Depuis quelques années, l'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Depuis fin 2016, les IoT, assistants personnels ou chatbots se sont immiscés dans le quotidien des professionnels et des particuliers. Les ressources humaines et le recrutement n'échappent pas à ce phénomène. Quels sont les usages aujourd'hui ? Quelles sont les limites ?

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Au cours des dernières années, l'intelligence artificielle a transcendé son statut de buzzword culturel et trouvé son utilité auprès de beaucoup de leaders des ressources humaines. Dans un podcast pour Talent Culture, Ben EUBANKS, auteur d'un livre à paraître sur l'intelligence artificielle dans le domaine des RH, déclare que l'utilisation la plus proéminente de l'IA se porte sur l'aspect recrutement. Les chatbots permettent déjà les entreprises de prendre en charge les premières conversations avec les candidats sans que cela nécessite la présence physique d'un recruteur. Certains robots peuvent également être programmés pour faire matcher les talents et les offres d'emplois qui leur correspondent le plus.

En automatisant des tâches simples, mais qui peuvent rapidement devenir chronophages, les professionnels des RH et du recrutement peuvent gagner en efficacité ; particulièrement s'ils travaillent avec des volumes importants. L'humain prend ensuite le relais pour les échanges et missions demandant plus de relationnel. La connaissance et l'usage croissants de ces outils mènent vers la notion de "DRH augmenté".

Il est aujourd'hui facile de mettre en place un outil d'intelligence artificielle basique, grâce à des outils qui permettent d'installer un chatbot sur votre page Facebook par exemple. Certaines entreprises ont opté pour des logiciels en interne plus sophistiqués. C'est notamment le cas d'Amazon, qui utilisait l'intelligence artificielle pour sélectionner ses collaborateurs depuis 2014. Et si le passé est d'usage, c'est parce que le groupe a décidé d'y mettre un terme. Le problème ? Amazon s'est rendu compte que le robot était sexiste et écartait automatiquement toutes les candidatures féminines. 

Pour en comprendre la cause, il faut s'intéresser au fonctionnement de l'intelligence artificielle. Celle-ci se perfectionne grâce au machine learning. Derrière cet anglicisme se cache l'action de collecter des données, de les analyser et d'en tirer des conclusions pour intégrer de nouveaux paramètres qui vont préciser les actions futures. Théoriquement, cela permet au robot d'apporter des réponses plus pertinentes à ses utlisateurs.

Dans le cas d'Amazon, la déviance du système est liée à une mauvaise interprétation des données traitées. En effet, pour mieux recruter, le logiciel s'est basé sur les 10 dernières années de candidatures pertinentes reçues par le groupe. Or, la plupart des candidats aux postes techniques et/ ou liés à l'informatique étant masculins, l'algorithme s'est basé sur des données biaisées. Il en a déduit que les profils féminins concordaient moins avec les offres ; une erreur qui faisait automatiquement baisser les notes données aux femmes. Après avoir essayé de rectifier les critères, l'équipe a finalement abandonné le projet.

L'utilisation courante de l'intelligence artificielle dans le domaine du recrutement n'en est encore qu'à ses balbutiements et des progrès restent à faire, comme en témoigne l'échec d'Amazon. Elle n'en reste pas moins une tendance à suivre, qui va certainement encore plus impacter les ressources humaines à l'avenir.