management et sciences de gestion (ECT, 1re et 2e années) · Chapitre 6 · Exercice de TD
L'algorithme qui recrute
Décision et digitalisation · niveau 3 (difficile)
Énoncé
Une grande enseigne de distribution (fictive) reçoit 200 000 candidatures par an. Elle envisage un logiciel d'IA qui trierait les CV et écarterait automatiquement 80 % des candidats, entraîné sur les profils des salariés recrutés depuis dix ans.
Analyser cette décision : apports attendus, risques pour les candidats et pour l'entreprise, cadre juridique, attentes des parties prenantes. Formuler une recommandation.
Corrigé
Apports. Traitement rapide d'un volume considérable, coût réduit, délai de réponse raccourci, recruteurs libérés pour les entretiens. C'est l'automatisation d'une décision répétitive, en partie programmable.
Risques. Biais des données : entraîné sur dix ans de recrutements, le logiciel reproduira les choix passés, y compris leurs discriminations éventuelles (âge, sexe, origine, lieu de résidence), et pourra écarter des profils atypiques mais compétents. Opacité : l'entreprise pourrait ne pas savoir expliquer un refus. Réputation : un scandale de discrimination algorithmique nuirait à la marque employeur. Dépendance envers l'éditeur.
Cadre juridique. Le RGPD donne à la personne le droit de ne pas faire l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé l'affectant de manière significative (article 22) : un rejet automatique sans intervention humaine est très exposé. Le règlement (UE) 2024/1689 classe certains systèmes d'IA utilisés pour le recrutement parmi les systèmes à haut risque, soumis à des obligations renforcées. Le droit de la non-discrimination s'applique au recrutement.
Parties prenantes. Candidats : équité, explication, réponse rapide. Recruteurs : outil fiable, sans perte de leur rôle. Représentants du personnel : transparence. Direction : coût et image.
Recommandation. Utiliser l'IA comme aide au tri (classement, détection des compétences) et non comme décideur : maintenir une intervention humaine sur chaque rejet, auditer les résultats (taux de sélection par sexe, âge, territoire), entraîner l'outil sur des critères liés au poste plutôt que sur l'imitation du passé, informer les candidats.
Ce qu'il faut retenir. Automatiser une décision transfère une partie du jugement à la machine, mais pas la responsabilité.