L’intégration de l’intelligence artificielle dans les ressources humaines englobe divers aspects ; l’automatisation des tâches, la simplification des processus, ainsi que l’analyse et le traitement des données. Cependant, il est essentiel de souligner l’importance de la surveillance éthique des données RH lors de l’utilisation de l’IA, afin de garantir une utilisation responsable de cette technologie. Pour bien concilier l’efficacité opérationnelle avec les principes éthiques fondamentaux, comment assurer une supervision éthique adéquate d’un modèle prédictif d’IA RH ?
L’importance de la supervision éthique des modèles prédictifs d’IA RH
Dans un contexte où l’intelligence artificielle est de plus en plus mobilisée dans diverses fonctions, son utilisation doit donc être guidée par des principes éthiques et respectueux des droits de l’homme, notamment dans le domaine des ressources humaines. Pour instaurer un environnement éthique au sein de son entreprise dans la RH, il est primordial de suivre et adopter la démarche suivante :
Garantir la transparence et la responsabilité
Aujourd’hui, les entreprises ont plus d’importance d’adopter une approche transparente envers les algorithmes employés et les données collectées. Les collaborateurs doivent avoir une compréhension claire sur comment leurs données personnelles sont collectées, stockées, et traitées. Cette transparence renforce la confiance de l’ensemble des collaborateurs dans la solution IA utilisée, tout en renforçant la responsabilité de l’entreprise à l’égard de l’utilisation éthique de l’IA afin de créer un environnement de travail équitable et éthique.
Assurer l’équité et l’inclusion
Dans le cadre de la supervision éthique des systèmes d’IA dans les ressources humaines, l’un des fondamentaux consiste à l’instauration de l’équité et de l’inclusion. En se basant sur des critères tels que l’âge, le sexe, l’état civil, ou d’autres critères personnels, les algorithmes peuvent malheureusement véhiculer des biais inhérents et favoriser certains candidats au détriment d’autres. Il est donc impératif que ces systèmes d’IA soient conçus et formés de manière à respecter rigoureusement les droits de l’homme, afin d’éviter toute forme de discrimination. Cela garantit que chaque personne ait des chances égales, ce qui est non seulement éthique mais également bénéfique pour la performance globale de l’entreprise.
Respecter la vie privée et la confidentialité
Une entreprise doit garantir que les données personnelles de ses collaborateurs sont stockées de manière sécurisée et ne sont en aucun cas utilisées à des fins illégales ou discriminatoires. Il est tout aussi crucial d’informer de manière transparente les collaborateurs sur l’utilisation de leurs données, sur la manière dont celles-ci sont collectées et traitées. Pour préserver la vie privée, il est essentiel de mettre en place des mécanismes bien définis pour s’assurer que les données collectées sont supprimées dès qu’elles ne sont plus nécessaires. Cette méthode renforce la confiance des collaborateurs dans le traitement éthique de leurs informations personnelles au sein de l’entreprise.
S’assurer que les recommandations des algorithmes de l’IA respectent le volet éthique
Veiller à ce que les recommandations générées par les algorithmes d’IA respectent rigoureusement les principes éthiques est fondamental. Chaque information, recommandation, ou autre action proposée par l’intelligence artificielle doit être évaluée selon des critères éthiquement acceptables. Le but est de concevoir non seulement des algorithmes qui intègrent des normes éthiques dès leur conception, mais aussi de mettre en place des mécanismes de surveillance et de régulation pour détecter et corriger tout écart éthique.
L’interprétation des résultats conseillés par l’IA
L’utilisation de l’IA dans la RH peut fournir de nombreuses recommandations utiles. Pour garantir une supervision éthique des systèmes d’IA dans la RH, tous les résultats générés par cette technologie doivent être soumis à une décision humaine, afin d’apporter une perspective plus équilibrée et plus adaptée à chaque situation. Cette démarche assure que l’IA est utilisée comme un outil de support, permettant ainsi de préserver l’aspect humain et éthique au cœur des décisions prises dans le domaine des ressources humaines.
Importance de la supervision éthique de l’IA dans le secteur RH : Exemples de cas usages
- Usage au sein des SIRH :
Les SIRH (Systèmes d’Information des Ressources Humaines) sont généralement conçus pour gérer, traiter des données personnelles et sensibles des collaborateurs. Il est donc impératif que leur interprétation ainsi que leur utilisation soient menées de manière éthique, garantissant ainsi la protection de la vie privée et la confidentialité des données de l’ensemble des collaborateurs.
- Usage au sein des bots :
L’utilisation des bots, notamment dans les fonctionnalités de libre-service des systèmes HCM/SIRH, est de plus en plus populaire. Mettre en place une supervision éthique des modèles de chatbots est obligatoire afin de garantir leur conformité avec les orientations RH établies. Cette démarche assure que les chatbots, en tant qu’interface automatisée, opèrent en harmonie avec les valeurs et les objectifs de l’entreprise, tout en respectant des standards éthiques rigoureux. - Usage de l’analyse sémantique pour sourcer les candidats sur les RS :
Ce cas d’usage implique l’analyse automatisée des CVs et l’identification des meilleurs profils. Il est primordial de mettre en place une supervision éthique pour les données collectées, en veillant à leur utilisation dans un cadre bien défini. Cela garantit que l’IA opère conformément aux principes de confidentialité, de non-discrimination et de respect des droits des candidats, ce qui contribue à mettre en place un processus de recrutement équitable et juste.
IA et RH : Comment T.O.P. favorise la supervision éthique des modèles prédictifs ?
Dans un monde de plus en plus automatisé, TOP, la solution pour le management augmenté, prend en compte le volet éthique des modèles prédictifs d’Intelligence Artificielle dans la RH en mettant en place des mécanismes de supervision bien définis.
Cette solution SaaS respecte judicieusement le RGPD établi et suivi par la CNIL, ainsi elle évite d’utiliser des données sensibles au sein des algorithmes ou de ceux des prestataires. Exemple : genre, âge et autres données sensibles selon la CNIL. Dans un contexte plus global, TOP s’aligne également avec le cadre légal en cours d’établissement par l’Union Européenne, notamment l’AI Act.
De plus, l’équipe de TOP a mis en place une vue de pilotage de l’algorithme pour que les utilisateurs (managers, partenaires RH, RRH ou DRH) puissent surveiller et prendre des décisions éclairées, en évitant les surtraitements mensuels sur certaines catégories d’emploi ou de profils.
Les équipes de TOP effectuent une analyse approfondie des données sociétales, qui sont souvent de nature personnelle, afin de détecter tout potentiel biais. Grâce à leurs capacités d’analyse de données, ils étudient attentivement l’impact de critères tels que le genre, l’âge ou l’état civil sur l’évolution de la prédiction du risque de démission, afin de garantir que ces facteurs n’affectent pas les résultats de manière inappropriée, conformément à des normes éthiques rigoureuses.
Dans la figure ci-dessous, nous démontrons un Dashboard de suivi de l’étude d’impact d’un facteur jugé éthiquement sensible sur la prédiction du taux de démissions.
Nous voyons que le genre n’impacte en aucun cas les résultats de prédiction du taux de démissions d’un point de vue éthique. Nous constatons alors qu’il n’y a pas de biais, donc pas d’influence, le résultat est éthiquement acceptable.
En plus d’apporter un modèle éthique, les équipes TOP accompagnent les managers dans l’utilisation de la solution, en sensibilisant sur le fait que ce SaaS est un outil d’aide à la décision, voué à être employé avec un regard humain.
Il est donc aujourd’hui nécessaire de superviser les modèles d’intelligence artificielle et notamment dans le secteur des ressources humaines. Ce domaine traitant de nombreuses données personnelles et liées à des effets sociétaux, il est primordial d’y corréler la notion d’éthique et d’éviter tout biais, portant atteinte à la justesse des prédictions des algorithmes d’intelligence artificielle. Un point qu’a, dès le début, intégré la solution afin de proposer une solution performante et éthique.
