La machine sait pas lire et autres nouvelles
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Les systèmes de recrutement automatisés tendent à reproduire des discriminations et à « cacher » des profils qualifiés. Résultat : ils privent les entreprises qui cherchent à recruter des candidatures susceptibles de les intéresser, montre un rapport du FINDHR.
En Europe, plus de 75 % des entreprises ont du mal à recruter pour des postes qualifiés. Ce n’est pas faute de main d’œuvre : si l’on prend le cas de l’Allemagne, il manque au total 2 millions de travailleurs. En face, 2,5 millions de personnes sont en recherche d’emploi.
Le problème, selon différents experts, réside plutôt dans la difficulté de faire correspondre les demandeurs d’emploi avec les entreprises qui recrutent. Or, quand bien même un nombre croissant de sociétés recourent à des outils algorithmiques dans leur processus de recrutement, ces machines ne sont pas l’assurance de réussir à trouver les profils « cachés », moins connus, moins similaires aux personnes déjà employées dans la société.
Au contraire, selon un récent travail du projet Fairness and Intersectional Non-Discrimination in Human Recommandation (FINDHR, un programme européen dédié au développement de méthodes pour éviter les discriminations dans les systèmes de recrutements). L’usage croissant d’Applicant Tracking Systems (ATS, Outils de suivi des candidatures, OSC, en français) « crée de sérieuses inquiétudes sur la possibilité que des candidats soient éliminés en raison de caractéristiques liées à leur identité plutôt qu’aux besoins de l’emploi ».
