Les demandeurs d'emploi dans le secteur technologique sont bloqués par les préjugés de l'IA lorsque
Les biais de l’IA dans le recrutement surviennent lorsque les systèmes et les outils utilisés pour filtrer et sélectionner les candidats perpétuent par inadvertance, voire amplifient, les préjugés existants.
Ces biais proviennent souvent des données sur lesquelles ces systèmes sont formés, qui peuvent refléter des préjugés sociétaux ou des modèles d'embauche historiques favorisant certaines données démographiques par rapport à d'autres.
Parfois, les biais de l’IA sont dus à la conception elle-même, reflétant les préjugés inconscients de ses développeurs, tandis que les boucles de rétroaction signifient que si un système choisit systématiquement des candidats issus d’horizons similaires, il continuera de le faire à moins qu’il ne soit corrigé.
Les préjugés intégrés peuvent avoir un impact sur votre
En appliquant des noms fictifs mais « démographiquement distincts » à des CV également qualifiés, ChatGPT 3.5 a été invité à classer les candidats par rapport à une spécification d'emploi réelle pour un rôle d'analyste financier dans une entreprise réelle.
Les noms distincts de ceux des Noirs américains avaient moins de chances d'être répertoriés comme les meilleurs candidats ; les noms liés aux femmes asiatiques et aux hommes blancs ont généralement de meilleurs résultats.
Avec la vitesse vertigineuse du développement de l’IA, certains disent que cette expérience est déjà dépassée. Malheureusement, ce n'est pas le cas.
Bien que ChatGPT-4o soit en cours de déploiement et qu'OpenAI prétend l'avoir testé avec des spécialistes externes, il affirme également qu'il continuera à répondre aux préoccupations telles que la partialité, l'équité et la désinformation à mesure qu'elles se manifesteront. Des biais de signification existent toujours.
Pour les demandeurs d'emploi, un petit examen de l'engagement d'une entreprise en faveur de la DE&I indiquera si elle est susceptible de se concentrer sur le dé biais de ses outils d'IA.
Avec la possibilité d'analyser des milliers de CV en quelques secondes, il est peu probable que les entreprises reviennent à l'examen manuel des CV, mais de nombreuses organisations ajoutent une couche de surveillance humaine dans les processus de sélection pour aider à atténuer les résultats biaisés de l'IA. Bien sûr, les humains ont aussi des préjugés, donc aucune méthode n’est infaillible.
D'autres équipes de recrutement utilisent des ATS qui masquent les noms et les niveaux d'éducation des candidats.
Vérifiez également si l’entreprise de votre choix est soucieuse d’avoir un niveau d’éducation particulier ; il y a plus de chances de biaiser l'IA si c'est le cas.
Bien sûr, dans des secteurs particuliers comme la médecine et la santé, les qualifications professionnelles sont très importantes, mais pour d’autres, comme le génie logiciel, les organisations peuvent adopter une approche de recrutement davantage basée sur les compétences.
Les ingénieurs et les développeurs sont souvent des STAR (compétents via des voies alternatives), alors recherchez les exigences basées sur l'expérience par rapport aux exigences de formation minimales dans les offres d'emploi.
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Pour être pris en considération, vous aurez besoin d'au moins deux ans d'expérience dans Docker, Kubernetes, Jenkins, Ansible, Python et BASH, entre autres.
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Bien que l'accent soit mis principalement sur AWS, d'autres plates-formes cloud peuvent également être nécessaires. Il est donc important de démontrer un engagement en faveur du développement professionnel dans la technologie cloud. Progressivement, aucune exigence de formation n'est répertoriée, mais une liste d'expériences et de compétences souhaitées l'est.
Par Amanda Kavanagh