Comment l'IA peut introduire des biais dans le recrutement
Les systèmes d’IA sont aussi impartiaux que les données sur lesquelles ils sont formés. Si les données d’entraînement contiennent des informations biaisées, le système d’IA apprendra et perpétuera ces biais. Par exemple, si un système d’IA est formé sur un ensemble de données de CV plus susceptibles de provenir d’hommes blancs, il peut apprendre à associer certaines caractéristiques au succès, comme le fait d’être un homme et un blanc, et peut être moins susceptible de recommander des candidats qualifiés. qui ne sont pas des hommes blancs.
Les systèmes d’IA peuvent également introduire des biais dans leur conception. Par exemple, un système d’IA qui utilise le traitement du langage naturel pour analyser les CV peut être plus susceptible d’interpréter le langage courant dans les CV masculins comme indiquant une compétence, tout en interprétant le langage courant dans les CV féminins comme indiquant un manque de confiance.
Les conséquences des préjugés dans le recrutement
Les biais dans le recrutement peuvent avoir un certain nombre de conséquences négatives, notamment :
* Réduire la diversité de la main-d'œuvre. Si les systèmes d’IA sont biaisés au détriment de certains groupes de personnes, ces groupes sont moins susceptibles d’être embauchés, ce qui peut entraîner un manque de diversité au sein de la main-d’œuvre.
* Promouvoir des pratiques d'embauche déloyales. Les biais dans les systèmes d’IA peuvent conduire au rejet de candidats qualifiés pour des emplois simplement parce qu’ils ne correspondent pas au moule recherché par le système d’IA.
* Saper la confiance dans le processus d'embauche. Si les candidats estiment que le processus d'embauche est biaisé, ils risquent de perdre confiance dans le système et d'être moins susceptibles de postuler à un emploi.
Atténuer le risque de biais dans le recrutement basé sur l'IA
Un certain nombre de mesures peuvent être prises pour atténuer le risque de biais dans le recrutement d’emplois basé sur l’IA, notamment :
* Utilisation de diverses données de formation. Les données de formation utilisées pour former les systèmes d’IA doivent être aussi diverses que possible, incluant des candidats de sexes, races, ethnies et origines différents.
* Auditer les systèmes d'IA pour détecter les biais. Les systèmes d’IA devraient être régulièrement audités pour détecter tout parti pris afin d’identifier et de lutter contre toute pratique discriminatoire.
* Assurer une surveillance humaine. Les systèmes d’IA ne doivent pas être utilisés pour prendre des décisions d’embauche sans surveillance humaine. Les humains devraient examiner les recommandations des systèmes d’IA et prendre les décisions finales quant aux personnes à embaucher.
En prenant ces mesures, les organisations peuvent contribuer à garantir que l’IA soit utilisée de manière juste et impartiale dans le recrutement.
