La liste de contrôle RH IA : poser les bonnes questions

Les professionnels des ressources humaines ressentent la pression de mettre en œuvreces technologies et le font parfois sans prendre le temps de se poser les bonnes questions. Ils ont souvent tendance à penser :« C'est de l'IA, je ne comprendrai probablement pas de toute façon. »  

Les fournisseurs accentuent parfois ce problème en utilisant des termes trop techniques. Il en résulte un silence, et des solutions inadéquates peuvent passer inaperçues. 

Pour combler cette lacune, Assessio a élaboré une liste de contrôle pratique. Son objectif est simple : permettre aux responsables RH, quelle que soit leur expérience technique, de poser les bonnes questions lorsqu'ils évaluent des solutions d'IA.

Quand utiliser la liste de contrôle

La liste de contrôle est conçue pour les moments où les RH envisagent des solutions d'IA pour le recrutement, l'évaluation ou le développement des talents et ont besoin de comparer les fournisseurs ou de garantir la conformité. Elle est particulièrement pertinente lorsque : 

• Comparaison de différentes solutions d'IA pour le recrutement, l'évaluation ou le développement. 
• Négocier avec un fournisseur ou un partenaire potentiel. 
• Garantir que votre organisation respecte les normes réglementaires et éthiques dans ses décisions relatives aux talents. 

La liste de contrôle couvre trois domaines essentiels :la saisie des données, la sortie des données et la conformité. 

1. Saisie des données – quelles données alimentent l'IA ?

La qualité des résultats fournis par l'IA dépend entièrement de la qualité des données qui lui sont fournies. Des données incomplètes, non pertinentes ou biaisées conduiront inévitablement à des résultats trompeurs.

Par exemple, un système qui s'appuie uniquement sur des données relatives à la personnalité peut accorder une importance excessive à certains traits de caractère tout en négligeant des compétences essentielles. S'il ne tient compte que du QI, il risque d'ignorer des facteurs tels que la capacité à collaborer ou l'empathie. L'IA n'est pas infaillible, et des données non pertinentes peuvent facilement fausser le processus décisionnel.

Questions clés pour les fournisseurs :

• Comment les données sous-jacentes permettent-ellessupport les performances professionnelles ?
• Quelles recherches étayent cette affirmation ?
• Comment les sources de données sont-elles surveillées et mises à jour afin d'éviter que des biais n'affectent les résultats ?
• Comment gérez-vous la variation des données pour garantir que le modèle reste largement applicable et ne soit pas biaisé vers un résultat restreint ?
• Comment le système garantit-il que seules les donnéespertinentes pour l'emploisont utilisées dans les prévisions ?

2. Sortie des données – comment l'IA interprète-t-elle les données ?

Même avec des données de haute qualité, l'IA peut échouer si le cadre d'interprétation est défaillant. Sans garde-fous clairs, le système peut « surinterpréter » ou tirer des conclusions à partir de sources erronées. Par exemple, prédire la capacité d'apprentissage à partir de traits de personnalité plutôt que de données cognitives produira des erreurs.

C'est pourquoi les cadres tels que la génération augmentée par la récupération (RAG) sont importants. Ils garantissent que l'IA examine le type de données approprié en fonction de la question posée. Sans de tels mécanismes, le risque d'obtenir des informations erronées augmente considérablement. 

Questions clés pour les fournisseurs :

• Quelles mesures de protection sont mises en place pour garantir que l'IA interprète correctement les données ?
• Les utilisateurs RH peuvent-ils voir quelles sources de données ont été utilisées pour générer un résultat donné ?
• Comment les résultats ont-ils été validés par rapport aux résultats professionnels réels ? 
• Quelles sont les options disponibles pour un examen humain avant l'application des recommandations de l'IA ?
• Comment le système traite-t-il les cas où les données sont insuffisantes ou manquantes ?

3. Conformité – La confidentialité et l'éthique sont-elles garanties ?

Les ressources humaines traitent certaines des données les plus sensibles au sein d'une organisation. Il est donc impératif de garantir la conformité. Les questions de confidentialité, de sécurité et d'éthique ne sont pas secondaires, elles sont fondamentales. Toute violation risque de causer un préjudice individuel et d'avoir de graves conséquences financières et sur la réputation de l'entreprise.

Questions clés pour les fournisseurs :

• Comment la solution est-elle conforme à la loi européenne sur l'IA et au RGPD ?
• Où les données sont-elles stockées et qui y a accès ?
• Les données des clients sont-elles utilisées pour entraîner le modèle ? Si oui, de quelle manière ?
• Des audits et des procédures de surveillance sont-ils régulièrement mis en place ?
• Quelles mesures de protection empêchent le système de créer ou de renforcer des préjugés ou de déduire des informations inappropriées dans un contexte professionnel ?

Conclusion

La liste de contrôle n'a pas pour objectif de transformer les professionnels des ressources humaines en scientifiques des données. Elle vise à mettre en place une stratégie d'IA qui renforce les décisions relatives au personnel grâce à la validité, l'équité, la conformité et la confiance. En dotant les RH d'un outil clair et pratique, la liste de contrôle les aide à poser les bonnes questions et à exiger des réponses transparentes.

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