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mai 31, 2018

L'IA est meilleure que vous pour l'embauche diversely


D'innombrables études montrent que la diversité – qu'elle soit fondée sur la race, l'âge, le sexe ou le statut socioéconomique – est bonne pour les affaires . Il ajoute plus de perspectives, d'opinions, de connaissances et de compétences à la table. Mais nous savons que les entreprises, grandes et petites, sont toujours confrontées à des problèmes d'embauche de main-d'œuvre diversifiée.

En réalité, nous sommes intrinsèquement biaisés. Nous ne pouvons pas nous empêcher d'aimer automatiquement les gens qui nous ressemblent. C'est pourquoi il est peut-être temps d'admettre que la technologie pourrait faire un meilleur travail que nous à l'embauche.

Au cours des dernières années, nous avons vu l'arrivée de plusieurs startups visant à combattre les préjugés inconscients à l'embauche. . La société basée à Paris Goshaba par exemple, permet aux candidats de jouer à des jeux cognitifs pour rendre le processus de recrutement plus efficace et inclusif.

La compagnie a été co-fondée par Camille Morvan, qui a enseigné la science cognitive et la psychologie organisationnelle à Harvard. En 2014, elle est passée à l'entrepreneuriat à la suite d'une observation simple: les recruteurs ont tendance à se concentrer uniquement sur les CV et les lettres de présentation, tout en ignorant les compétences générales du candidat. Mais les choses changent, dit Morvan:

Nous assistons à un véritable changement, les grandes entreprises devenant de plus en plus convaincues des avantages d'un recrutement objectif, fondé sur des données et équitable. En particulier, ils ont observé le danger de biais inconscients dans le recrutement. La diversité est non seulement une question éthique clé pour les entreprises, mais elle les aide à attirer et retenir les meilleurs talents.

Par exemple, nous allons bientôt travailler avec EDF Energy pour cibler les candidats débutant leur carrière scolaire ou universitaire. La diversité et l'inclusion constituent un énorme programme stratégique pour l'entreprise énergétique, dans un secteur qui a été plutôt blanc et dominé par les hommes. Ils veulent changer cela.

Headstart qui est basé à Londres a une mission similaire mais utilise l'apprentissage automatique pour déterminer quels candidats sont les meilleurs ajustements techniques et culturels.

conçu pour aider les entreprises à s'éloigner de l'embauche basée sur la qualification et à prendre en compte la personnalité, les intérêts et les motivations. En les algorithmes permettant de faire correspondre les candidats avec les meilleurs rôles, les préjugés inconscients peuvent être considérablement réduits

Designing bias

Siri Uotila est chercheur au programme de politique publique des femmes de la Harvard Kennedy School . . Elle a fait beaucoup de recherches sur la façon dont le biais affecte notre prise de décision et comment nous pouvons concevoir des environnements qui donnent moins de place aux décisions biaisées.

Selon Uotila, il existe de nombreuses façons d'améliorer la prise de décision en matière d'embauche. rendre le processus d'embauche plus efficace en général vu du point de vue des RH.

Ce que nous recommandons toujours, c'est de ne jamais faire d'entrevues non structurées. Si vous voulez faire des entretiens comme première étape de l'embauche, assurez-vous qu'ils sont structurés et égaux pour tous les candidats. Ce que nous encourageons encore plus que d'interviewer est de recruter aveuglément et d'exiger un test de travail.

Le recrutement aveugle consiste à retirer des informations personnelles d'une application, incluant votre nom et tout ce qui implique quelque chose sur vos données démographiques. Cela permet de faire ressortir les parties essentielles de votre application – vos compétences et vos qualifications –

C'est une méthode éprouvée. L'un des exemples les plus notables est celui des musiciens classiques dans les orchestres. Pendant des décennies, ils étaient fortement dominés par les joueurs masculins, et le nombre de joueuses était parfois aussi bas que cinq pour cent. Ce problème a été remarqué dans les années 70 et 80, et les joueurs devaient ensuite jouer derrière un rideau lorsqu'ils auditionnaient pour des spots. Cela a augmenté de façon significative le nombre de femmes musiciennes.

L'autre point, qui consiste à rendre les processus d'embauche plus efficaces et équitables, exige des échantillons de travail. Au lieu de laisser un employé potentiel expliquer ce à quoi il est bon, pourquoi ne pas le faire passer à un test? Laissez-les montrer leurs compétences au lieu de les expliquer.

Laissez l'AI faire l'embauche

C'est ici que Priyanka Jain, responsable de la croissance de la société de recrutement Pymetrics intervient. Pymetrics offre une plate-forme d'embauche aux grandes entreprises, ce qui exclut les renseignements personnels sur le demandeur. Cela rend le processus aussi impartial que possible.

L'objectif de la pymétrie est de donner à tous les candidats une chance égale d'être considéré pour un emploi. Peu importe leur sexe, leur appartenance ethnique ou leur milieu socio-économique.

Pymetrics vous fait jouer à des jeux de neurosciences qui vous permettent de résoudre différentes tâches. Par exemple, à quel point êtes-vous enclin à prendre des risques ou êtes-vous impulsif? Ces tâches évaluent vos traits cognitifs et émotionnels, et les données qu'ils rassemblent, explique Jain, sont beaucoup plus denses qu'un CV ne le serait jamais.

Alors, comment ça marche? Vous vous connectez à une plate-forme. Vous n'envoyez pas votre CV. Vous résolvez ces tâches et, selon la façon dont vous les mesurez, vous serez ou ne serez pas invité à un entretien de deuxième tour.

Exemple d'une tâche que vous devez résoudre à travers la plateforme d'embauche de Pymetrics. Pour chaque pompe du ballon, vous collectez de l'argent. Plus vous pompez, plus vous collectez. Mais attention, le ballon va éclater à un moment donné. Est-il préférable de pomper moins et de collecter de petites sommes d'argent pour de nombreux ballons ou beaucoup d'argent pour moins de ballons?

Cette méthode fonctionne très semblable à la méthode de blind-screening que recommande Uotila pour éviter les biais. Et selon Jain, les résultats parlent déjà d'eux-mêmes

Pymetrics a généralement de très grandes entreprises (comme Unilever Tesla et LinkedIn ) clients C'est parce qu'ils ont besoin de sociétés avec de nombreux employés pour développer des algorithmes précis qui comprennent les compétences dont cette entreprise a besoin.

Selon les statistiques d'impact de Pymetrics, 18% plus de femmes ont été embauchées et 16% plus de personnes issues de minorités. En outre, plus de personnes ayant des antécédents dans les collèges communautaires ont été embauchées que jamais auparavant.

L'AI peut-elle éliminer complètement les préjugés?

Il est clair que des solutions techniques comme la pymétrie peuvent aider les personnes de divers horizons. que se passe-t-il quand ils ont vraiment eu le travail? Pouvons-nous nous assurer que des politiques d'embauche plus équitables entraîneront également des promotions pour des employés plus diversifiés?

M. Uotila admet qu'il s'agit d'un autre défi auquel les entreprises devront faire face. À un certain point, la portée des algorithmes s'arrête et les gens – les collègues, les gestionnaires et les employés – doivent interagir. Et le biais se produira toujours. Mais Uotila pense que si de plus en plus de grandes entreprises commencent à mettre en place un dépistage à l'aveugle et des solutions comme la plateforme d'embauche de Pymetrics, c'est un pas dans la bonne direction.

également être promu à des couches supérieures, après avoir été dans une entreprise pendant un certain temps. Cependant, si les chiffres de la diversité en général s'améliorent, cela deviendra à un moment donné la nouvelle norme.

Il semble qu'il y ait définitivement des solutions concrètes pour assurer un recrutement impartial et une diversité accrue. Et comme le montrent déjà les résultats de Pymetrics, la technologie peut jouer un rôle essentiel dans cette solution. La question est maintenant de savoir si elle peut aussi avoir un effet de "ruissellement" et assurer plus de diversité dans les couches supérieures aussi.

Beaucoup de grandes marques reconnaissent maintenant les avantages commerciaux importants qui découlent de la constitution d'une main-d'œuvre diversifiée. EDF Energy se passionne pour le recrutement d'horizons divers, c'est pourquoi la prochaine édition des EDF Energy Pulse Awards inclut ce thème.

" Il a été prouvé que vous obteniez de meilleurs résultats en termes d'innovation, de performance et d'activité de la part de différents groupes de personnes", Fiona Jackson, l'inclusion et l'image de marque de l'employeur chez EDF Energy

Les EDF Energy Pulse Awards aident les entrepreneurs et les start-ups à concrétiser des idées et des produits innovants grâce à un soutien et des investissements. En savoir plus ou rejoindre la conversation .

Ce message vous est présenté par EDF Energy .




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