Les groupes sous-représentés voient davantage l'effet positif de l'IA sur les objectifs de DEIA que la moyenne des répondants, mais se posent plus de questions.

Principaux points abordés

  • D'après les recherches d'Indeed, les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents ainsi que les chercheurs d'emploi pensent que les effets de l'intelligence artificielle (IA) sur les objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance seront davantage positifs que négatifs.
  • Ces mêmes personnes, lorsqu'elles sont issues de groupes sous-représentés, ont plus de chances d'anticiper les effets positifs et négatifs de l'IA.
  • Selon les experts, l'IA devrait être un simple outil pour les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents, et non un facteur décisif.

Dans une récente étude commandée par Indeed pour déterminer ce que les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents ainsi que les chercheurs d'emploi pensent de l'IA et de ses répercussions sur l'embauche, des résultats pour le moins surprenants ont été observés. Le sondage d'Indeed sur l'IA à l'échelle mondiale a révélé que, dans de nombreux cas, les répondants issus de certains groupes sous-représentés ont plus de chances de prédire l'effet positif de l'IA sur les objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance que le répondant moyen. 

Par exemple, à l'échelle mondiale, les chercheurs d'emploi en situation de handicap ont plus de chances d'affirmer que l'IA aura un effet positif sur leur groupe plutôt qu'un effet négatif (35 % contre 20 %). De même, ils sont plus enclins à anticiper cet effet positif que l'ensemble des chercheurs d'emploi (35 % contre 27 %). Le sondage a relevé la même dynamique chez les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents en situation de handicap. 

La même tendance se retrouve chez les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents ainsi que les chercheurs d'emploi qui se définissent en tant que personnes homosexuelles, lesbiennes et bisexuelles, de même que chez les chercheurs d'emploi noirs ou afro-américains. Ils ont plus de chances d'anticiper les avantages de l'IA que ses inconvénients pour les objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance. En outre, ils sont plus enclins à considérer l'IA comme une force positive quand elle concerne la diversité, l'équité, l'inclusion et l'appartenance sur le lieu de travail.

Pourtant, l'inverse est également vrai. Même si les chercheurs d'emploi qui se définissent comme homosexuels ou lesbiennes ont plus de chances d'anticiper l'effet positif plutôt que négatif de l'IA sur les problèmes rencontrés par la communauté 2SLGBTQ+ au travail, ils sont presque 2 fois plus susceptibles que la moyenne des répondants de craindre un effet négatif de l'IA sur ces mêmes problèmes (22 % contre 12 %).

À première vue, d'après les réponses de plus de 7 000 responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents et chercheurs d'emploi dans 7 pays du monde entier, les résultats du sondage peuvent sembler contradictoires. Jessica Hardeman, directrice de l'équipe Employee Lifecycle à l'échelle mondiale chez Indeed, les trouve pourtant logiques. Sur le plan historique, les groupes marginalisés sont plus sensibles au potentiel et aux risques de l'IA sur le lieu de travail. 

Lorsqu'elle est utilisée au mieux, explique Jessica Hardeman, l'IA peut mettre à disposition de nouveaux outils d'accessibilité pour les personnes en situation de handicap et aider les entreprises à former plus rapidement leurs travailleurs dans des langues et dans des contextes culturels différents. Toutefois, dans le pire des cas, l'IA peut renforcer les biais existants* à l'encontre de ces mêmes groupes sous-représentés. Elle ajoute : « Utilisez-vous l'IA dans un but louable ou non? C'est la question à se poser selon moi. »

Découvrez à présent la manière dont l'IA peut aider votre entreprise à atteindre ses objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance ainsi que les moyens d'éviter les pièges les plus courants qui risquent d'entraver leur réalisation.

Le rôle positif de l'IA dans la réalisation de vos objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance  

Lorsqu'ils sont correctement déployés, les outils d'IA peuvent r être de précieux alliés pour les responsables qui veillent à la diversité, à l'équité, à l'inclusion et à l'appartenance dans leur entreprise. Jessica Hardeman explique qu'Indeed utilise l'IA pour la révision des descriptions de poste afin de s'assurer que le langage utilisé est inclusif. Son équipe a également recours à l'IA générative pour réaliser des animations et des voix hors champ destinées à des contenus de formation adaptés à différents pays. 

Les outils d'IA peuvent également contribuer à mettre au jour des problèmes liés à une discrimination profondément ancrée dans une entreprise. Diversio, une plateforme qui aide les entreprises à suivre, à mesurer et à améliorer leurs objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance, utilise le traitement du langage naturel pour passer au crible les réponses ouvertes aux sondages menés auprès des employés et pour détecter les problèmes, notamment ceux qui touchent plus particulièrement certaines catégories démographiques. 

Par exemple, si l'analyse révèle que les employés soucieux de la flexibilité sont surtout des femmes, Diversio pourrait proposer de mettre en place des « heures de base », ce qui signifie qu'aucune réunion ne sera planifiée aux heures où les parents emmènent et récupèrent leurs enfants à l'école.

Selon Laura McGee, directrice générale et fondatrice de Diversio, l'IA peut également réduire le poids des relations interpersonnelles qui pèsent parfois trop lourd lors des prises de décisions relatives aux promotions. « L'évolution dans les entreprises repose souvent sur les relations et non sur le travail accompli », souligne-t-elle. Grâce aux évaluations de l'IA, les travailleurs peuvent être jugés sur leur travail, « et non plus en fonction de la personne avec laquelle ils sont allés voir un match de base-ball », explique Laura McGee.

Ces outils n'offrent pas seulement des occasions plus équitables aux employés. Ils peuvent également aider les équipes de direction qui « ne disposent pas toujours de suffisamment de renseignements » sur leur personnel, explique Jenn Tardy, fondatrice et directrice générale de Jennifer Tardy Consulting, une société de formation et de conseil en diversité, en équité et en inclusion. Selon elle, « l'utilisation de l'IA pour repérer les personnes au sein de votre entreprise potentiellement prêtes à évoluer peut créer des bassins internes de candidats plus diversifiés pour des occasions futures ».

Les effets négatifs de l'IA sur vos progrès en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance 

Les outils d'IA sont entraînés à partir d'un grand nombre de données, y compris des renseignements potentiellement sources de stéréotypes ou d'exclusion. Même les tâches les plus simples que vous confiez à l'IA seront tributaires de ces données. 

Les responsables des ressources humaines et de l'attraction de talents ont bien conscience du problème. Selon le sondage d'Indeed, plus de la moitié (53 %) se disent préoccupés par les biais véhiculés par les données d'entraînement de l'IA. « L'IA se nourrit de notre savoir et de notre réflexion. Or, nos voix ne sont pas équitablement réparties ou représentées », déclare Andrés Tapia, associé principal et chargé des stratégies de diversité, d'équité et d'inclusion et Environnement, Social et Gouvernance à l'échelle mondiale au sein de la société de conseil Korn Ferry. 

Même une démarche aussi simple que de demander à un outil d'IA générative d'élaborer des pratiques exemplaires en matière d'entrevue peut être sujette à des biais. « Dans quelle mesure va-t-elle être induite par le groupe dominant? », se demande Andrés Tapia. En fonction du poste, ces tactiques d'entrevue risquent d'être involontairement biaisées en faveur des groupes qui ont toujours été concernés par ces entrevues.

Selon Jessica Hardeman, un recours excessif à l'IA « risque également d'entraîner une certaine complaisance ». Par exemple, un outil d'IA peut montrer qu'une entreprise atteint ses objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance sans pour autant poser des questions plus approfondies sur la place réelle des personnes issues de la diversité ethnique dans la hiérarchie. 

Quelques conseils pour une utilisation responsable de l'IA afin de soutenir vos objectifs en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance

Pour vous assurer que votre entreprise tire le meilleur parti des avantages de l'IA en matière de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance, et qu'elle en évite les pièges, vous pouvez prendre certaines mesures.

  1. Observez la manière dont les fournisseurs d'IA abordent les questions de diversité, d'équité, d'inclusion et d'appartenance au sein de leurs propres entreprises : recherchez des fournisseurs disposés à communiquer des renseignements sur leur propre diversité et sur leur rayonnement. « Demandez-leur à quoi ressemble leur équipe d'ingénieurs. Si tout le monde a le même profil, je pense qu'il faut tirer la sonnette d'alarme », affirme Laura McGee.
  1. Ne vous laissez pas éblouir par des compétences « de façade » : méfiez-vous des outils de filtrage de CV qui accordent trop d'importance à l'endroit où une personne a étudié ou au diplôme qu'elle a obtenu. Pour Jenn Tardy, il s'agit de compétences « de façade » qui ne sont pas forcément le reflet de compétences réelles.
  1. Gardez un lien humain : pour Jessica Hardeman, les outils d'IA ne remplacent pas les expériences vécues. Ils doivent servir de guide, et non se substituer à notre jugement.

Jessica Hardeman explique que, finalement, l'IA peut être une ressource utile comme une autre, à condition qu'elle ne soit pas considérée comme la seule source de vérité. Pour elle, « l'IA doit vous aider à prendre des décisions, et non les prendre à votre place ».

* Article(s) en anglais