Les perceptions des professionnels(les) de la gestion des ressources humaines à l’égard de l’usage de l’intelligence artificielle pour l’embauche d’un personnel diversifié
Bibliographic record
Abstract
Le recours aux systèmes d’intelligence artificielle (IA) dans les pratiques de recrutement et de sélection du personnel s’avère un moyen innovant pour favoriser l’embauche inclusive d’un personnel diversifié. L’IA permettrait aux organisations de s’affranchir de certains biais inconscients qui sont susceptibles de teinter le processus de dotation, puisqu’elle repose sur une prise de décision qui se veut objective. Cet article s’intéresse à la perception des professionnels(les) de la gestion des ressources humaines (PGRH) quant à l’utilisation des systèmes d’IA et aux pratiques inclusives d’embauche du personnel sous la lentille de la gestion de l’équité, de la diversité et de l’inclusion dans les milieux de travail. Prenant appui sur des données qualitatives (17 participants(es) à trois groupes de discussion), l’article s’appuie sur une recherche menée auprès de PGRH au Québec. Les résultats montrent que plusieurs barrières au recrutement et à la sélection d’un personnel diversifié persistent au sein des organisations, parmi lesquelles se trouvent la prédominance de genre dans certains secteurs et l’absence d’une culture organisationnelle inclusive. Si l’IA peut s’avérer utile et facilitante dans le processus, notamment pour le traitement d’un grand volume de candidatures, le jugement professionnel demeure préconisé pour tendre vers un processus d’embauche inclusif et la diversification de la main-d’oeuvre. L’utilisation encore timide des systèmes d’IA repose sur des craintes et sur une certaine méfiance à son égard, et des biais qu’elle est aussi susceptible d’engendrer. Les résultats confirment donc l’écart entre la place occupée par les outils de l’IA dans les pratiques de GRH et l’état des connaissances scientifiques.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".