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Le MIT Sloan a analysé plus de 480.000 candidats sur un marché mondial de l'emploi contractuel en ligne. Les chercheurs ont indiqué qu'un CV bien rédigé jouait un rôle crucial dans les décisions d'embauche. Ils ont assigné au hasard la moitié des demandeurs d'emploi à l’intelligence artificielle (IA) grâce à des aides algorithmiques à la rédaction, tandis que l'autre moitié a rempli son CV sans aide.

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Les algorithmes d'IA aident à corriger l'orthographe, la grammaire, l'utilisation des mots ou l'emploi excessif de phrases, le ton et le style. "Éliminer les fautes d'orthographe et de grammaire peut augmenter considérablement les chances de trouver un emploi. L'IA est donc une option intéressante, en particulier pour les demandeurs d'emploi dont la langue maternelle n'est par exemple pas l'anglais", explique Emma van Inwegen qui a dirigé l’étude .

Il existe aujourd'hui plusieurs applications de CV basées sur l'IA pour aider les demandeurs d'emploi à créer des CV professionnels. Ces plateformes proposent des modèles personnalisables, des suggestions de texte basées sur l'IA, une optimisation des mots clés et des fonctionnalités supplémentaires telles que la création d'une lettre de motivation. Kickresume, Teal et Enhancv sont des exemples d’outils créateurs de CV populaires dotés d'une IA.

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Remédier aux inconvénients

L'IA peut également être utile aux recruteurs et aux employeurs. Les logiciels de recrutement basés sur l'IA peuvent automatiser les tâches volumineuses et améliorer la qualité des recrutements en standardisant l'adéquation des postes. Cela permet aux entreprises et à leurs recruteurs de travailler plus rapidement et de manière plus rentable, mais également de minimiser la perte de talents (au profit de la concurrence).

D’autre part, l'IA étant de plus en plus utilisée dans le processus de recrutement, il est certainement important de se pencher sur ses inconvénients ou effets secondaires potentiels. Les algorithmes d'IA peuvent par exemple involontairement perpétuer ou renforcer les préjugés présents dans les données historiques utilisées pour les former. Cela peut conduire à un traitement inégal des candidats en fonction de facteurs tels que le sexe, l'âge, la race ou la religion.

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(wv/eh) - Source : Go for happy Magazine