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Le magazine en ligne d’Employés Suisse

L'algorithme prend-il de meilleures décisions en matière de personnel que l'instinct ou la raison ?

L'intelligence artificielle fait son entrée dans la sélection du personnel. Qu’est-ce que cela signifie pour la qualité des décisions lors d’un recrutement ? Et pour les responsables d'équipe ainsi que les candidat-e-s ?

Yannick est responsable d'une équipe de développeurs de logiciels. Il lui manque une personne pour l'ingénierie des tests. En collaboration avec le service du personnel, il rédige une annonce pour le poste. Les qualifications professionnelles sont rapidement définies. Yannick trouve difficile de déterminer les compétences personnelles requises. Il opte finalement pour des qualités qu'il apprécie chez lui et chez les autres membres de l'équipe.

Le processus de recrutement suit son cours et deux candidat-e-s sont finalement retenu-e-s. Tous deux ont d'excellentes qualifications professionnelles. Yannick estime que Jasmin est une personne silencieuse, introvertie, qui travaille avec précision. Quant à Irina, il a l'impression qu'elle est comme lui : bavarde et capable de s'imposer. La décision n'est pas facile à prendre, mais il est convaincu d'avoir fait le bon choix avec Irina. « Une personne qui me ressemble ne peut pas être une erreur pour l’équipe », se dit-il.

La collaboration se passe bien, Irina fait du bon travail. Ce qui dérange parfois Yannick, c'est qu'elle bavarde et plaisante beaucoup avec les autres membres de l'équipe. Mais il garde bien entendu Irina après la période d'essai.

Un réveil difficile

Il aurait mieux fait de ne pas le faire, se dit Yannick quelques mois plus tard. Irina ne fait pas preuve d'une grande rigueur, remet de plus en plus en question ses décisions et n'est pas satisfaite de ses tâches. Elle veut décider et créer elle-même. Malheureusement, ce n’est pas ce qui est prévu pour son poste.

On peut imaginer la suite des évènements entre Yannick et Irina. Les frictions augmentent, la productivité diminue et, à un moment donné, ça craque. Puis la recherche d'un nouveau membre de l'équipe reprend peu de temps après.

Qu'est-ce qui a mal tourné ? Yannick a été dépassé par la décision et a choisi Irina sur un coup de tête, parce qu'elle lui ressemble. Il doit maintenant constater qu'une travailleuse silencieuse comme Jasmin aurait peut-être été plus appropriée pour le poste.

Ce qui est arrivé à Yannick arrive souvent. De telles erreurs de casting coûtent très cher aux entreprises.

Des facteurs durs connus, des facteurs mous inconnus

Comment Yannick peut-il faire mieux la prochaine fois ? Décider avec sa tête plutôt qu'avec ses tripes ? En réfléchissant un peu, il aurait pu se rendre compte qu'il y aurait des frictions avec Irina. Dans notre exemple simplifié, c'est facile à comprendre. Mais les gens sont complexes et Yannick aurait dû tenir compte d'innombrables caractéristiques en plus de celles mentionnées pour prendre une décision rationnelle. Son problème, cependant, est qu'il ne connaît pas vraiment la plupart de ces nombreuses caractéristiques. Seules quelques-unes étaient évidentes dans les dossiers de candidature ou ont été abordées lors des entretiens d'embauche.

Ce problème est courant. On connaît très bien les facteurs dits « durs », les qualifications professionnelles des candidat-e-s. Ils sont en effet mentionnés dans le dossier de candidature. Les facteurs mous, en revanche, sont largement inconnus. Or, les compétences personnelles et sociales sont au moins aussi importantes pour l'emploi que les compétences professionnelles. Elles sont même de plus en plus importantes, selon de nombreux expert-e-s en ressources humaines.

Les facteurs durs peuvent être facilement évalués par la raison. La quantité de données est gérable et les indications ne laissent guère de place à l'interprétation. Sur ce point, Yannick a eu la partie facile.

Le problème de la grande quantité de données

Comment Yannick réussit-il à s'y prendre avec les facteurs mous ? On se souvient qu'il avait défini quelques compétences pour l'offre d'emploi. Comme il ne savait pas vraiment quoi choisir, il s'est orienté à lui-même et aux autres membres de l'équipe. Ce n'est pas faux, après tout, la nouvelle personne doit s'intégrer dans l'équipe. Mais il est plus important que les compétences correspondent au poste. Si elles avaient déjà été mentionnées dans l'offre d'emploi, Yannick aurait pu se faire une meilleure idée des candidat-e-s à partir des dossiers de candidature. Grâce à un entretien structuré, il aurait pu compléter cette image lors des entretiens d'embauche.

Il va de soi que dans les entreprises, un chef d'équipe comme Yannick bénéficie de l'expertise du département des ressources humaines. Le cas échéant, un centre d'évaluation est également impliqué pour déterminer en profondeur les compétences personnelles des candidat-e-s. De tels tests sont surtout utilisés pour pourvoir des postes clés. Pour le poste d'ingénierie de test mis au concours, les coûts auraient été difficilement justifiables.

Avec beaucoup plus d'informations, Yannick aurait-il pu prendre une meilleure décision avec sa raison qu'avec ses tripes ? Malheureusement, pas vraiment. Il nous est en effet très difficile de saisir et d'analyser de grandes quantités de données avec notre esprit. « L'être humain n'est que partiellement capable de reconnaître des chaînes de corrélation et de causalité intelligentes », écrit le recruteur Coople sur son site Internet. Si Yannick avait dû faire cela pour un grand nombre de candidat-e-s, il n'aurait été occupé qu'à cela. En fin de compte, il aurait dû à nouveau faire appel à ses tripes...

L'intelligence artificielle peut-elle l'aider ?

Premiers pas

Utiliser l'intelligence artificielle (IA) est en effet une idée séduisante. Elle parvient sans problème à traiter de nombreuses données et à reconnaître des modèles et des corrélations.

L'IA est déjà utilisée pour la sélection du personnel. Amazon a ainsi utilisé des algorithmes pour rechercher les personnes dont les caractéristiques et les qualifications ressemblaient le plus à celles de ses collaborateurs et collaboratrices les plus performant-e-s. Mais cela s'est mal passé, car le programme s'est orienté sur le personnel actuel, majoritairement masculin, et a éliminé les femmes. Les algorithmes sont aussi bons que leur programmation.

D'autres systèmes tentent de déduire l'aptitude des candidat-e-s à partir d'échantillons de texte ou des mimiques des vidéos de candidature ou encore à partir des succès obtenus dans les jeux vidéo.

« De manière générale, on peut se demander si les entreprises disposent de données suffisantes et de qualité sur leur personnel pour pouvoir construire de tels systèmes », écrivait le journal allemand Frankfurter Allgemeine il y a deux ans et demi au sujet de l'IA dans la sélection du personnel. Entre-temps, les choses ont évolué. Les systèmes qui saisissent, évaluent et classent les facteurs subjectifs à l'aide d'algorithmes ont gagné en maturité. Ils fonctionnent par exemple sur la base du modèle DISC des types de personnes, souvent utilisé dans la sélection du personnel (voir à ce sujet l'article « Quel type d’employé-e êtes-vous ? »).

Ne pas avoir peur de l'algorithme

Est-ce que l'algorithme décidera donc bientôt si j'obtiens le poste pour lequel j'ai postulé ? Est-ce éthiquement défendable ? Si certaines conditions sont remplies, Employés Suisse estime que l'utilisation d'algorithmes est justifiable. Elle peut même être un avantage pour les candidat-e-s.

Les conditions sont les suivantes :

  1. L'algorithme doit fonctionner de manière appropriée, sans erreur et de manière fiable.
  2. Le système doit être neutre, il ne doit ni discriminer, ni évaluer, ni collecter des données qui ne servent pas l'objectif.
  3. Toutes les données doivent être traitées de manière confidentielle.
  4. Le système doit enregistrer et faire correspondre les compétences des candidat-e-s ainsi que celles de leurs collègues d'équipe sur leur futur lieu de travail. Les informations à ce sujet doivent être fournies de manière symétrique.
  5. La décision finale d'embauche est toujours prise par un être humain, jamais par une intelligence artificielle.

Si ces conditions sont remplies, personne ne doit craindre qu'un algorithme soit impliqué dans la décision d'obtenir un emploi. Les candidat-e-s peuvent même partir du principe que le poste leur conviendra parfaitement.

Yannick doit-il donc faire confiance à un algorithme plutôt qu'à son intuition et à sa raison lors de son prochain recrutement ? Pas seulement, les trois sont importants. En ce qui concerne les facteurs durs, il continue de s'appuyer au mieux sur sa raison. Grâce aux données que l'algorithme lui fournit, il peut se faire une idée précise des compétences personnelles des candidat-e-s et déterminer dans quelle mesure ils correspondent au poste et à l'équipe. Il doit la compléter par l'impression qu'il a eue à partir des dossiers de candidature et des entretiens d'embauche. Il aura désormais un autre sentiment qu'auparavant et cela l'aidera à prendre la bonne décision.

Hansjörg Schmid

Mardi, 06. Sept. 2022

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