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L’IA dans l’évaluation des talents

L’intelligence artificielle révolutionne le monde du travail, libérant de nouvelles opportunités pour des décisions plus éclairées, une efficacité optimisée et des pratiques plus inclusives. Découvrez les opportunités, les défis et les meilleures pratiques de Talogy pour intégrer l’IA dans l’évaluations des talents et vos processus RH.

L’IA dans l’évaluation des talents

Comment les départements RH peuvent-ils mettre en œuvre avec succès l’IA sur le lieu de travail ?

Si l’IA peut effectivement améliorer l’efficacité des équipes RH, son intégration doit être réfléchie et stratégique afin d’en garantir une utilisation optimale tout en minimisant les éventuels impacts négatifs dès le départ. Pour une adoption réussie de l’IA dans les processus RH, il est essentiel de :

  1. Définir une gouvernance et des principes clairs en matière d’IA – Dès le début, il est crucial d’établir des politiques et des directives garantissant une utilisation éthique et appropriée de l’IA dans les processus RH. Cela inclut l’approbation des outils, la sécurité et la confidentialité des données, le respect des réglementations, ainsi que la distinction entre usages appropriés et inappropriés. Une surveillance humaine reste indispensable pour s’assurer du bon fonctionnement de ces systèmes.
  2. Former les équipes RH – Pour tirer pleinement parti des outils d’IA, les professionnels RH doivent être formés à leur gestion et à leur intégration dans l’expérience humaine au sein de l’espace RH. Des sessions de formation sur des compétences clés comme l’intelligence émotionnelle, la pensée critique et la gestion des biais sont essentielles pour accompagner cette transition et garantir une utilisation éclairée de l’IA dans les RH.
  3. Clarifier les responsabilités décisionnelles – À mesure que l’IA prend une place croissante dans les processus RH, il devient primordial de définir clairement qui prend les décisions finales et comment le feedback est pris en compte. Une répartition bien définie des rôles entre l’humain et la technologie assure une meilleure transparence et efficacité.
  4. Renforcer la diversité, l’équité et l’inclusion (DEI) – S’ils ne sont pas soutenus par des experts et des facilitateurs, les modèles d’IA risquent de renforcer les préjugés sociétaux et de ne pas prendre en compte les défis uniques de certains sous-groupes. Cela peut renforcer les disparités existantes et même désavantager les individus des communautés marginalisées, ce qui peut conduire à des espaces largement homogènes qui ne soutiennent pas les principes de l’IED. Sans une supervision experte, les algorithmes d’IA risquent de reproduire, voire d’amplifier, les biais existants, ce qui pourrait nuire à certains groupes et renforcer les inégalités. L’intervention humaine est donc essentielle pour garantir des processus de gestion des talents plus équitables et inclusifs, en évitant les effets discriminatoires involontaires de l’IA.
  5. Adopter une approche holistique – Enfin, bien que l’IA puisse apporter une aide précieuse dans certains aspects des RH, il est fondamental de garder à l’esprit que nous travaillons avec des êtres humains aux parcours, compétences et aspirations uniques. Une vision d’ensemble des processus et des impacts est nécessaire avant toute prise de décision, afin de concilier performance et bien-être des collaborateurs.

Quels sont les types d’outils d’IA les plus utilisés dans les départements RH ?

Trois types d’outils basés sur l’IA couramment utilisés en RH

  1. Le traitement du langage naturel (TLN) dans les ressources humaines : Le traitement du langage naturel (TLN) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Cette technologie facilite une interaction plus intuitive avec les systèmes informatiques, notamment via les chatbots et assistants virtuels, déjà bien ancrés dans notre quotidien.

    Dans les départements RH, le TLN est utilisé pour plusieurs applications, comme l’analyse des talents à travers l’identification de tendances, la mise en place de solutions de libre-service RH ou encore la détection de biais dans les offres d’emploi, contribuant ainsi à des processus plus justes et efficaces.

  2. L’apprentissage automatique au service des RH :L’apprentissage automatique (ou machine learning) est une technique d’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. En repérant des schémas et en s’adaptant à de nouvelles informations, ces modèles sont capables de faire des prédictions et d’optimiser divers processus RH.Dans ce domaine, l’apprentissage automatique est couramment utilisé pour anticiper le taux de rotation des employés, recommander des parcours de développement ou encore automatiser l’évaluation des candidatures, offrant ainsi des insights précieux pour une gestion plus efficace des talents.
  3. L’IA générative dans les RH :L’IA générative est une technologie capable de créer du contenu sous diverses formes (texte, images, audio, vidéo) en fonction des demandes des utilisateurs. Si cette technologie évolue depuis plusieurs années, son adoption a explosé en 2023, notamment grâce à l’essor de ChatGPT, rendant son usage accessible à un large public, tant dans la sphère professionnelle que personnelle. Dans les ressources humaines, l’IA générative améliore la productivité en facilitant la création de contenus, comme les descriptions de poste, les supports de formation en ligne ou encore les communications internes. Elle est également intégrée aux chatbots RH pour répondre aux questions courantes et offrir une assistance rapide aux employés.

 

 


 L’IA dans l’évaluation des talents

 

Comment utiliser l’IA dans l’évaluation ?

L’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités pour l’évaluation des talents : génération de contenus d’évaluation, mise en place de processus de recrutement basés sur des chatbots, ou encore développement de simulations de travail plus interactives. Cependant, en tant que professionnels de la gestion des talents, il est essentiel de rester concentrés sur les indicateurs pertinents et de ne pas se laisser emporter par l’attrait des nouvelles technologies. En adoptant une approche rigoureuse et réfléchie, nous pouvons exploiter tout le potentiel des outils d’IA pour l’évaluation tout en évitant leurs écueils. Lors de l’intégration d’une nouvelle technologie impliquant des décisions à fort enjeu, plusieurs éléments sont primordiaux : une démarche scientifique rigoureuse, une approche mesurée, une transparence totale et une communication claire. Enfin, l’intervention humaine demeure indispensable. Les professionnels des RH possèdent des compétences que les machines ne peuvent remplacer, et leur expertise est essentielle pour garantir des décisions d’évaluation à la fois efficaces et équitables.

Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents ?

L’IA peut améliorer l’évaluation des talents en optimisant chaque étape du processus :

  • Offrir des expériences plus personnalisées et engageantes aux candidats
  • Automatiser les tâches répétitives et chronophages
  • Aider les recruteurs à prendre des décisions plus précises et éclairées
  • Identifier des tendances et extraire des insights stratégiques à l’échelle de l’organisation
  • Détecter et atténuer les biais inconscients pour favoriser l’équité

Cependant, trouver le juste équilibre entre technologie et jugement humain est essentiel du travail lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans l’évaluation des talents. Pour utiliser efficacement l’IA dans les processus d’évaluation à la fois justes, précis et juridiquement solides, il est crucial de s’appuyer sur un partenaire de mise en œuvre qui ne se limite pas à la technologie et aux données. L’expertise en science et théorie de l’évaluation, en réglementation et conformité internationale, ainsi qu’en conception d’expériences utilisateur (UX) optimales est indispensable pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans ce domaine.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents ?

Si les outils d’évaluation basés sur l’IA offrent de nombreux avantages, ils présentent également des risques qu’il est crucial de comprendre et d’aborder de manière transparente au sein de votre organisation :

  • Négliger l’élément humain : Une automatisation excessive peut occulter des aspects fondamentaux des décisions en matière d’emploi, tels que l’empathie et la vision stratégique.
  • Des données biaisées produisent des résultats biaisés : Il est essentiel de bien comprendre les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Même les systèmes conçus pour être neutres peuvent, s’ils ne sont pas surveillés de près, apprendre et reproduire des biais sociétaux issus des données historiques.
  • Une complexité accrue réduit la transparence : Plus un modèle est sophistiqué, plus il devient difficile à expliquer et à comprendre, ce qui peut poser des problèmes de responsabilité et de confiance.
  • Une dépendance aux volumes de données : L’IA nécessite une collecte et une mise à jour constantes de grandes quantités de données. Cela doit être fait dans un cadre éthique strict garantissant la protection de la vie privée et la confidentialité des informations sensibles.
  • Risque de violation de la confidentialité : Les organisations doivent être vigilantes quant aux données introduites dans les outils d’IA, en particulier ceux accessibles au public, où les fournisseurs peuvent exploiter ces données pour entraîner leurs modèles.
  • Une adaptation mal maîtrisée peut entraîner des erreurs : L’IA appliquée à la gestion des talents ne peut être simplement transposée d’autres secteurs de l’entreprise. Son intégration doit être réfléchie et adaptée avec précaution aux processus et solutions de gestion des talents.
  • La reconversion des processus d’IA peut conduire à des erreurs : La transposition de l’utilisation de l’IA sur le lieu de travail à partir d’autres secteurs de l’entreprise.

En respectant les meilleures pratiques dans ces domaines, vous renforcerez la confiance des candidats et des employés envers l’utilisation responsable des outils d’IA pour l’évaluation des talents.

Quelles sont les préoccupations éthiques liées à l’utilisation de l’IA dans la gestion des talents ?

De nombreux avantages ont été attribués aux innovations utilisant l’IA sur le lieu de travail pour un large éventail d’applications, mais dans le même temps, des scientifiques, des législateurs, des groupes de justice sociale et des médias ont mis en garde contre le risque que l’utilisation de l’IA dans la gestion des talents soit biaisée, porte atteinte à la vie privée ou tombe entre de mauvaises mains à des fins malveillantes.

Tout cela a conduit à une certaine méfiance à l’égard de l’IA dans l’évaluation des talents et à des appels à des garde-fous autour de son utilisation, d’autant plus que l’IA devient de plus en plus puissante grâce à l’automatisation et aux capacités génératives. La conversation s’est intensifiée avec un thème commun appelant à l’utilisation éthique de la technologie et de l’évaluation à l’ère de l’intelligence artificielle. La  Society for Industrial and Organizational Psychology (SIOP) et la Society for Human Resource Management (SHRM) ont récemment publié des recommandations sur l’évaluation basée sur l’IA qui soulignent la nécessité d’une pratique éthique.

Quel est l’avenir de l’IA dans l’évaluation des talents ?

Il ne fait aucun doute que l’IA, que ce soit sur le lieu de travail ou plus largement, est là pour durer. Ses nombreux avantages surpassent largement les risques potentiels, et son rôle dans l’évaluation des talents ne fera que s’accentuer avec le temps. Naturellement, l’IA est donc susceptible de conserver une position centrale dans l’évaluation des talents à mesure que nous avançons. Cependant, cette évolution ne se fera pas du jour au lendemain.

L’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents est une situation aux enjeux particulièrement élevés, et il est essentiel d’adopter une approche responsable en prenant pleinement conscience des implications de l’IA. Les outils d’évaluation basés sur l’IA continuent d’évoluer, et nos connaissances sur leurs capacités et limites s’enrichissent chaque jour. L’objectif premier des évaluations est de prédire avec précision et fiabilité la réussite professionnelle. En fin de compte, les évaluations des talents sont destinées à prédire la réussite au travail de la manière la plus précise et la plus fiable possible, et tant que nous ne disposons pas de garanties solides sur la capacité de l’IA à remplir cette mission de manière équitable, la prudence reste de mise. Cela dit, à mesure que notre compréhension de l’ IA dans le monde du travail progresse, son utilisation dans l’évaluation des talents devrait continuer à se développer. Elle apportera des gains d’efficacité considérables en automatisant les tâches répétitives, libérant ainsi les professionnels des RH pour qu’ils se concentrent sur les aspects de l’évaluation qui nécessitent une intervention humaine : l’analyse, l’interprétation et l’application des résultats pour une prise de décision éclairée.


L’approche de Talogy en matière d’IA dans l’évaluation

 

Quels sont les principes et les bonnes pratiques appliqués par Talogy lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans l’évaluation des talents ?

Chez Talogy, nous avons réuni une équipe d’experts pour garantir une utilisation rigoureuse et stratégique de l‘IA dans les évaluations, en veillant à ce qu’elle apporte une réelle valeur ajoutée tout en minimisant les risques de tricherie et les défis juridiques. Nos psychologues I/O, titulaires d’un doctorat, s’appuient sur un principe fondamental : les solutions d’évaluation basées sur l’IA doivent être utilisées uniquement lorsqu’elles offrent une réelle valeur ajoutée et toujours sous la supervision d’experts. Cette approche permet de limiter les biais, de réduire les impacts négatifs et de prévenir les risques de fraude. En adoptant cette méthodologie, vous bénéficiez d’un meilleur engagement des candidats, d’une efficacité accrue, de processus de recrutement plus rapides et de données précieuses pour affiner vos stratégies et améliorer vos résultats en matière de gestion des talents.

Comment Talogy utilise-t-il l’IA dans ses solutions de gestion des talents ?

L’équipe R&D de Talogy possède une expertise avancée en science des données et en techniques statistiques appliquées à l’IA dans l’évaluation, notamment en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel. Nous intégrons ces technologies uniquement lorsque leur utilisation est pertinente et scientifiquement justifiée. Contrairement aux approches basées sur l’« IA ouverte », nous privilégions des solutions d’« IA fermée », où les algorithmes restent stables et ne peuvent être modifiés sans intervention humaine. Nous travaillons uniquement avec des processus d' »IA fermée » qui sont protégés des intrants et des ajustements externes, ce qui permet de préserver la pureté de nos modèles d’IA et la sécurité des données relatives à nos clients et à nos candidats. Cette approche garantit l’intégrité de nos modèles, la sécurité des données de nos clients et la fiabilité des évaluations.

Un exemple concret de l’application de l’IA pour optimiser les résultats est série de tests d’aptitude Mindgage™. Grâce à l’apprentissage automatique, nous avons pu identifier des schémas et affiner nos modèles de notation afin d’améliorer la prédiction de la performance tout en réduisant les risques de biais. Résultat : Mindgage™ s’avère être un aussi bon, voire meilleur prédicteur de la réussite professionnelle que les évaluations traditionnelles, tout en réduisant de 60 % les écarts entre sous-groupes. De plus, nos tests sont conçus pour être rapides et engageants, offrant ainsi une meilleure expérience aux candidats.

Que fait Talogy pour atténuer les risques liés à l’application de l’IA dans les évaluations ?

Talogy a mis en place un cadre de gouvernance solide pour garantir une utilisation efficace, sécurisée et éthique de l’intelligence artificielle dans l’évaluation des talents. Ce cadre repose sur des principes fondamentaux destinés à encadrer l’usage l’IA dans l’évaluation des talents et à assurer sa conformité aux meilleures pratiques :

  1. Sécurité et protection : Les applications d’IA doivent fonctionner et produire des résultats qui sont précis, cohérents, exacts et valides pour ce qui est de l’objectif et de l’utilisation prévus. L’IA doit être conçue et gérée de manière à prévenir tout risque involontaire pouvant nuire aux individus ou aux organisations.
  2. Respect de la vie privée : La confidentialité des données doit être strictement préservée à chaque étape – du développement au stockage et à l’application de l’IA – dans le respect des usages prévus, du consentement des utilisateurs et des réglementations en vigueur.
  3. Équité et impartialité : L’IA doit être développée et utilisée de manière équilibrée afin de limiter les biais, prévenir les résultats indésirables et garantir un accès équitable à tous.
  4. Fiabilité et précision : Les solutions d’IA doivent fournir des résultats cohérents, exacts et scientifiquement valides, en adéquation avec leurs objectifs d’évaluation
  5. Transparence et explicabilité : L’utilisation de l’IA sur le lieu de travail doit être clairement communiquée lorsque nécessaire, et son fonctionnement expliqué de manière compréhensible, vérifiable et ouverte à l’inspection.
  6. Intervention humaine et responsabilité sociale: L’IA doit être développée et appliquée dans le respect de la dignité humaine, avec une implication humaine appropriée dans les processus décisionnels.
  7. Responsabilité et gouvernance : L’utilisation de l’IA doit être encadrée par des politiques claires garantissant son alignement avec les objectifs définis, ainsi qu’une reddition de comptes sur les décisions et résultats issus de son application.

Grâce à ces principes, Talogy s’engage à assurer une intégration de l’IA qui allie innovation, rigueur scientifique et responsabilité éthique.

Que fait Talogy pour minimiser l’utilisation abusive de l’IA par les candidats lors des évaluations ?

Chez Talogy, nous prenons au sérieux l’impact de l’IA sur l’intégrité des évaluations. Afin de mieux comprendre les risques associés à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents, nous menons des recherches continues dans ce domaine afin d’étudier l’impact d’une utilisation inappropriée et identifier les approches permettant de l’éviter. Notre équipe de recherche mondiale et interfonctionnelle sur l’IA a mis en évidence quatre approches clés pour réduire les risques de tricherie liés à l’IA, que nous définissons comme la « violation de l’intégrité du processus d’évaluation, la tromperie ou la fausse représentation intentionnelle du travail d’un candidat » :

Chez Talogy, nous prenons au sérieux l’impact de l’IA sur l’intégrité des évaluations. Afin de mieux comprendre les risques associés à l’utilisation de l’IA dans l’évaluation des talents, nous menons des recherches continues dans ce domaine afin d’étudier l’impact d’une utilisation inappropriée et identifier les approches permettant de l’éviter. Notre équipe de recherche mondiale et interfonctionnelle sur l’IA a mis en évidence quatre approches clés pour réduire les risques de tricherie liés à l’IA, que nous définissons comme la « violation de l’intégrité du processus d’évaluation, la tromperie ou la fausse représentation intentionnelle du travail d’un candidat » :

  1. Conception : Nous appuyons la conception de nos évaluations sur des recherches rigoureuses qui nous permettent de mieux comprendre les risques de tricherie dans différents types d’évaluations. En combinant judicieusement plusieurs méthodes d’évaluation, nous assurons des résultats fiables et adaptés aux besoins spécifiques de chaque solution.
  2. Communication : Nous encourageons les organisations à définir clairement les limites d’utilisation appropriée et inappropriée de l’IA dans leurs processus d’évaluation. Cette position doit être communiquée de manière transparente aux candidats dès le début du processus pour éviter toute ambiguïté.
  3. Contrôle : Nous surveillons de façon continue les données issues des évaluations pour repérer toute tendance ou comportement suspect qui pourrait indiquer un risque de triche ou une conduite inhabituelle des candidats. Des examens réguliers sont également effectués sur l’impact de l’IA générative sur les évaluations proposées dans notre portefeuille.
  4. Dissuader : Pour réduire les comportements de triche, nous avons désactivé la fonction « copier-coller » dans une grande partie de nos solutions. Nous mettons aussi en place des « contrats d’honnêteté », une méthode de dissuasion éprouvée qui demande aux participants de s’engager à compléter les évaluations de manière honnête, sans aide extérieure. Ces actions sont essentielles pour garantir l’intégrité des évaluations et la fiabilité des résultats tout en promouvant une utilisation éthique et responsable de l’IA.

Vous recherchez des conseils d’experts sur l’utilisation efficace de l’IA dans le cadre de vos initiatives d’évaluation et de développement des personnes ?

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