Podcast : Battre les machines à recruter de l'IA

Mme Tech | Getty

En ce qui concerne l'embauche, cela devient de plus en plus un monde d'IA - nous ne faisons que travailler dedans. Dans ce dernier épisode de la saison 2 de notre podcast sur l'IA In Machines We Trust et la conclusion de notre série sur l'IA et l'embauche, nous examinons comment les systèmes basés sur l'IA jouent de plus en plus le rôle de gardien dans le processus d'embauche, en filtrant les candidats. par millions, sur la base d'un peu plus que ce qu'ils voient dans votre CV. Mais nous ne sommes pas impuissants face aux machines. En fait, un nombre croissant de personnes et de services sont conçus pour vous aider à respecter – et dans certains cas à contourner – leurs règles pour vous donner un avantage.

Nous rencontrons:

• Jamaal Eggleston, instructeur de préparation au travail, programme HOPE
• Ian Siegel, PDG, ZipRecruiter
• Sami Mäkeläinen, responsable de la prospective stratégique, Telstra
• Salil Pandey, PDG, VMock
• Gracy Sarkissian, directrice exécutive par intérim, Wasserman Center for Career Development, Université de New York

Nous avons parlé à :

• Jamaal Eggleston, instructeur de préparation au travail, programme HOPE
• Étudiants et enseignants du programme HOPE à Brooklyn, NY
• Jonathan Kestenbaum, co-fondateur et directeur général de Talent Tech Labs
• Josh Bersin, analyste mondial de l'industrie
• Brian Kropp, vice-président de la recherche, Gartner
• Ian Siegel, PDG, ZipRecruiter
• Sami Mäkeläinen, responsable de la prospective stratégique, Telstra
• Salil Pandey, PDG, VMock
• Kiran Pandey, co-fondateur, VMock
• Gracy Sarkissian, directrice exécutive par intérim, Wasserman Center for Career Development, Université de New York

Sons de :

• Curious Thing AI (Son de leur outil d'IA)
• Interview vidéo HireVue : comment battre l'algorithme et obtenir le poste : https://youtu.be/jn0dc1cOctA
• Questions d'entrevue HIREVUE, conseils et réponses ! Comment RÉUSSIR un entretien HireVue ! : https://youtu.be/ycG5_uccoNk
• Techniques d'entretien vidéo - 3 astuces faciles à préparer pour Hirevue / Spark Hire / VidCruiter : https://youtu.be/tp0jt4hoHsI
• Comment réussir les tests psychométriques | Trucs et astuces pour les tests d'aptitude, le raisonnement numérique, basé sur le jeu : https://youtu.be/u_nWOnJevaA

Crédits

• Cette mini-série sur l'embauche a été rapportée par Hilke Schellmann et produite par Jennifer Strong, Emma Cillekens, Anthony Green et Karen Hao. Nous sommes édités par Michael Reilly.

Transcription

Jennifer synthétique : Salut tout le monde! Ce n'est PAS Jennifer Strong.

C'est en fait une version deepfake de sa voix.

Pour conclure notre série d'embauches, nous avons fait le même entretien d'embauche à tour de rôle, car elle était curieuse de savoir si l'intervieweur automatisé le remarquerait. Et, comment cela évaluerait chacun de nous.

[rythme / musique]

Donc, l'humaine Jennifer m'a battue comme une meilleure adéquation pour l'offre d'emploi, mais juste un peu.

Ce deepfake ? Il a obtenu de meilleurs scores de personnalité. Car, selon ce logiciel de recrutement, cette fausse voix est plus spontanée.

Il a également été classé comme plus innovant et stratégique, tandis que Jennifer est plus passionnée et travaille mieux avec les autres.

[Transition rythme/musique]

Jenifer : L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans le processus d'embauche.

(Et c'est la vraie Jennifer. Juste, au fait.)

Et T Ces jours-ci, les algorithmes décident si un CV est vu par un humain, évaluent les personnalités en fonction de la façon dont les gens parlent ou jouent à des jeux vidéo, et peuvent même vous interviewer.

Dans un monde où vous ne vous préparez plus à ces entretiens en mettant votre meilleur pied en avant, qu'est-ce que cela signifie de se présenter sous son meilleur jour ?

Sot : Montage de clips Youtube : Vlogger 1 : Vous voulez connaître trois astuces faciles pour améliorer significativement vos performances sur des interviews vidéo comme HireVue, Spark Hire ou VidCruiter ? Vlogger 2 : Assurez-vous de regarder ceci du début à la fin, car je veux vous aider à réussir votre entretien. Vlogger 3 : Et si vous comprenez les concepts clés, vous pouvez battre cet algorithme et obtenir le poste. Alors, commençons.

Jenifer : Nous examinons jusqu'où les demandeurs d'emploi sont prêts à aller pour battre ces outils.

Grace Sarkissian : Il y a donc toutes sortes d'histoires folles sur ce que les étudiants ont fait dans le passé pour faire passer leur CV par le système de suivi des candidatures. Mais ce que nous faisons, c'est nous assurer que les étudiants savent à quoi s'attendre et sont prêts à réussir.

Jenifer : Ce succès est mesuré par des algorithmes sur toute une série de variables, des filtres de CV automatisés tentant de prédire les performances professionnelles d'un candidat, aux entretiens vidéo à sens unique, où tout, du choix des mots d'un candidat à ses expressions faciales, peut être analysé.

Ian Seal : C'est littéralement l'un de ces cas où la sagesse conventionnelle vous tuera dans votre recherche d'emploi. Et c'est tellement dommage parce que je pense que même beaucoup d'experts ne réalisent pas comment l'industrie fonctionne réellement aujourd'hui.

Jenifer : Vous ne pouvez pas vous habiller pour impressionner un algorithme. Alors, à quoi ça ressemble de jouer avec un système automatisé ?

Sami Makelainen : Et si vous veniez de faire interviewer une IA par l'IA, cela pourrait-il être fait ? Pourrait-il être fait maintenant? Pourrait-il être fait à l'avenir? Je veux dire - il est assez clair que dans un avenir pas trop lointain, vous aurez ce genre de capacité beaucoup plus courante à développer des entités artificielles qui ressemblent à peu près exactement aux humains et agissent de manière très similaire aux humains. Ou pourrions-nous utiliser l'une de ces choses pour faire les interviews à notre place ?

Jenifer : Et en l'absence de règles et de réglementations significatives, où tracer la ligne ?

Je m'appelle Jennifer Strong, et dans ce dernier épisode d'une série en quatre parties sur l'IA et l'embauche, nous explorons comment nous nous adaptons au processus automatisé de recherche d'emploi.

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Demandeur d'emploi anonyme : Ces IA ou robots intelligents artificiels lisent les CV via un analyseur. Donc, si votre CV n'est pas à la hauteur, il ne passera pas aux étapes suivantes.

Jenifer : C'est le demandeur d'emploi que nous avons suivi tout au long de cette série. Elle nous a demandé de l'appeler Sally mais ce n'est pas son vrai nom. Elle critique les pratiques d'embauche des employeurs potentiels... et elle craint que cela n'ait un impact sur sa carrière.

Dans un épisode précédent, elle nous a raconté comment elle a postulé pour près de 150 emplois avant d'en décrocher un et comment elle a rencontré l'IA à plusieurs moments du processus.

Comme Sally, la première fois que vous pourriez voir l'IA lors d'une recherche d'emploi, c'est avec un analyseur de CV ou un filtre. Il trie et choisit ceux qui sont transmis à l'étape suivante du processus d'embauche.

Elle soupçonnait que son CV ne passait pas.

Et elle a fait d'autres recherches, après avoir mis la main sur une partie de cette technologie.

Demandeur d'emploi anonyme : Alors en ce moment, quand je soumets mon CV, il me lit comme un ingénieur logiciel, avec un soupçon d'analyse de données, qui est mon domaine. Donc c'est bien.

Jenifer : Une de ses amies travaille également sur ce problème. Il teste un outil différent qui met un pourcentage de correspondance sur la qualification qu'il juge chaque CV pour un travail donné.

Demandeur d'emploi anonyme : Il a un autre analyseur où il vous donne votre pourcentage. Il a donc demandé à d'autres personnes qui sont des scientifiques des données et déjà loin dans le domaine leur CV et le leur passe à 80% à 90%.

Jenifer : Ils testent même des modèles qu'ils trouvent en ligne, juste pour voir ce qui se passe et si ce formatage aide.

Mais jusqu'à présent, lorsqu'ils remplissent ces modèles, ils ont tous reçu un faible score de correspondance, moins de 40 % qualifiés.

Demandeur d'emploi anonyme : Si vous ne faites que des modèles de CV Google, si vous avez besoin d'aide pour votre CV, nous avons testé ceux qui sont apparus. Et nous avons réalisé que les modèles ne sont pas bons. Ainsi, lorsque vous placez les modèles dans l'analyseur, quel que soit votre travail, vous êtes toujours à 40 ou moins de 40. Il y a donc un problème avec la machine qui le lit.

Jenifer : Sally est programmeuse. Elle sait comment s'y prendre pour trouver et tester ce type de logiciel. Mais la plupart d'entre nous ne le font pas. Il est peu probable que nous sachions si ces algorithmes lisent notre CV comme nous l'avions prévu et extraient les 'bonnes' compétences.

Demandeur d'emploi anonyme : Si vous remplissez une demande d'emploi en ligne et qu'elle indique convertir le CV. Et si, une fois que vous avez converti votre CV, si les cases ne correspondent pas à ce que votre CV indique, alors vous savez, votre pourcentage est faible. Et cela a beaucoup de sens parce que lorsque je postulais pour Goldman Sachs ou Capital One, comme les industries bancaires et tout, quand je choisis, prends les, euh, informations de mon CV, ce n'était jamais correct. Et je devais toujours remplir le reste des choses pour correspondre à mon CV.

Jenifer : Elle dit que quand elle a fait cette découverte, ça a finalement cliqué.

Et elle aurait aimé comprendre comment cela fonctionnait avant de commencer à postuler à des emplois, car cela l'aurait aidée à lutter contre son syndrome d'imposteur.

Demandeur d'emploi anonyme : Donc tous ceux qui ne sont pas au courant n'ont aucune chance, parce qu'ils ne le savent même pas.

Jenifer : Au cours de ce rapport, nous avons trouvé un certain nombre de groupes différents essayant de pénétrer sous le capot de ces systèmes. Que ce soit pour s'aider ou aider les autres, adaptez-vous et engagez-vous avec ces outils.

Et, nous avons visité un programme de préparation à la main-d'œuvre à New York appelé The Hope Program. Bon nombre de ses participants ont fait face à l'itinérance, à la toxicomanie et au chômage de longue durée.

Jamal Eggleston : Vous voyez tous les obstacles, ces étudiants doivent sauter juste pour décrocher le poste, alors que je déteste dire qu'un autre segment de la population n'aura peut-être pas à traverser autant d'obstacles. Donc, je pense que c'est à nous de revêtir notre armure et de la combattre, parce que ce sont de bonnes personnes dont nous parlons ici. C'est donc vraiment devenu le parcours de ma vie de les aider. Et nous devons nous battre. Trop de bonnes personnes étaient laissées pour compte.

Jenifer : Jamaal Eggleston est connu de ses étudiants sous le nom de Mr. E. Et, il dit qu'ils sont aux prises avec l'utilisation croissante des tests de personnalité et d'autres formes d'automatisation dans l'embauche.

Jamal Eggleston : Ils reviennent frustrés. Il y a un très gros problème de ne pas entendre du tout. C'est presque comme si vous faisiez une application et que votre application entre dans la matrice et qu'elle soit partie pour toujours. Ou vous obtiendrez la réponse automatique qui n'est pas très agréable et qui ne donne aucune information.

Jenifer : Pour lui, cela représente une bataille difficile pour les étudiants déjà désavantagés.

Jamal Eggleston : En ce qui concerne leurs tests de personnalité, ils ont l'impression d'être trompés, car ce sera la même question, mais formulée de trois manières différentes. Cela vient de créateurs, qui ne partagent pas du tout un arrière-plan culturel avec certains des candidats.

Jenifer : Ainsi, il dit qu'il télécharge des exemples de ces tests de personnalité, les analyse, puis utilise ce qu'il trouve pour aider à former ses étudiants.

Jamal Eggleston : Je vais donc leur donner les trois formulations différentes de cette question. Ainsi, ils sauront à quoi s'attendre. Si vous avez déjà été dans cette situation, comment la géreriez-vous ? Et ils savent instantanément que je leur ai enseigné une fois qu'une question est formulée de cette façon. Ce sera une question de comportement. C'est donc quelque chose qu'ils devraient rechercher dans un test de personnalité et prendre leur temps.

Jenifer : Et ils passent ces tests dans le cadre de leur formation professionnelle. Leurs résultats sont projetés sur un tableau blanc pendant le cours et discutés en groupe.

Jamaal Eggleston : Si ces entreprises connaissaient, vous savez, toutes les personnes formidables qu'elles ont exclues à cause de ces pratiques. Et ils auraient été une grande bouffée d'air frais. Ils auraient été des travailleurs capables, mais à cause de ces préjugés, que ce soit de la part de la personne qui a programmé les algorithmes, ou des algorithmes eux-mêmes, qui ont exclu ces personnes, si seulement ils savaient, ils se donneraient des coups de pied, vous savez, wow, ok la personne n'a pas la même couleur de peau que la mienne. Ils peuvent parler avec un dialecte ou un accent différent, mais vous savez quoi, ils sont venus ici et ils ont travaillé d'arrache-pied.

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Ian Seal : S'il y a des demandeurs d'emploi dans le monde qui aiment chercher du travail, je ne les ai jamais rencontrés. Et s'il y a des employeurs qui se sentent experts en recrutement, je ne les ai jamais rencontrés non plus. Aucune des deux parties n'est formée à l'activité dans laquelle elle s'engage.

Ian Seal : Je m'appelle Ian Siegel. Je suis PDG et co-fondateur de ZipRecruiter.

Jenifer : C'est un marché alimenté par l'IA où les entreprises publient des offres d'emploi et où les gens recherchent du travail.

Ian Seal : Des millions d'entreprises publient des offres d'emploi sur notre site chaque mois. Et des dizaines de millions de demandeurs d'emploi recherchent chaque mois un emploi sur notre site. Et nous avons utilisé l'IA pour jouer le rôle d'entremetteur actif entre eux.

Jenifer : Lorsque nous lui avons parlé au début de cette série, il nous a dit que la grande majorité des CV sont d'abord examinés par une machine, avant qu'un humain n'entre dans le processus.

Et il pense que quiconque utilise les conseils traditionnels pour créer un CV risque de ne pas passer au prochain tour du processus d'embauche, car le public des CV est désormais constitué d'algorithmes.

Ian Seal : Tous ces conseils que vous avez reçus sur la façon de rédiger un CV sont faux. Ce n'est plus écrire quelque chose qui se démarque, utiliser un beau dessin imprimé sur du vélin, utiliser une prose extraordinaire pour essayer d'habiller vos réalisations, oubliez tout cela. Vous voulez écrire comme un homme des cavernes avec les mots les plus courts et les plus nets possibles. Vous voulez être déclaratif et quantitatif, car le logiciel essaie de comprendre qui vous êtes pour décider si vous serez mis devant un humain. Et c'est la majorité des emplois en Amérique en ce moment aujourd'hui.

Jenifer : Comme d'autres, il a rencontré des problèmes avec ces outils qui extraient des informations des CV.

Ainsi, l'entreprise a construit la sienne.

Et il a quelques conseils pour faire passer un CV.

Ian Seal : Soyez explicite, puis si vous avez une compétence, déclarez-la. Idéalement, déclarez comment vous l'avez appris. J'ai donc appris la compétence en passant par ce processus de certification, voici ma certification ou mon numéro de licence pour valider que j'ai cette compétence. Parce qu'il y a plusieurs industries, comme si vous êtes infirmière, tant que vous avez une licence d'infirmière, vous êtes embauchée. Il y a un besoin désespéré de plus d'infirmières en Amérique en ce moment. Si vous êtes camionneur, si vous avez un numéro de permis de camionneur, vous êtes embauché. Donc, tout votre CV pourrait être cette seule information, parce que le reste n'a vraiment pas d'importance pour l'employeur. Alors, assurez-vous simplement d'énumérer toutes vos compétences aussi concrètement et avec autant de preuves que possible pour étayer votre expertise.

Jenifer : Et à plus long terme, il voit une nouvelle façon de recruter devenir la norme.

Ian Seal : Il existe un moyen sensé pour cela de tout travail, et c'est l'employeur qui doit passer en premier. L'employeur devrait examiner les demandeurs d'emploi actifs sur le marché et choisir ceux qu'il aimerait voir postuler. Invitez-les à postuler ou recrutez-les directement. C'est une super expérience. Les demandeurs d'emploi détestent postuler à des emplois, mais devinez quoi ? Ils adorent être recrutés, et qui ne le ferait pas ? C'est littéralement comme se faire ramasser dans un bar. On dit que vous êtes désirable et spécial. Cela a du sens et place tout le monde dans le bon espace de tête. Ensuite, l'employeur est gagnant parce qu'en recrutant, il passe en premier, il exprime son intérêt, ce qui signifie qu'il augmente les chances qu'il obtienne une réponse positive, parce que cette personne va être tellement flattée par le fait que l'employeur est passé en premier. Il s'agit donc simplement d'un meilleur moyen, plus efficace, pour que cela fonctionne.

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Jenifer : Dans le cadre de cette enquête, nous avons découvert un ensemble d'outils destinés à aider les demandeurs d'emploi à maximiser leurs chances de réussite.

Hilke Schellmann est partenaire de reportage sur cette série. C'est aussi une professeure de journalisme qui fait des reportages sur ce sujet.

Alors, Hilke, qu'as-tu trouvé sur les astuces que les gens utilisent pour essayer d'avoir un avantage ?

Hillke : Donc, l'une des choses que j'ai trouvées est toute une industrie de niche où les gens partagent des 'secrets d'évaluation' les uns avec les autres en ligne.

Sot : Montage de clips Youtube2 : Intervenant 1 : Dans cette vidéo d'aujourd'hui, nous allons parler de la façon dont vous pouvez réussir votre test psychométrique du premier coup. Intervenant 2 : Regardez la caméra, pas l'écran. Orateur 3 : Soyez expressif lorsque vous parlez et changez le ton de votre voix lorsque vous parlez, rappelez-vous que l'IA recherchera des incohérences dans ce que vous dites et dans votre comportement. Intervenant 2 : Et vous révélez ensuite les résultats de vos actions et les résultats doivent toujours être positifs. Donc, chaque fois qu'on vous pose une question qui dit, parlez-moi d'un moment où vous. Ou décrivez une situation dans laquelle vous vous trouviez. Vous voyez, c'est une question d'entretien de type comportemental et vous devez donner une situation spécifique.

Hillke : Donc, il y a aussi les discussions habituelles sur le quora et les subreddits qui parlent des questions que les demandeurs d'emploi ont rencontrées dans les entretiens vidéo, ou, comment battre ces jeux. Et puis, il y a des fournisseurs d'embauche qui offrent aux candidats la possibilité de faire des simulations d'entretiens avec l'IA, avant le grand jour.

Jenifer : Les candidats peuvent s'entraîner seuls dans une pièce, en parlant à la caméra et en essayant de convaincre quelqu'un, ou une machine, qu'ils sont le meilleur candidat pour le poste ?

Hillke : Ouais. Les demandeurs d'emploi peuvent également voir leurs profils de personnalité. Mais il y a une limite à son utilité, car la plupart des candidats ne sauront pas quelles questions leur seront posées. Comme, par exemple, j'ai trouvé une entreprise qui énumérait le processus d'embauche en sept étapes chez Amazon, qui expliquait très clairement ce que les candidats devaient faire. Cette société a également créé des jeux d'IA similaires à ceux auxquels les demandeurs d'emploi sont invités à jouer dans le monde réel. Ainsi, les demandeurs d'emploi peuvent s'entraîner à ces jeux à l'avance (moyennant des frais bien sûr).

Jenifer : Et vous avez examiné de nombreuses entreprises qui font cela, avez-vous quelque chose d'intéressant ?

Hillke : Donc, apparemment, certains candidats à l'emploi qui n'ont pas toutes les compétences demandées par la description de poste, mettent les compétences qui leur manquent en blanc sur le CV. C'est donc invisible pour un humain, mais un ordinateur reconnaîtrait les compétences. Les demandeurs d'emploi espèrent être sur la pile des oui en faisant cela, et les recruteurs en sont frustrés.

Jenifer : D'accord, cela pourrait-il être un moyen d'uniformiser les règles du jeu pour les demandeurs d'emploi qui ont maintenant moins de pouvoir contre l'IA. Ou est-ce une sorte de tricherie et de donner à certains candidats un avantage sur les autres ?

Hillke : Eh bien, certaines personnes qui pratiquent ces évaluations ont un avantage sur les autres, car elles savent à quoi s'attendre maintenant. Mais ce n'est pas parce qu'ils se sont entraînés et pratiqués pour trouver comment obtenir le meilleur score (comme dans un jeu vidéo), car ce n'est pas ainsi que fonctionnent ces évaluations.

Ces jeux essaient d'évaluer votre personnalité et « pour gagner » essentiellement, l'algorithme compare vos traits aux traits des employés qui travaillent déjà dans cette entreprise. Si vous avez des traits de personnalité similaires, vous passez au tour suivant du processus d'embauche. Mais le hic, c'est que personne ne sait quels sont ces traits. Donc je ne sais pas si vous pouvez appeler ça de la triche, alors que vous ne connaissez même pas vraiment les règles du jeu auquel vous jouez.

Jenifer : Et nous ne savons pas exactement comment l'IA note les demandeurs d'emploi, donc les personnes qui donnent ce conseil ne le savent peut-être pas non plus.

Hillke : Oui, et si ce conseil est inexact, il pourrait même se retourner contre les demandeurs d'emploi. Mais, je comprends l'anxiété des gens autour de ces nouveaux outils et leur désir de comprendre comment cela fonctionne. Et évidemment, ce peu de pratique pourrait les calmer le grand jour…

Jenifer : Mais comme tout autre jeu de chat et de souris, ce n'est qu'une question de temps avant que les gens n'utilisent l'automatisation pour lutter contre cette automatisation.

Hillke : C'est exactement ce que je pensais.

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Jenifer : Vous avez donc testé cela dans une interview vidéo, en utilisant simplement un logiciel de synthèse vocale pour répondre aux questions posées.

Hillke : Ouais, j'ai utilisé un fichier audio deepfake généré par ordinateur pour voir si je pouvais tromper le logiciel d'interview en lui faisant croire que le deepfake est un humain.

[SOT : Hilke parlant] : Et donc la première question est, veuillez vous présenter. Veuillez vous présenter, deepfake.

Audio généré par ordinateur : Je m'appelle Hille Shellman. Je suis un journaliste lauréat d'un Emmy Award et professeur de journalisme à l'université de New York. Je suis journaliste depuis plus d'une décennie.

Jenifer : Ok et la fausse voix profonde n'a pas de visage, donc il n'y a pas de vidéo ici, et le système lui donne toujours un score.

Hillke : Ouais. Le deepfake a obtenu un score de correspondance de 79 % avec le travail. C'est en fait assez élevé. Il a également obtenu une analyse de personnalité, qui m'a dit que le deepfake est très innovant et pas très cohérent. C'est assez social et pas très réservé.

Jenifer : À droite.

Hillke : Ouais et le plus étrange, c'est que je l'ai ensuite testé à nouveau, cette fois en lisant le même texte avec ma voix réelle.

Jenifer : Et ce qui est arrivé?

Hillke : Ahh, bien. La voix générée par ordinateur a en fait obtenu un meilleur score que moi en lisant le même texte !

Jenifer : Wow. On dirait que vous voudrez peut-être envisager de prendre votre avatar audio sur la route.

Hillke : Je suppose.

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Jenifer : Mais nous ne sommes pas les seuls à avoir cette idée.

Sami Mäkeläinen : Et si vous veniez de faire interviewer une IA par l'IA ?

Jenifer : Sami Mäkeläinen est cadre chez Telstra, une société de télécommunications australienne.

Sami Mäkeläinen : Cela pourrait-il être fait? Pourrait-il être fait maintenant? Pourrait-il être fait à l'avenir? Je veux dire qu'il est assez clair que dans un avenir pas trop lointain, vous aurez ce genre de capacité, beaucoup plus commune, à développer des entités artificielles qui ressemblent à peu près exactement aux humains, et agissent à peu près comme les humains. J'ai pensé que, eh bien, pourrions-nous utiliser l'une de ces choses pour faire les interviews à notre place ?

Jenifer : Il a une formation en génie logiciel et son travail consiste à étudier les implications des futures tendances technologiques.

Juste par curiosité, lui et quelques collègues ont décidé de tester si les enquêteurs IA reconnaîtraient la différence entre interroger un humain ou une autre machine.

Ils ont donc pris un système d'interview AI bien connu qui utilise la vidéo (il n'a pas voulu révéler lequel), et il l'a associé à un avatar.

Sami Mäkeläinen : Nous venons d'avoir un système d'interview par IA. Et nous avons déployé un humain numérique IA, un avatar numérique, un jumeau numérique (si vous voulez l'appeler ainsi), pour en quelque sorte servir de porte-parole à l'être humain interrogé. Vous savez donc que les mots prononcés par l'avatar provenaient d'humains, ce n'était pas un modèle de langage ou une IA derrière cette partie.

Jenifer : En d'autres termes, ils ont écrit un script et il a été exécuté par un deepfake.

Ainsi, une fausse voix sur une fausse vidéo a répondu aux questions posées par un enquêteur de l'IA.

Et après une dizaine de tests, comment s'en est sorti ce candidat à l'IA ?

Sami Mäkeläinen : Eh bien, est-ce que ça a raté l'interview ? Non, ce n'est pas le cas. C'était bien du point de vue de l'enquêteur d'IA. C'était comme s'il interviewait quelqu'un d'autre.

Jenifer : Ils ont testé les mêmes mots, de deux manières. Un parlé par un humain et un parlé par l'avatar. Et il dit que le résultat était similaire pour les deux.

Et, il a des idées sur ce qui pourrait arriver ensuite.

Sami Mäkeläinen : Alors disons que dans quelques années, vous pourrez avoir un jumeau numérique très réaliste de vous-même, une représentation audiovisuelle de vous essentiellement. Vous pouvez imaginer toute une gamme de cas d'utilisation pour cela. Vous pourriez le faire siéger, vous savez, une grande réunion ennuyeuse pour vous qui pourrait euh et euh aux bons intervalles. Vous pouvez l'utiliser dans, vous savez, un environnement de jeu virtuel ou de jeu et de présence virtuelle. Ou vous pouvez l'utiliser pour prendre des interviews pour vous.

Jenifer : Bien qu'il ne soit pas au courant que d'autres testent cette technologie avec des humains numériques pour l'instant. Et, si les films hollywoodiens ne peuvent pas facilement y parvenir, il a l'impression qu'il y a peu de danger que nous autres déployions des avatars pour faire notre offre de si tôt.

Mais le fait que l'outil de recrutement ne puisse pas reconnaître qu'il interviewait une machine est un problème. Et cela signifie que le logiciel a encore du chemin à faire.

Sami Mäkeläinen : Donc je suppose que, idéalement, lorsque vous avez un système qui interroge apparemment un humain, vous voudriez en quelque sorte vous assurer que c'est l'humain que vous pensez interroger à l'autre bout. Sinon, vous engageriez simplement un ami pour faire l'entretien avec l'IA à votre place, et ce serait probablement beaucoup plus convaincant qu'une IA ne le serait actuellement. Il y a toute une gamme de choses que ces systèmes pourraient faire pour vérifier que, vous savez, ils parlent à qui ils pensent parler, mais comment exactement cela sera-t-il développé, c'est quelque chose qui reste à déterminer.

Jenifer : Il dit qu'ils n'ont pas l'intention de tester davantage, mais s'ils le faisaient, il réfléchit à ce qu'ils pourraient essayer.

Sami Mäkeläinen : Nous n'avons pas approfondi la question de savoir si nous pouvions éventuellement modifier les scores en optimisant les expressions faciales, le ton de la voix ou, vous savez, l'émotion ou des choses comme ça ? Ce n'est pas quelque chose que nous avons approfondi. Et, c'était juste, c'était juste une sorte de preuve de concept très simple.

Jenifer : Et il pense que nous devons également nous rappeler que certaines de ces choses ne sont pas nouvelles.

Sami Mäkeläinen : Nous avons en quelque sorte joué, les interviews depuis toujours. Comme quand tu as un entretien humain, tu as même des cours sur comment s'y tenir, quoi dire, quoi faire, quoi porter. Nous utiliserons de plus en plus, « entre guillemets », des agents intelligents pour faire nos enchères à notre place.

Jenifer : Mais il dit qu'il est important de réaliser que l'embauche n'a jamais été parfaite au départ.

Sami Mäkeläinen : Il est facile de commencer à blâmer l'IA et l'utilisation de l'IA pour bon nombre de ces situations. Et dans de nombreux cas, c'est garanti, n'est-ce pas ? Je ne pense pas que quiconque puisse dire que c'était un processus parfait pour commencer et, vous savez, ensuite nous en venons à aimer, comment déployons-nous ces systèmes ? Comment les utilisons-nous, quelle responsabilité leur accordons-nous ? Le diable est toujours dans les détails. Donc, à un certain niveau, je serais tout à fait d'accord pour dire que le coût d'une mauvaise embauche est trop élevé. Mais d'un autre côté, nous nous sommes essentiellement trompés en tant que société pendant des décennies.

Jenifer : Dans un instant, nous examinons certaines des mesures prises au niveau universitaire pour aider les étudiants à se préparer à s'engager dans ces systèmes, à notre retour.

[Mid-roll]

Jenifer : Cette nouvelle ère de l'embauche peut sembler un peu écrasante pour les personnes à la recherche d'un emploi, qui ne savent pas toujours comment et quand elles sont testées, ni pourquoi elles sont testées exactement.

Les gens recherchent des moyens de mieux se préparer à s'engager avec ces systèmes d'IA, et cela va au-delà de la curiosité individuelle et de l'organisation de base. Les entreprises d'IA sont également présentes dans cet espace, fournissant des outils et des formations aux demandeurs d'emploi.

L'un d'eux est une société appelée VMock, qui a conclu des accords commerciaux avec des centaines de collèges et d'universités. Son logiciel basé sur l'IA corrige des centaines de CV pour qu'ils soient plus facilement lus par les machines et donne un retour sur les entretiens vidéo.

Salil Pandey : Et dans ce premier coup d'œil, si vous êtes réellement allé à la pile non, alors l'histoire est terminée. Vous pourriez être l'enfant le plus intelligent qui sort de votre programme de premier cycle. Tu es parti, tu n'auras pas de seconde chance. Le monde est passé à un cycle très rapide, et c'est un blip et vous êtes oui ou non.

Jenifer : Salil Pande est l'un des fondateurs de l'entreprise.

Il dit qu'il y a quelques années à peine, chaque étape du processus d'embauche était effectuée par un humain. Ce n'est plus le cas, en particulier pour les entreprises qui embauchent de nombreux diplômés récents et des personnes ayant moins d'expérience professionnelle, car cela rend plus difficile pour les responsables du recrutement de savoir qui est la meilleure personne pour le poste.

Salil Pandey : Finalement, lorsqu'il y a une forte probabilité de succès, c'est à ce moment-là que l'interaction temporelle entre humains se produit, ce qui signifie que la première partie, qui était la partie de rejet, a déjà été donnée à la technologie qui, Hé, la technologie me filtre le bon CV, filtre moi le bon, euh, profil LinkedIn, filtrez-moi les bons pitchs et faites aussi des tests psychométriques et tout est réuni pour moi. Et puis une fois que tout cela est fait, programmez un entretien pour moi, et c'est là que je vais, boum, un entretien d'une heure, j'ai terminé.

Jenifer : La mission de VMock est de préparer les étudiants à un domaine d'embauche où leurs CV et entretiens vidéo doivent d'abord faire appel à l'IA.

Salil Pandey : Si vous n'avez pas optimisé votre CV pour cette description de poste, le système de suivi des candidatures qui est en fait un peu comme travailler autour de cette description de poste peut ne pas vous filtrer dans la pile des oui. Vous pouvez être dans la pile sans ou dans une pile peut-être. Donc, vous devez réfléchir à la façon dont vous allez simplement passer par ce processus précoce où vous allez gérer le système de suivi des candidats. Vous allez avoir affaire à un système d'intelligence artificielle qui va reconnaître votre, vos interviews et tout le reste. Qu'est-ce qu'un bon pitch ? Comment mettez-vous en avant vos meilleures compétences ? Quelles sont les compétences recherchées par les recruteurs ? Quelles compétences avez-vous actuellement ? Comment présentez-vous vos compétences lorsque vous n'avez pas la compétence, mais que vous avez quelque chose d'autre qui pourrait être pris comme exemple de cette autre compétence, et que vous pouvez réellement présenter.

Jenifer : Pande dit que les centres de carrière dans les universités sont surpassés par la technologie maintenant utilisée par de nombreuses grandes entreprises. C'est là qu'il dit que l'IA de VMock peut aider les étudiants à battre l'IA qu'ils rencontrent lorsqu'ils recherchent leur premier emploi.

Et une école qui l'utilise est l'Université de New York.

Grace Sarkissian : Ainsi, les étudiants rencontrent ces systèmes tôt, de plus en plus tôt. Et je dirais, vous savez, les centres de carrière essaient de suivre ces changements afin que nous puissions préparer nos étudiants plus efficacement lorsqu'ils ne savent pas à quoi s'attendre. Je pense que c'est cette grande inconnue des étudiants. Et donc notre travail est de le démystifier un peu.

Jenifer : Gracy Sarkissian dirige le Career Center de NYU.

Elle dit qu'elle a fait appel à VMock pour rendre plus efficace le temps passé par les coachs de carrière avec les étudiants.

Grace Sarkissian : Et une fois que vous aurez intégré ces commentaires, vous verrez le score augmenter. Cela permet donc aux étudiants de s'entraîner non seulement à obtenir des commentaires, mais également à voir comment un système pourrait réagir pour réagir ou répondre à leur CV.

Jenifer : Et elle a quelques conseils pour les demandeurs d'emploi qui essaient d'impressionner à la fois l'IA et les humains.

Grace Sarkissian : Certains étudiants me disent, vous savez, j'ai fait ce que vous m'avez dit de faire. Je me suis assuré que mon CV était rempli de mots-clés. Et maintenant, cela ressemble à un document marketing ringard. Et donc ce que je dis, je comprends, je vous entends. Avoir deux versions de votre CV. Ayez celui auquel vous allez postuler lorsque vous passerez par les systèmes et ayez-en un que vous allez remettre à quelqu'un, si vous rencontrez quelqu'un et que vous voulez l'impressionner. Et cela a aidé les étudiants à dire, d'accord, j'ai compris. C'est quelque chose que je dois faire pour que mon CV soit récupéré.

Jenifer : Son équipe prépare également les étudiants à des entretiens vidéo à sens unique.

Grace Sarkissian : Nous ne réalisons pas la quantité d'informations que nous obtenons lorsque nous avons une conversation en tête-à-tête avec quelqu'un, ou vous l'êtes, même s'il s'agit d'un entretien de groupe ou d'un panel. Vous regardez les gens dans les yeux, vous obtenez des commentaires positifs. Vous pourriez recevoir des commentaires négatifs qui pourraient vous obliger à ajuster votre question. Si vous étiez nerveux, il y a de fortes chances que vous ressentiez un peu d'empathie de la part de quelqu'un dans la pièce. Alors que lorsque nous interviewons AI, cela ressemble à un étranger, n'est-ce pas ? On a l'impression d'être un étranger sans visage. C'est un écran vide. Et souvent, vous vous regardez fixement et cela peut donc être un processus solitaire, je pense, euh, pour certains de nos étudiants.

Jenifer : C'est l'une des raisons pour lesquelles elle croit que, dans un marché du travail tendu, les employeurs pourraient vouloir repenser certaines de ces stratégies, surtout s'ils veulent attirer les meilleurs talents.

Grace Sarkissian : Vous savez, nous savons que les étudiants de la génération Z sont une génération axée sur les valeurs, n'est-ce pas ? Ils veulent s'assurer qu'ils peuvent se connecter avec la culture de l'organisation. Que la mission et les valeurs de l'organisation soient conformes à celles-ci. Et c'est quelque chose qui est difficile à évaluer lorsque vous interviewez de manière virtuelle. Lorsque vous ne rencontrez pas de gens, lorsque vous ne parlez pas aux gens lors d'un entretien, lorsque vous ne traversez pas un bureau et que vous ne voyez pas le travail se faire.

Jenifer : Mais dans un monde où des millions d'entreprises reçoivent des millions d'applications, l'adaptation aux individus n'est pas quelque chose qui évolue.

Et cela nous ramène dans une position où nous étions auparavant, la prise de décision en boîte noire, appliquée à tout le monde, entraînant des conséquences imprévues.

Alors que nous terminons la deuxième saison de ce podcast - et notre enquête en quatre parties sur la façon dont l'IA est utilisée pour prendre des décisions d'embauche - nous voyons la promesse d'utiliser des algorithmes. Mais les rapports indiquent clairement qu'il s'agit d'une industrie émergente avec de nombreuses pièces mobiles et au moins quelques outils qui ne sont tout simplement pas encore là. Et dans certains cas, ils pourraient en fait faire le contraire de ce qu'ils ont l'intention de faire.

Nous avons vu des systèmes avec des préjugés contre les femmes et les personnes handicapées, même un outil qui prédit que les personnes nommées Jared réussiront au travail. D'autres outils ont évalué les candidats en fonction de leurs compétences en anglais, bien que les enregistrements ne contiennent pas un seul mot d'anglais. Nous avons également téléchargé des enregistrements qui n'avaient rien à voir avec les questions d'entretien posées, mais qui ont été évalués comme correspondant aux compétences requises pour faire le travail.

Avec peu de surveillance, il y a aussi peu de transparence sur ce qui se passe à l'intérieur de la boîte noire et pourquoi le logiciel prend les décisions qu'il prend. Les entreprises qui créent ces outils ne sont pas tenues de dire à qui que ce soit comment fonctionnent leurs systèmes ou pourquoi on devrait leur faire confiance.

La bonne nouvelle? À bien des égards, nous n'en sommes encore qu'au début. Et il est possible de construire de meilleurs systèmes, si nous sommes honnêtes sur ce qui ne fonctionne pas, là où les machines sont à court, et si nous prenons la décision de ne pas privilégier l'échelle, l'efficacité ou la vitesse avant tout.

[CRÉDITS]

Jenifer : Cette mini-série sur l'embauche a été rapportée par Hilke Schellmann et produite par moi, Emma Cillekens, Anthony Green et Karen Hao. Nous sommes édités par Michael Reilly.

C'est tout pour la saison deux, nous allons faire une pause et vous revoir ici à l'automne.

Merci beaucoup pour votre écoute. Je suis Jennifer Strong.

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