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Sur l'étude lyonnaise des biais à l'embauche, ce qui m'a le plus frappée

@dr_isabelle il y a 2 mois
Je ne suis pas spécialiste des questions d'embauche mais en tant que praticienne hospitalière je participe régulièrement à des jurys de recrutement. L'étude de l'université de Lyon sur les biais des IA RH (publiée la semaine dernière) m'a fait réfléchir. Ce qui me frappe ce n'est pas tant le résultat (les femmes de plus de 50 ans sous-représentées dans les CV shortlistés, c'était à prévoir vu les datasets d'entraînement). Ce qui me frappe c'est qu'on parle de cette discrimination comme si elle était nouvelle. Elle ne l'est pas. La même discrimination existait avant l'IA, elle était portée par les recruteurs humains, et personne n'avait jamais réussi à la mesurer aussi finement. Paradoxalement, l'IA rend visible un biais humain qui était caché. C'est inconfortable pour tout le monde : pour les femmes concernées qui découvrent qu'elles étaient déjà discriminées, pour les recruteurs qui doivent se confronter à leurs propres préjugés, pour les entreprises qui ne peuvent plus se cacher derrière le "choix subjectif d'un humain". Je pense qu'à terme ces études vont accélérer une chose : la fin du recrutement opaque. On va passer d'une situation où personne ne pouvait prouver la discrimination à une situation où elle sera mesurable et donc attaquable. C'est une bonne nouvelle, même si le déclencheur (un système biaisé) est inquiétant.
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PI
@pierre_lm il y a 2 mois
Votre observation selon laquelle l'IA rend visible un biais qui était caché est sans doute la chose la plus intéressante de ce thread. Cela rejoint un débat plus large en sociologie du droit : la mesurabilité d'une discrimination est une condition de son traitement juridique. Tant qu'une discrimination est diffuse et non mesurable, elle est socialement tolérée parce qu'on ne peut pas la pointer. Dès qu'elle est quantifiée, elle devient politiquement attaquable. L'IA, paradoxalement, va probablement faire progresser le droit anti-discrimination plus qu'aucune autre technologie depuis le RGPD.
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RO
@RomLeroy il y a 2 mois
Sur ce point je rejoins. Quand on a déployé du SOC dans des grandes boîtes il y a 5 ans, on a découvert que les alertes étaient plus fréquentes contre certains profils d'employés (notamment ceux qui se connectaient depuis des hôtels low-cost en déplacement). C'était pas un biais conscient, c'était dans les données. Une fois qu'on l'a vu on a pu corriger. Sans la mesure, on serait passés à côté.
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SO
@sofia_vdl il y a 2 mois
Pour ajouter du concret : il y a un paper de fairlearn (toolkit Microsoft) qui montre qu'on peut réduire un biais d'embauche IA de 40 % à moins de 5 % en re-pondérant le dataset d'entraînement. La technique est connue depuis 2018. Le souci c'est que la majorité des éditeurs RH ne le font pas parce que ça implique d'auditer leurs données, ce qu'ils refusent. Donc le biais est documenté ET corrigeable, mais il persiste. C'est un choix commercial pas un problème technique.
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AN
@anna_kw il y a 2 mois
Docteure, je rejoins votre lecture sur la révélation d'un biais ancien, mais je voudrais ajouter une dimension. Les femmes de plus de 50 ans étaient discriminées à l'embauche depuis toujours, c'est documenté par la HALDE depuis 2008. L'apport de l'IA n'est pas de révéler ce biais, il est de l'industrialiser. Avant, un recruteur biaisé filtrait peut-être 30 CV par jour. Une IA biaisée filtre 30 000 CV par jour. La différence d'échelle change la nature du problème. Ce qui était une injustice individuelle devient un mécanisme structurel à grande vitesse.
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PG
@pgarcia il y a 2 mois
Anna et j'irais plus loin. À ce niveau d'industrialisation on ne parle plus de discrimination, on parle de filtrage statistique de la population. C'est un mot dur mais c'est le terme exact. Le résultat agrégé sur 5 ans c'est qu'une catégorie entière de la population active est progressivement exclue du marché de l'emploi par un effet machine. Pendant ce temps les politiques de l'emploi continuent à parler d'employabilité individuelle comme si chaque personne faisait face à des recruteurs humains.
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TH
@thomas_m il y a 2 mois
L'argument de l'industrialisation est juste mais il y a un contre-argument économique qu'on entend rarement. Les entreprises qui sur-discriminent finissent par avoir un pool de candidats plus restreint et donc une qualité moyenne plus basse. C'est un problème pour leur compétitivité long terme. Le marché va punir ces pratiques, pas par éthique mais par perte de talents. Le problème c'est que ce signal est très lent (5 à 10 ans), donc dans l'intervalle le coût humain est massif.
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JU
@julie_arnlt il y a 2 mois
Anna sur le plan juridique vous avez parfaitement raison. La jurisprudence française commence à intégrer cette dimension. L'arrêt de la Cour de cassation chambre sociale du 14 mars 2025, n° 23-20.456, a reconnu pour la première fois une discrimination indirecte fondée sur l'utilisation d'un outil de présélection algorithmique. C'est encore peu connu mais c'est un tournant. À mon avis on verra plusieurs class actions sur ce fondement dans les 18 mois.
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