Comment recruter éthique avec l'Intelligence Artificielle ?

Depuis quelques années, l'Intelligence Artificielle séduit de plus en plus les recruteurs. Analyses de CV, entretiens virtuels ou chatbots : les possibilités semblent infinies... Mais elle ne met pas tout le monde d'accord, notamment quand il s'agit des processus de recrutement. La complexité des systèmes d'Intelligence Artificielle fragilise leur compréhension par l'Homme et par ailleurs beaucoup considèrent que ces systèmes ne font pas preuve d'équité. Mais, est-ce possible de mettre en place un système d'intelligence artificielle éthique ? 

Tout d'abord, un petit rappel de ce qu'est l'Intelligence Artificielle (IA) selon le Collège de France :

L'Intelligence Artificielle (IA) est un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux.

Recruter avec l'intelligence artificielle : comment ça fonctionne ? 

Les technologies de l'IA sont utilisées tout au long du processus de recrutement. Par exemple, Seeqle propose différentes technologies d'acquisition candidat aux organisations dont une solution de programmatique RH (ou recrutement programmatique) mais encore un chatbot RH pour le recrutement permettant de constituer un vivier de talents florissant de manière plus rapide et plus fiable.

De nombreuses entreprises font confiance à ces technologies pour les accompagner dans tout ou partie de leur processus de recrutement et elles ont raison. En confiant les tâches répétitives aux IA, les recruteurs peuvent libérer du temps pour devenir plus efficaces et plus compétitifs. Ce temps peut être utilisé pour des tâches où le contact humain est nécessaire, comme la rencontre de candidats en face à face par exemple.

Mais un recrutement peut avoir des conséquences très importantes sur une vie humaine. C'est pourquoi il est important de penser les processus de recrutement automatisés de façon éthique. 

L'IA peut-elle être éthique ? 

Ce qui fait de l'Intelligence Artificielle une révolution, c'est la technologie du Machine Learning. Elle permet à une IA d'examiner un ensemble de données, comme une série de décisions prises par un Homme sur la base d'informations spécifiques. Puis le Machine Learning aura pour but d'apprendre à ces IA à prendre des décisions similaires sur la base d'informations futures.

Pour mieux comprendre, prenons l'exemple de votre filtre anti-spam :
Il décide quel e-mail placer dans les spams en fonction de la provenance de l'e-mail et d'autres méta-données, mais aussi en fonction de vos actions précédentes : c'est le Machine Learning. Si vous marquez accidentellement un message de votre patron comme Spam plusieurs fois d'affilé, il y a de fortes chances que votre boîte de réception commence à filtrer ses prochains e-mails automatiquement en tant que Spams.

Ainsi, la qualité des systèmes d'IA dépend des données que nous y mettons. De mauvaises données peuvent contenir des préjugés implicites fondés sur la race, le sexe ou l'idéologie. De nombreux systèmes d'IA continuent d'être formés à l'aide de mauvaises données, ce qui en fait un problème permanent. Mais ces préjugés peuvent être apprivoisés et les systèmes d'IA qui s'attaqueront aux préjugés seront les plus efficaces.

Comment développer une IA d'aide au recrutement éthique ? 

Les recruteurs doivent donc prendre en compte les risques de se fier aux machines pour prendre des décisions qui ont un impact sur des vies humaines. Ils doivent être extrêmement attentifs aux données qu'ils transmettent aux machines, et comprendre comment fonctionne le Machine Learning. 

L'identification et l'atténuation des biais dans les systèmes d'Intelligence Artificielle sont essentiels pour établir la confiance entre les Hommes et ces nouvelles technologies. 

Mais pas d'inquiétude ! Au fur et à mesure que cette Intelligence trouve et comprend les incohérences humaines dans la prise de décision, elle nous révèle la façon dont nous sommes partiaux et biaisés. Tirons parti de cet enseignement pour adopter des points de vue plus impartiaux et égalitaires et pour les apprendre à nos systèmes d'Intelligence Artificielle.

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