Comprendre les biais de l’Intelligence Artificielle appliquée au recrutement
L’idée derrière le recrutement est simple : trouver le candidat idéal pour une offre d’emploi, une personne qui remplit tous les critères pour exceller dans le rôle. Cependant, le jugement humain complique cette tâche apparemment simple.
Des facteurs qui n’ont rien à voir avec les performances professionnelles – notamment l’origine ethnique, le sexe et le niveau d’études – peuvent rendre le processus moins objectif, créant une répartition inégale des opportunités et réduisant la diversité sur le marché de l’emploi. Dans de nombreux cas, les recruteurs eux-mêmes peuvent ne pas être conscients de ces préjugés, ce qui conduit à des “préjugés inconscients”. Et l’IA n’est pas à l’abri. En effet, les systèmes d’IA sont fondamentalement des systèmes d’apprentissage, qui font des prédictions sur la base de données d’entraînement. Il est essentiel de comprendre et d’aborder ces préjugés afin de favoriser l’équité et la diversité dans le processus de recrutement. C’est pourquoi Textkernel s’engage à atténuer l’impact des préjugés dans le recrutement par l’IA.
Favoriser des solutions d’embauche éthiques et inclusives
Nous nous engageons à garantir une IA responsable dans le recrutement, en donnant la priorité aux pratiques éthiques et inclusives pour un avenir plus intelligent et plus juste.
Atténuer les préjugés et garantir une AI responsable
Utiliser l’IA de manière responsable pour obtenir des résultats éthiques
L’utilisation de l’IA peut être une arme à double tranchant. Elle peut causer des dommages lorsqu’elle est utilisée sans précaution, mais elle peut également promouvoir l’équité et réduire les préjugés lorsqu’elle est employée de manière responsable – ce qui est essentiel pour garantir des résultats éthiques. Pour certaines applications qui utilisent l’IA, telles que les filtres anti-spam, il est peu probable que des préjugés se produisent. Cependant, on entend de plus en plus souvent parler d’IA prenant des décisions biaisées qui affectent la vie des individus, comme une banque qui refuse un prêt ou un grand employeur qui rejette des candidats sur la base de leur sexe ou de leurs antécédents éthiques. Le point commun de ces affaires est que l’IA tente d’imiter les décisions humaines dans des situations sensibles aux préjugés, car l’IA manque de bon sens, d’intuition et d’empathie. Nous devons nous demander si l’IA est l’outil adéquat pour ce travail. Lorsque la partialité est un sujet de préoccupation, la réponse facile est souvent non. Mais ce n’est pas si simple. Chez Textkernel, nous séparons le processus de matching candidat-emploi en deux étapes : la compréhension des documents et le matching proprement dit. Si l’extraction de données à partir d’un CV ou d’une offre d’emploi peut être effectuée de manière responsable avec un risque de biais minimal, le matching des candidats et des emplois nécessite une approche plus transparente et contrôlable. Pour atténuer les biais de l’IA, il est impératif de mettre en place des contrôles et des contrepoids. C’est pourquoi nous avons formalisé nos processus de réduction des biais dans une liste de contrôle de l’équité, tout comme les géants de la technologie tels que Google et IBM. Notre liste de contrôle nous aide à identifier et à traiter les biais potentiels, garantissant ainsi le développement de logiciels sûrs et impartiaux. Un exemple d’IA responsable dans la pratique est la normalisation des professions, le processus de conversion d’un titre de poste libre en un concept normalisé. Bien que ce processus comporte un risque moindre de biais, il souligne l’importance d’une mise en œuvre responsable de l’IA, car le résultat dépend uniquement de l’intitulé du poste lui-même, sans tenir compte de caractéristiques personnelles telles que l’appartenance ethnique ou la religion.
L’IA responsable en pratique
Comment les solutions d’IA de Textkernel atténuent les préjugés.
Nous nous engageons en faveur d’une IA responsable, en employant des techniques robustes et transparentes pour la compréhension des documents, le sourcing et le matching afin de réduire les biais.
Compréhension des documents
Améliorer l’extraction, la normalisation et l’enrichissement des données afin de réduire les biais et d’améliorer la compréhension des documents.
Source & Match
Améliorer la précision du sourcing et du matching grâce à des requêtes de recherche pilotées par l’IA et des critères enrichis qui améliorent la précision de la recherche.
Utilisation responsable de l’IA
Assurer la transparence et le contrôle des processus pilotés par l’IA afin de réduire les préjugés et de favoriser des pratiques d’IA justes et éthiques.
Guide de l’approche éthique de Textkernel : approche
Principes de l’IA de Textkernel
Chez Textkernel, notre approche de l’IA responsable est ancrée dans nos principes. Nous pensons que l’IA doit servir d’outil guidé par les humains, et non de décideur non supervisé. La transparence, la diversité et la sécurité des données sont d’une importance vitale pour nous.
