. Elle a découvert que le logiciel propage souvent des biais et ne sélectionne pas toujours le meilleur candidat. Par exemple, un outil a qualifié Schellmann de correspondance élevée pour un emploi alors qu’elle parlait en allemand sans sens pendant l’entretien. De plus, un algorithme lui a donné des notes élevées pour «stabilité» basées sur son utilisation de Twitter et une note basse basée sur son profil LinkedIn.
Ces découvertes soulignent l’urgence de contrôler la technologie biaisée dans les départements des ressources humaines. De plus, Schellmann offre des conseils pratiques aux demandeurs d’emploi sur la façon de surmonter ces bots et d’augmenter leurs chances d’être sélectionnés.
Le besoin de transparence et de contrôle
Dans une interview, Schellmann a discuté de son expérience en rapportant l’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans le recrutement. Elle a révélé le biais inhérent dans les algorithmes, illustré par un filtre qui ajustait les scores lorsqu’il détectait la phrase « afro-américain » dans un curriculum vitae.
En conclusion, les algorithmes peuvent causer plus de dommages qu’un gestionnaire humain s’ils sont défectueux ou mal programmés. Il est nécessaire d’avoir plus de transparence et de tests dans l’utilisation des algorithmes dans le recrutement pour éviter ces biais. Cependant, beaucoup d’entreprises évitent d’enquêter sur les biais possibles dans leurs systèmes pour maintenir une « dénégation plausible », ce qui peut entraîner une discrimination involontaire et une sélection inefficace des candidats.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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