Cet article explique comment les recru­teurs peuvent utili­ser l’IA dans le recru­te­ment, ainsi que ses avan­tages, ses incon­vé­nients et ses dangers poten­tiels. En tirant parti des capa­ci­tés de l’IA, les recru­teurs peuvent créer un proces­sus de recru­te­ment plus effi­cace tout en trou­vant de grands talents pour leur orga­ni­sa­tion. Mais est-ce toujours sans risque ?

Qu’est-ce que l’IA dans le recrutement et ce qu’elle signifie pour les entreprises

À propos de l’IA dans le recrutement

L’intelligence arti­fi­cielle (IA) est une branche de l’in­for­ma­tique qui cherche à déve­lop­per des machines capables de produire des résul­tats norma­le­ment asso­ciés à l’in­tel­li­gence humaine, tels que la réso­lu­tion de problèmes, la prise de déci­sion et la recon­nais­sance de formes.

L’IA dans le recru­te­ment tente d’au­to­ma­ti­ser le proces­sus de recru­te­ment grâce à l’uti­li­sa­tion d’al­go­rithmes, de trai­te­ment du langage natu­rel et d’ap­pren­tis­sage auto­ma­tique. Grâce à l’IA, les recru­teurs peuvent mieux comprendre les quali­fi­ca­tions et les préfé­rences des candi­dats afin d’identifier celui qui convient le mieux à leurs postes vacants.

Pourquoi l’IA dans le recrutement est importante de nos jours

Dans le marché du travail concur­ren­tiel actuel, les recru­teurs doivent agir rapi­de­ment et garder une longueur d’avance sur la concur­rence. L’IA peut aider à ratio­na­li­ser le proces­sus de recru­te­ment et auto­ma­ti­ser les tâches banales, libé­rant ainsi un temps précieux que les recru­teurs pour­ront consa­crer à des acti­vi­tés plus stratégiques.

L’IA peut égale­ment four­nir de meilleures infor­ma­tions sur les candi­dats les plus adap­tés aux postes vacants, ce qui faci­lite l’identification de la bonne personne pour chaque poste. Grâce à l’IA, les recru­teurs peuvent égale­ment accé­der à un plus grand vivier de talents et garan­tir le respect des régle­men­ta­tions en matière de recrutement.

L’IA a donc le poten­tiel de révo­lu­tion­ner le proces­sus de recru­te­ment, le rendant plus effi­cace et précis que jamais. Il est donc impor­tant pour les recru­teurs d’aujourd’hui de comprendre comment ils peuvent tirer parti de l’IA pour réussir.

Comment l’IA transforme le recrutement ?

Lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans le recru­te­ment, plusieurs éléments clés doivent être pris en compte :

  1. Automatisation du recru­te­ment : La tech­no­lo­gie d’au­to­ma­ti­sa­tion ratio­na­lise et accé­lère le proces­sus de recru­te­ment. En auto­ma­ti­sant les tâches de base, les recru­teurs libèrent un temps précieux pour se concen­trer sur des acti­vi­tés plus stra­té­giques. Les systèmes auto­ma­ti­sés peuvent égale­ment contri­buer à garan­tir le respect des régle­men­ta­tions en matière de recru­te­ment, ainsi qu’à élimi­ner les biais dans les résultats.
  2. Sélection de CV : la sélec­tion basée sur l’IA donne aux recru­teurs la possi­bi­lité de recher­cher rapi­de­ment les infor­ma­tions les plus impor­tantes sur les candi­dats à partir des CV et des candi­da­tures. L’analyse de texte peut égale­ment être utili­sée pour compa­rer les CV aux descrip­tions de poste, iden­ti­fier les mots-clés dans un CV et même détec­ter les sentiments.
  3. Correspondance entre les emplois : l’uti­li­sa­tion d’al­go­rithmes basés sur l’IA permet aux recru­teurs de mettre en rela­tion les candi­dats poten­tiels avec les meilleurs emplois en fonc­tion de leurs compé­tences, de leur expé­rience et de leurs préfé­rences. Ce système auto­ma­tisé donne aux recru­teurs de meilleures infor­ma­tions sur les profils les plus suscep­tibles de réus­sir dans un rôle parti­cu­lier et contri­bue à réduire les délais d’embauche.
  4. Entretiens : l’IA peut égale­ment être utili­sée pour auto­ma­ti­ser le proces­sus d’en­tre­tien. Les entre­tiens auto­ma­ti­sés sont menés par des assis­tants virtuels qui posent des ques­tions prépro­gram­mées en fonc­tion de la descrip­tion de poste et du profil du candi­dat. Les résul­tats de cet entre­tien auto­ma­tisé peuvent ensuite être analy­sés pour déter­mi­ner si le candi­dat convient bien au poste.
  5. Engagement des candi­dats : l’IA peut égale­ment être utili­sée pour suivre l’en­ga­ge­ment des candi­dats afin que les recru­teurs sachent quand et à quelle fréquence ils doivent les contac­ter. Les systèmes auto­ma­ti­sés peuvent four­nir des mises à jour en temps oppor­tun sur l’avan­ce­ment des candi­da­tures, répondre aux demandes de rensei­gne­ments et même rappe­ler aux candi­dats les entre­tiens à venir ou d’autres événe­ments importants.
  6. Gestion du vivier de talents : L’IA peut être utili­sée pour suivre les progrès des anciens candi­dats et main­te­nir un vivier de talents à jour. Un tel système est parti­cu­liè­re­ment utile pour les recru­teurs qui ont besoin de trou­ver rapi­de­ment des personnes possé­dant certaines compé­tences et quali­fi­ca­tions selon leurs besoins.
  7. Conformité : l’IA peut être utili­sée pour garan­tir le respect des régle­men­ta­tions en matière de recru­te­ment. L’automatisation aide les recru­teurs à appli­quer unifor­mé­ment les mêmes normes à tous les candi­dats, élimi­nant ainsi le risque de biais dans les résultats.
  8. Rapports : les analyses basées sur l’IA peuvent four­nir aux recru­teurs des mises à jour en temps oppor­tun sur la progres­sion du recru­te­ment, ainsi que des infor­ma­tions sur la manière d’amé­lio­rer leurs proces­sus. Les rapports auto­ma­ti­sés permettent aux recru­teurs de rester plus faci­le­ment au courant de leurs acti­vi­tés de recru­te­ment et d’iden­ti­fier rapi­de­ment tout problème ou obstacle potentiel.
  9. Intégration des médias sociaux : l’IA peut être utili­sée pour recher­cher des candi­dats poten­tiels sur les plate­formes de médias sociaux et suivre la progres­sion de leurs candi­da­tures. Les systèmes auto­ma­ti­sés peuvent égale­ment four­nir des mises à jour en temps oppor­tun sur l’en­ga­ge­ment des candi­dats et aider les recru­teurs à entrer en contact avec des personnes qui n’ont peut-être pas postulé direc­te­ment dans leur organisation.
  10. Prédiction du recru­te­ment : l’IA peut égale­ment être utili­sée pour prédire quels candi­dats sont les plus suscep­tibles d’être embau­chés et pour­quoi. Les systèmes auto­ma­ti­sés peuvent analy­ser divers facteurs, tels que les données d’embauche anté­rieures et les indi­ca­teurs de perfor­mance profes­sion­nelle, pour four­nir aux recru­teurs des infor­ma­tions précieuses sur la personne la mieux adap­tée pour un poste ouvert.

Mais l’IA dans le recru­te­ment est-elle unique­ment béné­fique ? Voici quelques avan­tages et incon­vé­nients typiques :

Avantages de l’IA

Inconvénients de l’IA
  • Automatisation et effi­ca­cité, ratio­na­li­sa­tion du proces­sus de recrutement.
  • Précision accrue et biais réduit grâce aux systèmes automatisés.
  • Résultats d’adéquation des emplois amélio­rés grâce aux algo­rithmes d’IA.
  • Entretiens auto­ma­ti­sés pour un meilleur aperçu des quali­fi­ca­tions des candidats.
  • Respect plus facile des règles de recrutement.
  • Mises à jour en temps oppor­tun sur l’en­ga­ge­ment des candi­dats et l’avan­ce­ment des candidatures.
  • Des analyses plus complètes pour une meilleure prise de décision.
  • Gestion plus simple du vivier de talents pour trou­ver rapi­de­ment des candi­dats qualifiés.
  • Amélioration de l’intégration des médias sociaux pour atteindre un plus large éven­tail de deman­deurs d’emploi.
  • Réduction poten­tielle des inter­ac­tions humaines, ce qui peut entraî­ner une moins bonne expé­rience des candidats.
  • Dépendance accrue à l’égard de la tech­no­lo­gie et des algo­rithmes qui peuvent conduire à des erreurs ou être vulné­rables à la manipulation.
  • Difficultés d’interprétation des résul­tats des systèmes d’IA en raison de la nature complexe des algorithmes.
  • Coûts plus élevés asso­ciés à la mise en œuvre et à la main­te­nance des systèmes d’IA.
  • Potentiel accru de problèmes de discri­mi­na­tion et de confi­den­tia­lité en raison du recours à des déci­sions automatisées.
  • Difficulté à modi­fier les modèles exis­tants ou à en intro­duire de nouveaux sans pertur­ber les proces­sus existants.
  • Résultats impré­vi­sibles des algo­rithmes d’IA pouvant conduire à des résul­tats inattendus.
  • Manque d’outils et de ressources pour surveiller, évaluer et contrô­ler effi­ca­ce­ment les systèmes d’IA.

Dans l’ensemble, l’IA peut être un outil puis­sant pour les entre­prises de recru­te­ment si elle est utili­sée de manière respon­sable et stra­té­gique. Avec la bonne tech­no­lo­gie et les bons proces­sus en place, les orga­ni­sa­tions peuvent profi­ter des nombreux avan­tages de l’IA tout en mini­mi­sant les incon­vé­nients asso­ciés à son utilisation.

Les meilleures pratiques pour l’IA dans le recrutement

L’IA peut être un atout précieux pour toute entre­prise de recru­te­ment, mais il est impor­tant de garder ces bonnes pratiques à l’esprit. 

  1. Comprenez l’impact poten­tiel de l’IA dans vos proces­sus de recrutement.
  2. Utilisez des déci­sions basées sur les données pour déter­mi­ner quels aspects du recru­te­ment pour­raient béné­fi­cier de la tech­no­lo­gie de l’IA.
  3. Choisissez les outils et systèmes d’IA adap­tés aux besoins de votre organisation.
  4. Garantissez le respect des lois sur la confi­den­tia­lité des données et la lutte contre la discri­mi­na­tion lors de l’utilisation de l’IA.
  5. Testez et évaluez minu­tieu­se­ment vos systèmes d’IA avant de les mettre en œuvre.
  6. Surveillez, ajus­tez et gérez les systèmes d’IA selon les besoins pour garan­tir que les résul­tats sont précis et fiables.
  7. Investissez dans la forma­tion des consul­tants sur la façon d’utiliser les outils d’IA correc­te­ment et de manière éthique.
  8. Examinez régu­liè­re­ment les résul­tats et les commen­taires des systèmes d’IA pour vous assu­rer qu’ils four­nissent les résul­tats souhaités.
  9. Créez une culture de confiance et de trans­pa­rence avec les candi­dats pour garan­tir la confi­den­tia­lité et l’équité de votre proces­sus de recrutement.
  10. Établir des poli­tiques et des lignes direc­trices pour l’utilisation de l’IA dans le recru­te­ment qui favo­risent les pratiques éthiques, la respon­sa­bi­lité et l’amélioration continue.

En suivant ces direc­tives, les recru­teurs peuvent garan­tir que leurs proces­sus de recru­te­ment sont alimen­tés par l’IA d’une manière à la fois effi­cace et éthique.

Quels sont les bénéfices et les avantages de l’IA ?

Tout le monde sait que l’IA donne un avan­tage aux entre­prises. Le rapport Appen sur l’état de l’IA pour 2021 indique que toutes les entre­prises ont un besoin crucial d’adopter l’IA et le ML (Machine Learning) dans leurs modèles, sinon elles risquent d’être lais­sées pour compte. Les entre­prises utilisent de plus en plus l’IA pour ratio­na­li­ser leurs proces­sus internes (ainsi que certains proces­sus et appli­ca­tions desti­nés aux clients). La mise en œuvre de l’IA peut aider votre entre­prise à obte­nir des résul­tats plus rapi­de­ment et avec plus de précision.

Élimine les erreurs humaines et les risques

Le premier avan­tage majeur de la mise en œuvre de l’IA est qu’elle réduit les erreurs humaines ainsi que les risques pour les humains.

Tout le monde fait des erreurs de temps en temps. Ce n’est pas toujours une mauvaise chose, mais lorsqu’il s’agit de produire des résul­tats cohé­rents, cela peut certai­ne­ment l’être. Utiliser l’IA pour accom­plir des tâches, parti­cu­liè­re­ment répé­ti­tives, peut empê­cher l’erreur humaine d’entacher un produit ou un service par ailleurs parfai­te­ment utile.

De même, l’utilisation de l’IA pour accom­plir des tâches parti­cu­liè­re­ment diffi­ciles ou dange­reuses peut contri­buer à préve­nir les risques de bles­sures ou de préju­dices pour les humains. Un exemple d’IA prenant des risques à la place des humains serait l’utilisation de robots dans des zones à fort rayon­ne­ment. Les humains peuvent tomber grave­ment malades ou mourir à cause des radia­tions, mais les robots ne seraient pas affec­tés. Et si une erreur fatale devait se produire, le robot pour­rait être reconstruit.

Disponibilité 24h/24 et 7j/7

Les programmes d’IA sont dispo­nibles à tout moment, alors que les humains travaillent 8 heures par jour. Les machines peuvent fonc­tion­ner de jour comme de nuit, et les chat­bots basés sur l’IA peuvent four­nir un service client même en dehors des heures d’ouverture. Cela peut aider les entre­prises à produire davan­tage et à offrir une meilleure expé­rience client que celle que les humains pour­raient offrir seuls.

Prise de décision impartiale

Les humains ne sont pas d’accord et laissent tout le temps trans­pa­raître leurs préju­gés dans leurs déci­sions. Tous les humains ont des préju­gés, et même si nous essayons de les résoudre, ils parviennent parfois à se faufi­ler entre les mailles du filet.

D’un autre côté, à condi­tion que l’algorithme d’IA ait été entraîné à l’aide d’ensembles de données impar­tiaux et testé pour détec­ter les biais de program­ma­tion, le programme sera capable de prendre des déci­sions sans l’influence de biais. Cela peut contri­buer à four­nir plus d’équité dans des domaines tels que la sélec­tion des candi­da­tures à un emploi, l’approbation des prêts ou des demandes de crédit.

Cependant, si l’IA a été créée à l’aide d’en­sembles de données ou de données d’en­traî­ne­ment biai­sés, elle peut prendre des déci­sions biai­sées qui ne sont pas détec­tées, car les gens supposent que les déci­sions sont impar­tiales. C’est pour­quoi les contrôles de qualité sont essen­tiels sur les données d’en­traî­ne­ment, ainsi que sur les résul­tats produits par un programme d’IA spéci­fique, pour garan­tir que les problèmes de biais ne sont pas négligés.

Travaux répétitifs

Même le travail le plus inté­res­sant au monde comporte son lot de tâches banales ou répé­ti­tives. Il peut s’agir par exemple de saisir et d’ana­ly­ser des données, de géné­rer des rapports, de véri­fier des infor­ma­tions, etc. L’utilisation d’un programme d’IA peut sauver les humains de l’ennui des tâches répé­ti­tives et écono­mi­ser leur éner­gie pour un travail qui néces­site plus d’énergie créative.

Réduction des coûts

Comme nous l’avons évoqué ci-dessus, l’IA peut fonc­tion­ner 24 heures sur 24, créant ainsi plus de valeur dans la même jour­née qu’un travailleur humain. Et comme l’IA peut aider à prendre en charge des tâches manuelles et fasti­dieuses, elle libère les travailleurs pour des tâches plus quali­fiées. En fin de compte, cela crée plus de valeur pour l’utilisateur final ou le consommateur.

Acquisition et analyse de données

Lorsqu’il s’agit de trai­ter des données, l’ampleur des données géné­rées dépasse de loin la capa­cité humaine à les comprendre et à les analy­ser. Les algo­rithmes d’IA peuvent aider à trai­ter des volumes plus élevés de données complexes, les rendant ainsi utili­sables pour l’analyse.

Quels sont les risques et les inconvénients de l’IA ?

Avec tous les avan­tages énumé­rés ci-dessus, il peut sembler évident d’adopter immé­dia­te­ment l’IA pour votre entre­prise. Mais il est égale­ment prudent d’examiner atten­ti­ve­ment les incon­vé­nients poten­tiels d’un chan­ge­ment aussi radi­cal. L’adoption de l’IA présente une multi­tude d’avantages, mais les incon­vé­nients incluent des éléments tels que le coût de mise en œuvre et la dégra­da­tion au fil du temps. 

Il existe aussi une myriade de risques liés à l’IA auxquels nous sommes confron­tés dans nos vies aujourd’hui. Tous les risques liés à l’IA ne sont pas aussi impor­tants et inquié­tants que ceux des robots tueurs ou de l’IA sensible. Certains des risques les plus impor­tants aujourd’­hui incluent des éléments tels que la vie privée des consom­ma­teurs, une program­ma­tion biai­sée, le danger pour les humains et une régle­men­ta­tion juri­dique peu claire.

Mise en œuvre coûteuse

L’inconvénient le plus impor­tant et le plus évident de la mise en œuvre de l’IA est que son déve­lop­pe­ment peut être extrê­me­ment coûteux. En fonc­tion de ce que vous avez exac­te­ment besoin de l’IA, le coût change. Selon une esti­ma­tion, le coût d’une solu­tion d’IA entiè­re­ment mise en œuvre pour la plupart des entre­prises variait entre 20 000 dollars et plusieurs millions.

Le coût s’équilibre plus tard une fois que l’IA est entiè­re­ment mise en œuvre et peut aider à ratio­na­li­ser le flux de travail. Mais le coût initial peut être inti­mi­dant, voire prohibitif.

Manque d’émotion et de créativité

L’un des incon­vé­nients majeur de l’IA est qu’elle n’a pas la capa­cité humaine d’utili­ser l’émotion et la créa­ti­vité dans les déci­sions.

Le manque de créa­ti­vité signi­fie que l’IA ne peut pas créer de nouvelles solu­tions aux problèmes ni excel­ler dans un domaine trop artis­tique. De récentes études montrent qu’au stade actuel de déve­lop­pe­ment de l’IA, celle-ci peut être program­mée pour créer des idées « nouvelles », mais pas origi­nales. Tant que l’IA ne sera pas capable de créer des idées origi­nales et inat­ten­dues, elle ne dépas­sera pas les humains en termes de capa­cité créa­tive, ce qui signi­fie qu’elle sera entra­vée dans sa prise de déci­sion. Si une entre­prise recherche une solu­tion nouvelle ou créa­tive à un problème, les humains sont mieux à même de four­nir cette solution.

Lorsqu’ils prennent des déci­sions sensibles, les humains tiennent natu­rel­le­ment compte des rami­fi­ca­tions émotion­nelles. L’IA n’a pas cette capa­cité, elle prend unique­ment la déci­sion la plus opti­male en fonc­tion des para­mètres qui lui sont four­nis, quel que soit l’im­pact émotion­nel. Même l’IA program­mée pour lire et comprendre les émotions humaines n’est pas à la hauteur.

Dans cette étude, l’IA attri­buait plus souvent des émotions néga­tives aux personnes de races autres que blanches. Cela signi­fie­rait qu’une IA char­gée de prendre des déci­sions basées sur ces données donne­rait des résul­tats racistes qui accroî­traient encore les inégalités.

La compas­sion et la gentillesse sont deux traits intrin­sè­que­ment humains, mais ne peuvent pas être program­més, même dans la meilleure IA.

Dégradation

Cet incon­vé­nient n’est peut-être pas aussi évident que ceux cités ci-dessus. Mais les machines se dégradent géné­ra­le­ment avec le temps. Par exemple, si l’IA est instal­lée dans une machine sur une chaîne de montage, les pièces de la machine fini­ront par s’user. Et à moins que l’IA n’ait une fonc­tion d’auto-réparation, elle finira par tomber en panne.

De même, l’IA elle-même peut deve­nir obso­lète si elle n’est pas formée pour apprendre et régu­liè­re­ment évaluée par des data scien­tists humains. Le modèle et les données de forma­tion utili­sés pour créer l’IA fini­ront par être anciens et obso­lètes, ce qui signi­fie que l’IA formée le sera égale­ment à moins d’être recy­clée ou program­mée pour apprendre et s’améliorer par elle-même.

Aucune amélioration avec l’expérience

De la même manière que pour le point ci-dessus, l’IA ne peut pas natu­rel­le­ment apprendre de sa propre expé­rience et de ses erreurs. Les humains font cela par nature, en essayant de ne pas répé­ter encore et encore les mêmes erreurs. Cependant, créer une IA capable d’apprendre par elle-même est à la fois extrê­me­ment diffi­cile et assez coûteux. Il existe bien sûr des IA qui peuvent apprendre. L’exemple le plus remar­quable est peut-être le programme AlphaGo, déve­loppé par Google, qui a appris à jouer au Go et a commencé en trois jours à inven­ter de nouvelles stra­té­gies auxquelles les humains n’avaient pas encore pensé.

Mais sans la program­ma­tion néces­saire pour apprendre par elle-même, l’IA aura besoin de l’intervention humaine pour s’améliorer au fil du temps.

Des emplois réduits pour les humains

C’est encore un autre incon­vé­nient que beau­coup de gens connaissent immé­dia­te­ment, grâce aux nombreux titres au fil des ans. À mesure que l’IA devient plus courante dans les entre­prises, elle peut dimi­nuer les emplois dispo­nibles, car l’IA peut faci­le­ment gérer des tâches répé­ti­tives qui étaient aupa­ra­vant effec­tuées par les travailleurs.

Aujourd’hui, de nombreux rapports montrent que l’IA créera proba­ble­ment autant de nouveaux emplois qu’elle en rendra obso­lètes, sinon plus. Mais on se retrouve alors confronté au problème de devoir former des humains à ces nouveaux métiers, ou de lais­ser des travailleurs sur le carreau avec l’avancée de la technologie.

Problèmes éthiques

La créa­tion et la mise en œuvre rapides de l’IA ont soulevé une myriade de ques­tions éthiques concer­nant son utili­sa­tion et sa crois­sance conti­nue. L’un des problèmes éthiques les plus fréquem­ment cités concerne les préoc­cu­pa­tions concer­nant la confi­den­tia­lité des données des consom­ma­teurs. La persis­tance des données pose de nombreux problèmes pour le consen­te­ment éclairé des humains à qui appar­tiennent les données. Sans oublier que, puisque l’IA est effi­cace pour recon­naître des modèles, elle peut collec­ter des données sur les personnes même sans accès direct aux infor­ma­tions person­nelles. La ques­tion est donc : comment pouvons-nous proté­ger la vie privée des consom­ma­teurs avec l’évolution rapide de l’IA ?

L’utilisation moderne et future de l’IA soulève de profondes ques­tions éthiques – et certaines d’entre elles ne corres­pondent peut-être pas exac­te­ment à ce que vous pensez. Même si la ques­tion se pose certai­ne­ment de savoir si l’IA rempla­cera les travailleurs humains et mettra les gens au chômage, d’autres ques­tions urgentes se posent. Beaucoup d’entre eux tournent autour de la trans­pa­rence, de la longé­vité des données et de l’absence de précé­dent juri­dique ou de réglementation.

Confidentialité

L’une des plus grandes préoc­cu­pa­tions citées par les experts concerne la confi­den­tia­lité, la sécu­rité et l’IA des données des consom­ma­teurs. Les Américains ont droit à la vie privée, établi en 1992 avec la rati­fi­ca­tion du Pacte inter­na­tio­nal rela­tif aux droits civils et poli­tiques. Mais de nombreuses entre­prises évitent déjà les viola­tions de la confi­den­tia­lité des données dans leurs pratiques de collecte et d’utilisation, et les experts craignent que cela ne s’aggrave à mesure que nous commen­çons à utili­ser davan­tage l’IA.

Une autre préoc­cu­pa­tion majeure est qu’il existe actuel­le­ment peu de régle­men­ta­tions sur l’IA (en géné­ral, ou autour de la confi­den­tia­lité des données) au niveau natio­nal ou inter­na­tio­nal. L’UE a intro­duit l’« AI Act » en avril 2021 pour régle­men­ter les systèmes d’IA consi­dé­rés comme à risque ; cepen­dant, la loi n’a pas encore été adoptée.

Biais de l’IA

C’est un mythe courant que, puisque l’IA est un système infor­ma­tique, elle est intrin­sè­que­ment impar­tiale. Cependant, cela est mani­fes­te­ment faux. L’IA est aussi impar­tiale que les données et les personnes qui forment les programmes. Ainsi, si les données sont erro­nées, impar­tiales ou biai­sées de quelque manière que ce soit, l’IA qui en résul­tera sera égale­ment biai­sée. Les deux prin­ci­paux types de biais dans l’IA sont les « biais liés aux données » et les « biais sociétaux ».

Le biais des données se produit lorsque les données utili­sées pour déve­lop­per et entraî­ner une IA sont incom­plètes, biai­sées ou inva­lides. Cela peut être dû au fait que les données sont incor­rectes, excluent certains groupes ou ont été collec­tées de mauvaise foi.

D’un autre côté, les préju­gés socié­taux surviennent lorsque les hypo­thèses et les préju­gés présents dans la société quoti­dienne se retrouvent dans l’IA à travers les angles morts et les attentes des program­meurs lors de la créa­tion de l’IA.

Comment l’IA change-t-elle le rôle des recruteurs ?

Les recru­teurs utilisent désor­mais l’IA pour auto­ma­ti­ser des tâches aupa­ra­vant effec­tuées manuel­le­ment, ce qui améliore l’efficacité du travail. L’IA peut désor­mais être utili­sée pour recher­cher des candi­dats, filtrer les CV, mener des entre­tiens initiaux, prédire les mesures d’adé­qua­tion au poste et mesu­rer l’en­ga­ge­ment des candidats.

Les recru­teurs peuvent concen­trer leur atten­tion sur des tâches plus stra­té­giques telles que déve­lop­per de meilleures rela­tions avec les candi­dats, élabo­rer des stra­té­gies de recru­te­ment et utili­ser les données pour prendre de meilleures déci­sions. L’IA four­nit égale­ment aux recru­teurs des mises à jour en temps oppor­tun sur la progres­sion du recru­te­ment, ainsi que des infor­ma­tions sur la manière d’amé­lio­rer leurs processus.

Cependant, l’IA peut-elle rempla­cer le recru­teur humain ? Non, les recru­teurs ne seront pas entiè­re­ment rempla­cés par l’IA. Bien qu’il puisse auto­ma­ti­ser un certain nombre de tâches et four­nir des infor­ma­tions précieuses, les recru­teurs restent néces­saires pour garan­tir que le proces­sus se déroule sans problème et que les candi­dats vivent des expé­riences positives.

Les recru­teurs apportent un élément humain impor­tant au proces­sus de recru­te­ment en four­nis­sant des conseils et un soutien signi­fi­ca­tifs aux deman­deurs d’emploi. Ils sont égale­ment capables de prendre des déci­sions que les systèmes d’IA ne peuvent pas, comme évaluer l’adé­qua­tion cultu­relle d’un candi­dat ou savoir s’il possède les « soft skills » appro­priées pour réus­sir dans un rôle.

En fin de compte, les recru­teurs jouent un rôle essen­tiel dans tout proces­sus de recru­te­ment et conti­nue­ront de le faire à l’ave­nir. Cependant, l’IA étant de plus en plus sophis­ti­quée, les recru­teurs doivent être prêts à s’adapter et à utili­ser la tech­no­lo­gie à leur avan­tage pour rester compétitifs.

L’IA est un outil puis­sant qui peut être utilisé pour amélio­rer le proces­sus de recru­te­ment en auto­ma­ti­sant certaines tâches, en four­nis­sant des infor­ma­tions sur l’adé­qua­tion au poste des candi­dats et en aidant les recru­teurs à prendre des déci­sions fondées sur des données.

En suivant les meilleures pratiques et en compre­nant les impacts poten­tiels de l’IA sur le recru­te­ment, les orga­ni­sa­tions peuvent amélio­rer leurs proces­sus tout en garan­tis­sant que les deman­deurs d’emploi vivent des expé­riences positives.

Fabien Perez
Les derniers articles par Fabien Perez (tout voir)
Partager :
LinkedInMastodonFlipboardWhatsAppPrint