Plus d’algorithmes, moins de clones ! 

Traditionnellement, les algorithmes de recrutement se basent sur les données d’embauche passées pour identifier les candidats à sélectionner. En utilisant ainsi des données statiques, ils tendent à reproduire les mêmes biais et à limiter la diversité.  Mais que se passerait-il si on mettait au point un algorithme évolutif, qui ferait de la sélection de candidats un processus d’apprentissage continu ? Dans cet article de Fast Company, l’auteure explique avoir testé, avec d’autres chercheurs, 3 types d’algorithmes plus ou moins évolutifs. Sa conclusion est sans appel : lorsque l’algorithme est programmé pour explorer, la qualité et la diversité des candidats embauchés n’en est que meilleure.

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