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Quels risques l’IA fait-elle courir au recrutement des talents digitaux ?

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Quels risques l’IA fait-elle courir au recrutement des talents digitaux ?
Vera, un logiciel créé par la startup Stafory, appelle lui-même les candidats pour mener les entretiens
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En ces temps de fascination pour le prédictif, l’application de l’intelligence artificielle au recrutement et à l’évaluation des talents entretient le fantasme d’une méthode infaillible pour recruter le candidat idéal… et prévoir ses réussites. Les expériences menées aujourd’hui dans le monde ambitionnent de bouleverser les méthodes et processus : « on ne recrutera plus comme avant ». La recherche automatisée du perfect match est-elle une avancée ou bien au contraire un risque, aujourd’hui sous-évalué, de répétition des mêmes biais ? Interview d’Emmanuel Stanislas, recruteur.*

Il y a beaucoup de fantasme autour de l’intelligence artificielle, non ?

Les innovations technologiques suivent une courbe connue qui va du doute préalable à l’adoption générale, en passant par une phase de… fascination. Nous vivons encore aujourd’hui dans cette période de fascination pour ce qui relève de la prévision. De là à vouloir appliquer les méthodes du marketing prédictif au recrutement des collaborateurs de l’entreprise, il n’y a qu’un pas, que nous sommes en train de franchir, non sans risques. Aussi, lorsque l’on parle d’IA appliquée au recrutement, il est bon de distinguer ce qui relève du fantasme de ce qui peut être véritablement bénéfique.

Un fantasme prédictif à ne pas sous-estimer ?
L’Oréal, qui reçoit 2 millions de candidatures par an, utilise un chatbot afin de s’assurer de ce que les candidats possèdent les prérequis nécessaires pour postuler aux offres. Vera, un logiciel créé par la startup Stafory, appelle lui-même les candidats pour mener les entretiens, etc. On en perçoit aisément les bénéfices de gain de temps, notamment pour les recrutements massifs de profils assez peu (ou moyennement) qualifiés ; mais il est essentiel de ne pas faire fi des questions que soulèvent ces pratiques, à plus long terme. Sans minimiser les avantages d’un sourcing et d’une sélection initiale facilités, faut-il céder à la magie des algorithmes pour identifier et recruter le collaborateur « idéal » ?

Des conséquences pour le marché des talents ? 
On sait déjà aujourd’hui exploiter des indices et détecter les signaux digitaux annonçant une volonté de changement chez un professionnel : mise à jour de CV, activité en hausse sur LinkedIn - notamment en interaction avec des recruteurs - nouvelles compétences recommandées, etc. Ils permettent aux recruteurs de présumer qu’un cadre recherche activement une nouvelle aventure professionnelle. Dans la masse de candidats du secteur digital, comment, en effet, optimiser efforts et investissements, pour ne cibler que ceux qui seraient réceptifs ? Et à quel message, quel type d’offre, quels types d’employeurs le seront-ils ? La réponse à ces questions, sous forme de données, chèrement négociées, permettrait aux recruteurs de cibler plus efficacement, certes, mais avec quelles conséquences pour le marché, les pratiques, les coûts et et les résultats ?

Comment identifier des corrélations entre données privées et performances ?
De fait, une fois le processus lancé, comment ne pas être tenté d’aller plus loin ; de se procurer, par exemple, des données concernant la vie privée des candidats (santé, mariage, divorce, déménagement, arrivée d’un nouvel enfant, loisirs pratiqués, etc.) afin de tenter d’identifier des corrélations avec leurs performances ? Le risque est d’autant plus grand en l’absence d’une connaissance approfondie du paramétrage des algorithmes impliqués dans les nouvelles méthodes de recherche. Quelle importance, dans ces conditions, l’évaluateur doit-il attacher à ses résultats ?

 

* Fondateur de Clémentine, cabinet de recrutement du digital et de l’IT

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