Algorithmes, Intelligence Artificielle et Recrutement

Jeudi dernier avait lieu le Petit Déjeuner Experts organisé par A Compétence Egale, association engagée dans la lutte contre les formes de discrimination à l’embauche. A l’ordre du jour, un thème aux enjeux multiples : Algorithmes, Intelligence Artificielle et Recrutement, quelle pratique pour aujourd’hui et demain. Que doit-on retenir ?

C’est dans une atmosphère dynamique et ouverte aux échanges que nous avons assisté au débat regroupant 4 experts sur la question du recours à l’intelligence artificielle dans le recrutement, au travers l’utilisation de nouveaux outils algorithmiques par les entreprises.

Sarah Benichou, Adjointe au Directeur Promotion de l’Egalité,

Jean Pralong, enseignant chercheur en RH digitales et gestion de carrières,

Djamil Kemal, co-fondateur de Goshaba,

Stéphanie Denis-Lecerf, Présidente d’A Compétences Egales,

se sont engagés sur la voie d’une utilisation responsable et équitable des algorithmes dans le processus du recrutement.

Ils prônent notamment le respect des droits fondamentaux des candidats à l’emploi. En effet, de plus en plus d’entreprises conscientes qu’un recrutement raté peut leur coûter cher ont aujourd’hui, de façon systématique, recours aux algorithmes. Selon une édition récente du baromètre des habitudes des recruteurs réalisé par Tilkee, le temps consacré à un CV pour le recruteur se réduit année après année (34 secondes en 2018 contre 43 s. en 2017).

Face à la quantité parfois très importante de CV reçus, le recours aux algorithmes s’est généralisé, procédant à la sélection des candidats selon des critères préétablis. Certes cet outil est utile. A la condition de se poser les bonnes questions.

Qu’est-ce qu’un algorithme ?

Selon Larousse, un algorithme est un « ensemble de règles opératoires dont l’application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d’un nombre fini d’opérations ». Ainsi, cet ensemble de règles est créé par un humain, doté d’une histoire, d’une culture et tout naturellement de préjugés, ce que rappelle Sarah Benichou. Il va donc être enclin à se baser sur des données du passé et plus forcément actuelles pour déterminer quels sont les candidats les plus en adéquation avec l’entreprise et le profil qu’elle recherche.

Les Enjeux

L’algorithme va ainsi analyser les données du CV de deux façons : prédictive et explicative. En fonction des éléments inclus dans le CV, l’outil fera des prédictions sur les tendances futures et les motifs de comportement du candidat. De même, l’outil établira une relation causale entre les variables du CV. Le but étant de « prédire » la réussite et la performance d’un candidat dans un futur poste ou une future entreprise.
Ainsi, pour obtenir des résultats utiles, il est nécessaire de disposer de données et d’algorithmes pertinents.
En premier lieu, les données. Lors de la mise en forme de son CV, le candidat doit impérative valoriser ses compétences-clés (incluant ses soft skills), indiquer ses compétences transversales, faire preuve de précision (penser aux données chiffrées) et privilégier l’usage des mots (les pictos et logos n’étant pas reconnus). En tant que recruteurs, nous savons qu’il n’en est pas toujours ainsi. Nombreux sont les CV, tous profils confondus, qui ne sont pas valorisés et qui par conséquent, ne seraient surement pas sélectionnés par un algorithme. La mise en valeur de ses données est donc un travail primordial pour le candidat.

En second lieu, l’utilisation de cette masse de données. Sur ce point, nos quatre experts rappellent l’importance de se poser les bonnes questions pour les entreprises qui recrutent : Que cherche-t-on à prédire ? Quels algorithmes seront les plus performants ?

Les atouts et menaces du Big Data

Le Big Data ( = masse de données très variées aux sources multiples) offre l’accès à un grand nombre d’informations, permettant une approche métier multiculturelle et pluridisciplinaire. En ce sens, le Big Data est apporteur d’une valeur incontestable.
Mais ces données peuvent également constituer une menace, si elles sont biaisées car elles donneront lieu à des résultats biaisés. Le risque serait alors de créer une génération de clones et de se priver des talents atypiques, à haut potentiel.

Les recommandations des experts

Ainsi, le Big Data peut être la base d’un recrutement innovant et plus éthique. Mais ceci ne peut être possible, et par là même exclure les discriminations à l’embauche, à la condition de créer des algorithmes exempts de stéréotypes permettant aux entreprises d’accéder aux nouveaux talents.

Pour ce faire, les utilisateurs d’algorithmes au stade de l’identification, l’évaluation et la sélection des candidats à un emploi doivent s’engager à respecter certains points importants ;

Parmi eux :

• Adopter une approche responsable et équitable et avoir recours à des traitements respectant des principes de neutralité et de transparence,
• Informer clairement le candidat de l’utilisation d’algorithmes destinés à évaluer sa candidature,
• Informer clairement le candidat des objectifs recherchés, de ses modalités, fonctions, impacts attendus et des résultats obtenus,
• Veiller à collecter ces données de façon légitime, en respect de la vie privée et de la dignité de la personne, de façon non discriminatoire,
• Régulièrement analyser et contrôler les impacts du traitement,
• Appliquer le principe de précaution dans la lecture et l’analyse des résultats,
• Garder la pleine maîtrise des hypothèses et paramétrages,
• Former et sensibiliser ses collaborateurs,
• Rendre les algorithmes auditables,
• Garder la maîtrise du processus décisionnel,
• Assumer pleinement la responsabilité de l’utilisation de ces outils,
• S’assurer que leurs sous-traitants respectent les mêmes engagements.

Ces recommandations préconisées par l’association A Compétence Egale sont regroupées dans « la charte algorithmiques, intelligence artificielle et recrutement », disponible sur le site de l’association.

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