Notre article décrit au travers d’un post LinkedIn de Pascal Lorne (CEO de Gojob) de juin 2024, comment son entreprise a réussi à transformer radicalement ses processus de recrutement grâce à l’intelligence artificielle en seulement 15 mois. L’objectif était d’améliorer l’efficacité du recrutement au point qu’un seul recruteur utilisant l’IA pourrait surpasser les performances de 200 recruteurs d’une agence d’intérim traditionnelle. Le document explique les défis, les choix technologiques, les considérations éthiques, et les résultats obtenus au cours de ce processus. C’est un bon cas d’usage pour le recrutement ouvrant également le sujet de la complémentarité Homme-IA.
Contexte et défis initiaux
En janvier 2023, à la suite des premières annonces concernant GPT-3.5, Gojob a décidé d’explorer l’utilisation de l’IA pour optimiser ses processus de recrutement. Confrontée à un choix technologique, l’entreprise a envisagé d’utiliser OpenAI, d’installer Llama sur ses propres serveurs, ou de développer son propre modèle de langage (LLM).
L’équipe, composée de 40 ingénieurs, a commencé par tester plusieurs solutions pour déterminer la plus efficace. Le recrutement étant un processus intensif en temps et en ressources, il était essentiel de trouver une technologie capable de traiter rapidement les tâches chronophages comme la vérification des documents, l’écriture d’annonces, et le tri des candidats.
Choix technologiques et architecture
Après de nombreux tests, Gojob a choisi d’utiliser une combinaison de modèles d’IA, incluant GPT-3.5 d’OpenAI, Llama de Facebook, et plus tard Mistral AI. Chaque solution a été testée et mise en production de manière itérative pour maximiser les performances.
L’implémentation a nécessité un investissement important dans l’infrastructure informatique, y compris des serveurs GPU pour gérer le volume de données et les calculs nécessaires.
Défis culturels et éthiques
L’un des principaux défis rencontrés concernait les biais culturels dans les modèles d’IA, particulièrement lorsque ces modèles devaient trier des CV ou évaluer des candidats. Les différences culturelles entre les pratiques américaines et françaises ont nécessité la mise en place de contrôles supplémentaires pour éviter toute forme de discrimination.
Les questions éthiques ont été soulevées très tôt par l’équipe d’ingénieurs, qui souhaitaient s’assurer que leur travail était bénéfique et ne menait pas à des pratiques de type « big brother ». Cela a conduit Gojob à intégrer des directives éthiques strictes et à signaler systématiquement les contenus générés par l’IA aux utilisateurs.
Développement et ajustements continus
Pendant 15 mois, l’équipe a continué à affiner ses modèles à travers des tests rigoureux, incluant des benchmarks, des tests A/B, et des revues manuelles des résultats. Des séances collectives ont été organisées pour évaluer et ajuster les résultats de l’IA, en tenant compte des nombreuses « hallucinations » des modèles (inventions de résultats erronés).
Le lancement de la solution « Aglae Alpha » en juin 2024 a marqué un tournant, avec une infrastructure plus robuste, capable de gérer 700 millions de calculs de score par semaine, et une architecture hybride exploitant le cloud de Microsoft pour l’hébergement des données et la puissance de calcul.
Résultats et impact
La solution développée permet maintenant à un seul recruteur de réaliser le travail de 200 recruteurs traditionnels, en automatisant une grande partie des tâches administratives et de sélection de candidats. Cette augmentation de l’efficacité ne signifie pas des licenciements, mais plutôt une réallocation des ressources vers des activités à plus forte valeur ajoutée.
Gojob envisage de partager une partie de son code en open-source pour encourager une adoption plus large de ces technologies dans le secteur du recrutement, y compris par les agences d’intérim traditionnelles.
Conclusion et essentiel à retenir
- Adoption stratégique de l’IA : L’utilisation combinée de plusieurs modèles d’IA et une infrastructure technologique robuste ont été cruciales pour atteindre des gains d’efficacité significatifs dans le processus de recrutement.
- Importance de l’éthique et de la culture : Aborder les biais culturels et intégrer des principes éthiques dans le développement et le déploiement de l’IA est essentiel pour éviter des conséquences négatives et garantir l’acceptation par les utilisateurs.
- Innovation continue : Un processus itératif de test et d’amélioration est nécessaire pour affiner les modèles d’IA et surmonter les limitations, comme les « hallucinations » des modèles et les erreurs de traitement des données.
Résumé du post LinkedIn de Pascal Lorne (CEO de Gojob) paru sur LinkedIn en Juin 2024.
Pour en savoir plus sur la solution Aglae.ai open source, le site en anglais vous fournira davantage de contexte.
