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Les sites de recrutement aggravent la discrimination en matière d'emploi, selon une spécialiste de l'IA

"Le problème se situe en fait avant que la candidature n'arrive. Il se situe dans le 'pipeline' pour faire correspondre les demandeurs d'emploi aux offres", a-t-elle déclaré. Ce "pipeline" commence avec des sites comme LinkedIn, Monster.com, Facebook et ZipRecruiter, où les algorithmes peuvent jouer un rôle important pour déterminer quels candidats voient quelles offres d'emploi, en filtrant ceux qui ne sont pas jugés assez qualifiés. "[Les algorithmes] sont destinés à discriminer, ils essaient de discriminer entre quelqu'un qui va être bon dans ce travail et quelqu'un qui ne sera pas bon pour cette mission", a déclaré Cathy O'Neil, ajoutant que "la question est de savoir si c'est une discrimination légale ou illégale."

La consultante en sciences des données a beaucoup écrit sur le rôle que jouent les algorithmes dans l'accroissement des inégalités, à la fois dans son livre, "Weapons of Math Destruction" (2017 — non traduit), et sur son blog mathbabe.org. Lors d'un entretien avec Business Insider US, elle a parlé de la façon dont les préjugés se manifestent dans le processus d'embauche et de ce que les employeurs — ainsi que les plateformes comme LinkedIn — devraient faire pour les éliminer.

Les outils de recrutement utilisant de l'IA sont loin d'être parfaits

Les lois fédérales, telles que le Civil Rights Act de 1964 et l'Americans with Disabilities Act, interdisent la discrimination en matière d'emploi sur la base de catégories telles que la race, la religion, le sexe, l'origine nationale, le statut de handicap, l'information génétique, etc. Bien que les algorithmes puissent accélérer le processus de réduction du nombre de candidats à un emploi, ils ne sont souvent pas très efficaces pour trouver les plus qualifiés et finissent par filtrer de manière disproportionnée les personnes appartenant à ces mêmes catégories.

"En fait, je ne pense pas que la plupart des algorithmes de recrutement soient si utiles", a estimé Cathy O'Neil, faisant valoir que dans de nombreux cas,

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