Que se passe-t-il lorsque l'IA passe du statut d'assistant des candidats à celui d'évaluateur ? HackerRank, une plateforme utilisée par les entreprises pour évaluer et recruter des développeurs, offre un aperçu de ce à quoi pourrait ressembler cet avenir des entretiens d'embauche avec Chakra, un agent d'IA qui mène des entretiens, observe les candidats pendant qu'ils travaillent et évalue non seulement leurs réponses, mais aussi la manière dont ils y sont parvenus.
Après environ six mois en version bêta, HackerRank rend Chakra généralement disponible pour ses clients dès lundi. La startup affirme que l'agent recruteur en IA a déjà mené plus de 500,000 entretiens pendant les tests, avec des entreprises dont Snowflake, Snorkel et Capgemini parmi celles qui l'ont essayé, tandis que HackerRank a également testé le produit en interne.
L'IA est un élément central des entretiens d'embauche depuis un certain temps, les entreprises utilisant des agents vocaux et d'autres outils automatisés pour présélectionner les candidats et rendre le processus de recrutement plus efficace. Les chercheurs d'emploi, de leur côté, ont de plus en plus acquis leurs propres outils d'IA pour les aider à naviguer dans les entretiens, parfois à l'insu des employeurs.
Avec Chakra, HackerRank parie que l'IA peut changer non seulement la manière dont les entretiens sont menés, mais aussi ce que les employeurs peuvent mesurer. Au-delà de la question de savoir si quelqu'un parvient à la bonne réponse, la startup souhaite évaluer des signaux plus difficiles à saisir tels que la pensée critique et le jugement, ainsi que ce qu'elle appelle la « maîtrise de l'IA » — la capacité d'un candidat à formuler un problème pour l'IA, à juger ses résultats et à l'orienter vers une solution.
« La modalité d'évaluation précédente consistait à évaluer le résultat », a déclaré le cofondateur et PDG de HackerRank, Vivek Ravisankar, dans un entretien. « Maintenant, grâce à l'IA, n'importe qui peut produire un artefact. » La question pour les employeurs, a-t-il dit, devient de savoir s'ils peuvent comprendre la réflexion et le jugement qui ont présidé à sa production.
En pratique, un entretien Chakra est conçu pour ressembler davantage à l'exercice du métier qu'à la passation d'un test de codage traditionnel. Un candidat reçoit une tâche impliquant un dépôt de code réel, et il la traite dans un espace de travail qui inclut un assistant IA. Pendant que le candidat travaille, Chakra peut utiliser le contexte de ce qu'il fait pour poser des questions de suivi, par exemple pourquoi il a choisi une approche plutôt qu'une autre, ou comment sa solution changerait si une nouvelle contrainte était introduite.
Ravisankar a déclaré à TechCrunch que Chakra modifie la structure de base du processus de recrutement lui-même. Ce qui impliquait auparavant trois étapes distinctes — une présélection par un recruteur, un test à domicile et un entretien de suivi avec un ingénieur — est désormais combiné en un seul entretien Chakra, a-t-il dit.
Donner aux candidats accès à l'IA pendant un entretien pourrait sembler faciliter la tricherie. Cependant, HackerRank affirme avoir constaté le contraire. Les signalements d'activité suspecte étaient 70 % à 80 % moins fréquents dans les entretiens Chakra que dans des évaluations HackerRank traditionnelles comparables, a déclaré Ravisankar, bien que le taux varie selon des facteurs tels que la géographie et l'ancienneté.
Ravisankar a confié à TechCrunch que donner aux candidats accès à l'IA réduit l'incitation à utiliser secrètement des outils extérieurs capables de leur fournir des réponses pendant un entretien.
Lancée au TechCrunch Disrupt en 2012, HackerRank a bâti son activité autour de défis de codage, aidant finalement les entreprises à évaluer et recruter des développeurs en fonction de leurs compétences techniques. La startup soutenue par Y Combinator compte aujourd'hui plus de 3,000 clients professionnels, dont Amazon, Nvidia, Clay et Replit, ainsi qu'une communauté de plus de 30 millions de développeurs dans le monde.
Chakra représente un pari contre le type d'activité d'évaluation technique que HackerRank a passé des années à construire. Son produit traditionnel testait en grande partie si les développeurs pouvaient résoudre correctement des problèmes de codage. Néanmoins, Ravisankar estime que l'IA a rendu le modèle antérieur de HackerRank moins utile pour mesurer les capacités d'ingénierie.
Ravisankar a comparé cette transition en interne au passage d'Apple de l'iPod à l'iPhone : l'ancien produit conserve de la valeur, mais le nouveau représente la direction que la startup croit être celle du marché. « Chakra va être le titre phare », a-t-il déclaré. « Ce sera la manière dont nous allons avancer. »
Cependant, donner à l'IA un rôle plus profond dans l'évaluation des candidats soulève un autre ensemble de questions, notamment sur la part de la décision d'embauche que les entreprises devraient déléguer à un algorithme. Ravisankar a déclaré à TechCrunch que Chakra est conçu pour noter les candidats plutôt que de prendre la décision finale d'embauche, qui reste du ressort des humains.
L'IA, a déclaré Ravisankar, peut gérer les parties plus structurées d'un entretien en appliquant systématiquement les critères définis par un employeur, tandis que les recruteurs humains peuvent consacrer plus de temps à déterminer s'ils souhaitent réellement travailler avec un candidat et à répondre aux questions sur l'entreprise, l'équipe et le poste.
« L'IA est bien moins biaisée que les humains, si vous la réglez correctement », a déclaré Ravisankar, arguant qu'un système d'IA peut être instruit pour suivre la même grille d'évaluation pour chaque candidat plutôt que d'être influencé par des facteurs tels que le parcours ou la formation d'un candidat.
Appliquer les mêmes critères de manière cohérente ne rend toutefois pas nécessairement un système d'IA exempt de biais. Les outils de recrutement automatisés peuvent hériter ou amplifier des biais présents dans les données, les modèles et les critères utilisés pour les concevoir, ce qui incite les régulateurs à examiner attentivement leur utilisation dans les décisions d'embauche.
L'utilisation de l'IA dans le recrutement fait déjà l'objet d'une surveillance réglementaire. New York, par exemple, exige que les employeurs utilisant certains outils automatisés de décision en matière d'emploi les soumettent à un audit indépendant des biais et informent les candidats avant de les utiliser. Ravisankar a reconnu que le recrutement est un domaine réglementé et a déclaré que se conformer à ces exigences fait partie de ce que HackerRank a dû construire.