L’IA dans le recrutement : pas besoin de tout comprendre, juste d’agir

Selon Trey Causey, responsable de l'éthique en matière d'IA chez Indeed, les responsables de l'acquisition des talents dépassés par l'engouement autour du développement de l'IA « n'ont pas à s'inquiéter. Toute personne songeant à utiliser l'IA a déjà une longueur d'avance. »

Dans cet entretien, Trey Causey coupe court au battage médiatique et passe en revue tout ce qu'il faut savoir sur les dernières technologies de l'IA pour le recrutement : l'IA générative* et l'IA agentique*. Il mentionne également l'arrivée imminente de l'intelligence artificielle générale (IAG)*, ou superintelligence. L'échange a été modifié pour des raisons de longueur et de clarté.

L'IA générative, comme ChatGPT, est là depuis quelque temps déjà. En quoi l'IA agentique est-elle différente ? Quelles sont les utilisations possibles pour le recrutement et la rétention ?

Trey Causey : comme son nom l'indique, ce qui rend l'IA générative unique c'est sa capacité à générer des résultats et des contenus à partir d'un prompt ou d'un ensemble d'instructions fourni par l'utilisateur. Cela peut concerner une description de poste, la gestion des demandes de service client ou tout autre contexte pour lequel vous avez besoin d'idées.

L'IA agentique est la prochaine étape. Pour beaucoup de systèmes d'IA générative, tout se passe sur le chat sur lequel ils sont basés. Mais les « agents » d'IA sont comme des assistants qui peuvent faire les choses à notre place. Si l'IA agentique est différente, c'est parce que leurs actions sont indépendantes.

Par exemple, on peut paramétrer un agent pour qu'il examine les candidatures reçues tous les jours pour un poste à pourvoir. Il peut résumer ces candidatures, identifier les candidats qui possèdent les compétences et expériences requises et générer un rapport classant les candidats avec un résumé à examiner à la fin de la journée. On peut ensuite lui demander de rédiger et d'envoyer un message personnalisé à chaque candidat validé, de les inviter à un appel de présélection et enfin de nous alerter en cas de réponse. 

Avant, l'IA ne pouvait pas interagir avec d'autres systèmes. Elle ne pouvait pas aller récupérer les CV à moins que vous n'ayez réuni les conditions pour qu'elle y ait accès. Avec l'IA agentique, vous pouvez constituer une liste de tâches qui s'exécuteront en arrière-plan pendant que vous travaillerez sur autre chose. Nous nous efforçons de rationaliser tout cela sur Indeed.

[Au FutureWorks de 2024, le PDG d'Indeed, Chris Hyams, a annoncé l'arrivée imminente d'un nouveau produit alimenté par l'IA qui fournira aux chercheurs d'emploi les ressources pour développer leur carrière et aidera les employeurs à combler les pénuries de talents. Ne manquez pas les informations à venir à ce propos.]

Quels sont les fausses idées ou les pièges propres à l'IA agentique que devraient connaître les utilisateurs ?

Trey Causey : les systèmes d'IA sont sujets aux failles et aux erreurs. Évolution n'est pas forcément synonyme de perfection.

Ces agents sont conçus pour réaliser des actions de manières indépendantes, mais cela signifie que les erreurs peuvent être plus coûteuses. Lorsque vous contactez un candidat, vous ne pouvez pas revenir en arrière. Il est important de réfléchir aux tâches que vous attribuez aux agents d'IA, en vous assurant d'avoir un moyen d'examiner les tâches et les résultats. Il serait malavisé de déléguer immédiatement tout votre travail à ces agents.

Comme pour les voitures autonomes à leurs débuts : vous devez rester aux commandes.

Un rapport mondial récent d'Indeed révèle que les employeurs et les chercheurs d'emploi sont favorables à un recrutement axé sur les compétences, mais le manque de temps et de ressources est un obstacle à surmonter. De quelle façon l'IA agentique peut-elle aider ?

Trey Causey : dans la transition vers le recrutement axé sur les compétences, la principale question est de savoir comment s'assurer que les profils ont bien les compétences requises. Les candidats le savent-ils eux-mêmes ? Comment peut-on vérifier cela d'une manière qui inspire confiance aux candidats comme aux employeurs ?

Imaginez un agent d'IA qui peut automatiquement consulter les CV et en extraire les compétences, mais également utiliser les informations du système pour cartographier les autres compétences liées aux précédents postes occupés par les candidats. Il pourrait également relancer la personne en lui disant : « Ces compétences ne figurent pas sur votre CV. Mais sur la base de vos expériences A, B et C, vous pourriez les maîtriser. Souhaitez-vous passer une évaluation ? ».

En automatisant ces échanges, on évite d'exclure une personne parce qu'elle n'utilise pas les « bons » termes dans son CV. Cela supprime également les cas où le recruteur examine une candidature uniquement lorsqu'il a le temps d'effectuer le suivi de ces compétences et d'attendre une réponse. Les évaluations sont là pour combler le manque de confiance, de sorte que l'employeur peut rapidement vérifier les éléments essentiels et passer à l'entretien.

Une enquête mondiale d'Indeed montre également que les travailleurs accordent de plus en plus d'importance aux opportunités d'apprentissage et de développement lorsqu'ils choisissent un employeur, et ce, même avant le salaire. De quelle façon les employeurs peuvent-ils appliquer l'IA à ce domaine afin d'améliorer l'attraction et la rétention des talents ?

Trey Causey : avec l'IA, il est possible de créer de nombreuses opportunités d'apprentissage et de développement qui seront mises à la disposition des employés à la demande, à grande échelle et à un coût relativement faible. L'outil permet d'élaborer des plans d'apprentissage et des ressources de formation personnalisés, puis de créer une évaluation pour déterminer votre niveau et vous donner la possibilité de vous exercer à votre propre rythme.

Il reste cependant des aspects sociaux. Il est difficile de rester consciencieux avec les formations en ligne. Imaginons : il est 21 h, vous venez de coucher vos enfants et vous n'avez pas du tout envie d'apprendre le langage Python, là, tout de suite. C'est là qu'un responsable peut apporter son soutien et donner de la motivation. L'aspect humain est toujours la clé du succès.

L'IA peut-elle être un outil d'amélioration du bien-être ?  Si oui, comment ?

Trey Causey : même si nous ne souhaitons pas créer une culture de la surveillance, je pense que l'IA peut être utile si un responsable est surchargé et ne remarque pas que l'un des membres de son équipe se désintéresse de plus en plus de son travail.

Par exemple : vous avez collecté des données sur les absences. Un agent d'IA peut régulièrement établir un rapport pour identifier les employés qui ont besoin de faire une pause. Il existe de nombreuses façons d'agréger des données pour les rendre facilement accessibles et exploitables.

En quoi l'intelligence artificielle générale, la nouvelle évolution présumée de l'IA, diffère-t-elle des autres formes d'IA dont nous avons parlé ?

Trey Causey : l'intelligence artificielle générale (IAG) est un système ou un ensemble de systèmes capables de surpasser les humains dans n'importe quelle tâche. Mais il n'y a pas de définition convenue de ce à quoi cela ressemble, si bien que certaines personnes disent en plaisantant que c'est « tout ce que nous n'avons pas encore ». Pour le moment, il s'agit surtout d'un débat théorique. 

Les plupart des grands laboratoires d'IA ont raccourci les délais prévus pour la sortie de l'IAG, y compris les ingénieurs qui travaillent actuellement sur ces systèmes. Cette évolution a conduit à des propositions de scénarios catastrophes liés à l'IAG* que je ne trouve pas très convaincantes. Ce n'est pas parce qu'un outil est très intelligent ou semble intelligent qu'il peut faire tout ce qu'un être humain fait.

Que doivent donc savoir les employeurs au sujet de l'IAG à l'heure actuelle ?

Trey Causey : selon moi, il ne faut pas trop s'en préoccuper. En ce qui concerne les implications macroéconomiques de l'IAG*, il y a tellement de résultats probables à l'heure actuelle qu'il est impossible de faire quoi que ce soit tant que l'on n'a pas plus d'informations. Que l'IAG se matérialise ou non, et à quelle échéance, ce qui compte vraiment, c’est la manière dont nous exploitons les systèmes existants. 

Plutôt que de perdre du temps à déterminer quel type d'IA utiliser et où, commencez par utiliser les outils d'IA partout (dans le cadre de la politique de votre entreprise et des paramètres qui vous sont fournis, bien entendu). Expérimenter permet de réduire les enjeux et de diminuer la pression associée à la quête de perfection. L'utilisation de l'IA, c'est comme pour tout : pour mieux la maîtriser, il faut y consacrer du temps.

* Liens en anglais