Introduction
Plus de 90% des employeurs américains utilisent des algorithmes pour sélectionner les candidats. Cependant, de nombreux employeurs utilisent des algorithmes provenant des mêmes fournisseurs, créant ainsi des monocultures algorithmiques. Cela peut avoir des conséquences importantes sur les opportunités d'embauche et la diversité dans le monde du travail.
Contexte Technique
Les algorithmes de sélection utilisés par les employeurs sont souvent fournis par quelques grands fournisseurs, tels que HireVue. Cela signifie que de nombreux employeurs utilisent les mêmes algorithmes pour évaluer les candidats, ce qui peut entraîner des résultats homogènes et une absence de diversité. Les études ont montré que les algorithmes de sélection peuvent avoir des impacts négatifs sur certaines catégories de candidats, en particulier les candidats noirs et asiatiques.
Les données collectées sur 3,4 millions de candidats et 4 millions de candidatures ont permis de mettre en évidence des disparités raciales et des résultats homogènes dans les décisions d'embauche. Les résultats ont montré que 30% des candidats noirs sont touchés par des impacts négatifs, tandis que les candidats asiatiques subissent les plus grandes pertes en termes de sélection.
Analyse et Implications
Les monocultures algorithmiques peuvent avoir des conséquences importantes sur les opportunités d'embauche et la diversité dans le monde du travail. Les candidats qui soumettent plusieurs candidatures peuvent être rejetés systématiquement en raison de l'utilisation des mêmes algorithmes par plusieurs employeurs. Cela peut entraîner une absence de diversité et une perte de talents pour les entreprises.
Les régulateurs et les auditeurs doivent évaluer les impacts négatifs des algorithmes de sélection à l'échelle de chaque poste, plutôt que de se concentrer sur des analyses agrégées. Il est également important de renforcer la surveillance du marché et de surveiller les dépendances partagées dans la chaîne d'approvisionnement de l'embauche.
Perspective
Il est essentiel de stimuler la recherche indépendante et de fournir un accès aux données sous-jacentes pour comprendre les problèmes liés aux algorithmes de sélection. Les législateurs doivent également prendre des mesures pour réguler les outils de décision automatisés et garantir que les employeurs utilisent des algorithmes de sélection équitables et transparents.
Les entreprises doivent être conscientes des risques liés aux monocultures algorithmiques et prendre des mesures pour diversifier leurs processus de sélection. Cela peut inclure l'utilisation de plusieurs algorithmes, la mise en place de processus de sélection plus transparents et la formation des équipes de recrutement pour éviter les préjugés.
