Lutter contre la discrimination à l'embauche avec l'intelligence artificielle

Les résultats de la campagne de test de la discrimination dans l’accès à l’emploi, menée par une équipe de chercheurs mandatée par le gouvernement, ont été récemment publiés. Les résultats ne sont pas vraiment encourageants. Pourtant, les nouvelles technologies permettent aujourd’hui de réduire un certain nombre de biais relatifs au recrutement et d’éviter ces écarts. L’intelligence artificielle est aujourd’hui l’outil le plus adéquat pour lutter contre ces comportements répréhensibles par la loi. Nous nous sommes entretenus à ce sujet avec Thomas Richard, Directeur Produit et Webmarketing chez Cleverconnect.

La France n’est pas encore un bon élève

Menée entre octobre 2018 et janvier 2019 auprès de 103 grandes entreprises françaises, la campagne de test de la discrimination dans l’accès à l’emploi été l’occasion de mettre en avant des chiffres inquiétants. L’envoi de candidatures de profils différents à compétences égales a permis d’identifier que les candidats à un poste affiché d’origine maghrébine ont encore 20% de chances en moins d’obtenir une réponse à leur candidature en comparaison avec un candidat au nom à consonances françaises. Par ailleurs il est aussi mis en avant que ces profils ont aussi 30% de chances en moins d’être contactés après une candidature spontanée. Pourtant, des technologies à la portée d’un grand nombre d’entreprises permettent d’éviter ce genre d’inégalités, le matching, intelligence artificielle basée sur des algorithmes et des données “objectives” en est l’exemple le plus probant.

 L’intelligence artificielle au service d’un matching objectif

Les algorithmes de matching comme celui utilisé par CleverConnect permettent de déterminer des critères objectifs dans le choix des candidats présentés au recruteur. Ces critères de sélection sont uniquement professionnels, basés sur les expériences actuelles ou précédentes, les formations ou le niveau d’études, les compétences. Par ailleurs sont exclues les données qui représentent un potentiel de discrimination comme l’âge, le sexe, le nom du candidat, l’adresse ou encore le nom des établissements d’études fréquentés. Thomas Richard explique : “Dans le cas d’algorithmes comme celui que nous utilisons, le seul levier d’action, c’est la donnée que l’on fournit au départ. Comme le choix des données repose du côté de l’humain, il y a quasiment cent pour cent de chances pour que ces données soient biaisées, c’est pourquoi nous avons imposé à l’algorithme les critères sur lesquels il doit travailler pour éviter que ces biais soit discriminants.” D’autre part, la solution permet de traiter de façon neutre les profils qui utilisent l’écriture inclusive.

Mélanie LE GUEN

À propos de CleverConnect

CleverConnect développe une solution de matching destinée aux recruteurs, qui permet de sélectionner les candidats les plus à même de correspondre à leur besoin. Les candidats sélectionnés sont classés à l’aide d’un pourcentage d’affinité avec la fiche de poste. La solution permet d’obtenir des résultats uniquement basés sur des critères professionnels.