Guides Pro - L'égalité professionnelle entre les femmes et les hommes, mode d'emploi - 1re - 119

gestion des ressources humaines

a u s e r v i c e d e l ' é g a l i t é p r o f e s s i o n n e ll e

Algorithmes de tri des CV
Des logiciels de gestion du recrutement, appelés ATS (applicant tracking systems),
permettent de classer et catégoriser les candidates et candidats selon des critères
prédéterminés à partir de leur CV. Les personnes en charge du recrutement peuvent
alors personnaliser les catégories, créer leurs propres sélections de candidats, et
utiliser leurs propres filtres (diplômes, années d'expérience, sexe, etc.). Ils permettent
ainsi de traiter rapidement pléthore de candidatures. En fonction de ces critères
préalablement définis, ils les classent, par exemple, selon un score de 1 à 10. Ces
logiciels sont actuellement utilisés marginalement par les DRH : 13 % seulement
selon le Conseil Supérieur à l'Égalité Professionnelle en 2019.

2.5.2. Vers un assainissement des risques de discrimination ?
Ces outils peuvent être considérés comme un atout indéniable afin de
neutraliser certains biais décisionnels, corriger les préjugés des recruteurs,
alerter sur des risques de discrimination et aider à la mesure des résultats
des choix opérés.
Par le recours à des algorithmes, il est possible de neutraliser certaines
limites propres à l'analyse humaine : des limites de quantité, mais aussi
des limites au recrutement informel. Les algorithmes peuvent aider à
réduire les biais de sexe, et ce notamment en cas de réception d'un grand
nombre de candidatures. La machine pourra lire tout un CV quand un
humain n'aura assimilé que quelques lignes. De plus, alors que l'humain
se concentrera sur ce qu'il aura eu le temps de lire (photo, nom et quelques
informations supplémentaires), la machine aura tout pris en compte et
pourra ainsi effectuer un choix plus objectif, non dicté par des stéréotypes.
De plus, des algorithmes peuvent corriger certains biais des recruteurs.
Par exemple, des recruteurs peuvent être persuadés qu'un type de diplôme
garantit la performance et les compétences des candidates et candidats.
Néanmoins, un modèle exprimant la performance en fonction non
pas d'une seule variable (le diplôme en l'espèce) mais de plusieurs peut
permettre d'estimer l'importance réelle des variables. Ce modèle associé
à des big data permettra donc de revoir les critères d'employabilité,
notamment au regard du sexe. Laurent Depond, directeur de la diversité
chez Orange, précise qu'au supposé cliché selon lequel les managers
pensaient que les hommes expérimentés sortant de formations d'ingénieurs
réussissaient le mieux au poste d'ingénieur commercial, une analyse multivariable a montré que les jeunes femmes sortant d'école de commerce
étaient finalement les plus efficaces dans ce métier.
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