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En ce qui concerne l’IA dans le recrutement, il existe un décalage entre la façon dont les employeurs et les demandeurs d’emploi perçoivent la technologie.
La récente enquête mondiale d’Indeed sur l’IA a révélé que 92 % des responsables américains des ressources humaines et de l’acquisition de talents utilisent déjà les systèmes et outils d’IA d’une manière ou d’une autre. Pourtant, la majorité des Américains (61 %) ignorent totalement que les employeurs utilisent l’IA pour le recrutement, selon une enquête réalisée en 2023 par le Pew Research Center.
Alors que la plupart des employeurs américains sont optimistes quant à l’impact de l’IA sur le lieu de travail au cours des cinq prochaines années (60 %), les demandeurs d’emploi le sont moins (54 %). En fait, les demandeurs d’emploi craignent davantage les impacts potentiels de la technologie (25 %) que les employeurs (16 %). Lorsqu’on leur a demandé ce qui les préoccupait le plus, 47 % des demandeurs d’emploi ont déclaré que l’IA remplaçait le jugement humain et l’intuition dans les décisions d’embauche – et des rapports ont déjà fait état de systèmes d’IA problématiques affectant les candidats.
Alors, que pouvez-vous faire en tant qu’employeur pour rassurer les candidats méfiants sur le fait que vous n’avez pas confié votre recrutement à des algorithmes ?
Nous nous sommes tournés vers trois experts : Indeed, vice-président de la science des données, Donal McMahon ; En effet, Hannah Calhoon, responsable de l’innovation en IA ; et Alan Walker, cofondateur d’Udder, une entreprise de conseil qui aide les leaders talentueux à tirer parti de l’IA et d’autres technologies.
Faites tomber les barrières de l’IA
L’IA générative devient de plus en plus accessible. Cependant, les demandeurs d’emploi plus âgés, à faible revenu ou n’ayant pas fait d’études supérieures sont moins susceptibles de profiter de ces outils. Ceci est important pour le processus d’embauche, car les candidats qui utilisent l’IA pour générer des documents de candidature peuvent augmenter leurs chances de réussir les processus de sélection automatisés, ce qui leur donne un avantage.
Pour aider à uniformiser les règles du jeu pour les candidats qui ne sont peut-être pas à l’aise ou familiers avec l’IA, commencez par communiquer clairement comment ils la rencontreront exactement au cours du processus d’embauche.
« La transparence est toujours un excellent moyen d’instaurer la confiance », a déclaré Calhoon. « Aider les candidats à comprendre à quel moment du processus leur candidature interagira avec les outils d’IA est vraiment utile. »
McMahon a noté que la transparence vous donne également la possibilité de demander des commentaires pour vous améliorer, car il y aura forcément des faux pas dans l’intégration de nouveaux systèmes comme l’IA dans le recrutement. « Cela nous donne une chance de corriger la situation la prochaine fois, et cela crée un cycle très puissant pour que la prochaine fois [experience] et les suivants deviennent meilleurs », a-t-il déclaré.
Et comme ces outils sont créés par des humains, leur sélection est sujette aux mêmes préjugés systémiques qui influencent la prise de décision humaine. Dans l’enquête d’Indeed sur l’IA, 60 % des demandeurs d’emploi ont exprimé leur inquiétude quant aux biais dans les données qui entraînent les systèmes de recrutement par l’IA des employeurs.
McMahon a conseillé de capturer et d’analyser les données à chaque étape du processus d’embauche pour identifier et éviter les préjugés involontaires. Les principes d’IA d’Indeed, publiés par l’équipe Responsible AI, peuvent garantir des processus justes et équitables lors de l’intégration de nouvelles technologies.
« J’encourage les autres entreprises à écrire ce qui compte pour elles et ce qui guidera leurs décisions, non seulement au niveau macro, mais dans chaque outil qu’elles utilisent et dans chaque entretien qu’elles mènent », a déclaré McMahon.
Walker conseille aux employeurs de mettre en place lentement des processus d’IA pour éviter d’amplifier les comportements biaisés accidentels. « Il est essentiel d’être extrêmement prudent lors des tests », a-t-il déclaré. « Vous ne pouvez jamais prédire ce qui se passera en cas d’extension à davantage de candidats, mais si vous testez suffisamment de candidats suffisamment de fois, puis évoluez légèrement, vous êtes en mesure de l’arrêter plus rapidement sans que cela fasse autant de dégâts. »
Heureusement, il peut être facile de corriger les problèmes liés à l’automatisation. « Les erreurs humaines peuvent être dues à de nombreuses raisons différentes, mais quelque chose que vous avez construit commet probablement l’erreur pour la même raison à chaque fois », a déclaré Walker. « Cela signifie que cela pourrait être plus facile à réparer. »
Évitez le trou noir de la reprise
De nombreux demandeurs d’emploi perçoivent les outils d’IA comme étant hyper concentrés sur les mots-clés, ignorant l’histoire complète du candidat. Lorsqu’ils postulent à un emploi, ils ne savent pas quel algorithme ou quelle méthode de sélection un employeur utilise – ni s’il enverra automatiquement leur CV dans l’abîme virtuel.
Ces craintes ne sont pas sans fondement : selon un rapport de Jobscan, près de 99 % des entreprises Fortune 500 filtrent les candidats via des systèmes de suivi des candidats, et ces systèmes peuvent être défectueux. Leur technologie compare les CV aux descriptions de poste et classe les candidats sur la base d’une correspondance stupéfiante de mots clés de 70 à 80 %, ce qui peut éliminer inutilement les candidats qualifiés qui n’utilisent peut-être pas la « bonne » terminologie dans leur CV.
En fait, 88 % des dirigeants savent que leurs outils de sélection rejettent les candidats qualifiés, selon une enquête de la Harvard Business School de 2021. De plus, près de la moitié savent que leur ATS rejettera automatiquement les candidats avec un écart de CV de six mois ou plus, même si cela peut provenir d’un déploiement militaire, de tâches de soins ou de problèmes médicaux.
Dans un marché du travail tendu, les organisations ne peuvent pas se permettre de manquer des candidats qualifiés sur la base de détails techniques. Lorsque des mots-clés excessifs dans les descriptions de poste peuvent réduire de manière disproportionnée un bassin de candidats filtré par ATS, envisagez d’inclure uniquement le strict minimum de compétences nécessaires.
Calhoon a souligné l’importance d’intégrer l’assurance qualité dans vos processus améliorés par l’IA pour éviter d’éliminer accidentellement des talents viables. Cela peut être aussi simple que d’examiner un e-mail généré par l’IA avant d’appuyer sur Envoyer ou d’examiner plus en profondeur le profil d’un candidat après avoir lu un résumé prometteur.
« Tout le monde veut savoir que sa candidature à un emploi est entièrement examinée et qu’il est vu sous le meilleur jour possible », a déclaré Calhoon. « Même si vous avez affaire à un nombre énorme de candidats et qu’il est logique de tirer parti de l’automatisation et de l’IA pour rationaliser les flux de travail, assurez-vous qu’il y a des moments dans votre recrutement où les gens peuvent interagir avec des humains, poser des questions et se présenter.
Ne sacrifiez pas l’humanité de l’embauche
Une préoccupation majeure parmi les demandeurs d’emploi est que l’utilisation de l’IA lors du recrutement remplacera la touche personnelle. Calhoon a déclaré qu’il est important de se rappeler que l’embauche est fondamentalement humaine et devrait le rester.
« Ce sont des décisions cruciales qui ont un impact sur la vie des gens », a déclaré Calhoon. « Nous essayons de donner plus de pouvoir aux assistants techniques et aux responsables des ressources humaines, mais nous n’essayons pas de remplacer leur jugement vraiment intelligent et réfléchi par un algorithme. »
Lorsque vous publiez une offre d’emploi sur Indeed, AI recommande des candidats qui correspondent aux exigences de l’employeur. Cela leur permet de choisir les candidats qui correspondent le mieux et de les inviter à postuler avec un message personnalisé. Dans ce processus d’utilisation de l’IA pour rationaliser la prise de décision humaine – et non pour la remplacer – les candidats sont 17 fois plus susceptibles de postuler pour le poste.
Pour de nombreux professionnels du talent, le défi consiste à trouver le juste équilibre entre la machine et l’humain. Walker trouve souvent la solution dans l’expérimentation.
Il suggère de tester diverses approches basées sur l’IA sur vos marchés et d’interroger les candidats sur leur expérience pour voir ce qui fonctionne. Par exemple, essayez une approche technologique à contact humain élevé et à faible contact dans laquelle les communications telles que les contacts initiaux et les suivis d’entretiens sont des messages personnalisés d’un recruteur. Ensuite, testez l’inverse où cette communication est automatisée et voyez ce qui fonctionne pour votre base de candidats.
« Ce que nous avons découvert, c’est que certaines parties du monde sont très heureuses de recourir à la technologie pendant la majeure partie du processus », a déclaré Walker. « D’autres régions du monde réagissent vraiment lorsqu’elles se rendent compte qu’un robot est impliqué. Celui-ci est très dépendant du marché. » Il suggère d’adopter une approche d’embauche plus technologique, tout en offrant un soutien humain aux candidats s’ils rencontrent des problèmes ou ont des inquiétudes à n’importe quelle étape du processus.
Inévitablement, l’IA transforme le recrutement et les affaires telles que nous les connaissons. Pendant que vous intensifiez votre utilisation des nouvelles technologies, assurez-vous de ne pas laisser de côté des candidats de qualité.
Cet article a été créé par Indeed avec Studios d’initiés.