L’intelligence artificielle et les algorithmes sont devenus des outils essentiels pour les départements des ressources humaines. Que ce soit pour le recrutement, l’évaluation des performances ou la gestion des talents, les algorithmes permettent de traiter rapidement de vastes quantités de données.
Cependant, ces systèmes ne sont pas à l’abri de biais culturels, qui peuvent affecter les décisions et compromettre les efforts de diversité et d’inclusion.
Cet article explore les implications des biais culturels dans les algorithmes pour les RH et comment les identifier et les corriger.
Qu’est-ce qu’un biais culturel dans un algorithme ?
Un biais culturel survient lorsque des algorithmes traitent de manière inégale des individus en raison de différences culturelles ou sociales. Ces biais peuvent apparaître lorsque les données utilisées pour entraîner les modèles algorithmiques ne représentent pas adéquatement la diversité des cultures, des langues ou des expériences.
Par exemple, un algorithme de recrutement qui a été formé principalement sur des données de candidats européens pourrait mal évaluer des candidats provenant de cultures non occidentales en raison de différences dans la présentation des CV, des parcours éducatifs ou des styles de communication.
Harvard Business Review souligne que ces biais ne sont pas toujours visibles immédiatement, mais peuvent avoir des conséquences considérables à long terme, en excluant des talents issus de divers horizons et en renforçant les stéréotypes.
Les conséquences des biais culturels sur les RH
Les biais culturels dans les algorithmes peuvent avoir des conséquences néfastes sur les processus RH et sur la diversité au sein des entreprises. Si un algorithme de recrutement ou de gestion des talents favorise systématiquement certaines cultures ou pratiques, cela peut entraîner :
- Une réduction de la diversité : Les candidats issus de cultures sous-représentées ou minoritaires peuvent être systématiquement exclus des processus de recrutement ou recevoir des évaluations injustes.
- Une augmentation des inégalités : Les employés issus de minorités culturelles peuvent faire face à des obstacles supplémentaires pour obtenir des promotions ou des formations, car les algorithmes biaisés peuvent ne pas tenir compte de leurs contributions réelles.
- Un environnement de travail moins inclusif : Un système biaisé peut renforcer des pratiques discriminatoires, rendant difficile pour les employés issus de diverses cultures de s’intégrer et de progresser.
Un exemple frappant est celui des algorithmes de traduction automatique, qui peuvent introduire des erreurs culturelles en interprétant mal certains concepts ou expressions propres à une culture, entraînant des malentendus dans les interactions professionnelles internationales.
Identifier et corriger les biais culturels
a) Audits des données d’entraînement
Un premier pas pour identifier les biais culturels dans les algorithmes consiste à analyser les données d’entraînement utilisées pour créer les modèles. Il est essentiel de s’assurer que les données incluent une variété de cultures, de langues et de contextes sociaux.
Par exemple, les entreprises doivent vérifier que les CV provenant de différentes régions du monde sont bien pris en compte dans les processus de recrutement algorithmiques.
b) Utilisation de tests d’équité
Les tests d’équité permettent de vérifier si les algorithmes produisent des résultats biaisés pour certains groupes culturels.
Ces tests peuvent être utilisés pour comparer les performances des algorithmes en fonction de variables culturelles, telles que l’origine ethnique, la langue ou le lieu de résidence.
Cela permet de repérer les cas où les algorithmes peuvent favoriser des candidats issus d’une culture particulière au détriment des autres.
c) Diversité des équipes de développement
Les équipes de développement des algorithmes doivent elles-mêmes être diversifiées pour minimiser les biais culturels.
Lorsque les ingénieurs et les développeurs proviennent de milieux variés, ils sont plus susceptibles de prendre en compte des perspectives culturelles différentes lors de la création des algorithmes.
L’importance d’une gouvernance éthique
Pour prévenir les biais culturels dans les algorithmes, les départements RH doivent adopter une gouvernance éthique de l’IA. Cela implique de mettre en place des politiques claires concernant l’utilisation des algorithmes, de réaliser des audits réguliers et de s’assurer que les processus sont conformes aux principes d’inclusion et de diversité.
IBM recommande également de former les professionnels RH et les développeurs aux risques liés aux biais culturels pour mieux les identifier et les corriger.
Conclusion
Les biais culturels dans les algorithmes constituent un défi majeur pour les RH, car ils peuvent nuire aux efforts de diversité et d’inclusion.
En adoptant des mesures proactives pour identifier et corriger ces biais, les entreprises peuvent garantir que leurs processus algorithmiques sont justes et équitables pour tous les candidats, quel que soit leur contexte culturel.
L’avenir de l’IA dans les RH repose sur une utilisation éthique et inclusive des technologies pour assurer la diversité dans le milieu professionnel.
