Intelligence artificielle et recrutement : Les femmes désavantagées ?

L’u­til­i­sa­tion crois­sante de l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle (IA) dans les proces­sus de recrute­ment soulève des inquié­tudes quant à son impact sur l’é­gal­ité des chances, en par­ti­c­uli­er pour les femmes. Une étude récente menée par l’U­ni­ver­sité de Stan­ford révèle que cer­tains algo­rithmes de sélec­tion de CV pour­raient per­pétuer, voire ampli­fi­er, les biais de genre exis­tants dans le monde pro­fes­sion­nel.

Des algo­rithmes biaisés ?

L’é­tude, dirigée par la Dr. Emi­ly Chen, a analysé les résul­tats de plusieurs sys­tèmes d’IA util­isés par de grandes entre­pris­es pour le tri ini­tial des can­di­da­tures. Les résul­tats sont préoc­cu­pants : dans cer­tains cas, les algo­rithmes ont sys­té­ma­tique­ment sous-éval­ué les CV féminins, même lorsque les qual­i­fi­ca­tions étaient équiv­a­lentes à celles des can­di­dats masculins.“Nous avons con­staté que l’IA avait ten­dance à favoris­er les par­cours pro­fes­sion­nels linéaires et à temps plein, ce qui désa­van­tage sou­vent les femmes qui ont pu avoir des inter­rup­tions de car­rière liées à la mater­nité ou au care famil­ial”, explique la Dr. Chen.

L’ef­fet “boîte noire” de l’IAUn des prin­ci­paux prob­lèmes iden­ti­fiés est le manque de trans­parence dans le fonc­tion­nement de ces algo­rithmes. Sarah Thomp­son, experte en éthique de l’IA chez Microsoft, souligne : “L’ef­fet ‘boîte noire’ de cer­tains sys­tèmes d’IA rend dif­fi­cile l’i­den­ti­fi­ca­tion et la cor­rec­tion des biais. C’est un défi majeur pour garan­tir l’équité dans le recrute­ment.”

Des ini­tia­tives pour cor­riger le tir

Face à ces con­stats, plusieurs entre­pris­es tech tra­vail­lent à dévelop­per des solu­tions plus équita­bles. Google a récem­ment lancé “FairAI”, un out­il d’au­dit des algo­rithmes de recrute­ment visant à détecter et cor­riger les biais de genre.

De son côté, l’U­nion Européenne pré­pare une lég­is­la­tion pour encadr­er l’u­til­i­sa­tion de l’IA dans les proces­sus de recrute­ment. Mar­grethe Vestager, com­mis­saire européenne au Numérique, affirme : “Nous devons nous assur­er que l’IA soit un out­il d’é­man­ci­pa­tion, pas de dis­crim­i­na­tion.”

L’im­por­tance de la diver­sité dans les équipes de développe­ment

Les experts s’ac­cor­dent sur un point : la diver­sité au sein des équipes qui dévelop­pent ces tech­nolo­gies est cru­ciale. “Quand les algo­rithmes sont conçus majori­taire­ment par des hommes, il y a un risque inhérent de biais”, explique Maria Rodriguez, fon­da­trice de “Women in AI”, une organ­i­sa­tion pro­mou­vant la diver­sité dans le secteur de l’IA.

Des com­pé­tences “soft” sous-éval­uées

Un autre aspect prob­lé­ma­tique est la dif­fi­culté des algo­rithmes à éval­uer les com­pé­tences dites “soft”, comme l’in­tel­li­gence émo­tion­nelle ou la capac­ité à tra­vailler en équipe, sou­vent mis­es en avant dans les pro­fils féminins.Julia Hoff­man, DRH chez un grand groupe phar­ma­ceu­tique, témoigne : “Nous avons con­staté que notre sys­tème d’IA avait ten­dance à sous-éval­uer ces com­pé­tences cru­ciales. Nous tra­vail­lons actuelle­ment à affin­er nos algo­rithmes pour mieux les pren­dre en compte.”

L’IA, un out­il par­mi d’autres

Face à ces défis, de nom­breux experts appel­lent à une approche plus nuancée de l’u­til­i­sa­tion de l’IA dans le recrute­ment. “L’IA ne devrait être qu’un out­il par­mi d’autres dans le proces­sus de sélec­tion, pas le seul critère de déci­sion”, insiste le Dr. Chen.

Cer­taines entre­pris­es optent pour une approche hybride, com­bi­nant IA et éval­u­a­tion humaine. C’est le cas chez L’Oréal, où Sophie Bel­lon, direc­trice du recrute­ment, explique : “Nous util­isons l’IA pour un pre­mier tri, mais chaque can­di­da­ture retenue est ensuite exam­inée par un recru­teur humain. Cela nous per­met de béné­fici­er de l’ef­fi­cac­ité de l’IA tout en gar­dant une approche per­son­nal­isée.”

Vers une IA plus inclu­sive

Mal­gré ces défis, beau­coup restent opti­mistes quant au poten­tiel de l’IA pour favoris­er la diver­sité dans le recrute­ment, à con­di­tion qu’elle soit bien conçue et util­isée.

Des ini­tia­tives comme “AI for Her”, lancée par IBM, visent à for­mer spé­ci­fique­ment les femmes aux métiers de l’IA, dans le but de créer une nou­velle généra­tion de développeuses capa­bles de con­cevoir des algo­rithmes plus inclusifs.

En con­clu­sion, si l’IA présente des risques de per­pé­tu­a­tion des biais de genre dans le recrute­ment, elle offre aus­si l’op­por­tu­nité de repenser nos proces­sus de sélec­tion pour les ren­dre plus équita­bles. L’en­jeu est de taille : garan­tir que les tech­nolo­gies qui façon­neront le monde du tra­vail de demain soient véri­ta­ble­ment inclu­sives et équita­bles pour tous.