Les systèmes de décision automatisés sont de plus en plus utilisés par les entreprises pour décider qui est le meilleur pour un poste. Les candidats craignent d’être rejetés par une machine, sur la base de préjugés programmés. En Suisse, les employeurs sont particulièrement réticents à parler des algorithmes de recrutement qu’ils utilisent.
Un algorithme n’est aussi bon que les données utilisées pour l’entraîner. En 2018, Amazon a mis au rebut un outil de recrutement d’IA, qui donnait la priorité aux candidatures masculines, parce qu’il avait été entraîné par des modèles de CV précédemment soumis à l’entreprise ; la majorité d’entre eux ayant été soumis par des hommes. Les algorithmes de recrutement sont également utilisés en Allemagne, pour classer les CV des candidats ou analyser un entretien vidéo. Mais quelle est la situation en Suisse ?
Encore peu fréquente
Sur la base d’une enquête menée auprès des employeurs suisses les plus importants et les plus connus d’août 2021 à juin 2022, AlgorithmWatch a constaté que la plupart de ces entreprises n’utilisent pas d’outils de recrutement basés sur l’IA comme HireVue ou Modern Hire, ou du moins pas les composants IA de ces outils. Sur les 13 entreprises répertoriées, seules les sociétés pharmaceutiques Roche et Novartis utilisent des algorithmes de recrutement. Mais elles les utilisent de manière très différente.
L’industrie pharmaceutique suisse
Roche et Novartis ont toutes deux confirmé à AlgorithmWatch qu’elles utilisent des systèmes SMA pour le recrutement, mais ont refusé de dire quels outils elles utilisent.
Une porte-parole de Roche a déclaré à AlgorithmWatch que les algorithmes sont utilisés dans le processus de recrutement de l’entreprise afin de : accélérer l’embauche, approcher de manière proactive les candidats potentiels talentueux et augmenter la diversité des personnes sélectionnées. Lorsqu’on lui demande comment la diversité sur le lieu de travail de Roche peut être augmentée avec l’aide des systèmes ADM, elle répond :
« La diversité peut être accrue, car les préjugés humains ne joueront pas de rôle dans la présélection des candidats. Nous essayons d’éliminer [les préjugés humains] avec des formations sur les « préjugés inconscients » pour sensibiliser nos employés, mais il s’agit toujours d’un attribut humain qui consiste à prendre des décisions en fonction de ses expériences personnelles, de ses valeurs et de ses attentes. L’IA permet d’éliminer ces préjugés lors de la présélection. L’algorithme apprend à partir des données ainsi que de la sélection ultérieure de candidats appropriés par notre recruteur et notre responsable du recrutement. De cette façon, l’IA peut affiner et améliorer sa recherche, étape par étape. »
Interrogée sur la manière dont l’entreprise s’assure que les données qu’elle utilise pour entraîner son algorithme de présélection sont diversifiées, Roche n’a pas répondu.
Pour le recrutement de candidats externes, Novartis continue de s’appuyer sur des procédures manuelles (non automatisées). Mais pas pour le recrutement de candidats potentiels, qui travaillent déjà chez Novartis. Satoshi Sugimoto, un porte-parole de l’entreprise, écrit :
« Jusqu’à présent, l’IA n’a été utilisée que pour rechercher des candidats potentiels au sein de notre propre organisation. Sur la base des objectifs de carrière et des expériences de nos collègues, l’IA soutient la recherche interne de candidats qualifiés. »
Unilever
Sur le site de la célèbre société de technologie de recrutement HireVue, vous trouverez un témoignage du géant des biens de consommation Unilever. HireVue vend des logiciels pour les entretiens vidéo, où les candidats à l’emploi peuvent soumettre leurs réponses aux questions préenregistrées ou écrites des recruteurs par vidéo avant une certaine date limite. Afin d’accroître l’égalité des chances, une limite de temps est fixée pour chaque réponse à chaque question. Les entreprises peuvent acheter ce logiciel avec ou sans composante d’intelligence artificielle. Dans le passé, la composante IA a été critiquée comme étant une « huile de serpent numérique » non scientifique, car elle analysait les mouvements du visage d’un candidat pour classer son « employabilité ». Depuis 2021, le logiciel d’IA de HireVue n’analyse plus les données visuelles. Mais il analyse toujours les données audio des candidats. Récemment, HireVue a également commencé à proposer un « chatbot conversationnel » qui peut déjà scanner les candidats avant leur premier entretien.
Un porte-parole d’Unilever à Hambourg a déclaré à AlgorithmWatch que la filiale germanophone de l’entreprise (Autriche, Suisse et Allemagne) utilise le logiciel de HireVue pour les recrutements, mais pas avec la composante IA :
« La fonction d’entretien à la demande de HireVue nous permet d’être plus rapides dans notre processus de sélection face à un très grand nombre de candidatures, car elle facilite la coordination des rendez-vous d’entretien individuels. La fonction d’IA n’est pas utilisée dans la région DACH. Chaque entretien est enregistré par l’équipe de recrutement et ne représente qu’une partie du processus de candidature. Il y a certainement aussi une conversation personnelle avec les représentants de l’entreprise. »
Les banques suisses n’utilisent pas d’algorithmes de recrutement
De même, la banque suisse UBS a déclaré à AlgorithmWatch qu’elle n’utilisait pas de composants d’IA dans les processus de recrutement, même si le logiciel qu’elle utilise dispose de ces composants. Comme beaucoup d’autres entreprises, UBS utilise des outils de rapprochement de CV, où les CV sont scannés à la recherche de mots qui correspondent aux descriptions du profil de poste. Pour les entretiens à la demande, UBS utilise le logiciel Modern Hire.
Le logiciel de Modern Hire offre aux clients la possibilité d’utiliser la reconnaissance vocale pour évaluer automatiquement les réponses d’un candidat par rapport aux exigences d’un poste. Lorsqu’on lui demande comment Modern Hire garantit que son IA n’apprend pas de préjugés, l’entreprise répond :
« Certains types d’IA mettent constamment à jour les scores au fur et à mesure que les données affluent, mais l’IA de Modern Hire n' »apprend » pas une fois qu’elle est déployée pour être utilisée dans le processus de recrutement. Par conséquent, elle ne peut pas apprendre de préjugés. Nos algorithmes sont développés en utilisant de grands échantillons de données et testés pour s’assurer qu’ils ne contiennent pas de biais avant d’être utilisés pour les décisions des candidats. En outre, Modern Hire adopte une approche Glass Box pour être transparent et aider les recruteurs et les responsables de l’AT à comprendre ce qui se passe. Notre équipe de scientifiques comprend ce qui entre dans la boîte au départ, car nous l’avons conçue de cette façon. Ainsi, lorsque nous effectuons la notation automatique de nos entretiens, nous pouvons dire aux candidats ce que nous faisons. La plateforme Modern Hire n’utilise pas la reconnaissance faciale, ne regarde pas l’image du candidat et n’écoute pas sa voix. Au lieu de cela, nous nous concentrons sur le contenu de la réponse du candidat. »
De même, la banque Credit Suisse a déclaré à AlgorithmWatch qu’elle n’utilise pas encore l’IA dans ses procédures d’embauche. L’entreprise affirme utiliser HireVue pour les vidéos « à la demande », mais sans aucun composant d’IA.
Les établissements d’enseignement ne sont pas préparés
D’après les conversations d’AlgorithmWatch avec diverses entreprises suisses, il semble que beaucoup d’entre elles suivent avec intérêt les développements et les innovations dans le domaine des algorithmes de recrutement. Mais comment cela affecte-t-il la façon dont les recruteurs en Suisse se préparent aux entretiens d’embauche ?
Marcel Hinder, directeur du groupe d’universités pour adultes AKAD à Zurich, affirme que les différents programmes de formation professionnelle ne sont pas encore adaptés à la possibilité d’utiliser des systèmes SMA dans le cadre du recrutement. « Dans ce domaine, nos enseignants sont également encore trop peu sûrs », dit-il. En revanche, la Haute école spécialisée en gestion d’entreprise de Zurich (HWZ) propose un cours complet intitulé « la numérisation dans la gestion des ressources humaines. » Les responsables du cours n’ont pas souhaité faire de commentaire.
Les algorithmes d’embauche, et notamment les questions qu’ils soulèvent en termes de biais, de serpentins et de protection des données, resteront un défi pour les départements des ressources humaines et pour les régulateurs gouvernementaux dans les années à venir. Cela laisse la question suivante : Les systèmes SMA dans les RH ne servent-ils que le désir d’une entreprise de gagner en efficacité et d’optimiser les coûts, ou ces systèmes peuvent-ils améliorer leur équité et leur transparence avant d’être mis en œuvre dans toute la Suisse ?
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