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Cet article a \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9 par L\u00e9a Balounaik, L\u00e9na Cuq, Clara Lejeune, Ryan Ancel<\/p>\n\n\n\n
\u00ab Il est probable qu\u2019une fois les machines capables de penser, elles surpasseront rapidement nos capacit\u00e9s\u2026 Capables de communiquer entre elles, elles pourraient prendre le contr\u00f4le \u00e0 un moment donn\u00e9 <\/em>\u00bb nous confiait d\u00e9j\u00e0 Alan Turing au XX\u00b0 si\u00e8cle. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, l\u2019Intelligence Artificielle a atteint un niveau de d\u00e9veloppement sans pr\u00e9c\u00e9dent : elle est capable d\u2019apprendre, d’\u00e9tudier et d’utiliser les donn\u00e9es recueillies pour devenir le juge de l\u2019Homme. Alors, qu\u2019en est-il de son r\u00f4le dans le recrutement ? Comment cela impacte-t-il les candidats ?<\/p>\n\n\n\n Vos donn\u00e9es sont-elles vraiment prot\u00e9g\u00e9es ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Aujourd\u2019hui, l\u2019intelligence artificielle est souvent utilis\u00e9e lors des sessions de recrutement afin d\u2019optimiser et faciliter le travail des ressources humaines. Le terme d\u2019Intelligence artificielle couvre l\u2019ensemble des th\u00e9ories et techniques d\u00e9veloppant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l\u2019intelligence humaine. Dans le domaine du recrutement, son utilisation est croissante et peut \u00eatre appliqu\u00e9e de trois mani\u00e8res diff\u00e9rentes. Il existe tout d\u2019abord le \u201crecrutement augment\u00e9\u201d qui consiste \u00e0 faire correspondre un profil \u00e0 un poste pr\u00e9cis ; qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019une personne occupant d\u00e9j\u00e0 le poste ou travaillant \u00e0 un poste similaire. Ensuite, on retrouve le \u201crecrutement pr\u00e9dictif\u201d qui permet de pr\u00e9voir le succ\u00e8s d\u2019une embauche en se basant sur les performances du candidat. Cela repose sur deux piliers : les performances des collaborateurs qui occupent le poste convoit\u00e9 et les donn\u00e9es RH des collaborateurs en poste. Finalement, on peut passer par le \u201crecrutement de personnalit\u00e9\u201d qui se base sur des \u201csoft skill\u201d. Ce sont des comp\u00e9tences comportementales qui privil\u00e9gient le savoir-\u00eatre, comme par exemple la cr\u00e9ativit\u00e9 ou la capacit\u00e9 de prise de d\u00e9cision. C\u2019est une solution qui permet de mesurer si la personnalit\u00e9 du futur talent est en concordance avec le poste. Comme nous pouvons nous en douter, afin d\u2019\u00eatre efficaces, ces diff\u00e9rents types d\u2019application de l\u2019IA n\u00e9cessitent de se reposer sur des donn\u00e9es, et lorsqu\u2019on parle de recrutement, nous parlons donc des donn\u00e9es des candidats. Ces donn\u00e9es sont donc r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es lors des \u00e9tapes dites de \u201csourcing\u201d. Mais que deviennent-elles par la suite ? Sont-elles vraiment prot\u00e9g\u00e9es ?<\/p>\n\n\n\n Depuis son utilisation, en particulier en mati\u00e8re de recrutement, l\u2019Intelligence Artificielle a recueilli un grand nombre de donn\u00e9es biographiques, personnelles et professionnelles d’un grand nombre de candidats. Malgr\u00e9 l’avancement technologique qui en d\u00e9coule, elle pr\u00e9sente \u00e9galement de nouveaux risques en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9, particuli\u00e8rement en termes de s\u00e9curit\u00e9 num\u00e9rique et de protection des donn\u00e9es personnelles. Les bases de donn\u00e9es avec ce genre d\u2019informations peuvent \u00eatre des cibles attrayantes pour les cyberattaques telles que le \u00ab phishing<\/u><\/a> \u00bb. L\u2019utilisation de l\u2019IA pourrait multiplier ces attaques \u00e0 grande \u00e9chelle, en les rendant mieux cibl\u00e9es et plus convaincantes. De plus, certaines technologies utilis\u00e9es dans le recrutement par l\u2019Intelligence Artificielle, comme les chatbots<\/u><\/em><\/a>, pourraient faire l\u2019objet de d\u00e9tournements. En effet, des hackers sont en mesure d\u2019utiliser les failles de ces syst\u00e8mes et conduire \u00e0 des usages malveillants comme l\u2019usurpation d\u2019identit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Ce n\u2019est qu\u2019en 2018 qu\u2019une r\u00e9glementation g\u00e9n\u00e9rale sur la protection des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 mise en place, afin d\u2019exiger aux entreprises de montrer qu\u2019elles sont en capacit\u00e9 de prot\u00e9ger toutes les donn\u00e9es collect\u00e9es. Mais l\u2019utilisation de l\u2019Intelligence Artificielle \u00e9tant en pleine croissance, le volume de donn\u00e9es collect\u00e9es ne cesse de grandir, ce qui engendre une difficult\u00e9 suppl\u00e9mentaire. On se rend compte que malgr\u00e9 l\u2019avantage de l’utilisation de l\u2019IA dans le recrutement pour les entreprises, cette derni\u00e8re repr\u00e9sente un risque majeur pour les donn\u00e9es des candidats.<\/p>\n\n\n\n Et l\u2019\u00e9galit\u00e9 dans l\u2019analyse des CV ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n L’\u00e9galit\u00e9 dans l’analyse des CV par l’IA est une pr\u00e9occupation majeure de nos jours. Lorsque des technologies telles que celles d\u00e9velopp\u00e9es par HrFlow.Ai sont utilis\u00e9es pour \u00e9valuer les CV, comment \u00e9viter les risques de discrimination ?<\/p>\n\n\n\n Ces technologies utilisent des algorithmes pour analyser les mots cl\u00e9s et les comp\u00e9tences des CV afin de classer les candidats. Cependant, il existe un risque que ces processus introduisent des biais involontaires. Par exemple, si certaines comp\u00e9tences ou exp\u00e9riences sont pond\u00e9r\u00e9es de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e, cela pourrait favoriser certains groupes de candidats au d\u00e9triment d’autres. Alors comment les recruteurs peuvent-ils \u00eatre s\u00fbrs que les candidats s\u00e9lectionn\u00e9s r\u00e9pondront forc\u00e9ment \u00e0 leurs attentes ?<\/p>\n\n\n\n Il existe plusieurs processus qui permettent aux recruteurs de s\u00e9lectionner le ou les bons candidats. Le processus<\/a> de<\/a> scoring<\/a><\/u><\/em>, qui s\u2019applique aux CV des candidats, consiste \u00e0 attribuer une notation aux CV en fonction de crit\u00e8res de recherche. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, cette m\u00e9thode permet de comparer les caract\u00e9ristiques d\u2019un CV \u00e0 celles d\u2019une offre d\u2019emploi \u00e0 l\u2019aide d\u2019un algorithme d\u2019analyse de CV. Ensuite, un pourcentage de compatibilit\u00e9 des deux est obtenu. Le processus<\/a> de<\/a> matching<\/a> <\/u><\/em>permet la pr\u00e9s\u00e9lection des candidatures en tenant compte d\u2019un certain nombre de crit\u00e8res pr\u00e9d\u00e9finis. Le predictive<\/a> hiring<\/a><\/u><\/em>, <\/strong>ou recrutement pr\u00e9dictif, vise quant \u00e0 lui \u00e0 pr\u00e9dire le succ\u00e8s d’un candidat sur un poste. Cependant, ces processus doivent \u00eatre surveill\u00e9s pour \u00e9viter de discriminer les candidats en fonction de leur origine, de leur sexe, de leur \u00e2ge ou d’autres caract\u00e9ristiques prot\u00e9g\u00e9es. Par exemple, des algorithmes mal con\u00e7us pourraient favoriser les hommes plut\u00f4t que les femmes pour certains postes, simplement en raison de la mani\u00e8re dont les comp\u00e9tences ou les exp\u00e9riences sont pond\u00e9r\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Cette utilisation de l’IA dans le recrutement peut \u00eatre puissante et avantageuse pour les recruteurs, mais elle n\u00e9cessite une surveillance constante pour garantir l’\u00e9galit\u00e9 des chances pour tous les candidats.<\/p>\n\n\n\n Entre d\u00e9shumanisation et probl\u00e8mes d’algorithmique, comment savoir si on est vraiment l\u00e9gitime ou non ?<\/p>\n\n\n\n Comme \u00e9voqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, l\u2019Intelligence Artificielle induit l\u2019automatisation des t\u00e2ches pour les recruteurs de part une fusion de celle-ci avec l\u2019humain. Cette automatisation facilite la programmation d\u2019entretiens et de tests sans intervention humaine. Le but recherch\u00e9 est de trouver des profils de candidats qui correspondent parfaitement aux offres d\u2019emploi, de mani\u00e8re efficace et plus rapide. Alors, ces avantages pour les responsables des ressources humaines deviennent-ils des inconv\u00e9nients pour les candidats ?<\/p>\n\n\n\n Aujourd\u2019hui, 62 % des candidats pensent que l\u2019Intelligence Artificielle dans le recrutement pr\u00e9sente un risque de d\u00e9shumanisation ou de manque de personnalisation. Pour eux, il est impossible de savoir vraiment si une personne est l\u00e9gitime pour un poste. En effet, les candidats ont tendance \u00e0 se sentir \u00ab exclus \u00bb lorsqu\u2019ils interagissent avec des algorithmes plut\u00f4t qu’avec des recruteurs humains. Le fait d\u2019\u00eatre seul face \u00e0 une cam\u00e9ra, sans pouvoir poser de questions, sans avoir la possibilit\u00e9 de recevoir des commentaires et de se sentir \u00e9cout\u00e9s peut entra\u00eener une perte de confiance dans le processus de recrutement et une perception n\u00e9gative de l\u2019entreprise. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne est d\u2019autant plus observ\u00e9 avec la multiplication des chatbots<\/em>.<\/p>\n\n\n\n L\u2019Intelligence Artificielle permet de d\u00e9tecter les comp\u00e9tences ou encore les dipl\u00f4mes des candidats, mais pas leurs savoir-\u00eatre. \u00c0 la diff\u00e9rence d\u2019un algorithme, les recruteurs sont capables de percevoir chez une personne, sa personnalit\u00e9 et son potentiel ; ce qui, de nos jours, est encore essentiel au bon fonctionnement d\u2019une organisation. Un candidat pourra se voir refuser un poste sans avoir rencontr\u00e9 un seul salari\u00e9 de l\u2019entreprise, et ceci pour des raisons non pas en lien avec ses comp\u00e9tences, mais plut\u00f4t avec le \u00ab format de lecture \u00bb de sa candidature. Pour \u00e9viter cette d\u00e9shumanisation dans le recrutement, certaines entreprises parviennent \u00e0 allier les algorithmes et l\u2019homme dans leur processus. Par exemple, l\u2019entreprise Randstad a d\u00e9velopp\u00e9 le chatbot <\/em>Randy pour \u00ab simuler une conversation en langage naturel \u00bb afin de d\u00e9tecter le potentiel des candidats susceptibles de convenir le mieux au poste propos\u00e9. Le robot va ainsi effectuer une pr\u00e9s\u00e9lection des candidats gr\u00e2ce \u00e0 une s\u00e9rie de questions qui donneront lieu \u00e0 une note. Les personnes ayant re\u00e7u un score \u00e9lev\u00e9 seront ensuite re contact\u00e9es par un responsable des ressources humaines de chez Randstad et la suite du processus de recrutement se poursuivra avec lui. Cet effort permet de fluidifier le traitement des candidatures tout en laissant l\u2019espace aux professionnels du recrutement pour un traitement plus qualitatif des candidats. Cependant, tous les outils de recrutement utilisant l\u2019Intelligence Artificielle ne sont pas encore param\u00e9tr\u00e9s de cette mani\u00e8re et ne peuvent donc pas d\u00e9tecter le savoir-\u00eatre des candidats.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 lire aussi : \u201cRandy,<\/a> le<\/a> chatbot<\/a> de<\/a> Randstad<\/a> qui<\/a> pr\u00e9s\u00e9lectionne<\/a> les<\/a> candidats<\/a> sans<\/a> CV<\/a> ni <\/a>formulaire<\/a>\u201d<\/p>\n\n\n\n D\u2019un autre c\u00f4t\u00e9, l\u2019Intelligence Artificielle soul\u00e8ve des pr\u00e9occupations chez les candidats quant aux probl\u00e8mes li\u00e9s aux algorithmes. Ces algorithmes se fondent sur deux principes : l\u2019int\u00e9gration de nombreuses donn\u00e9es vari\u00e9es qui changent en permanence ; et une analyse suivie d\u2019un apprentissage des mod\u00e8les transmis. Si ces donn\u00e9es ne sont pas suffisantes ou non repr\u00e9sentatives de la r\u00e9alit\u00e9 \/ des r\u00e9sultats esp\u00e9r\u00e9s, cela peut conduire \u00e0 des cons\u00e9quences inattendues ou \u00e0 des r\u00e9sultats non d\u00e9sir\u00e9s. Par exemple, l\u2019algorithme peut reproduire des biais institutionnels ou historiques de l\u2019entreprise, amplifiant les d\u00e9savantages pour certains profils et pouvant conduire \u00e0 de la discrimination, volontaire ou non, de certains candidats. Ces donn\u00e9es d’entra\u00eenement biais\u00e9es amplifient donc certains pr\u00e9jug\u00e9s, sans forc\u00e9ment que l\u2019entreprise ne s\u2019en aper\u00e7oive. Par ailleurs, la majorit\u00e9 des entreprises utilisant ces genres d\u2019algorithmes n\u2019ont pas les comp\u00e9tences en interne pour comprendre comment ils sont construits. Le fonctionnement du deep<\/a> learning<\/a> <\/u><\/em>fait que l\u2019algorithme est incapable de justifier ses choix. Il est donc difficile d\u2019apporter des corrections en cas d\u2019erreur ou de non-compr\u00e9hension du choix de l\u2019Intelligence Artificielle.<\/p>\n\n\n\n Finalement, de plus en plus de candidats pensent que les d\u00e9cisions prises par ces syst\u00e8mes d\u2019algorithmes ne sont pas toujours l\u00e9gitimes. Il est donc important de consid\u00e9rer l\u2019Intelligence Artificielle comme un outil compl\u00e9mentaire dans le processus de recrutement tout en conservant un vrai contact humain afin d\u2019\u00e9viter une standardisation des candidats.<\/p>\n\n\n\n La loi AI Act : Un accord entre recruteurs, IA et recrut\u00e9s ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n En d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e 2024, l’adoption de l\u2019AI<\/a> Act<\/a> <\/u><\/em>a marqu\u00e9 une \u00e9tape significative dans la r\u00e9gulation des applications de l’intelligence artificielle. Selon Leptidigital<\/u><\/em><\/a>, en 2024, environ 44% des entreprises d\u00e9clarent vouloir int\u00e9grer l\u2019IA dans leurs applications et leurs processus existants. Et 42% d\u2019entre elles explorent d\u00e9j\u00e0 les avantages de l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n Ainsi, l\u2019AI Act, loi con\u00e7ue pour encadrer les divers usages de l’IA, \u00e9tablit une classification en plusieurs niveaux de risque, distinguant les syst\u00e8mes de notation sociale, les risques interm\u00e9diaires et les risques \u00e9lev\u00e9s. Parmi ces derniers, figurent les syst\u00e8mes d’IA impliqu\u00e9s dans le recrutement et la gestion des salari\u00e9s, consid\u00e9r\u00e9s comme particuli\u00e8rement risqu\u00e9s en raison de leur impact potentiel sur la carri\u00e8re et la vie des individus concern\u00e9s. Bien que ces outils ne soient pas explicitement interdits, la loi exige une transparence totale dans le processus de recrutement afin d’att\u00e9nuer les risques associ\u00e9s. En fin de compte, la d\u00e9cision finale doit reposer sur l’humain. Toute d\u00e9rogation \u00e0 cette exigence expose l’entreprise \u00e0 des amendes pouvant atteindre jusqu’\u00e0 4% de son chiffre d’affaires. Sous le nom de \u201cManagement Algorithmique\u201d, ces outils repr\u00e9sentent une part significative de l’arsenal technologique des entreprises, comme en t\u00e9moigne un sondage r\u00e9alis\u00e9 par la banque Littler fin 2022. Ce sondage r\u00e9v\u00e8le que pr\u00e8s de 28% des entreprises y ont eu recours. Certains exploitent la technologie du deep learning <\/em>pour affiner le ciblage des candidats en ligne par le biais de plateformes telles qu’Albert ; utilis\u00e9es par des entreprises comme Engie, Total et Monoprix pour filtrer leurs recrutements.<\/p>\n\n\n\n Finalement, m\u00eame si nous n\u2019avons pas assez de recul sur son efficacit\u00e9, l\u2019IA Act serait peut-\u00eatre enfin la solution convenable pour satisfaire \u00e0 la fois les ressources humaines et les candidats dans le processus de recrutement.<\/p>\n\n\n\n