Obtenez avec le programme

Vous voulez un emploi avec une multinationale réussie? Vous ferez face à beaucoup de concurrence. Il y a deux ans, Goldman Sachs a reçu un quart de million de demandes d'étudiants et de diplômés. Ce ne sont pas seulement des chances intimidantes pour les chasseurs d'emplois; Ils sont un problème pratique pour les entreprises. Si une équipe de cinq employés de Goldman Human-Resources, travaillant 12 heures par jour, y compris les week-ends, passait cinq minutes sur chaque demande, ils prendraient près d'un an pour terminer la tâche de passer au crible à travers la pile.

Il n'est pas étonnant que la plupart des grandes entreprises utilisent un programme informatique ou un algorithme lorsqu'il s'agit de projeter des candidats à la recherche d'emplois juniors. Et cela signifie que les candidats bénéficieraient de savoir exactement ce que les algorithmes recherchent.

Victoria McLean est un ancien chasseur de têtes bancaire et responsable du recrutement qui a créé une entreprise appelée City CV, qui aide les candidats à l'emploi avec des demandes. Elle dit que les systèmes de suivi des candidats (ATS) rejettent jusqu'à 75% des CV, ou CV, avant qu'un humain ne les voit. Ces systèmes recherchent des mots clés qui répondent aux critères de l'employeur. Un conseil consiste à étudier la langue utilisée dans la publicité de l'emploi; Si les initiales PM sont utilisées pour la gestion de projet, assurez-vous que PM apparaît dans votre CV.

Cela signifie qu'un CV générique peut tomber au premier obstacle. Mme McLean avait un client qui avait été membre principal des forces armées. Son expérience a souligné des emplois potentiels dans la formation et l'éducation, les achats ou les ventes de défense. La meilleure stratégie consistait à créer trois CV différents en utilisant différents ensembles de mots clés. Et les jumeaux doivent également s'assurer que leur profil LinkedIn et leur CV se renforcent mutuellement; La grande majorité des recruteurs utiliseront le site Web pour vérifier les qualifications des candidats, dit-elle.

Passer le stade ATS n'est peut-être pas la seule barrière technologique du travail. De nombreuses entreprises, dont Vodafone et Intel, utilisent un service d'interview vidéo appelé Hirevue. Les candidats sont interrogés tandis qu'un programme d'intelligence artificielle (IA) analyse leurs expressions faciales (maintenir le contact visuel avec la caméra est conseillé) et des modèles de langage (sonore confiant est l'astuce). Les gens qui agitent les bras ou qui s'allongent sur leur siège sont susceptibles d'échouer. Ce n'est que s'ils réussissent ce test que les candidats rencontrent certains humains.

Vous pourriez vous attendre à ce que les programmes d'IA puissent éviter certains des biais des méthodes de recrutement conventionnelles, en particulier la tendance aux enquêteurs à favoriser les candidats qui ressemblent à l'intervieweur. Pourtant, la discrimination peut apparaître de manière inattendue. Anja Lambrecht et Catherine Tucker, deux économistes, ont placé des publicités faisant la promotion des emplois en sciences, technologie, ingénierie et mathématiques sur Facebook. Ils ont constaté que les publicités étaient moins susceptibles d'être montrées aux femmes qu'aux hommes.

Cela n'était pas dû à un biais conscient de la part de l'algorithme Facebook. Au contraire, les jeunes femmes sont un groupe démographique plus précieux sur Facebook (car elles contrôlent une part élevée des dépenses des ménages) et donc les publicités qui les ciblent sont plus chères. Les algorithmes ciblaient naturellement les pages où le retour sur investissement est le plus élevé: pour les hommes, pas les femmes.

Dans leur livre * sur l'intelligence artificielle, Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb de la Rotman School of Management de Toronto disent que les entreprises ne peuvent pas simplement rejeter de tels résultats comme un effet secondaire malheureux de la [Nature noire des algorithmes. S'ils. Découvrez que la sortie d'un système d'IA est discriminatoire, ils doivent comprendre pourquoi, puis ajuster l'algorithme jusqu'à ce que l'effet disparaisse.

Les inquiétudes concernant les biais potentiels dans les systèmes d'IA ont émergé dans un large éventail de zones, de la justice pénale à l'assurance. Dans le recrutement également, les entreprises seront confrontées à un risque juridique et de réputation si leurs méthodes d'embauche s'avèrent injustes. Mais ils doivent également déterminer si les programmes font plus que simplifier le processus. Par exemple, les candidats retenus ont-ils des carrières longues et productives? Le désabonnement du personnel, après tout, est l'un des plus grands coûts de recrutement auxquels les entreprises sont confrontées.

Il peut également y avoir une course aux armements car les candidats apprennent à ajuster leur CVS pour réussir le test d'IA initial, et les algorithmes s'adaptent pour dépister plus de candidats. Cela crée une portée pour un autre biais potentiel: les candidats de ménages mieux off (et de groupes particuliers) peuvent être plus rapides à mettre à jour leur CVS. À son tour, cela peut obliger les entreprises à ajuster à nouveau leurs algorithmes pour éviter la discrimination. Le prix de l'intelligence artificielle semble être une vigilance éternelle.

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2018.09.27

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