Comme l’américaine HireVue aux Etats-Unis ou Easyrecrue en France, de nombreuses entreprises ont cuisiné un algo maison pour trouver la perle rare : le chatbot qui trouve les tricheurs ou les incohérences du CV, l’algo qui passe à la moulinette les propos du candidat lors d’entretiens vidéo, aide à la présélection de candidats… Mais, comme les humains, les IA sont imparfaites. Oui, elles savent repérer plus rapidement la perle rare en gagnant du temps et avec plus de précision. Mais attention, elles sont aussi tout à fait capables de commettre des bourdes ou d’amplifier des biais humains.

Fidèles compagnons ou psychologues de comptoir ?

« Les individus sont sans cesse mis sur le banc de touche, en fonction de leur apparence, de leurs chaussures » et même, de leur « attractivité », explique le patron de HireVue. La solution, selon lui : utiliser des algorithmes pour éliminer tous ces biais. L’entreprise fait passer des entretiens vidéo de 30 minutes lors desquels jusqu’à 500.000 points de données pour chaque candidat sont récoltés. Mouvements oculaires, choix du vocabulaire, prosodie (rythme et musicalité de la voix), temps de réponse, HireVue analyse chacun des faits et gestes des wannabe employés. De quoi, selon le dirigeant, trouver le candidat idéal.

Malgré l’intérêt de plus de 700 entreprises, comme Hilton, Goldman Sachs ou Unilever qui utilisent la solution depuis 2014, « tout le monde n’est pas ravi », commente The Hustle à propos de HireVue. « Des chercheurs en intelligence artificielle ont rejeté le système, le taxant de “pseudoscience” », rapporte l’article. Leurs raisons ? Le système de recrutement pourrait pénaliser des personnes dont l’anglais n’est pas la langue native ou les candidats sujets au stress. Des doutes balayés d’un revers de la main par le CTO de HireVue selon qui « la plupart des chercheurs en IA n’ont qu’une compréhension limitée » de la psychologie derrière le comportement et la pensée des travailleurs. Bonne ambiance…

Chatbot, mon amour

Face à la controverse des entretiens vidéos, d’autres IA ont vu le jour. Comme le chatbot Luc, créé par le cabinet français Easyrecrue, qui vient de fêter sa première année. La mission de ce robot RH est de vérifier plusieurs points névralgiques du recrutement : conformité de la fiche de poste avec le profil des candidats – les « fluent » en anglais, on vous voit – lever le voile sur les incohérences et vérifier les compétences. Autre agent conversationnel, autre style : Randy conçu par Ranstad. Ce robot n’utilise pas l’intelligence artificielle conversationnelle, mais un QCM sous forme de jeu, suivi de questions sur le type de poste recherché et la disponibilité. À la fin du questionnaire, un score, non visible par le candidat est attribué. Cette méthode a permis de tester les compétences de 20.000 développeurs et chefs de projet sur des langages de programmation. Après un an de test, Ranstad a annoncé déployer son bot dans toute la France.

L’Oréal teste en ce moment Mya pour les candidats anglais et américains. Selon la responsable de la transition digitale, Natalia Noguera, « ce chatbot (…) permet d’offrir, du côté candidat, une meilleure expérience utilisateur et, du côté RH, d’automatiser des tâches à moindre valeur ajoutée pour recentrer le recruteur sur sa mission: la détection du talent ». Mya aurait aussi réduit les « biais humains inconscients » avec 40% de stagiaires anglais recrutés venant d’écoles normalement exclues. Mais Vera, autre robot recruteur de l’Oréal, s’est fait virer au bout de quelques mois seulement pour expérimentation « non concluante ».

Déjà Amazon en 2014, s’est pris les pieds dans le tapis avec une IA sexiste.  La firme avait dû abandonner l’expérience pour éviter de perpétuer le « biais de mimétisme » qui avait poussé l’IA d’Amazon à recruter des hommes sur des postes d’ingénieurs, comme le font les humains…

Ctrl C + Ctrl V

« Un recrutement sur deux échoue au bout de 18 mois, explique Alexis Teplitchi, co-fondateur d’Assessfirst. Huit fois sur dix, le recruteur avait bien évalué les compétences techniques du candidat pour le job, mais pas l’attitude. » Alors la société de recrutement ne regarde ni les compétences, le langage ou les mimiques, mais utilise le machine learning pour trouver le candidat à même de s’adapter à la culture de l’entreprise. Ici, pas de test vidéo, mais un questionnaire en ligne d’une vingtaine de minutes pour cerner la personnalité, les motivations et les aptitudes de raisonnement d’une personne. Le test est passé par les personnes déjà présentes dans l’entreprise et les réponses comparées. Un moyen de mettre en parallèle les attentes et les attitudes, et d’éliminer les candidats qui ne ressemblent pas à ceux déjà présents dans l’entreprise. Assessfirst affirme avoir travaillé avec de nombreuses entreprises, dont le BHV Marais. « Avant de travailler avec nous, le grand magasin avait fait passer 2000 entretiens pour 400 recrutements. Grâce à nous, ils ont pu réduire de moitié le nombre d’entretiens, et embaucher une personne sur deux. »

Curieux, nous avons voulu tenter l’expérience pour évaluer notre profil. HireVue nous a gentiment informés que nous aurions dû choisir la finance, la comptabilité ou l’enseignement de matières scientifiques… plutôt que le journalisme ! Car, selon l’analyse : « Vous êtes à l’aise pour analyser des tableaux, graphiques, et réaliser des calculs mathématiques. Les chiffres sont pour vous plus accessibles que d’autres types de supports, et vous avez une sensibilité particulière dans ce domaine. » C’est ballot pour le Bac L et le master en journalisme, mais encourageant en cas de reconversion. Mais existe-il un bot pour ça ?