L'intelligence artificielle change la donne en matière de recrutement

Les modèles d'IA discriminatoires, qui se concentrent sur la classification et l'analyse des données, sont établis depuis un certain temps dans la recherche et les applications pratiques. C'est notamment le cas dans la gestion des ressources humaines et des talents. En revanche, les modèles d'IA générative, capables de générer de nouveaux contenus, ont fait des progrès plus importants ces dernières années, notamment grâce aux développements dans les domaines de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux. Un aperçu.

Par Dr. oec. HSG Kathrin Neumüller et Thomas Bigliel, expert en numérisation et ancien député au Grand Conseil des Grisons

Même si l'"intelligence artificielle" (IA) a connu une véritable ruée vers l'or depuis le lancement en 2022 de l'application d'IA probablement la plus connue, ChatGPT, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le monde du travail n'est pas nouvelle. L'utilisation de l'IA est également très répandue depuis des années dans la gestion des ressources humaines et des talents, qui s'occupe de l'acquisition de nouveaux talents et de la promotion des compétences du personnel existant. Grâce à l'utilisation de l'IA, il est possible de réduire efficacement de grandes quantités de candidatures à un nombre gérable et géré. Alors que cette présélection était auparavant effectuée par des humains, les candidatures reçues dans de nombreuses entreprises sont automatiquement analysées à la recherche de mots-clés pertinents. Ces systèmes de recommandation algorithmiques identifient les candidats adéquats en analysant leur formation, leurs compétences et leur expérience afin de déterminer s'ils sont pertinents pour le rôle en question. Ce type d'IA, qui vise à faire la distinction entre les classes et les catégories, est appelé IA discriminatoire . Elle classe les candidats en "adéquats" ou "inadéquats" en examinant les CV ou en évaluant les tests d'aptitude.

La nouveauté de l'IA générative

Alors que les applications discriminatoires de l'IA sont utilisées depuis longtemps dans différents secteurs, les modèles d'IA dits génératifs ouvrent de nouveaux champs d'application qui vont au-delà de la simple analyse et classification des données. Outre l'analyse et la classification des données, les modèles d'IA génératifs sont en outre capables de générer de nouveaux contenus sous forme de textes, de tableaux, d'images et d'autres formats de médias, ce qui ouvre un large éventail de possibilités d'application. Parmi les applications potentielles, on peut citer la génération d'offres d'emploi ou la communication automatisée avec les candidats. Il est ainsi possible de générer des contenus sur mesure et des questions spécifiques sur la base des profils des candidats potentiels, ce qui contribue à rendre le processus de recrutement plus efficace et plus ciblé. Les contrats de travail générés par l'IA, qui sont spécialement adaptés aux exigences et aux accords d'un poste donné, sont également envisageables en théorie. Toutefois, cela s'accompagne de certaines restrictions en matière de sécurité juridique. De manière générale, lors de l'utilisation de l'IA discriminatoire et générative, il faut veiller à ce qu'elle soit utilisée de manière responsable et conforme à la loi. Dans ce contexte, les considérations éthiques joueront un rôle de plus en plus important. Une chose est sûre : L'utilisation de modèles d'IA générative dans les processus RH promet une augmentation significative de l'efficacité et de l'efficience.

Comment ChatGPT & Co modifie-t-il la gestion des talents dans les organisations ?

Il est prévisible qu'à l'avenir, les fournisseurs de logiciels de gestion des candidatures et d'outils d'e-recrutement recourront de plus en plus à des éléments d'IA. Si jusqu'à présent, ce sont plutôt les grandes entreprises qui ont utilisé des systèmes basés sur l'IA pour le screening automatique des candidats, à l'avenir, les PME auront également un accès simplifié à des outils puissants pour la présélection et l'évaluation automatisée des candidats.

Des systèmes d'IA en libre accès, tels que ChatGPT, peuvent être utilisés pour évaluer l'adéquation des candidats à un poste. En analysant et en comparant les descriptions de poste avec des centaines de CV, l'IA peut identifier les qualifications, expériences et compétences pertinentes et faire une première recommandation. Ce processus permet une évaluation objective, guidée par les données, qui fait gagner du temps et peut même réduire les préjugés potentiels. De tels systèmes peuvent aider les recruteurs à identifier rapidement les candidats les plus appropriés, ce qui rend le processus de recrutement potentiellement plus efficace et plus efficient. Prenons un exemple. Si l'on insère une offre d'emploi sous forme de texte dans le masque de saisie de ChatGPT (version 4.0) et que l'on télécharge les CV des candidats, il est possible de procéder à une première sélection qualifiée et assistée par l'IA avec ChatGPT. Un prompt possible à ce stade est par exemple "screen the following CVs in relation to the following job and compare the postulants on the basis of their appropriation to the job announcement. Créez un tableau comparatif des cinq meilleurs profils". Essayez donc vous-même à l'aide de données fictives - le résultat est frappant. L'IA générative est donc capable de passer au crible et de traiter des centaines de CV en quelques secondes. Veuillez noter que lors de l'utilisation de systèmes d'IA, en particulier lors de l'analyse de CV et d'autres données personnelles, la confidentialité et la protection des données des candidats doivent être garanties. Avant d'utiliser des systèmes d'intelligence artificielle, familiarisez-vous avec les conditions d'utilisation et les conditions générales de vente (CGV) du fournisseur concerné et respectez les directives et les réglementations tant légales qu'internes à l'entreprise.

Sur 1000 candidats, 5

Toutefois, l'application de l'intelligence artificielle n'est recommandée que si les processus analogues déjà existants sont déjà efficaces, créateurs de valeur, conformes à la stratégie, conformes à la loi et non discriminatoires (Groß, 2023). L'IA (générative) peut uniquement automatiser des processus et donc augmenter l'efficience des processus, mais pas améliorer leur efficacité. Si, par exemple, les processus RH ne sont pas alignés de manière cohérente sur la stratégie et ne recherchent donc pas des candidats qui contribuent à la pérennité de l'entreprise, l'utilisation de l'IA risque de renforcer une mauvaise orientation stratégique. Un exemple souvent cité des risques de l'IA dans la gestion des talents est le cas de l'entreprise américaine de commerce en ligne Amazon, qui a développé en 2014 un assistant de candidature piloté par l'IA. Celui-ci désavantageait les femmes et les personnes à la peau plus foncée, ce qui a même eu pour conséquence de renforcer la discrimination et de ne plus utiliser l'assistant de candidature. Dans ce cas, l'IA interne à l'entreprise a appris des données historiques de l'entreprise et a été entraînée à favoriser les candidats masculins blancs par rapport aux autres. En conséquence, les systèmes d'IA ne sont ni bons ni mauvais, mais reflètent plutôt les distorsions et les préjugés systémiques déjà existants et peuvent même les renforcer (Groß 2023). Lors de l'utilisation de l'IA dans la gestion des ressources humaines, il est donc essentiel de vérifier si celle-ci répond aux exigences éthiques, juridiques et culturelles de l'entreprise.

L'IA générative peut automatiser des tâches répétitives et chronophages dans le domaine des ressources humaines, telles que la création d'offres d'emploi, le tri de CV, la sélection initiale de CV correspondant à des postes ou les réponses à des entretiens d'embauche. En rationalisant ces tâches opérationnelles, le profil des gestionnaires de talents s'éloigne des tâches d'exécution pour se rapprocher de la réflexion critique et de la pensée stratégique. L'objectif sera de trouver les "bons" collaborateurs stratégiques, capables d'assurer l'avantage concurrentiel stratégique de l'entreprise et de penser et d'agir en fonction de l'avenir. Les gestionnaires de talents doivent donc plus que jamais se concentrer sur l'efficacité (faire les bonnes choses) de leurs actions plutôt que sur l'efficience (accélérer les choses).

Les limites de l'intelligence artificielle

Ainsi, alors que l'IA générative est capable de passer au crible et de traiter des centaines de CV en quelques secondes, cette approche basée sur l'IA fait perdre l'évaluation humaine initiale. Ce manque d'appréciation humaine peut s'avérer problématique lorsqu'il s'agit d'évaluer les compétences des candidats, qui sont difficilement comparables et quantifiables entre elles. Préférez-vous, par exemple, une candidate désireuse et capable d'apprendre, qui reflète les valeurs de votre entreprise mais ne correspond qu'à 75 % à votre profil de poste, ou un candidat dont les qualifications correspondent au profil du poste, mais qui reflète beaucoup moins les valeurs de votre entreprise ? Ainsi, l'IA générative se heurte (jusqu'à présent) à ses limites en ce qui concerne l'évaluation de l'adéquation entre les valeurs personnelles et les valeurs de l'entreprise ou les compétences sociales et émotionnelles.

"Ce qu'Orwell craignait, c'était ceux qui interdiraient les livres. Ce que Huxley craignait, c'est qu'il n'y ait aucune raison d'interdire un livre, car il n'y aurait personne pour en lire un".

Dans son livre "Amusing Ourselves to Death", le spécialiste américain des médias Neil Postman mettait déjà en garde en 1985 contre le fait que notre société se dirigeait vers une 'ère post-factuelle' en raison des changements technologiques. "Ce qu'Orwell craignait, c'était ceux qui allaient interdire les livres. Ce que Huxley craignait, c'est qu'il n'y ait aucune raison d'interdire un livre, car il n'y aurait personne pour en lire un". Près de quatre décennies plus tard, à l'ère de l'intelligence artificielle, l'avertissement de Postman est plus que jamais d'actualité. Quel candidat est authentique ? Quel candidat a peut-être été aidé dans la rédaction de son CV ? Est-ce qu'une personne ayant réellement existé postule pour le poste proposé ? Même l'IA ne peut apporter qu'une aide limitée dans cette course à l'armement.

Un cercle vicieux technologique s'installe lorsque des offres d'emploi sont générées par l'IA et que les candidats sous-traitent également la rédaction de leur dossier de candidature à l'IA. Sur la base de l'offre d'emploi générée par l'IA, un CV et une lettre de motivation sont alors générés, qui servent les algorithmes de l'IA grâce à des mots-clés spécifiques de l'offre d'emploi. Nous nous trouvons alors dans un "champ de bataille de buzzwords", car les candidats ne rédigent plus leurs documents pour un interlocuteur humain, mais pour des machines. Les mots clés pertinents sont placés de manière stratégique pour l'interlocuteur technologique afin d'augmenter les chances d'être invité à un entretien d'embauche.

Conclusion

A l'avenir, les entreprises ne seront pas seulement confrontées à un gain d'efficacité grâce à l'IA, mais aussi à toutes sortes d'écueils juridiques et de pierres d'achoppement. Il est ainsi possible, et pas improbable, qu'un système d'IA désavantage systématiquement certains candidats en fonction de certaines caractéristiques et les exclue de manière automatisée. En théorie, les fournisseurs de logiciels veillent déjà lors de la création des algorithmes à ce qu'aucun modèle discriminatoire ne puisse apparaître, mais cela n'est pas exclu. Les experts RH devraient être conscients de ce problème et effectuer des tests réguliers avec leur propre système. Enfin, les aspects liés à la protection des données ne doivent pas être négligés. Ainsi, la loi sur la protection des données (LPD), entrée en vigueur le 1er septembre 2023, et en particulier l'article 21 LPD, régit les limites des évaluations automatisées - et donc aussi de la recherche de personnel assistée par IA.

L'intégration de l'IA dans la gestion des ressources humaines, notamment par le biais de systèmes génératifs, a le potentiel de révolutionner fondamentalement l'efficacité des processus de recrutement. Cependant, le succès de l'utilisation de l'IA dépend de la qualité et de l'équité des processus sous-jacents. L'IA peut refléter les préjugés existants, voire les renforcer, si elle se base sur des données biaisées. Les gestionnaires de talents sont donc confrontés au défi de mettre l'accent sur l'efficacité et les normes éthiques lorsqu'ils exploitent le potentiel de l'IA.

Dr. oec. HSG Kathrin Neumüller est experte dans le domaine de l'empowerment des collaborateurs, de l'inspiration des collaborateurs et de Purpose et gestionnaire de projet auprès de l'institut d'études de marché suisse ValueQuestElle est leader dans les enquêtes auprès des collaborateurs, des clients et des cadres. En parallèle, Mme Neumüller enseigne dans le cadre du master de formation continue (MAS Business Administration) à la Haute école des sciences appliquées de Zurich (ZHAW). Elle est conférencière et auteur d'ouvrages spécialisés sur les thèmes du leadership, des technologies de marketing et de l'inspiration des collaborateurs. Elle dispose en outre d'une longue expérience dans le conseil en management stratégique.   Thomas Bigliel est chef de produit et expert en numérisation. Bigliel a fondé et dirigé plusieurs start-ups. Il est lauréat du célèbre Grimme Online Award et auteur d'ouvrages spécialisés sur la numérisation. Il est affilié à la Haute école de Lucerne (HSLU), où il s'occupe de Human-Computer Interaction Design. Bigliel est également ancien député au Grand Conseil du canton des Grisons.

Bibliographie:
Gross, M. (2023). L'intelligence artificielle dans la gestion des ressources humaines - la ruée vers l'or entre les fournisseurs de logiciels optimistes et les gestionnaires de ressources humaines sceptiques. Dans L'IA au service du bien (p. 203-239). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22777-6_10

Postman, N. (2005). Amusons-nous jusqu'à la mort : le discours public à l'ère du show business. Penguin.