L'IA pour le recrutement
On pense que l'IA va changer le rôle du recruteur. Elle permettra aux recruteurs de devenir plus proactifs dans leur recrutement et de déterminer le bon candidat pour le rôle et d'améliorer leurs relations avec les responsables du recrutement en utilisant des données pour mesurer la qualité du processus d'embauche. L'IA pour le recrutement fournit un logiciel de filtrage qui aide à la sélection des CV, des chatbots de recruteurs qui engagent le dialogue avec les candidats en temps réel, et des entretiens numérisés qui aident à évaluer l'adéquation d'un candidat. En ces temps modernes, l'IA est très efficace car elle fait gagner du temps aux recruteurs en automatisant les tâches à fort volume. Elle améliore également la qualité du processus d'embauche grâce à une adéquation normalisée des postes.
L'IA peut accomplir une gamme variée de tâches pour les recruteurs. Il s'agit notamment des tâches suivantes :
L'IA pour les recruteurs est destinée à prendre en charge les tâches administratives fastidieuses et frustrantes. Lors de la planification des entretiens, un algorithme amélioré par l'IA est capable d'analyser la disponibilité du personnel et des salles pour créer un calendrier d'entretiens optimisé. Avec l'avènement de l'IA, les tâches inutiles et trop longues seront prises en charge par l'IA au lieu d'être effectuées par les recruteurs. Cette solution permet d'éviter le casse-tête trop fréquent consistant à coordonner manuellement les horaires de plusieurs intervieweurs pour déterminer les heures de réunion disponibles.
d'envoyer d'innombrables courriels aller-retour pour sélectionner les moments souhaités, libérant ainsi les recruteurs et les coordinateurs de recrutement pour qu'ils puissent se consacrer à des tâches plus utiles.
Dans certains cas, l'IA peut s'avérer rentable, car une tâche qui aurait initialement nécessité l'intervention de cinq personnes peut être effectuée par une seule IA.
L'être humain a tendance à être partial d'une manière ou d'une autre. Consciemment ou non, certains recruteurs ont tendance à prendre certaines décisions d'embauche en fonction du sexe, de l'origine ethnique, de l'âge, de l'apparence, de la religion, etc. Une IA, en revanche, peut être programmée pour se concentrer uniquement sur des facteurs importants tels que les compétences, l'expérience et les qualifications des candidats. Ce faisant, les préjugés sont éliminés du processus de recrutement.
L'un des principaux défis des recruteurs des ressources humaines (RH) consiste à identifier et à sélectionner les meilleurs talents parmi les nombreuses candidatures qu'ils reçoivent quotidiennement. Le rôle de l'IA est d'aider à éliminer ces tâches manuelles qui auraient été effectuées par la main-d'œuvre. L'IA est programmée pour obtenir une efficacité maximale en termes de temps, de coûts et de qualité. Une fois le processus de sélection des candidats entièrement automatisé, davantage de données peuvent alors être recueillies et évaluées efficacement.
Les recruteurs en RH sont souvent submergés de tâches qui leur prennent la majeure partie de leur temps. Ils ont donc souvent des difficultés à maintenir un bon temps de réponse avec leurs candidats, ce qui se traduit par une expérience et un engagement médiocres de leur part. En introduisant des chatbots et des assistants virtuels, les candidats bénéficieront d'une meilleure interaction et d'un meilleur temps de réponse, ce qui leur permettra de rester engagés et affichés tout au long du processus de recrutement.
Malheureusement, il existe un certain nombre d'inconvénients liés à l'utilisation de l'IA dans le recrutement. L'IA ne peut donc pas être considérée comme parfaite. L'un des principaux défauts du système de suivi des candidats est qu'il manque de précision et de fiabilité, car il peut facilement être perturbé par des options de formatage. Par exemple, un candidat peut posséder toutes les qualités recherchées par un recruteur, mais ne pas figurer dans la liste de l'IA en raison du style peu orthodoxe des puces utilisées dans sa candidature ou son CV.
On pense que l'IA dépend largement des mots-clés qui l'aident à présélectionner ses candidats préférés. Ainsi, dans une situation où un candidat potentiel est conscient de cette faille du système, il peut inclure de tels mots-clés qui peuvent amener le système à croire que ces candidats correspondent bien aux postes annoncés, ce qui n'est pas forcément le cas.
L'IA n'est peut-être pas la meilleure option à utiliser dans le cadre d'un processus de recrutement lorsque l'entreprise tient à embaucher un personnel diversifié force de travail. L'IA n'a pas la capacité de trier les candidats en fonction de certains traits de caractère. Par exemple, il peut y avoir des employés potentiels qui n'ont pas l'expérience professionnelle requise mais qui peuvent être les plus aptes à occuper le poste en raison de leur personnalité, de leurs intérêts personnels, de leurs compétences interpersonnelles, de leur caractère et de leur éthique de travail. Connaître les compétences interpersonnelles d'une personne nécessite en grande partie un jugement humain et, dans cette situation, l'utilisation d'une IA peut considérablement réduire la diversité dans un site force de travail.
Certains affirment que l'IA finira par remplacer les humains dans les années à venir. D'autres pensent que l'IA créera davantage d'emplois pour les humains. Pourtant, les emplois qui pourraient être remplacés par l'IA sont ceux qui sont les plus monotones et les plus répétitifs. Cela indique donc que les humains restent pertinents, en particulier lorsqu'il s'agit d'emplois qui nécessitent des interrelations humaines. L'IA pour les recruteurs cherche à automatiser ces tâches, libérant ainsi du temps pour mieux engager les candidats sur une base personnelle. À l'instar de la technologie qui a permis d'améliorer l'efficacité des opérations, du marketing et des ventes, les ressources humaines sont transformées par la technologie émergente de l'IA. Même si l'IA est en train de gagner du terrain, elle finira par être utilisée pour améliorer les capacités humaines plutôt que de les remplacer complètement. Si l'IA pour le recrutement a le potentiel d'automatiser complètement certaines fonctions qui sont actuellement effectuées manuellement, d'autres fonctions ne peuvent pas encore être remplacées par la technologie. L'IA ne peut pas remplacer les personnes pour les emplois qui exigent des compétences sociales, de l'empathie et des capacités de négociation.
Les équipes de recrutement peuvent désormais tirer parti de la puissance de l'IA grâce à des outils qui les aident à rechercher, sélectionner et embaucher les meilleurs candidats. Cependant, il est difficile de savoir quels outils de recrutement d'IA sont les plus idéaux. Les meilleurs outils de recrutement.
1. Paradoxe
2. Pêcheur
3. Humainement
4. XOR
5. hireEZ
6. Arya
7. Recherchez
8. octuple
9. AmazingHiring
10. Textio
Il est surprenant de constater que certains algorithmes ont, par le passé, fait preuve de partialité de la part de l'intelligence artificielle. Ce type de partialité est souvent manifesté à l'encontre de minorités telles que les Noirs ou les personnes de couleur, voire les femmes, etc. Certains algorithmes peuvent apprendre et adopter les traits de partialité des humains. Certains de ces exemples sont mentionnés ci-dessous :
COMPAS, qui signifie Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions, est un algorithme d'intelligence artificielle utilisé aux États-Unis pour prédire quels criminels sont les plus susceptibles de récidiver à l'avenir. Cependant, ProPublica, une organisation d'information à but non lucratif lauréate du prix Pulitzer, a découvert que COMPAS était biaisé. Les criminels noirs étaient jugés beaucoup plus susceptibles de récidiver à l'avenir que ce qu'ils avaient commis. En revanche, les criminels blancs étaient jugés moins risqués qu'ils ne l'étaient par le COMPAS. Cette découverte du COMPAS prouvait qu'il avait en quelque sorte appris le biais inhérent fréquent chez les humains, à savoir que les Noirs commettent en moyenne beaucoup plus de crimes que les Blancs et sont plus susceptibles de commettre des crimes à l'avenir également.
PredPol, également connu sous le nom de "predictive policing", est un algorithme d'intelligence artificielle qui prédit les lieux où les crimes se produiront à l'avenir, sur la base des données criminelles recueillies par la police. Cet algorithme est déjà utilisé par les services de police américains en Californie, Floride, Maryland, etc. Il vise à réduire la partialité humaine dans les services de police. Cela est possible car la prédiction des crimes est faite par l'IA. Cependant, des chercheurs américains ont découvert que PredPol était lui-même biaisé et qu'il dirigeait de manière répétée les policiers vers des quartiers spécifiques où se trouvaient de nombreuses minorités raciales, quel que soit le nombre de crimes commis dans la zone. Cela était dû à une boucle de rétroaction dans PredPol où l'algorithme prédisait plus de crimes dans les régions où il y avait plus de rapports de police. Cependant, il se pourrait que ces régions aient fait l'objet d'un plus grand nombre de rapports de police parce que la concentration de policiers y était plus élevée, peut-être en raison du biais humain existant. Cela a également entraîné un biais dans l'algorithme qui a donc envoyé plus de policiers dans ces régions.
Le moteur de recrutement d'Amazon est un algorithme d'intelligence artificielle qui a été créé pour analyser les CV des candidats à un emploi chez Amazon et décider de ceux qui seront convoqués pour d'autres entretiens et une sélection. Cet algorithme était une tentative d'Amazon de mécaniser sa chasse aux personnes talentueuses et de supprimer le biais humain inhérent à tous les recruteurs humains. Cependant, l'algorithme d'Amazon s'est avéré être biaisé contre les femmes dans le processus de recrutement. Cela peut s'expliquer par le fait que l'algorithme de recrutement a été formé pour analyser le CV des candidats en étudiant la réponse d'Amazon aux CV soumis au cours des dix dernières années. Cependant, les recruteurs humains qui ont analysé ces CV dans le passé étaient pour la plupart des hommes, avec un préjugé inhérent contre les femmes, qui a été transmis à l'algorithme d'IA. Lorsqu'Amazon a étudié l'algorithme, elle a constaté qu'il handicapait automatiquement les CV contenant des mots comme "femmes" et qu'il déclassait automatiquement les diplômés de deux universités exclusivement féminines. Par conséquent, Amazon a finalement écarté l'algorithme et ne l'a pas utilisé pour évaluer les candidats au recrutement.
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