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Apprendre à une machine à détecter le comportement du candidat basé sur la vidéo est possible. Le défi n’est pas l’identification du comportement, mais son interprétation. Si une personne fronce les sourcils ou exprime de la tristesse lors d’un entretien, quelle en est la signification? Est-ce que la fréquence des sourires lors de l’entretien d’embauche a un sens? Par exemple, si l’algorithme reconnaît les sourires, la machine pourrait classer les candidats selon la fréquence de ceux-ci. Cela pourrait offrir un avantage lors du recrutement de vendeurs, pour qui sourire peut être important. En revanche, est-ce que le fait qu’une personne sourit trois fois durant l’entretien devrait déterminer si la candidature reste dans le pool?
Et si on prédisait la performance au travail? Pour développer un tel algorithme, l’entreprise doit livrer des données quant à la performance de ses employés et les enregistrements vidéo de l’entretien d’embauche de ces mêmes employés. Une fois l’algorithme développé, l’entreprise peut utiliser ce logiciel pour sélectionner ses nouveaux collaborateurs. Les défis sont toutefois nombreux. L’algorithme peut prédire la performance seulement pour un poste bien défini (raison pour laquelle il faut développer l’algorithme en étroite collaboration avec l’entreprise). Si les exigences associées au poste changent, il faut ré-entraîner l’algorithme. De plus, il faut être conscient que le logiciel choisira toujours le même type de personne, ce qui pourrait mener à une main-d’œuvre homogène.
Il y a néanmoins un entre-deux. Des algorithmes peuvent prédire des compétences interpersonnelles des candidats (par exemple communication, leadership, empathie, adaptabilité). Les données sont aussi récoltées sur la base d’enregistrements vidéo des réponses fournies par le candidat lors de l’entretien d’embauche et les jugements des compétences est fait par des experts. Si ces experts sont entraînés à éviter des biais (par exemple éviter de juger les femmes comme plus empathiques que les hommes, juste parce qu’elles sont des femmes), et si les jugements que la machine apprend sont faits par un panel d’experts, la machine peut reproduire ce genre de jugement et donc identifier les compétences interpersonnelles de manière automatique. L’avantage est que les compétences interpersonnelles sont des compétences transversales et dépendent donc moins du type de poste.
Analyser l’entretien d’embauche par l’intelligence artificielle? Oui et non! Il n’y a donc pas de réponse facile à cette question. Néanmoins, en tant que responsable RH, avant d’utiliser un algorithme pour analyser les entretiens d’embauche, vous pouvez vous poser trois questions clés:
- Quelles sont les informations sur les candidats que je souhaite obtenir en recourant à un algorithme (par exemple comportement, performance au travail, personnalité, compétences interpersonnelles)?
- Quel est le rôle joué par ces informations dans le processus de sélection (par exemple premier tri, information additionnelle pour le recruteur; et dans quelle étape du processus)?
- Quelle est la qualité des données sur la base desquelles l’algorithme a été entraîné (par exemple mesures objectives de performance, données non-biaisées)?
Chroniques «La recherche en actions»
Les chroniques regroupées sous l’intitulé «La recherche en actions» sont rédigées par des enseignants et chercheurs liés aux programmes de formation continue MRHC (Management, Ressources Humaines et Carrière) issus du partenariat entre les 4 universités de Suisse Romande.
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Coordination des chroniques «La recherche en actions»: Nadine Bagué, responsable pédagogique des Programmes de Formation Continue en MRHC.