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HRM-Dossiers

Algorithmes et discrimination: les biais dans les RH (no. 58)

Les algorithmes s’immiscent de plus en plus dans nos vies et leur avènement dans le monde du recrutement interpelle. C’est pourquoi ce dossier s’imposait comme une nécessité. Cependant, il n’a pas été facile de trou- ver des experts à la hauteur de la tâche. Une rapide recherche sur le Web vous permettra de le vérifier: on trouve beaucoup d’articles sur l’utilisation des algorithmes à des fins de recrutement, mais la plupart ont été rédigés dans un but commercial. Parfois, c’est un copié-collé d’un article de blog dont il devient difficile de retracer l’auteur originel. Il est souvent question de recrutement affinitaire, méthode algorithmique calquée sur le principe des agences matrimoniales et qui permet d’aboucher le candidat et le recruteur grâce à un algorithme dont on ne saura rien, si ce n’est qu’il fonctionne très bien (du moins, c’est qui est dit). Le dossier que vous tenez entre les mains offre une tout autre perspective. Rédigé par quatre chercheurs, il aborde la question des algorithmes dans le recrutement de manière scientifique, tout en restant accessible.

 

Sommaire


- Avertissement 6

 

- Préface 7

 

- Résumé 8

 

- Les algorithmes en question 9

 

- Comment fonctionne un algorithme d’apprentissage statistique? 13

 

- Petit tour d’horizon des biais 17

   Les biais cognitifs 17

   Les biais statistiques 18

   Les biais économiques 22

 

- Quelques pistes pour limiter les biais des algorithmes 23

  Les pistes statistiques 23

  Assurer l’équité: les pistes algorithmiques 26

  Trois enjeux de société autour des biais des algorithmes 30

 

- Conclusion 35

 

- Références 36

 

- Notes 39

 

 

1. édition 2020, 44 pages

Patrice Bertail est professeur de mathématiques (section 26) à l’Université Paris-Ouest-Nanterre-La Défense et professeur associé à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Ses thèmes de recherche portent essentiellement sur les probabilités et la statistique non paramétrique, avec des travaux notamment sur les méthodes de ré-échantillonnage, les valeurs extrêmes, les bornes exponentielles en apprentissage, en indépendant ou pour des chaînes de Markov. Il développe actuellement des techniques basées sur les sondages et le sous-échantillonnage pour le big data.

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Auteur: David Bounie

David Bounie est professeur, responsable du Département sciences économiques et sociales de Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris et membre de l’équipe de direction du laboratoire I3 (Institut Interdisciplinaire de l’Innovation). Il effectue ses travaux de recherche dans les domaines de l’économie avec un intérêt pour l’usage des méthodes quantitatives (économétrie, statistique appliquée, science des données), et s’intéresse en particulier à la manière dont les technologies numériques transfor-
ment le secteur financier (paiements numériques, blockchain, cryptomonnaies, intelligence artificielle). Il est cofondateur de la Chaire de Recherche «Finance Digitale» (2018-2022) à l’Institut Louis Bachelier et titulaire de la Chaire «Explainable Artificial Intelligence for Anti-Money Laundering».

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Stephan Clémençon est professeur à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris et anime l’équipe de recherche S2A (Signal, Statistique et Apprentissage). Il effectue ses travaux de recherche en mathématiques appliquées au sein du Laboratoire LTCI de Télécom Paris. Ses thématiques de recherche se situent principalement dans les domaines de l’apprentissage statistique, des probabilités et des statistiques. Il est responsable du Mastère Spécialisé® «Big Data» de Télécom Paris et a été titulaire de la
Chaire industrielle «Machine Learning for Big Data» de 2013 à 2018.

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Patrick Waelbroeck est professeur en sciences économiques à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Il effectue ses travaux de recherche en économie industrielle, économie de l’innovation, économie de l’Internet, microéconométrie appliquée au sein de l’Institut Interdisciplinaire de l’Innovation (I3), laboratoire commun de Télécom Paris, de Mines ParisTech, de l’École polytechnique et du CNRS. Il est membre fondateur de la Chaire de l’IMT «Valeurs et Politiques des Informations Personnelles»
depuis 2013.

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