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Point de vue et expérience des professionnels RH sur l’usage de l’IA en dotation : attirer et sélectionner un personnel diversifié.

Cet article présente les résultats d’une étude portant sur les perceptions des professionnels RH à l’égard du recours à l’intelligence artificielle dans les pratiques de dotation, en considérant les enjeux de l’ÉDI (équité, diversité, inclusion).
10 mars 2023

Diversifier le personnel est l’un des objectifs les plus fréquemment évoqués dans les plans d’action en matière d’équité, de diversité et d’inclusion (ÉDI). Parmi les moyens déployés pour atteindre cet objectif, l’usage de l’intelligence artificielle (IA) dans les pratiques de dotation s’avère une pratique innovante et encourageante, car elle permettrait aux organisations de s’affranchir de certains biais inconscients susceptibles d’influencer le recrutement et la sélection du personnel. Ces biais inconscients prennent la forme de raccourcis mentaux qui affectent la compréhension, les actions et les décisions des personnes et ils demeurent profondément ancrés dans les activités de dotation. Leur présence accroît les risques de mettre à l’écart certains groupes traditionnellement sous-représentés sur le marché du travail. Des limites sont toutefois soulevées au regard de son utilité pour diversifier le profil des personnes employées.

Puisque l’usage de l’IA dans les activités de gestion des ressources humaines (GRH) est un phénomène récent, ses enjeux demeurent peu documentés (Vrontis et al., 2022). La dotation se révèle l’activité RH la plus proactive en cette matière (Nguyen et Park, 2022). L’usage d’outils sémantiques pour la rédaction de contenus d’offre emploi, les robots conversationnels servant à accroître l’expérience candidat, le recrutement ciblé et le filtrage automatisé des candidatures sont quelques exemples de pratiques de dotation assistées par l’IA. S’appuyant sur une étude menée auprès de professionnels RH québécois en 2022, cet article fait état de leurs perceptions quant au recours à l’IA dans les pratiques de recrutement et de sélection du personnel sous l’angle de l’ÉDI. 

Le contexte de l’étude

Des données quantitatives ont été collectées auprès de 103 professionnels RH œuvrant dans des organisations québécoises. Parmi les personnes sondées, 18,4 % affirment recourir à l’IA dans leurs pratiques de dotation.

Profil des organisations des personnes répondantes (volet quantitatif)

Des données qualitatives ont ensuite été recueillies auprès de 17 professionnels RH lors de trois groupes de discussion. Parmi les personnes participantes, 11 affirment recourir à l’IA dans leurs pratiques de dotation.

Profil des personnes participantes (volet qualitatif)

Profil des personnes participantes (volet qualitatif)

Persistance des barrières à l’embauche d’un personnel diversifié 

Les résultats du sondage montrent que le contexte de rareté de la main-d’œuvre est la barrière la plus importante. Il ressort toutefois des groupes de discussion qu’il s’agit d’un enjeu qui touche tous les profils de main-d’œuvre, issus ou non de la diversité. En revanche, des obstacles particuliers se posent lors du recrutement et de la sélection d’un personnel diversifié. Les résultats du sondage montrent que la prédominance de genre dans certains secteurs d’activité (emplois à prédominance féminine ou masculine) constitue une barrière importante. Les personnes rencontrées lors des entretiens de groupe corroborent ce résultat, indiquant qu’il demeure difficile d’attirer des candidatures féminines dans les professions ou les métiers à prédominance masculine. 

Il apparaît également que des critères de sélection trop exigeants nuisent à la sélection d’un personnel diversifié. Les groupes de discussion mettent en lumière que les freins à la diversification de la main-d’œuvre dépendent d’exigences ou de contraintes externes, découlant par exemple des ordres professionnels ou du processus gouvernemental d’immigration.

Les barrières au recrutement et à la sélection d’un personnel diversifié

Les barrières au recrutement et à la sélection d’un personnel diversifié

Une technologie avec plusieurs limites

Des nuances à l’égard des avantages de l’IA sont cependant discutées en entrevue de groupe. Des limites sont soulevées et elles concernent notamment les biais qui influencent le processus. Les systèmes IA sont conçus et utilisés par des humains porteurs de préjugés. Les algorithmes sont donc au cœur de la réflexion. S’ils peuvent être perçus comme neutres et objectifs a priori, ils sont toutefois susceptibles d’être marqués par les biais des développeurs et des utilisateurs. Ainsi, les risques d’écarter des candidatures pertinentes, notamment celles des personnes issues de la diversité, demeurent. Enfin, les résultats témoignent de l’importance accordée par les personnes participantes à leur jugement professionnel en matière de prise de décisions relatives à la dotation, fonctionnalité que n’offre pas l’IA, à ce jour, selon elles.

Les avantages perçus de l’IA

Les résultats au sondage montrent que les professionnels RH perçoivent les avantages de l’IA sur le plan de l’optimisation et du ciblage de la publicité de recrutement. L’IA favoriserait également la réduction des biais inconscients lors de la sélection.

Les avantages de l’IA pour le recrutement et la sélection d’un personnel diversifié

Les avantages de l’IA pour le recrutement et la sélection d’un personnel diversifié

Conclusion

L’acceptation du recours à la technologie est un préalable à son utilisation (Rodgers et al., 2023). La transparence du processus de prise de décision par l’IA et surtout le maintien du sentiment de contrôle sur le processus de dotation sont des pistes pour développer la confiance envers ces systèmes et ainsi tirer avantage de ses promesses pour l’embauche d’un personnel diversifié. La formation et le développement des compétences numériques des professionnels RH comptent parmi les voies de solution à préconiser. Gardons toutefois en tête que le seul recours à l’IA est insuffisant pour tendre vers un processus de dotation qui soit réellement inclusif : l’organisation doit également arrimer ses pratiques et ses politiques RH avec les principes de l’ÉDI.

Références

  • Nguyen, L. A. et Park, M. (2022). Artificial Intelligence in Staffing. Vision, Prépublication en ligne. https://doi.org/10.1177/09722629221096803 
  • Rodgers, W., Murray, J. M., Stefanidis, A., Degbey, W. Y. et Tarba, S. Y. (2023). An artificial intelligence algorithmic approach to ethical decision-making in human resource management processes. Human Resource Management Review, 33(1), 100925. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100925 
  • Vrontis, D., Christofi, M., Pereira, V., Tarba, S., Makrides, A. et Trichina, E. (2022). Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1237-1266. https://doi.org/10.1080/09585192.2020.1871398