Employeurs et IA : Screening des Candidats sur les Médias Sociaux
Environ 70% des employeurs utilisent désormais les profils de médias sociaux dans le cadre du processus de sélection des candidats. Toutefois, faire défiler manuellement les publications sur Facebook, X et Instagram est un processus long et incohérent. C’est là que les outils d’enquête IA dédiés aux médias sociaux entrent en jeu, promettant de rationaliser ce processus.
Fonctionnement des Outils d’IA
Ces plateformes utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les publications publiques des candidats, examiner les modèles linguistiques et le sentiment, et générer des évaluations de personnalité prédictives concernant des traits tels que le travail d’équipe, l’ouverture, l’adaptabilité ou le potentiel de leadership.
La promesse est alléchante : obtenir des aperçus plus profonds des « vraies » personnalités des candidats, au-delà de ce que les CV et les entretiens révèlent, tout en économisant un temps considérable pour votre équipe RH.
Risques Associés aux Outils d’IA
Comme tout outil, l’utilisation des outils d’enquête IA sur les médias sociaux comporte des risques.
Principaux Risques
- Biais et Inférences Erronées
Le risque de biais et la création d’inférences erronées sont bien réels. Ces inférences peuvent être causées par des styles culturels ou linguistiques, le code-switching, le slang, le sarcasme et les mèmes, ce qui peut mener à une mauvaise classification par le NLP. - Problèmes de Confidentialité
De nombreuses préoccupations relatives à la confidentialité, à la transparence et au consentement doivent être prises en compte. Certaines lois sur la confidentialité des consommateurs peuvent exiger un préavis et une évaluation des candidats. - Limitations Techniques
Les limitations actuelles des outils d’enquête IA peuvent également poser des problèmes d’exactitude, d’authenticité et de contexte. - Potentiel de Discrimination
L’examen des flux de médias sociaux peut révéler des informations sur des facteurs protégés tels que la religion, la disabilité ou l’âge, qui ne devraient pas être pris en compte lors de l’embauche.
Meilleures Pratiques à Considérer
Pour atténuer les risques associés aux outils d’enquête IA, plusieurs meilleures pratiques peuvent être mises en œuvre.
- Définir un Objectif Clair et Légal
Avant de commencer le screening des médias sociaux, documentez les raisons spécifiques liées à l’emploi pour cette revue. - Utiliser des Évaluateurs Indépendants
Il peut être judicieux de faire réaliser les évaluations des médias sociaux par un tiers ou un professionnel de la conformité qui n’est pas impliqué dans le processus de sélection. - Assurer la Conformité avec les Lois sur la Confidentialité
Examinez vos pratiques de screening par rapport aux lois sur la confidentialité des États et aux réglementations émergentes liées à l’IA. - Valider et Documenter la Pertinence Liée à l’Emploi
Si votre outil d’IA produit des scores basés sur des données issues des médias sociaux, ce dernier doit être validé pour prouver son efficacité. - Former le Personnel RH et les Décideurs
Assurez-vous que tous les participants au screening des médias sociaux comprennent ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas considérer. - Fournir Transparence et Procédure de Droit
Informez les candidats que leurs médias sociaux publics peuvent être examinés et donnez-leur l’occasion d’expliquer tout contenu potentiellement disqualifiant. - Suivre les Procédures FCRA (le cas échéant)
Si un tiers réalise l’évaluation des médias sociaux, assurez-vous de respecter les exigences de la Fair Credit Reporting Act (FCRA). - Limiter la Collecte et la Conservation des Données
Ne collectez et ne conservez que les données nécessaires pour la décision de sélection, et établissez des calendriers de conservation clairs.