Modélisation du biais dans les recrutements : étude de l'influence d'un biais dans les données d'apprentissage de différentes procédures - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Modeling bias in recruitment: studying the influence of bias in learning data from different procedures

Modélisation du biais dans les recrutements : étude de l'influence d'un biais dans les données d'apprentissage de différentes procédures

Résumé

Thanks to recent advances in artificial intelligence, new automatic methods for decision support are being made available to the public (such as image recognition). In the science of recruitment, automatic solutions have also been developed and are sold by start-ups. However, because of industrial secrecy, these start-ups are evasive about the technicality of the proposed algorithms. The goal of the IAB@R project, from which this work stems, is to raise awareness about the potential misuse of automatic methods. In this presentation, we focus on the influence of the use of a database biased by classical algorithms on the prediction quality of recruitment algorithms.
Grâce aux récentes avancées de l'intelligence artificielle, de nouvelles méthodes automatiques pour l'aide à la décision sont mises au service du public (comme la reconnaissance d'images par exemple). Dans la science du recrutement, des solutions automatiques ont également été développées et sont vendues par des start-up. Or, à cause du secret industriel, ces dernières sont évasives sur la technicité des algorithmes proposés. Le but du projet IAB@R, dont est issu ce travail, est de sensibiliser sur la potentielle mauvaise utilisation des méthodes automatiques. Dans cet exposé, nous nous intéressons à l'influence de l'utilisation d'une base biaisée par des algorithmes classiques sur la qualité de prédiction des algorithmes de recrutement.
Fichier principal
Vignette du fichier
462473.pdf (1.19 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité

Dates et versions

hal-04152006 , version 1 (05-07-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04152006 , version 1

Citer

Vincent Brault, Alain Lacroux, Philomène Le Gall, Christelle Martin-Lacroux, Angélique Saillet, et al.. Modélisation du biais dans les recrutements : étude de l'influence d'un biais dans les données d'apprentissage de différentes procédures. 54èmes Journées de Statistique de la SFdS, Société Française de Statistique; Université Libre de Bruxelles, Jul 2023, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-04152006⟩
80 Consultations
36 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More