Introduction

De nos jours, à l’ère des changements et du développement rapides, il est plus important que jamais d’essayer de garder une longueur d’avance sur la concurrence. Une IA parfaitement développée a le potentiel d’aider n’importe qui à se rendre d’un point A à un point B. Dans le secteur du recrutement, l’IA devient de plus en plus sophistiquée et intelligente ; Par conséquent, le processus de recherche du meilleur candidat potentiel est récemment devenu plus compliqué et plus compétitif. Ainsi, en tant que société de technologie de recrutement leader dans le domaine de l’IA, StrategyBrain présente de nombreuses informations précieuses sur les subtilités de l’IA générative. Ce guide complet, complété par les connaissances de nos experts, décrit la manière dont l’IA responsable peut transformer le recrutement de manière incroyablement compétente et met l’accent sur les défis existants tels que les préjugés, la confidentialité des données et les problèmes éthiques. À l’ère du monde numérique, de plus en plus d’entreprises peuvent bénéficier de la puissance de l’IA pour rationaliser leurs processus d’embauche et s’assurer qu’elles trouvent régulièrement le bon candidat. Ainsi, l’IA responsable peut être la force motrice du succès et de l’innovation à long terme.

IA générative : libérez le véritable potentiel du recrutement

Expliquant pourquoi l’IA générative est une approche puissante pour comprendre le recrutement et l’emploi, l’auteur trouve la définition suivante : « L’IA générative et l’apprentissage automatique ont ouvert une toute nouvelle dimension de possibilités et offrent une manière fondamentalement différente d’organiser les données du monde et de personnaliser notre expérience au sein de celles-ci ». Son potentiel de transformation pour le secteur du recrutement est énorme. Il permet aux entreprises de rationaliser considérablement leurs processus tout en enrichissant efficacement l’expérience candidat. Leurs pratiques d’embauche peuvent désormais établir des tâches pour que des algorithmes avancés analysent de longues listes de candidats divers afin d’identifier les candidats idéaux qui répondent à tous les critères : parfaits pour la tâche en termes de qualifications et d’expériences antérieures, parfaitement adaptés à la culture et possédant le potentiel parfait de croissance au sein de l’entreprise. Pour s’assurer que ce tableau est complété par une compréhension plus nuancée de l’IA générative, les entreprises peuvent développer une approche personnalisée pour valoriser et engager le candidat et communiquer fréquemment avec eux. Cependant, ils doivent également s’assurer que l’éthique en termes de transparence et d’équité reste à des niveaux élevés, et que leurs algorithmes sont librement disponibles pour inspection. Un tel cadre a le potentiel de révolutionner l’industrie de l’embauche, l’a-t-il gagné ?

Principaux thèmes de l’expérience

L’introduction de l’IA générative dans les processus de recrutement donne lieu à plusieurs thèmes clés qui résonnent dans l’ensemble de l’industrie.

• Naviguer dans les préjugés et la désinformation

Les modèles d’IA générative sont entraînés sur des données, et ces données peuvent avoir un contenu intrinsèquement biaisé. Par conséquent, l’IA générative peut produire un contenu biaisé ou discriminatoire. Les entreprises doivent tenir compte du risque associé à l’IA générative, en particulier lorsque le contenu est produit sous leur marque. D’autre part, les organisations ont besoin de stratégies solides pour identifier et traiter les biais que l’IA peut démontrer.

• Comprendre les « boîtes noires » de l’IA

Comme les entreprises s’appuient sur des modèles d’IA tiers, elles n’ont généralement pas une compréhension complète de la complexité interne du modèle. Ils peuvent ne pas être en mesure d’expliquer pourquoi l’IA s’est comportée d’une manière particulière et pas d’une autre. Pourtant, la transparence, et en particulier l’explicabilité, sont essentielles pour maintenir la confiance dans l’application de l’IA et garantir que les organisations sont toujours responsables de toutes les décisions prises par l’IA.

• Gestion des données, consentement et droits d’auteur

L’utilisation de données pour entraîner des modèles d’IA générative peut parfois être non autorisée. Par exemple, OpenAI a fait face à des réactions négatives en 2023 lorsque les gens ont commencé à utiliser la plateforme pour créer un imposteur sur Twitter. En moyenne, les médias ont formé les plus grands modèles d’IA sur 340 000 textes ou images protégés par le droit d’auteur qu’OpenAI n’avait pas l’autorisation d’utiliser. Par conséquent, les entreprises doivent s’assurer que leurs nouveaux documents générés par l’IA n’enfreignent pas les droits d’auteur de tiers et ne sont pas produits à l’aide de données pour lesquelles le consentement n’a pas été donné.

• Protection des renseignements confidentiels

La généralisation des outils et des technologies d’IA entraîne une augmentation des risques pour les organisations de fuite d’informations confidentielles. Par exemple, en 2023, Samsung a subi une fuite de données en 2023 de la part d’employés utilisant ChatGPT de manière non sécurisée. Ainsi, les entreprises devront s’assurer que leurs politiques de gouvernance des données sont appliquées aussi étroitement qu’auparavant, malgré l’utilisation de systèmes d’IA fortement génératifs.

• Faire face aux nouvelles menaces de cybersécurité

Enfin, l’essor de l’IA générative crée de nouveaux risques de cybersécurité, tels que les deepfakes ou autres cyberattaques sophistiquées. Les entreprises devront améliorer leurs systèmes de cybersécurité en réponse.

• Identifier les hallucinations de l’IA

Réinitialiser la valeur des hallucinations de l’IA et fournir des informations plausibles mais inexactes. Les utilisateurs trompeurs laisseront une mauvaise impression et dévasteront la réputation de leur entreprise.

Recrutement IA et IA générative

Améliorer le recrutement grâce à l’IA générative

L’IA générative a un impact énorme sur les processus de recrutement des entreprises. En améliorant le processus de recrutement, elle change la façon dont les RH fonctionnent. Les tâches considérées comme répétitives et parfois ennuyeuses ont été automatisées. Cela a permis aux RH de se concentrer sur des activités plus vitales, telles que l’élaboration de stratégies sur la façon d’acquérir des spécialistes talentueux et de mieux impliquer les employés. Par exemple, le logiciel de recrutement par IA que beaucoup d’entreprises canadiennes utilisent accélère la sélection des candidats, le processus d’embauche et l’expérience fournie aux chercheurs d’emploi. De plus, les données analysées peuvent comprendre des mégadonnées, ce qui permet de choisir les candidats les plus appropriés à l’aide de différents critères. Les recommandations de l’IA peuvent aider les spécialistes des RH à prendre le bon jugement et à embaucher les bonnes personnes. De plus, ils contribuent à réduire les préjugés inconscients. De cette façon, une évaluation plus neutre et standardisée est effectuée, ce qui permet d’obtenir une plus grande diversité au sein de la main-d’œuvre, ce qui est l’une des raisons du succès organisationnel.

L’IA responsable dans le recrutement

L’une des principales étapes pour s’assurer que les outils d’IA sont utilisés de la manière la plus responsable possible est de mettre en œuvre des audits continus pour dévoiler les biais. Pour les entreprises, il peut être crucial de promouvoir la justice et l’équité et, par conséquent, la transparence dans la prise de décision. De plus, la sécurité des données est un autre aspect important du traitement des informations des candidats. Ainsi, la culture organisationnelle de l’entreprise doit mettre l’accent sur l’importance de la responsabilité dans l’utilisation des outils d’IA dans le recrutement.

Outils d’IA pour le recrutement international : L’embauche transfrontalière aux États-Unis et au Canada pour certaines entreprises peut être simplifiée grâce à l’utilisation d’outils d’IA. Ces outils avancés sont équipés d’une traduction linguistique permettant d’éviter les problèmes de communication entre les candidats éligibles et les employeurs intéressés. De plus, les connaissances sur l’adaptation culturelle de l’outil permettent à l’entreprise de comprendre et de prendre en compte les coutumes et les pratiques de travail locales dans les industries pour respecter la politique locale de RSE. Une autre exposition clé de cet outil est la fonctionnalité qui guide le responsable des ressources humaines sur le droit du travail local, ce qui peut être une contrainte majeure pour les entreprises. En plus de ces fonctionnalités, attirer les meilleurs talents permet d’aligner les avantages au fil du temps. Par conséquent, la mise en œuvre globale de l’IA peut aboutir à un processus de recrutement efficient et efficace, garantissant une main-d’œuvre diversifiée et riche en culture.

La mise en œuvre de l’IA doit être responsable pour en tirer le meilleur parti et limiter ses inconvénients. Tout d’abord, un cadre éthique de mise en œuvre de l’IA est nécessaire pour protéger les processus organisationnels et les employés concernés. Cela comprend la réalisation d’évaluations d’impact depuis le début, tant sur les employés que sur les candidats, dans les systèmes RH cyber-physiques, en employant une équipe multidisciplinaire diversifiée d’éthiciens, de sociologues, de théoriciens politiques, de représentants syndicaux, d’écologistes, d’experts juridiques, de psychologues et de dirigeants communautaires et gouvernementaux. Deuxièmement, la transparence de l’IA concernant le travail, les processus, les informations, les décisions, l’éthique connexe ou les implications éthiques doit être maintenue. Troisièmement, des possibilités de formation régulières devraient être mises en œuvre tout au long du cycle de vie de l’outil d’IA pour s’assurer que les employés comprennent la pensée et les décisions qui sous-tendent les systèmes d’IA tout en tenant compte des considérations éthiques. Cela renforcera leur capacité à garantir que le système d’IA ne reflète pas la décision biaisée sur le plan éthique du concepteur du système, défectueuse sur le plan contextuel et logique. Les exemples courants de considérations éthiquement erronées sont la simplification des décisions, les infractions, les conséquences de l’utilisation de l’action sur les mentalités réelles. Lorsque l’utilisation abusive du système d’IA n’est pas contrôlée, il en résulte une erreur constante dans le recrutement des candidats les plus méritants par rapport aux cyclistes moins méritants du favoritisme.

Études de cas et exemples

Embauche impartiale chez Unilever

Une entreprise a mis en place un outil de recrutement basé sur l’IA qui passe à un modèle génératif une fois qu’elle reçoit les données requises. Cependant, ce type d’IA générative n’est pas utilisé pour relever les défis liés à l’embauche des meilleurs candidats. Au lieu de cela, l’outil utilise la technique pour dépouiller les candidats potentiels de leur identité afin d’éliminer un biais inconscient lorsque les RH consultent les CV. Unilever a fait état d’un nombre élevé de candidats diversifiés en raison d’une embauche sans préjugés fondés sur le sexe, la nationalité et l’apparence générale.

La sélection des candidats basée sur l’IA d’Amazon

Le géant du shopping a été parmi les premières entreprises à mettre en œuvre l’IA dans son processus d’embauche. Amazon utilise des outils d’IA pour scanner rapidement un grand nombre de CV afin d’analyser les informations des candidats par rapport à l’offre d’emploi. La technique a permis de drainer les CV adéquats pour l’entretien et de réduire le temps d’embauche en général. Cependant, Amazon met régulièrement à jour son algorithme pour éviter toute forme de biais et pour garantir l’égalité des chances pour tous les candidats postulant à des offres d’emploi ouvertes.

Solutions de gestion des talents d’IBM

Une entreprise inconnue a utilisé l’IA générative pour le développement de ses employés plutôt que pour son processus d’embauche. Les RH d’IBM ont déclaré que l’IA a contribué à réduire le nombre d’employés qui quittent leur travail et a indiqué une diminution de la satisfaction au travail. L’IA examine les données de l’activité des employés et élabore un plan personnel pour le développement et la satisfaction professionnels de l’employé. Selon la source, le nombre d’employés qui ont quitté IBM a diminué, bien qu’aucun chiffre n’ait été fourni pour prouver leur cause et leur effet.

Tirer parti de l’IA pour le recrutement mondial chez Accenture

Le géant du conseil utilise principalement l’IA pour recruter des employés d’autres pays. L’outil fournit les traductions et les informations correctes aux travailleurs à l’étranger, respecte le droit du travail local et établit une communication claire entre l’employé potentiel du pays et l’entreprise. L’outil a été créé pour s’assurer qu’Accenture obtenait les meilleurs employés possibles, quel que soit le pays dans lequel ils étaient basés.

Défis et considérations dans le recrutement par IA

Malgré les avantages non négligeables de la mise en œuvre de l’IA dans le processus de recrutement, il existe de nombreux obstacles à surmonter. La première préoccupation est le biais conservé au sein de l’algorithme, qui peut contribuer à la discrimination si les données initiales sont biaisées. Cela signifie que si le système de recrutement évalue les candidats sur la base d’informations biaisées, l’avantage injuste d’un groupe par rapport à un autre peut être alimenté avec succès par l’IA, le préserver et même le renforcer dans certains cas. Par conséquent, les organisations qui mettent en œuvre une IA dans la procédure de recrutement doivent les contrôler et les auditer en permanence pour s’assurer qu’il n’y a pas de biais dans les systèmes. De plus, un autre défi est l’opacité de l’IA en ce qui concerne leurs processus. Les candidats sont désormais plus conscients et préoccupés par la manière dont leurs données sont utilisées ; par conséquent, les organisations doivent expliquer soigneusement les décisions du candidat et le rôle joué par l’IA dans chacune d’entre elles. Cette considération peut également servir de base au développement de relations fiables et solides fondées sur la confiance, puisque les candidats sauraient que le système est fait pour eux plutôt que contre eux. La disponibilité d’une quantité importante de données nécessite une attention accrue aux préoccupations en matière de protection de la vie privée. La nécessité de protéger les données personnelles des candidats impose une responsabilité supplémentaire aux entreprises, car elles doivent s’assurer que les informations ne sont jamais compromises. De plus, le respect des règles du RGPD et des diverses réglementations améliorerait également la réputation des organisations, attirant ainsi plus de candidats. De manière générale, il est essentiel de développer une approche globale qui allie données et respect du candidat. Ces considérations permettraient d’assurer l’élaboration d’un système de recrutement approprié, à la fois efficace et éthique, contenant un bassin assez diversifié, car les candidats diversifiés sont les plus appréciés.

Conclusion

Pour résumer, l’utilisation de l’IA et d’autres outils axés sur les données dans le processus de recrutement présente différents avantages. Ils incluent la possibilité d’obtenir de meilleurs résultats en moins de temps, d’augmenter la diversité de manière plus proactive et de réduire les pertes de temps allant des descriptions de poste à l’intégration. Cependant, tous ces avantages importants doivent être soutenus par un certain nombre de considérations éthiques et le respect des principes d’équité et d’honnêteté. Enfin, les organisations assurant une transparence permanente, une formation continue et l’implication des parties prenantes permettraient non seulement d’obtenir un recrutement supérieur, mais aussi des niveaux de confiance et de satisfaction plus élevés des candidats. En ce qui concerne le développement du système de recrutement alimenté par l’IA en tant que processus continu et tout au long de la vie, plusieurs considérations supplémentaires doivent être ajoutées. Une telle attitude prudente peut surmonter les nombreux doutes et réserves existants concernant le rôle et les impacts des technologies d’IA. Le suivi constant de la situation en ce qui concerne la tendance du développement de la technologie permettrait également d’affirmer que cette technologie permet en fait les décisions d’embauche plutôt qu’elles ne les étouffent. En fin de compte, les entreprises qui sont en mesure de développer de tels processus peuvent bénéficier d’avantages encore plus massifs associés à une embauche supérieure. Toutes les définitions ci-dessus visent à aider l’entreprise à fonctionner plus efficacement et même à promouvoir la création d’un lieu de travail plus diversifié et inclusif. En fin de compte, cette main-d’œuvre favoriserait l’environnement des affaires, assurant ainsi de nouvelles opportunités d’innovation et de succès dans les industries concurrentielles contemporaines.