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Ce partenariat académique et scientifique inédit s’intègre dans une approche résolument disruptive et éthique du processus de recrutement. Comme dans de nombreux autres domaines et secteurs d’activité, l’intelligence artificielle, ses avancées et ses possibilités, ainsi que la masse et la richesse des données relatives à l’emploi disponibles, ouvrent de nombreuses perspectives pour l’amélioration des démarches de recrutement et les ressources humaines, que ce soit du point de vue du recruteur ou de celui du candidat.
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- Une représentation plus complète et plus précise du candidat à l’emploi à partir d’un ensemble de données diverses et hétérogènes (CV, données historiques, données de navigation, profil sur les réseaux sociaux professionnels, données issues des interviews vidéos, conversations avec des consultants, chatbots...). Cette multitude de données suppose de bâtir de nouvelles méthodes de collecte et d’annotation des données afin de mieux connaître les candidats et leur potentiel.
- Le traitement de nouveaux outils de recrutement comme l’entretien audio-vidéo, à travers l’analyse des émotions et de la personnalité du candidat. Ces éléments peuvent constituer une importante valeur ajoutée pour conseiller les candidats, à l’heure où l’attention des recruteurs se porte sur les compétences comportementales (soft skills).
- La conception et l’optimisation d’algorithmes dans le processus de recrutement (algorithmes de mise en correspondance entre un candidat et une offre, algorithme de recommandation ou techniques de recherche de candidats ou d’offres) avec une attention constante portée aux notions de transparence, de confiance et d’interprétabilité des algorithmes. Un des enjeux supplémentaires est celui de non-discrimination algorithmique. L’idée est d’explorer les moyens technologiques et humains permettant de garantir qu’un candidat n’est évalué que sur la seule base de ses compétences et de ses savoir-être, sans qu’un biais subjectif de pré-sélection n'intervienne dans le processus.
Titulaire : Céline Hudelot du laboratoire MICS
Partenaire : Randstad