L'intelligence artificielle IA est présente dans de nombreux aspects de notre quotidien.

Les assistants numériques répondent à nos questions, les robots nous déchargent de certaines tâches professionnelles répétitives, et les chatbots nous aident lorsque nous en avons besoin.

L'IA n'est pas une nouveauté dans le domaine de l'assessment. Les questionnaires de personnalité sont notés et « interprétés » par des algorithmes spécialement développés depuis des années.

Mais ce n'est qu'un début. Le rôle de l'IA dans l'assessment se développe rapidement. Si vous êtes responsable RH, recruteur, ou spécialiste des talents, on vous interrogera sur le sujet.

Saurez-vous répondre ?

Voici 8 questions clés auxquelles vous devez être capable de répondre.

Question n° 1

À quoi sert l'intelligence artificielle (IA) dans l'assessment ?

L'IA est utilisée dans de nombreux tests psychométriques. On la retrouve en version chatbot dans les tests de jugement situationnel (TJS), où elle génère des conversations réalistes, ainsi que dans des algorithmes validés de prise de décisions reposant sur l'analyse des réponses des candidats. L'IA étaye ainsi aujourd'hui régulièrement les décisions RH et Talents.

Question n° 2

L'IA est-elle déjà utilisée pour évaluer les talents ?

Oui ! L'utilisation de l'IA dans l'assessment s'est développée au cours des dernières années. Le débat s'ouvre aujourd'hui sur l'impact de cette technologie sur le monde du travail, notamment dans le domaine des RH, et sur l'automatisation de tâches routinières auparavant dévolues à des humains. Par ailleurs, l'IA s'impose progressivement dans nos vies via les suggestions d'achat et les appareils domestiques intelligents par exemple.

Rien d'étonnant donc à ce que l'IA façonne également l'évolution de l'assessment.

C'est dans les années 90 que l'IA a fait son apparition dans l'assessment. Les tests papier ont alors fait place à des tests sur ordinateur, avec une notation et des rapports d'interprétation générés automatiquement. La technologie prenait pour la première fois en charge des tâches de routine et faisait appel à des algorithmes pour produire des rapports sur les candidats.

L'IA est aujourd'hui utilisée pour générer des questions uniques « à la volée » ainsi que dans les tests à notation adaptative.

Question n° 3

Apprentissage machine ? Filtrage ? Décoder le jargon de l'IA.

On peut vite se sentir submergé par l'océan de termes techniques relatifs à l'IA. Voici quelques notions clés qui s'appliquent à l'utilisation de l'IA dans l'assessment.

Automatisation robotisée des processus : ce travail implique de collecter et transférer des connaissances spécialisées avant de programmer les systèmes via une approche fondée sur des règles « if/then ». Les chatbots sont un excellent exemple de cette application. Mais ce système ne peut ni apprendre ni s'améliorer sans recevoir des instructions explicites. Dans l'évaluation des talents, les rapports d'interprétation générés par ordinateur s'appuient sur cette technologie.

Apprentissage machine : même si un ordinateur n'est pas (encore) capable de pensée autonome, les outils statistiques peuvent permettre à un système de modéliser des prédictions à partir de n'importe quelles données et d'enrichir le modèle pour améliorer sa précision au fil du temps. Cette fonction est utilisée dans des solutions d'analyse prédictive des talents qui aident les employeurs à prendre de meilleures décisions RH.

Filtrage par motif : cette technique de l'IA analyse informatiquement la séquence de réponses pour détecter la présence d'un motif. Elle peut être utilisée pour effectuer certaines tâches « humaines », par exemple la reconnaissance des visages ou l'identification des émotions.

 

Traitement du langage naturel : cette technologie s'appuie sur l'analyse du texte et du discours pour en extraire le sens sous-jacent. Elle peut être employée pour analyser les réponses aux questions posées lors d'un entretien.

En associant ces différents aspects, l'IA joue un rôle clé dans l'analyse et l'interprétation de masses considérables de données candidats.
 

Question n° 4

Qu'apporte l'IA à l'évaluation des candidats et collaborateurs ?

Dans le domaine de l'assessment, l'IA présente cinq avantages clés.

1. Précision. Les énormes volumes de données analysées par l'IA dépassent de loin les capacités humaines. La puissance accrue des ordinateurs actuels permet d'évaluer précisément une plus grande quantité de données sur les candidats pour faire de meilleurs choix lors de la sélection.

2. Efficacité. L'IA permet aux recruteurs et équipes RH d'évaluer des données spécifiques au poste de manière cohérente, objective et bien plus précoce. Ainsi, les entretiens vidéo, rendus possibles par l'IA, peuvent être mis en œuvre dans le processus de sélection nettement plus tôt que les entretiens en face-à-face.

3. Lutte contre les biais. Préjugés et stéréotypes sont souvent à l'origine de mauvais choix de sélection. En théorie, l'objectivité de l'IA aide les recruteurs à éliminer les biais conscients et inconscients. Dans les faits, il convient d'être très attentif à la programmation du système. La qualité de l'algorithme est fonction des données qui l'alimentent. La conception de votre IA doit donc émuler plusieurs évaluateurs et non un seul (au risque d'assimiler tous ses préjugés).

4. Assise légale. Votre IA d'assessment doit être transparente et ouverte. Avec les algorithmes complexes « opaques », justifier les décisions de sélection est parfois ardu, car ils interdisent presque totalement de comprendre le cheminement qui a conduit à leurs conclusions. Et des décisions de sélection difficiles à expliquer peuvent être contestées en justice. Permettre à votre IA d'apprendre sans cesse en « observant » les meilleures pratiques des évaluateurs humains est l'approche la plus judicieuse et la plus juridiquement défendable.

5. Engagement. L'IA est un important facteur d'amélioration de l'expérience candidat. Elle permet aux recruteurs d'offrir une aide et une assistance immédiates par exemple via des chatbots interactifs qui peuvent répondre aux questions sur le processus de sélection ou certains tests spécifiques. L'IA peut également optimiser l'expérience candidat, en autorisant les réponses ouvertes dans les questionnaires de personnalité et tests de jugement situationnel par exemple. Décisions plus rapides, limitation des biais et assessments améliorés, l'IA apporte un vrai plus à l'expérience candidat.

Question n° 5

Qu'apporte l'IA aux entretiens vidéo ?

Lors d'un entretien vidéo, il est généralement demandé aux candidats de s'enregistrer tout en répondant à des questions portant sur les compétences. Ils n'ont ainsi plus à se déplacer pour un entretien et les recruteurs peuvent visionner les vidéos plusieurs fois et partager les réponses des candidats. Mais si l'entretien en lui-même se déroule plus rapidement, l'analyse des réponses exige un temps considérable.

Un système réalisant une analyse rapide et objective serait très séduisant. C'est là qu'intervient l'IA.

L'IA permet de retranscrire les données audio et d'analyser la clarté de l'expression et la maîtrise du langage. Elle contribue également à étudier les éléments visuels grâce à des logiciels d'identification des émotions et de reconnaissance faciale.

Question n° 6

Quelles questions l'utilisation de l'IA soulève-t-elle ?

Outre les considérations technologiques, quatre points clés doivent être pris en compte.

1. Légitimité. Les systèmes IA standardisés « plug-and-play » ne vous permettront pas de vous démarquer en tant qu'employeur. Si vos concurrents utilisent les mêmes solutions, vous ciblerez tous les mêmes talents. Qui plus est, ces systèmes s'appuient sur des « réseaux neuronaux profonds » qui s'améliorent au fil du temps. Cette fonctionnalité apparemment prometteuse pose problème pour justifier la sélection ou le rejet d'un candidat. Vous pourrez ainsi être amené à prendre des décisions de sélection impossibles à défendre, ce qui vous expose à des litiges. Seuls les systèmes IA personnalisés permettent de faire des choix transparents et défendables.

2. Délai de mise en œuvre. Les systèmes IA personnalisés reproduisent le comportement et les meilleures pratiques de vos évaluateurs. Pour ce faire, vous devez préalimenter l'outil avec des données pertinentes. Il faut compter jusqu'à six mois pour « apprendre » à un système IA à évaluer les candidats de la même façon que vos intervenants. Gérer ce délai peut être un défi majeur.

3. Éthique. Définir le périmètre d'action d'un système IA soulève des questions éthiques. Accepteriez-vous que votre outil écarte les candidats ? Préféreriez-vous qu'il signale les profils inadaptés afin que vous puissiez réétudier leur candidature ? Cadrer l'utilisation de l'IA sera un élément clé pour de nombreux employeurs.

Le rôle de l'IA devrait se limiter au recueil d'informations complémentaires et à l'amélioration de l'efficacité. C'est aux recruteurs qu'il revient de fixer les objectifs de recrutement. L'IA peut alors apporter des éclairages utiles lors de diverses phases du processus de sélection et appuyer la décision finale.

4. Traitement des données. Si l'IA excelle dans l'analyse d'énormes volumes de données, les résultats peuvent être mal interprétés ou délibérément utilisés à mauvais escient. De bonnes pratiques de traitement des données sont essentielles pour des questions de confidentialité, mais aussi pour préserver la réputation de votre entreprise. Le rôle de l'IA est de vous aider à repérer les candidats qui seront performants et engagés. Il convient d'en faire un usage prudent et honnête.

Question n° 7

Comment faire en sorte que l'IA soit juridiquement défendable ?

Le processus de sélection des candidats pour l'embauche comme pour les promotions doit toujours être juridiquement défendable. Toute discrimination est proscrite, tout comme le fait de favoriser certains candidats sur la base de critères interdits (genre, origine ethnique, etc.).

Il ne faut pas non plus oublier les droits de la personne, dont le droit à être informé de l'utilisation qui est faite des données liées aux assessments. Le RGPD en vigueur dans l'Union européenne exige que les candidats connaissent le but et les modalités d'usage de l'évaluation (y compris pour le profilage à des fins de prise de décisions). Ceci étant, IA ou pas, il s'agit là de bonnes pratiques à respecter de manière générale.

Question n° 8

À l'avenir, quel rôle l'IA est-elle appelée à jouer dans l'assessment ?

L'utilisation de l'IA dans l'assessment a beaucoup progressé. Elle continuera à se développer encore plus vite et de manière encore plus pointue.

Les développeurs de solutions d'assessment s'intéressent déjà à l'assistance potentielle de l'IA dans l'interprétation des réponses aux questions ouvertes des questionnaires de personnalité et autres tests progressifs, donc ceux qui s'articulent autour d'applications de messagerie. Les entretiens en temps réel pourraient être menés par un avatar sur Internet. Autre possibilité, l'avatar pourrait jouer le rôle d'observateur de l'entretien conduit par un recruteur.

Utiliser l'IA dans le domaine de l'assessment permet de déléguer des tâches administratives et de faciliter le travail des décideurs RH, tout en veillant à ce que ce soit l'humain qui garde le contrôle. Côté candidats, l'IA permet d'aborder les outils d'assessment de manière plus naturelle que la simple passation de tests écrits.

White Papers, articles, etc.

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