L’IA et le recrutement

Durée : 3 journées (21 heures)

Méthodes pédagogiques :

•  Intervention en présentiel.
• Cas pratiques réalisés en commun
• Travail sur logiciels
• Questions / Réponses.
• Remise de documents utiles.

Matériel : Les participants sont invités à apporter un ordinateur portable. Il est recommandé d’installer un logiciel libre destiné à travailler en autonomie sur certaines applications (Orange Data Mining, disponible au lien suivant : https://orangedatamining.com/download/ ).

PROGRAMME

Jour 1 : IA et recrutement (Frédéric Lopes)

Objectifs pédagogiques :

Identifier clairement l’impact opérationnel et quotidien de l’IA sur les processus de recrutement.

Découvrir et maîtriser les principales technologies disponibles sur le marché.

Comprendre l'évolution du métier de recruteur face à l’intégration de l’IA.

Mettre en évidence les points critiques pour optimiser la performance dans un contexte de recrutement assisté par l’IA.

Programme détaillé de la journée :

Matinée (4h) : Tour du marché, Tendances et Processus impactés

- Présentation du marché des technologies d’IA appliquées au recrutement : panorama des outils disponibles (LinkedIn Recruiter, HireSweet, AssessFirst, HireVue, etc.).

- Analyse des tendances actuelles : recrutement prédictif, sourcing intelligent, matching algorithmique.

- Processus impactés au quotidien : sourcing, sélection de CV, évaluation via entretiens différés, gestion de la candidature.

- Atelier pratique : mise en situation opérationnelle, comparaison et mesure d'efficacité entre processus traditionnels et augmentés par IA.

 Après-midi (3h) : Évolution du métier et leviers de performance

- Impact concret sur le métier de recruteur : nouvelles compétences attendues, nouveaux rôles et responsabilités.

- Gestion du changement : comment intégrer efficacement l’IA dans les équipes recrutement.

-  Identification et exploitation des leviers de performance opérationnelle dans un environnement RH augmenté par l'IA.

- Synthèse et échanges d’expériences : bonnes pratiques, retours d'expérience et points d’attention opérationnels.

Méthodes pédagogiques :

Présentation interactive

Études de cas et analyses de pratiques réelles

Ateliers pratiques et mises en situation concrètes

Échanges et débats autour des retours d’expérience

Jour 2 : Les algorithmes d’IA dans le recrutement ; Comment ça marche…et est-ce que ça marche ? (Alain Lacroux)

Objectifs de cette partie :

- « Entrouvrir les boites noires », c’est-à-dire donner aux participants un aperçu des méthodes et outils utilisées dans le « recrutement augmenté » sous un angle technique grâce à des mises en pratique.

- Proposer une analyse critique de l’efficacité et des impacts des solutions de recrutement algorithmiques sur les parties prenantes (candidats et recruteurs)

Introduction

L’évolution des techniques de recrutement. L’émergence du domaine du recrutement « augmenté » par l’IA. Présentation des acteurs du marché

Partie 1 : Comment ça marche ?

- Présentation des différentes applications d’IA dans le recrutement (aspect technique) avec un focus sur l’apprentissage machine (machine learning).

- Le cas des solutions d’appariement (matching) : illustration pratique avec l’emploi de modèles prédictifs sur des jeux de données (logiciel Orang data Mining)

- Analyse de documents textuels (Natural Language Processing)

- Le problème de l’explicabilité des solutions (le problème des algorithmes « boites noires »)

- La détection des pratiques discriminatoires et les algorithmes de redressement (fairness analysis)

- Les solutions d’IA génératives

Partie 2 : Est-ce que ça marche vraiment ?

- Les différents biais associés aux solutions de recrutement augmenté

                - Biais techniques

                - Biais algorithmiques

- Biais psycho-sociologiques

- Les réactions des utilisateurs et des parties prenantes confrontés aux outils de recrutement augmenté.

- Problèmes de confiance, de justice perçue

- Impact sur les comportements des participants au processus de recrutement

- Les usages croisés des IA génératives par les candidats et les recruteurs

Jour 3 : L’intelligence Artificielle et le Recrutement sous le prisme du droit : connaître les règles applicables et adopter les bonnes pratiques pour éviter les contentieux (Emmanuel Bayo)

Objectifs de cette partie :

 - Identifier l’ensemble des règles de droit applicables à l’utilisation de l’I.A.. dans le cadre du recrutement.

- Être en mesure d’identifier et hiérarchiser les risques juridiques encourus dans son milieu professionnel pour éviter les contentieux.

- Être en mesure de travailler en transversalité avec d’autres acteurs internes (D.P.O. / Services juridiques / Déontologie / Partenaires sociaux / Autres entités du Groupe) et externes (C.N.I.L. / Inspection du Travail / Défenseur des droits) de l’entreprise concerné par l’I.A.

- Être capable de mettre à jour ses connaissances et pratiques.

Introduction

- Définition par le droit de l’Intelligence artificielle.

- Panorama actuel des pratiques ayant déjà pu poser problèmes (plaintes en France et à l’étranger).

Partie 1 : Panorama des principaux textes de droit en vigueur se rapportant à l’usage de l’Intelligence Artificielle dans le cadre du recrutement (matinée)

- Textes internationaux et nationaux en lien « direct » (« Intelligence Artificielle », « Vie privée », « Discrimination », « Délit d’entrave », « Délit d’obstacle »).

- Textes internationaux et nationaux en lien « Indirect » (« Propriété Intellectuelle » « R.G.P.D. », « Lanceur d’alerte », « Produits défectueux », etc.).

Présentation et analyse croisée des contenus pour aboutir à une cartographie des mesures applicables en entreprise relativement au recrutement faisant appel à l’intelligence artificielle.

Partie 2 : Panorama des comportements à adopter pour diminuer les risques de dérives et de contentieux en matière d’usage de l’Intelligence Artificielle pour recruter (après-midi)

- Former Managers et salariés.

- Adapter ou adopter sa Charte Informatique, son Code de Déontologie.

- Se doter d’une politique « groupe » et éviter le « law shopping ».

- Identifier un référent R.H. en la matière y compris pour gérer l’utilisation du droit de communication des candidats.

- Savoir conserver les données.

- Savoir négocier avec les partenaires sociaux.