Nous ne surprendrons personne : l’intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres. Au cœur des stratégies de développement économique, elle détient une présence de choix dans les journaux et médias, si bien qu’il est rare de passer une journée complète sans entendre ou voir le mot. Mais de quelles manières l’IA bouleversera-t-elle les méthodes actuelles dans le contexte des ressources humaines ? Au moins deux activités propres à l’embauche bénéficieront forcément des dernières avancées en IA, mais non sans soulever quelques questionnements éthiques.
La procédure de sélection des CV
L’acquisition de talents peut être sous-estimée par la plupart d’entre nous, mais ceux qui sont de l’autre côté de la table ne manqueront jamais de reconnaitre les difficultés de la tâche. L’ensemble du processus d’embauche est long, coûteux et emploie un nombre considérable de ressources. Les responsables doivent concevoir des plans qui attirent un grand nombre de candidats. En moyenne, plusieurs centaines de CV peuvent être reçus pour un seul poste, et le nombre décuplera si cela se fait via un portail d’emploi en ligne.
Plusieurs compagnies proposent des solutions de recrutement basées sur l’IA. Ces solutions peuvent être utilisées pour présélectionner les CV intéressants. Selon Workopolis, plus de 60% des entreprises utilisent une sorte de dépistage automatisé.¹ Un analyseur de CV coupe votre CV en morceaux plus petits, puis les catégorise en différentes sections pour le stocker dans une base de données. À partir d’un seuil et de quelques variables à rechercher, il est possible de sélectionner les CV les plus intéressants.
La recherche de candidats passifs
Les candidats passifs ont toujours été une source attrayante d’embauche pour les recruteurs. Les médias sociaux sont de plus en plus utilisés par les recruteurs pour contacter les candidats. LinkedIn a réussi à construire une puissante plateforme de données sur les compétences, les relations, les antécédents professionnels, les intérêts et les coordonnées de plus de 300 millions de personnes. Les réseaux sociaux ont cette facette d’autant plus intéressante qu’ils nous permettent de voir qui est ami – ou disons en relation – avec qui.
L’analyse de réseau, par l’analyse de centralité ou l’analyse de similitudes, permet de présélectionner des candidats passifs intéressants. Ils seront dépistés par la présence de relations au sein de la compagnie, la présence de similarités avec les compétences recherchées ou encore par un employeur précédent qui est également un ancien employeur d’un bon nombre d’employés actuels.
Les biais inhérents à l’IA
L’IA promet de grandes économies de temps et de ressources, mais laissée à elle seule, risque de reproduire les biais d’embauche beaucoup plus que de les diminuer. Dans le premier exemple, il peut exister des biais de différentes manières. Elles tournent toujours autour du problème que l’IA et l’automatisation reproduisent ce que l’on juge intéressant ; l’IA apprend à partir de données qui, elles, ne sont pas sans biais. Les mots-clés sont eux-mêmes à remettre en question : l’utilisation d’un algorithme sera efficace à prédire de nouvelles observations, comme un CV intéressant, selon les autres CV que la machine a vus et qui étaient étiquetés comme tels. Dans ce cas-ci, l’élimination des données démographiques est à encourager, mais cela ne constituera pas pour autant une présélection aveugle ou désintéressée.
La recherche par réseaux possède aussi ce défaut de reproduire les biais beaucoup plus que de les contrer. Après tout, sélectionner parmi les personnes les plus influentes et socialement présentes revient à sélectionner parmi les personnes privilégiées. L’utilisation tous azimuts de cette approche risque d’apporter des problèmes d’inclusion et de diversité au sein de l’entreprise. Il ne faudrait pas pour autant tout rejeter alors que, sans aucun doute, ces méthodes seront de plus en plus présentes et que, à défaut d’en profiter, ces méthodes profiteront à la concurrence. Ce qui est sûr, c’est que les compétences de jugement et raisonnement critique seront maîtres dans notre monde de demain. Et les ressources humaines n’y font pas exception.
Vous voulez en apprendre plus sur la sélection de candidats et la dotation?
N’hésitez pas à consulter notre Guide (gratuit) de gestion des ressources humaines et nos outils sur le recrutement.
¹WORKOPOLIS. Beat Automated Resume Screening. [En ligne], https://careers.workopolis.com/advice/beat-automated-resume-screening/ (page consultée le 6 juin 2018).
Loi 25, jusqu’où ces changements nous mèneront-ils ?
La loi 25 entrée en vigueur le 22 septembre dernier, modernise les dispositions légales pour une meilleure protection des renseignements personnels.
Top 10 des postes les plus en demande en TIC et mesures de soutien
Le marché du travail au Québec entre dans une phase importante. Suspendue plusieurs mois, la relance de l’économie doit passer par la requalification de la main-d’œuvre et le rehaussement des compétences.
Bâtir la rémunération d’une équipe de vente B2B
La question de la rémunération des équipes de vente B2B n’est pas toujours la plus évidente pour les leaders des ventes et chefs d’entreprises. Cet exercice demande une profonde réflexion afin d’arriver avec un plan optimisé.
Profiter des statistiques TI pour votre entreprise
N’avez-vous jamais eu besoin de statistiques concrètes pour prendre une décision? Est-ce que votre entreprise TI peut évoluer dans un milieu compétitif sans des statistiques justes et fiables?
La vente virtuelle B2B est-elle là pour rester?
AUTEUR INVITÉ: Frédéric Lucas Article initialement publié le 22 octobre 2020 sur le blogue La Science de la Vente Formateur du programme offert par TECHNOCompétences
Sondage II sur les impacts de la COVID-19
Des entreprises québécoises partagent les impacts de la COVID-19 sur leurs activités.