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Des experts tels qu'Hilke Schellmann mettent en avant le manque de transparence de ces systèmes et demandent des rapports techniques détaillés pour garantir leur fiabilité et impartialité. Alors que des plateformes d'IA comme Talently.ai et Instahyre se développent en Chine, en Inde et aux États-Unis, certains candidats contournent le système en utilisant l'IA pour répondre aux questions d'entretien en temps réel. L'usage généralisé de l'IA dans le recrutement divise, entre promesse d'efficacité et risque de nouveaux biais.
Après avoir été licencié en janvier, Josh Holbrook, ingénieur logiciel en Alaska, a dû affronter les défis d'un marché de l'emploi dominé par l'IA. Aujourd'hui, les CV sont examinés par des systèmes d'IA et les entretiens sont menés par des chatbots, illustrant un avenir inéluctable déjà présent. Pour s'adapter à ces systèmes automatisés, Holbrook a dû entièrement repenser la présentation de son CV, une expérience qu'il a trouvée déshumanisante. L'IA est de plus en plus utilisée pour trier les candidatures, rédiger les descriptions de postes et évaluer les compétences, rendant le processus de recrutement plus impersonnel et souvent moins efficace.
Les entrevues d'embauche par IA gagnent en popularité, avec des retours d'expérience variés
Autrefois considérés comme une curiosité, les entretiens d'embauche avec l'IA gagnent en popularité, les startups cherchant à tirer parti des capacités impressionnantes des plateformes comme OpenAI. Le secteur reste modeste et concerne souvent des postes à grande échelle nécessitant de filtrer des milliers de candidats. À mesure que les entreprises intègrent l'IA dans leurs processus, des expériences comme celle de Tan deviennent courantes.
Aux États-Unis, l'utilisation de grands modèles de langage pour automatiser davantage le recrutement se développe déjà. Une enquête de ResumeBuilder en 2023 auprès de 1 000 professionnels des ressources humaines a révélé que 10 % des entreprises utilisaient déjà l'IA pour recruter, et 30 % prévoyaient de le faire l'année suivante. Gartner a classé les chatbots en langage naturel parmi les innovations clés de 2023 pour le recrutement, les jugeant expérimentaux mais prometteurs.
Cette pratique se répand également en Chine et en Inde. Outre l'expérience de Tan, des candidats de Siemens, China Mobile et Estee Lauder en Chine ont récemment rapporté des entretiens IA sur les réseaux sociaux. MoSeeker, un fournisseur chinois de systèmes de recrutement IA, réalise des centaines de milliers d'entretiens automatisés chaque année et compte parmi ses clients des multinationales telles que Disney.
Dans le cas de Floria Tan, l'intervieweur semblait pourtant bien réel. Il s'agissait d'une femme de l'âge de Floria Tan, avec un sourire amical, mais sa voix et ses manières étaient nettement robotisées. L'enquêtrice a présenté brièvement Meituan et a posé une série de questions toutes faites telles que : « Quel a été le défi que vous avez relevé dans le passé ? » Après chaque réponse, l'intervieweur résumait ce qui avait été dit et proposait une question complémentaire.
L'intervieweur était un avatar d’IA, qui travaillait à partir d'une liste de questions prédéterminées, mais qui utilisait un vaste modèle de langage pour générer des réponses à la volée. Mais Tan a expliqué qu'il avait davantage l'impression de passer un examen écrit que d'avoir une conversation. « Je ne l'ai pas pris comme un vrai humain », a-t-elle déclaré. « Je me suis contentée de regarder la caméra et de parler.
Économies financières au détriment de la qualité humaine
L'intelligence artificielle est censée remédier aux inefficacités du processus de recrutement, économisant du temps et de l'argent aux entreprises en automatisant davantage les tâches grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique. Fin 2019, Unilever a rapporté avoir économisé 100 000 heures et environ 1 million de dollars en coûts de recrutement grâce à des entretiens vidéo automatisés. Des plateformes comme LinkedIn et ZipRecruiter utilisent désormais l'IA générative pour offrir des recommandations d'emploi personnalisées et permettre aux recruteurs de générer des listes en quelques secondes.
Moonhub, une startup soutenue par Google, utilise un robot d'IA pour parcourir l'internet, recueillant des données sur des sites tels que LinkedIn et GitHub, afin de trouver des candidats appropriés. Sur HireVue, des robots dotés de questionnaires précis réalisent des évaluations vidéo pour analyser la personnalité des candidats. De nouvelles entreprises centralisent ces capacités, permettant aux entreprises de gérer le recrutement de manière quasi automatique.
Cependant, les experts en recrutement sont sceptiques quant aux bienfaits de cette évolution. Nombre d'entre eux craignent que l'IA n'aggrave un système déjà frustrant, entraînant de nouveaux problèmes tels que les embauches fantômes où des robots pourraient se faire passer pour des personnes. Plusieurs recruteurs chevronnés n'ont intégré l'IA dans leur flux de travail que pour la génération automatique de descriptions de postes et le résumé des appels des candidats. Tatiana Becker, spécialisée dans le recrutement technologique, a souligné que les logiciels actuels de correspondance des CV manquent de nuances, se limitant souvent à une simple recherche par mots-clés sans pouvoir identifier les candidats issus de grandes écoles ou ayant des antécédents de promotions rapides.
Les chatbots utilisés par l'agence de Becker ne réussissent pas toujours à bien associer les candidats aux postes, ce qui peut décourager les postulants. Malgré ces défis, de nombreuses entreprises poursuivent l'intégration de l'IA, souvent sous pression hiérarchique. Pallavi Sinha, de la startup Humanly, reconnaît que l'IA dans le recrutement est encore à ses débuts, mais elle prédit une adoption croissante. Elle insiste sur le fait que l'IA est destinée à faciliter le travail et la vie des recruteurs, sans remplacer les interactions humaines.
Le coût caché de l'IA dans le recrutement inclut biais algorithmiques et dépersonnalisation
Il existe plusieurs méthodes pour automatiser le processus de recrutement. La première étape consiste souvent à standardiser les questions posées lors de l'entretien initial, une mesure destinée à lutter contre les préjugés culturels. Une fois ces questions normalisées, la présence humaine devient moins essentielle. Les entreprises passent souvent d'entretiens en personne à des appels Zoom, puis à des vidéos préenregistrées, et enfin à des avatars entièrement générés par ordinateur. Un article de la Harvard Business School qualifie cette progression de « spectre de la dépersonnalisation ».
L'essor des plateformes d'IA générative comme OpenAI et Anthropic permet aux entreprises d'automatiser encore davantage le processus, en ajoutant des questions de suivi réactives via des systèmes de langage naturel. Talently.ai est un de ces services qui convertit les réponses aux entretiens en texte et utilise l'ingénierie des invites pour générer des réponses. Le fondateur Qasim Salam a déclaré à Rest of World que son entreprise pouvait faire économiser à ses clients jusqu'à 80 % des heures de travail nécessaires pour pourvoir un poste.
Salam est convaincu que les intervieweurs IA sont moins biaisés que les humains. « Ils ne se mettent pas en colère ni de mauvaise humeur lors des entretiens et ne disqualifient pas un candidat pour ces raisons », a-t-il affirmé. « La couleur de la peau, l'origine ou l'accent n'ont pas d'importance... L'IA évalue donc les candidats uniquement sur la base de leur mérite. »
Les sociétés de recrutement par IA vantent leur capacité à répondre précisément aux préférences de leurs clients. Sarbojit Mallick, cofondateur d'Instahyre, une startup de ressources humaines basée à New Delhi, utilise l'IA pour mettre en relation candidats et employeurs. Il a expliqué à Rest of World que les entreprises ont des exigences différentes selon les régions. Par exemple, lorsqu'Uber recrute des Indiens pour ses bureaux américains, ils recherchent des professionnels orientés vers les systèmes. « Mais en Inde, lorsqu'ils ont ouvert des bureaux à Hyderabad et à Bengaluru, ils cherchaient des passionnés de startups. » Selon Mallick, un modèle réussi est capable d'apprendre et d'intégrer ces préférences, même lorsque les entreprises ne savent pas exactement quel profil elles recherchent.
Cela soulève la question de l'intégration des préjugés dans le modèle de recrutement. Mallick insiste toutefois sur le fait qu'Instahyre adopte une approche différente face à la discrimination. « Pour certains postes, les recruteurs supposent que seuls les hommes sont aptes, ce qui est totalement faux », a-t-il déclaré. « Dans ces cas, nous entraînons notre modèle d'IA à éliminer ces préjugés. »
Cependant, pour les experts, ces mesures ne suffisent pas à empêcher les biais de se glisser dans les données d'apprentissage. Hilke Schellmann, qui étudie les biais algorithmiques au Pulitzer Center, a déclaré à Rest of World que le manque de transparence était l'aspect le plus préoccupant. « J'espère que les recruteurs et les responsables de l'embauche disposent de rubriques et de méthodes d'évaluation claires », a-t-elle déclaré. « Mais nous ne savons pas sur quoi ChatGPT évalue les gens dans ces systèmes. » (OpenAI n'a pas répondu à une demande de commentaire).
Cela ne signifie pas que les sceptiques comme Schellmann pensent que les systèmes d'IA ne peuvent pas jouer un rôle dans l'embauche, mais elle souhaite davantage de garanties avant leur mise en œuvre. « Ce que ces entreprises doivent faire, c'est publier des rapports techniques très clairs pour montrer : Voici comment nous avons construit l'outil, voici comment nous nous sommes assurés de sa validité, il teste réellement les éléments nécessaires pour ce poste, et voici comment nous avons atténué les biais », a déclaré Schellmann. « Jusqu'à présent, je n'ai vu aucun rapport technique de ce type. »
Elle s'inquiète également de l'importance accordée à l'échelle. Bien que le système ait besoin de données d'entraînement pour s'améliorer, l'afflux de données rend souvent plus difficile l'interrogation sur les raisons d'une décision particulière. « En matière d'embauche, l'augmentation du nombre de données ne résout pas toujours le problème », a déclaré Schellmann. « Plus nous fournissons de données, plus il y a de possibilités de biais. »
Pendant ce temps, certains candidats tentent de contourner le système en utilisant eux-mêmes l'IA. Sur les réseaux sociaux chinois, des entrepreneurs vendent des services d'IA promettant d'aider les candidats à répondre aux questions d'entretien en temps réel. Carlos Chen, basé à Shanghai, a lancé en avril Whisper Interview, qui enregistre les questions d'entretien et génère des réponses via GPT-4 que les candidats peuvent lire. Il compte aujourd'hui près de 10 000 utilisateurs - certains ayant passé des entretiens grâce à son aide.
Chen a expliqué que son service aide simplement les candidats à passer des entretiens très bureaucratiques qui ne reflètent pas leurs véritables capacités de travail. « Ce produit témoigne de mon mépris personnel pour le mécanisme de recrutement capitaliste », a-t-il déclaré.
Source : Rest of World
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