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L'Intelligence Artificielle (IA) dans le recrutement fait référence à l'utilisation de technologies et d'algorithmes avancés pour améliorer et rationaliser le processus d'embauche, depuis le sourcing des candidats jusqu'à la prise des décisions finales d'embauche. À mesure que les organisations adoptent de plus en plus d'outils basés sur l'IA, ce sujet a suscité une attention notable en raison de son impact significatif sur l'efficacité, l'expérience candidat et le potentiel de réduction des biais traditionnellement inhérents aux pratiques de recrutement. L'évolution rapide des technologies d'IA, en particulier dans l'apprentissage automatique (machine learning) et le traitement du langage naturel (NLP), a transformé la manière dont les entreprises abordent l'acquisition de talents, conduisant à une méthodologie d'embauche plus axée sur les données et plus systématique.

Historiquement, les applications de l'IA dans le recrutement ont débuté par des tâches d'automatisation basiques au début des années 2000, comme le tri des CV et la planification des entretiens. Au fil des années, ces outils sont devenus plus sophistiqués, permettant aux organisations d'évaluer non seulement les qualifications des candidats mais aussi leur adéquation culturelle (cultural fit) et leurs performances prédites dans les rôles. Cette évolution reflète une ambition plus large au sein de l'industrie de créer un processus de recrutement plus juste et inclusif en minimisant les biais humains grâce à la conception minutieuse des algorithmes et des ensembles de données d'apprentissage.

Malgré ses avantages, l'intégration de l'IA dans le recrutement n'est pas sans défis. La technologie peut involontairement perpétuer les biais existants si elle n'est pas conçue et surveillée correctement, entraînant des résultats d'embauche injustes qui affectent de manière disproportionnée certains groupes démographiques. Des cas très médiatisés, tels que l'algorithme de recrutement démantelé d'Amazon qui favorisait les candidats masculins, illustrent les écueils éthiques potentiels de la dépendance à l'IA pour les décisions de recrutement. Par conséquent, les discussions autour de la transparence, de la responsabilité et de l'atténuation des biais dans les systèmes d'IA sont devenues critiques pour garantir des pratiques d'embauche équitables et favoriser la diversité sur le lieu de travail.

En résumé, l'IA dans le recrutement est un domaine en évolution rapide qui promet de révolutionner l'acquisition de talents. Cependant, elle nécessite également une considération attentive des implications éthiques et les efforts continus requis pour garantir que ces technologies sont mises en œuvre de manière juste et responsable. L'avenir de l'IA dans le recrutement devrait se concentrer sur l'amélioration continue, la responsabilité et l'amélioration de la diversité et de l'inclusion au sein de la main-d'œuvre.

Historique de l'IA dans le Recrutement

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le recrutement a considérablement évolué depuis sa création. Initialement, les technologies d'IA étaient principalement utilisées pour automatiser des tâches répétitives, telles que le tri des CV et la planification des entretiens. À mesure que la technologie avançait, les organisations ont commencé à reconnaître le potentiel de l'IA pour améliorer davantage le processus de recrutement, conduisant au développement d'algorithmes sophistiqués capables d'analyser les profils des candidats et de prédire leur adéquation à des rôles spécifiques.

Adoption Précoce de l'IA dans le Recrutement

Au début des années 2000, les entreprises ont commencé à expérimenter des outils basés sur l'IA, en se concentrant sur l'amélioration de l'efficacité et la réduction du temps d'embauche (time-to-hire). Ces premières applications d'IA étaient limitées à des fonctions basiques, telles que la correspondance de mots-clés dans les CV et les réponses automatiques par e-mail aux candidats. L'objectif principal était d'alléger la charge administrative des équipes de ressources humaines, leur permettant de se concentrer sur des aspects plus stratégiques de l'acquisition de talents.

Développement de Techniques d'IA Avancées

Dans les années 2010, l'avènement de l'apprentissage automatique (machine learning) et des technologies de traitement du langage naturel (NLP) a marqué un tournant dans le recrutement basé sur l'IA. Les organisations ont commencé à exploiter ces techniques avancées pour créer des systèmes plus nuancés capables d'évaluer non seulement les qualifications mais aussi l'adéquation culturelle et la performance potentielle. Ce changement a souligné une ambition plus large : parvenir à des pratiques de recrutement impartiales grâce à la sélection rigoureuse de données d'apprentissage diverses et à la mise en œuvre de mécanismes de supervision éthique.

Le Paysage Actuel

Aujourd'hui, l'IA dans le recrutement englobe une large gamme d'outils et de méthodologies, y compris les évaluations ludifiées (gamified assessments), les scanners de CV basés sur l'IA et l'analyse prédictive. Ces innovations visent à rationaliser le processus d'embauche tout en améliorant l'expérience candidat et en garantissant des résultats plus équitables. Cependant, le chemin vers un recrutement véritablement impartial basé sur l'IA est en cours, car les organisations sont aux prises avec les biais inhérents qui peuvent émerger d'algorithmes et d'ensembles de données mal conçus.

Types de Technologies d'IA Utilisées

Traitement du Langage Naturel (NLP)

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est une technologie d'IA essentielle employée dans les processus de recrutement. Il permet aux systèmes de comprendre et de générer le langage humain, permettant de meilleures interactions entre les candidats et les plateformes de recrutement. Le NLP est utilisé pour créer des chatbots qui aident au pré-filtrage en interagissant avec les candidats, en répondant aux questions et en recueillant les informations nécessaires sur les candidats. Cette technologie améliore l'expérience utilisateur et assure une communication efficace tout au long du processus de recrutement.

Vision par Ordinateur

Les technologies de vision par ordinateur sont de plus en plus utilisées dans le recrutement pour analyser des données visuelles. Par exemple, les systèmes de vision peuvent évaluer des images liées aux candidats, telles que des photos de profil, et détecter des éléments qui peuvent contribuer aux biais. Cette technologie peut également aider à surveiller les présentations ou les portfolios des candidats, garantissant une évaluation complète de leurs qualifications.

Algorithmes d'Apprentissage Automatique

Divers algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans l'optimisation des processus de recrutement. Des algorithmes tels que la Régression Linéaire, la Régression Logistique et les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont appliqués pour analyser les données des candidats et prédire la performance au travail. Le théorème "No Free Lunch" en apprentissage automatique suggère qu'aucun algorithme unique n'est universellement efficace ; par conséquent, les recruteurs expérimentent souvent plusieurs algorithmes pour déterminer lequel convient le mieux à leurs défis de recrutement spécifiques.

Tri et Évaluation Automatisés

Les technologies d'IA facilitent le tri et l'évaluation automatisés des candidats. Les outils exploitant l'apprentissage automatique peuvent rapidement évaluer des centaines de CV, identifiant les candidats qui répondent aux critères prédéfinis basés sur les compétences et l'expérience. De plus, la publicité d'emploi programmatique permet aux systèmes d'IA de cibler plus efficacement les candidats potentiels, alignant les offres d'emploi avec les données démographiques et les comportements des individus.

Outils pour la Diversité et l'Inclusion

Les technologies d'IA sont de plus en plus développées pour promouvoir la diversité et l'inclusion dans le recrutement. Des outils comme Textio aident les organisations à rédiger des descriptions de poste inclusives en identifiant le langage biaisé et en proposant des suggestions d'amélioration. Cela permet aux équipes d'embauche de créer des offres d'emploi qui résonnent auprès d'un plus large éventail de candidats, contribuant ainsi à un bassin de candidats plus diversifié.

Grâce à ces diverses technologies d'IA, les organisations peuvent améliorer leur processus de recrutement.

Avantages de l'IA dans le Recrutement

L'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) dans les processus de recrutement offre plusieurs avantages significatifs qui améliorent à la fois l'efficacité et l'efficience des pratiques d'embauche.

Efficacité Accrue et Réduction des Coûts

Les outils d'IA rationalisent divers aspects du processus de recrutement, notamment en automatisant le filtrage des candidats. Cette automatisation entraîne des économies de temps substantielles ; des études indiquent que 85 % des employeurs utilisant l'IA signalent une efficacité accrue dans leurs processus d'embauche. De plus, le marché du recrutement par IA devrait passer de 661,56 millions de dollars en 2023 à 1,119 milliard de dollars d'ici 2030, reflétant une reconnaissance croissante des capacités de l'IA à améliorer l'efficacité opérationnelle et à réduire les coûts de recrutement.

Réduction des Biais Humains

L'un des avantages essentiels de l'IA dans le recrutement est son potentiel à minimiser les biais dans les décisions d'embauche. Les processus de recrutement traditionnels peuvent souvent être influencés par des biais inconscients, qui peuvent affecter la sélection des candidats. Les systèmes d'IA, en particulier ceux utilisant l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, sont conçus pour analyser les données objectivement, réduisant ainsi le risque de biais basé sur le genre, l'origine ethnique ou d'autres facteurs démographiques. Cependant, il est essentiel de reconnaître que si l'IA peut aider à atténuer les biais, trouver un équilibre entre l'équité (fairness) et la précision (accuracy) reste un défi.

Expérience Candidat Améliorée

Les outils d'IA peuvent également améliorer considérablement l'expérience candidat en assurant un processus de recrutement plus personnalisé et engageant. En exploitant l'IA, les organisations peuvent mettre en œuvre la "centricité candidat", où les candidats sont traités avec respect et leurs expériences sont adaptées à leurs besoins. Cette approche favorise non seulement une perception positive du processus de recrutement, mais renforce également la marque de l'entreprise, attirant les meilleurs talents qui apprécient de telles considérations.

Innovations Technologiques et Potentiel Futur

L'avenir de l'IA dans le recrutement est prêt pour de nouvelles innovations qui promettent d'améliorer la diversité et l'équité dans les pratiques d'embauche. À mesure que les technologies d'IA continuent d'évoluer, elles fourniront probablement des outils encore plus sophistiqués pour évaluer les candidats tout en maintenant des normes éthiques et la transparence dans le processus de sélection. L'intégration continue de l'IA dans les pratiques de recrutement est indicative d'un changement plus large vers des méthodologies d'embauche plus axées sur les données et plus équitables, contribuant finalement à de meilleurs résultats organisationnels.

Défis et Limitations

La mise en œuvre de l'intelligence artificielle (IA) dans les processus de recrutement présente plusieurs défis et limitations, en particulier concernant les biais algorithmiques et les considérations éthiques.

Biais Algorithmique dans le Recrutement

Le biais algorithmique survient lorsque les systèmes automatisés favorisent ou désavantagent systématiquement certains groupes en raison de modèles inhérents à leur programmation ou aux ensembles de données sur lesquels ils ont été formés. Les modèles d'apprentissage automatique, couramment employés dans les algorithmes d'embauche, apprennent à partir de données historiques. Si ces données incluent des biais—tels que des préférences pour des données démographiques, des formations ou des genres spécifiques—les algorithmes peuvent involontairement reproduire ces biais dans leurs processus de prise de décision. Ce biais peut affecter plusieurs étapes du processus d'embauche, de la sélection des candidats à la notation des évaluations, exacerbant finalement les inégalités existantes dans les pratiques de recrutement.

Sources de Biais

Il existe plusieurs sources de biais dans les données d'apprentissage qui peuvent contribuer au biais algorithmique dans le recrutement. Le biais systémique découle de conditions sociétales qui influencent intrinsèquement les données, tandis que le biais peut également être introduit lors des processus de collecte et d'annotation des données. Ces biais peuvent entraîner des résultats injustes s'ils ne sont pas traités de manière proactive, nécessitant un examen attentif des ensembles de données utilisés dans les systèmes d'IA.

Implications Éthiques et Sociétales

La mise en œuvre d'approches pour atténuer les biais dans l'IA nécessite une considération approfondie de leurs implications éthiques et sociétales. L'ajustement des prédictions d'un modèle pour améliorer l'équité peut entraîner des compromis entre diverses formes de biais, ce qui peut avoir des conséquences imprévues pour différents groupes. Ainsi, le défi réside dans l'établissement d'un équilibre entre l'atteinte de l'équité et le maintien de l'intégrité du processus de prise de décision.

Suivi et Amélioration Continus

Pour lutter efficacement contre les biais, une surveillance continue des modèles d'IA en production est essentielle. Recueillir des commentaires et affiner les modèles au fil du temps peut aider à minimiser les biais et à améliorer leurs performances globales. En adhérant aux meilleures pratiques et en se concentrant sur l'utilisation éthique des données, les parties prenantes peuvent travailler à développer des systèmes d'IA plus justes et plus responsables dans le recrutement.

Stratégies pour Atténuer les Biais

L'atténuation des biais dans les systèmes d'intelligence artificielle (IA) utilisés dans le recrutement est essentielle pour garantir l'équité et promouvoir la diversité. Plusieurs stratégies peuvent être employées pour aborder efficacement le biais algorithmique.

Audits Réguliers

Des audits réguliers des algorithmes d'IA sont essentiels pour identifier et rectifier les résultats biaisés. Ces audits impliquent de tester les décisions de l'algorithme par rapport aux biais connus et d'effectuer les ajustements nécessaires pour assurer un traitement équitable de tous les candidats.

Outils de Détection de Biais

Divers outils de détection de biais ont été développés pour identifier et corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique. Ces outils peuvent mettre en évidence des modèles biaisés, permettant aux développeurs d'ajuster l'algorithme en conséquence. Des exemples notables incluent l'outil "Fairness 360" d'IBM AI, qui aide à détecter les biais dans les systèmes d'IA.

Supervision Humaine

L'intégration d'une supervision humaine est cruciale pour empêcher les algorithmes de fonctionner isolément. En associant les systèmes automatisés au jugement humain, les organisations peuvent créer un processus de recrutement plus équilibré et plus juste, permettant une prise de décision contextuelle que les machines seules ne peuvent atteindre.

Transparence

La transparence est une autre stratégie clé pour atténuer les biais. Les entreprises devraient être ouvertes sur la manière dont leurs algorithmes de recrutement fonctionnent, y compris en divulguant les variables utilisées pour évaluer les candidats et les mesures prises pour réduire les biais. Cette ouverture favorise la confiance parmi les candidats et encourage la responsabilité au sein des organisations.

Diversité et Représentativité des Données

Garantir la diversité dans les données d'apprentissage est vital. Les organisations devraient collecter des ensembles de données diversifiés qui représentent fidèlement tous les groupes d'utilisateurs, en utilisant des outils de vérification des biais pendant le prétraitement des données pour garantir l'équité. Cela implique d'inclure délibérément des sources de données variées pour refléter la richesse de l'expérience humaine et prévenir la surreprésentation d'un seul groupe démographique.

Suivi Continu et Boucles de Rétroaction

Un suivi continu et des boucles de rétroaction régulières sont nécessaires pour maintenir l'équité des systèmes d'IA au fil du temps. La réalisation d'audits de biais fréquents peut aider à identifier les biais émergents, permettant aux organisations d'apporter des ajustements opportuns à leurs processus de recrutement.

Ces stratégies soulignent l'importance d'une approche multifacette pour l'atténuation des biais dans le recrutement axé sur l'IA, mettant l'accent sur l'équilibre entre l'équité, la précision et les considérations éthiques dans la conception et la mise en œuvre des algorithmes.

Contexte de l'IA dans le Recrutement en Afrique 

Alors que les sources se concentrent principalement sur les tendances et les défis généraux de l'IA dans le recrutement à l'échelle mondiale, il est pertinent de considérer comment ce paysage évolue sur le continent africain. L'adoption des technologies numériques et de l'IA dans les processus d'entreprise est en pleine croissance en Afrique, poussée par une population jeune et connectée, une adoption croissante du mobile et une volonté d'améliorer l'efficacité et la compétitivité. Dans le domaine des ressources humaines, cela se traduit par un intérêt croissant pour l'automatisation et l'utilisation de l'IA pour gérer des volumes importants de candidatures et optimiser les processus. De nombreuses entreprises africaines, des startups aux grandes corporations, explorent les outils d'IA pour des tâches telles que le tri initial des CV, les entretiens préliminaires via chatbots, et l'analyse de compétences. Cependant, le continent fait face à des défis spécifiques, notamment des infrastructures numériques parfois inégales, des questions liées à la disponibilité et à la qualité des données d'apprentissage locales (qui sont cruciales pour éviter les biais algorithmiques basés sur des contextes non africains), et la nécessité d'adapter les outils aux spécificités culturelles et linguistiques locales. La sensibilisation aux implications éthiques et aux risques de biais est également un enjeu important, nécessitant des efforts d'éducation et l'élaboration de cadres réglementaires adaptés pour garantir une mise en œuvre responsable et équitable de l'IA dans le recrutement. Malgré ces défis, le potentiel d'amélioration de l'efficacité et de promotion d'une plus grande inclusivité en surmontant certains biais humains est immense en Afrique.

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Études de Cas

COMPAS et les Biais dans la Justice Pénale

L'un des exemples les plus frappants de biais dans l'intelligence artificielle (IA) est le système COMPAS utilisé dans le système de justice pénale aux États-Unis. Cet outil est conçu pour prédire la probabilité qu'un prévenu récidive. Une étude de ProPublica a révélé que le système présentait un biais racial significatif, les prévenus afro-américains étant classés de manière disproportionnée comme présentant un risque élevé, même dans les cas où ils n'avaient pas d'antécédents judiciaires. Cela a soulevé des préoccupations quant à l'équité et à la précision de tels systèmes prédictifs dans les contextes juridiques.

IA dans la Santé et les Prédictions de Mortalité

Dans le secteur de la santé, des biais ont également été identifiés dans les systèmes d'IA qui prédisent les taux de mortalité des patients. Des recherches menées par Obermeyer et al. ont démontré qu'un système d'IA était plus susceptible d'attribuer des scores de risque plus élevés aux patients afro-américains par rapport à leurs homologues blancs, même en contrôlant d'autres facteurs pertinents comme l'âge et l'état de santé. De tels biais peuvent entraîner le refus de services de santé nécessaires ou la réception de traitements inadéquats pour les patients afro-américains, soulignant les implications éthiques des biais dans l'IA dans des domaines critiques.

L'Algorithme de Recrutement d'Amazon

Un autre cas notable est l'outil d'apprentissage automatique d'Amazon pour l'évaluation des candidats, développé en 2014. Le système a été formé sur des CV soumis majoritairement par des hommes, ce qui a conduit à un biais inhérent favorisant les candidats masculins. L'algorithme pénalisait les CV qui incluaient le mot "femmes" et déclassait les diplômées des universités féminines. Malgré les tentatives de rectifier le problème, Amazon a finalement démantelé l'équipe responsable de l'outil en 2017 en raison de son incapacité à éliminer le biais. Cet incident souligne le potentiel des systèmes d'embauche basés sur l'IA à produire des résultats de recrutement injustes, soulevant des préoccupations éthiques et juridiques pour les organisations.

Checkr : l'IA dans les Vérifications d'Antécédents

Checkr est un exemple contemporain de service de vérification d'antécédents basé sur l'IA qui vise à améliorer l'efficacité et la rigueur des processus d'embauche. En utilisant les technologies d'IA, Checkr peut aider les employeurs à améliorer la qualité de leurs recrutements tout en réduisant la probabilité d'erreurs d'embauche coûteuses. Cependant, l'utilisation éthique de telles technologies reste cruciale, nécessitant transparence et équité dans la manière dont les candidats sont évalués lors des vérifications d'antécédents.

Chatbots en Gestion des Ressources Humaines (GRH)

Les chatbots représentent une application réussie de l'IA en gestion des ressources humaines (GRH), aidant les organisations à automatiser les tâches administratives courantes et à fournir un soutien immédiat aux employés. Bien que ces outils puissent améliorer l'efficacité au travail, il est vital de s'assurer qu'ils sont programmés de manière éthique. Les employés devraient également conserver la possibilité de communiquer avec des représentants humains si nécessaire, ce qui souligne l'importance des considérations éthiques dans le déploiement de l'IA au sein des pratiques RH.

Ces études de cas illustrent la nature à double tranchant des technologies d'IA dans le recrutement et les domaines connexes, où les avantages potentiels peuvent être éclipsés par des biais qui nécessitent une surveillance attentive et des pratiques de développement responsables.

Tendances Futures

L'avenir de l'intelligence artificielle (IA) dans le recrutement est sur le point d'être transformateur, avec ses capacités d'apprentissage continu et d'adaptation au premier plan. À mesure que les systèmes d'IA sont de plus en plus exposés à des données et à des retours diversifiés, ils devraient améliorer leurs prouesses analytiques et leur précision prédictive, ce qui se traduira par des processus de recrutement plus efficaces, plus performants et plus justes. Ce cycle d'amélioration continue façonnera probablement un avenir où l'acquisition de talents deviendra plus stratégique, axée sur les données et inclusive, abordant divers défis de recrutement grâce à des solutions innovantes [-40, 38].

Amélioration Continue des Processus de Recrutement

Les technologies d'IA faciliteront un passage des pratiques de recrutement traditionnelles à des approches plus sophistiquées et axées sur la technologie. L'industrie du recrutement a évolué, passant de la dépendance aux réseaux personnels et aux publicités imprimées à l'utilisation de plateformes d'emploi en ligne et de systèmes de suivi des candidats (ATS). L'avènement de l'IA marque une révolution significative, automatisant et affinant des tâches qui auparavant demandaient une implication humaine considérable. Ce changement ne modernise pas seulement les outils de recrutement, mais modifie fondamentalement les approches stratégiques de l'acquisition de talents, les rendant plus proactives et éclairées par les données.

Considérations Éthiques et Déplacement d'Emplois

Bien que l'intégration de l'IA dans le recrutement offre de nombreux avantages, elle soulève également des préoccupations éthiques, notamment en ce qui concerne le potentiel de déplacement d'emplois. À mesure que les organisations adoptent les technologies d'IA, il y a une responsabilité croissante de fournir des opportunités de reconversion (reskilling) et de perfectionnement (upskilling) aux employés. Relever ces défis est vital pour prévenir les inégalités sociales et économiques qui pourraient découler de progrès technologiques non maîtrisés. Les organisations sont encouragées à investir dans des programmes de développement des employés, assurant ainsi une main-d'œuvre équipée pour le paysage de l'emploi en évolution tout en maintenant une communication transparente sur les transformations induites par l'IA.

Responsabilité et Atténuation des Biais

Les systèmes d'IA utilisés dans le sourcing de talents doivent être conçus en tenant compte de la responsabilité et de l'atténuation des biais. Ces systèmes analysent de vastes ensembles de données, y compris les CV et les profils en ligne, pour identifier les candidats qui correspondent à des exigences de poste spécifiques. Équipée d'algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA peut détecter des modèles et faire des prédictions éclairées, améliorant considérablement l'efficacité des processus de recrutement. Cependant, il est essentiel pour les organisations de mettre en œuvre des stratégies qui minimisent les biais dans les algorithmes d'IA afin de garantir des pratiques de recrutement justes et équitables. Cette focalisation sur la responsabilité sera cruciale pour favoriser la confiance et l'efficacité dans l'acquisition de talents axée sur l'IA.

Webgram et la solution Smarteam pour la GRH

Dans le paysage dynamique du développement web et mobile, Webgram s'est établi comme un leader reconnu, apportant des solutions technologiques innovantes aux entreprises de diverses industries. Fort de son expertise technique pointue etde sa compréhension approfondie des besoins métier, Webgram a notammentdéveloppé Smarteam, une solution de gestion des ressources humaines (GRH)complète et intuitive. Conçue pour moderniser et optimiser les processus RH, Smarteam couvre un large éventail de fonctionnalités essentielles, allant de la gestion administrative du personnel et de la paie à la gestion des performances et au développement des talents. Conscients des avancées rapides et du potentiel transformateur de l'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'acquisition de talents, les experts de Webgram ont intégré un module d'IA avancé directement au cœur de la solution Smarteam. Ce module dédié au recrutement, dont le sujet est traité dans cet article, exploite les dernières technologies d'IA pour offrir aux équipes RH des outils puissants et intelligents. Il permet notamment d'automatiser le tri et l'analyse des CV grâce au traitement du langage naturel (NLP), d'identifier les candidats les plus pertinents en se basant sur des critères complexes et l'apprentissage automatique, et d'aider à la détection et à la mitigation des biais potentiels dans le processus de sélection. L'objectif de Webgram avec l'intégration de ce module IA dans Smarteam est de permettre aux entreprises non seulement d'améliorer significativement l'efficacité et la rapidité de leurs recrutements, mais aussi de s'assurer que leurs pratiques d'embauche sont plus justes, plus transparentes et contribuent activement à la diversité et à l'inclusion au sein de leurs équipes. Smarteam, enrichie par ce module IA, se positionne ainsi comme un outil stratégique pour les organisations souhaitant moderniser leur GRH et adopter une approche data-driven et éthique de l'acquisition de talents, en s'appuyant sur l'innovation technologique maîtrisée par Webgram.

WEBGRAM est leader (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles et de logiciel de Gestion des Ressources Humaines en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo).