logo
French

Commencer

logo

Commencer

logo

Éthique de l'IA Principes et lignes directrices

Version 1.0 | [Date]

Netconnect Global INC faisant affaire sous le nom de welocity.ai

Notre engagement envers l'IA éthique

Chez welocity.ai, nous reconnaissons l'impact profond que la technologie de recrutement alimentée par l'IA a sur les carrières des individus, le succès des organisations et le progrès de la société vers un emploi équitable. Cette responsabilité guide chaque aspect de notre travail alors que nous développons, déployons et améliorons continuellement notre plate-forme d'entretiens vidéo alimentée par l'IA.

Ces principes représentent notre engagement envers le développement et le déploiement de l'IA éthique. Ce sont des lignes directrices vivantes qui évoluent avec les avancées technologiques, les changements réglementaires et les attentes sociétales. Nous collaborons activement avec des clients, des candidats, des éthiciens, des experts juridiques, des psychologues industriels et organisationnels, et la communauté au sens large pour maintenir les normes éthiques les plus élevées.

Principes éthiques fondamentaux de l'IA

1. Design Centré sur l'Humain

Nous priorisons la dignité humaine et renforçons la prise de décision humaine.

  • Nos systèmes d'IA sont conçus pour améliorer, et non remplacer, le jugement humain dans les décisions d'embauche

  • Nous garantissons une surveillance humaine significative à chaque point décisionnel critique

  • Nous respectons la dignité des candidats en offrant des expériences d'entretien transparentes et respectueuses

  • Nous donnons aux recruteurs des informations tout en préservant leur autorité décisionnelle ultime

2. Équité et Non-Discrimination

Nous travaillons activement à éliminer les biais et à promouvoir la diversité

  • Nous mettons en œuvre des techniques rigoureuses de détection et de traitement des biais tout au long de notre cycle de vie de l'IA

  • Nous veillons à ce que nos algorithmes ne discriminent pas en fonction de caractéristiques protégées, y compris la race, le sexe, l'âge, le statut de handicap, l'orientation sexuelle ou la religion

  • Nous auditons régulièrement nos systèmes pour détecter des impacts négatifs sur tous les groupes démographiques

  • Nous concevons nos évaluations pour promouvoir la diversité et l'égalité des chances en matière d'emploi

3. Transparence et explicabilité

Nous fournissons une compréhension claire de nos systèmes d'IA.

  • Nous communiquons clairement quand et comment l'IA est utilisée dans le processus d'évaluation

  • Nous fournissons des résultats explicables que les recruteurs peuvent comprendre et auxquels ils peuvent agir

  • Nous offrons aux candidats des informations sur le processus d'évaluation et les critères

  • Nous maintenons une documentation détaillée de nos modèles d'IA et de leur logique de décision

4. Confidentialité et Protection des Données

Nous protégeons les données personnelles avec les normes les plus élevées.

  • Nous mettons en œuvre des principes de protection de la vie privée dès la conception dans tous nos systèmes d'IA

  • Nous minimisons la collecte de données à ce qui est nécessaire à des fins d'évaluation légitimes

  • Nous fournissons des mécanismes de consentement clairs et des droits des personnes concernées

  • Nous garantissons un traitement sécurisé des données sensibles, y compris des enregistrements vidéo et des informations biométriques

  • Nous nous conformons aux réglementations mondiales sur la vie privée, y compris le RGPD, le CCPA et le BIPA

5. Responsabilité et Gouvernance

Nous prenons la responsabilité des impacts de nos systèmes d'IA

  • Nous maintenons des structures de gouvernance claires pour le développement et le déploiement de l'IA

  • Nous établissons des mécanismes de responsabilité pour les décisions liées à l'IA

  • Nous fournissons des canaux pour les retours, les préoccupations et les réparations

  • Nous effectuons des examens éthiques réguliers de nos pratiques en matière d'IA

6. Validité scientifique et fiabilité

Nous veillons à ce que nos évaluations soient scientifiquement solides.

  • Nous basons nos algorithmes sur des principes établis de la psychologie industrielle et organisationnelle

  • Nous validons nos évaluations par rapport aux indicateurs de performance réels au travail

  • Nous garantissons la fiabilité et la cohérence de nos mesures

  • Nous collaborons avec des psychologues IO et des data scientists pour maintenir la rigueur scientifique

Cadre de prévention et d'atténuation des biais

Notre approche multicouche

Vous avez plusieurs options pour contrôler les cookies :

  1. Analyse pré-développement

    • Collecte de données d'entraînement diverses et représentatives

    • Consultation des parties prenantes incluant des perspectives diverses

    • Évaluation de l'impact éthique pour les nouvelles fonctionnalités d'IA

  1. Pendant le développement

    • Contraintes d'équité algorithmique intégrées dans l'entraînement du modèle

    • Tests de biais réguliers sur des caractéristiques protégées

    • Sélection de fonctionnalités pour exclure les variables induisant des biais

    • Revue inter-fonctionnelle par des équipes diversifiées

  1. Tests pré-déploiement

    • Analyse complète des impacts négatifs

    • Validation contre les Directives Uniformes de l'EEOC

    • Audits par des tiers lorsque cela est applicable

    • Test pilote avec des populations candidates diversifiées

  1. Surveillance Post-Déploiement

    • Surveillance continue de la performance des modèles à travers les différentes démographies

    • Audits de conformité réguliers et rapport

    • Boucles de rétroaction pour l'amélioration

    • Protocoles de réponse rapide pour les problèmes identifiés

Conformité aux normes légales

Nous adhérons à :

  • Lignes directrices uniformes de l'EEOC sur les procédures de sélection des employés (1978)

  • Exigences de la loi sur l'IA de l'UE pour les systèmes d'IA à haut risque

  • Lois sur l'audit des biais en IA étatiques et locales (Loi locale de NYC 144, etc.)

  • Normes internationales y compris ISO/IEC 23053 et 23894

Processus de développement de modèle d'IA

Phase 1 : Analyse et conception des emplois

  1. Analyse de poste complète pour identifier les compétences pertinentes

  2. Définir des indicateurs de performance clairs et mesurables

  3. Concevoir des questions d'entretien structurées basées sur la recherche en psychologie industrielle et organisationnelle

  4. Établir des critères de validation pour le succès du modèle

Phase 2 : Collecte et préparation des données

  1. Collecter des données d'entraînement diverses et représentatives

  2. Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données

  3. Appliquer des techniques de préservation de la vie privée

  4. Créer des ensembles de données équilibrés entre les groupes démographiques

Phase 3 : Développement du modèle

  1. Former des modèles initiaux en utilisant des techniques de pointe en NLP et en vision par ordinateur

  2. Se concentrer sur les compétences pertinentes pour l'emploi (compétences en communication, pas en apparence)

  3. Mettre en œuvre des contraintes d'équité lors de l'entraînement

  4. Créer des architectures de modèles explicables

Phase 4 : Test et atténuation des biais

  1. Réaliser des audits de biais complets

  2. Analyser l'impact négatif sur les groupes protégés

  3. Supprimer ou ajuster les caractéristiques induisant des biais

  4. Reformer les modèles avec une optimisation de l'équité

  5. Valider les améliorations par des tests

Phase 5 : Validation et Déploiement

  1. Valider la validité prédictive par rapport à la performance professionnelle

  2. Assurer la fiabilité dans différents contextes

  3. Effectuer des évaluations finales d'équité

  4. Déployer avec des systèmes de surveillance en place

Phase 6 : Amélioration Continue

  1. Surveiller la performance dans le monde réel

  2. Collecter des retours d'expérience des utilisateurs et des candidats

  3. Re-formation régulière avec de nouvelles données

  4. Audits périodiques par des tiers

  5. Mettre à jour les modèles en fonction des exigences changeantes du poste

Technologies IA spécifiques et leurs garde-fous éthiques

Traitement du langage naturel (NLP)

  • Ce que nous analysons : Contenu, structure et pertinence des réponses

  • Ce que nous n'analysons pas : Accents, modèles de discours qui pourraient indiquer des caractéristiques protégées

  • Mesures de protection : Modèles indépendants de la langue, traitement neutre par rapport aux dialectes

Vision par ordinateur pour l'analyse vidéo

  • Ce que nous analysons : Indicateurs de communication professionnelle, engagement

  • Ce que nous excluons explicitement : Race, présentation de genre, indicateurs d'âge, apparence physique

  • Mesures de protection : Masquage des fonctionnalités, techniques de préservation de la vie privée

Évaluation Comportementale

  • Ce que nous mesurons : Compétences et habiletés pertinentes pour le poste

  • Ce que nous évitons : Inférences de personnalité sans rapport avec la performance au travail

  • Mesures de protection : Cadres basés sur les compétences, validation par rapport aux résultats professionnels

Droits et protections des candidats

Nous garantissons aux candidats le droit de:

  1. Informations sur l'utilisation de l'IA dans leur évaluation

  2. Comprendre les critères et le processus d'évaluation

  3. Aménagements pour les handicaps ou besoins spéciaux

  4. Accéder à leurs données personnelles et résultats d'évaluation (lorsque légalement requis)

  5. Correction des informations personnelles inexactes

  6. Examen humain des décisions basées sur l'IA (le cas échéant)

  7. Se désinscrire de certains traitements de l'IA (sous réserve des politiques de l'employeur)

  8. Déposer des plaintes concernant les pratiques d'évaluation de l'IA

Gouvernance et Surveillance

Comité d'éthique de l'IA

  • Revue trimestrielle des pratiques et des résultats de l'IA

  • Enquête sur les préoccupations éthiques

  • Orientation sur les nouveaux défis éthiques

  • Engagement et consultation des parties prenantes

Composition de l'équipe

  • Directeur de la technologie

  • Responsable de la science des données

  • Psychologues industriels et organisationnels

  • Agents de la conformité et des affaires juridiques

  • Représentants de la diversité, de l'équité et de l'inclusion

  • Conseillers externes en éthique

Éducation Continue

  • Formation régulière sur l'éthique de l'IA pour tous les membres de l'équipe

  • Participation à des forums industriels et des organismes de normalisation

  • Collaboration avec des chercheurs académiques

  • Engagement avec les organismes de réglementation

Mesure et Rapport

Indicateurs clés que nous suivons

  1. Métriques d'équité

    • Parité démographique entre les groupes

    • Probabilités et opportunités égalisées

    • Ratios d'impact négatif

  1. Métriques de performance

    • Coefficients de validité prédictive

    • Taux de faux positifs/négatifs par groupe

    • Précision et fiabilité du modèle

  1. Métriques de transparence

    • Scores d'explicabilité

    • Évaluations de la compréhension des utilisateurs

    • Évaluations de la satisfaction des candidats

Rapport régulier

  • Rapport annuel sur l'éthique de l'IA (public)

  • Examens internes trimestriels de l'éthique

  • Rapports d'audit de biais spécifiques aux clients

  • Documentation de conformité réglementaire

Engagement envers l'amélioration continue

Nous reconnaissons que l'IA éthique n'est pas une destination mais un voyage en cours. Nous nous engageons à :

  1. Rester à jour avec l'évolution des normes éthiques et des meilleures pratiques

  2. Écouter activement les retours de toutes les parties prenantes

  3. Investir continuellement dans la recherche et le développement de la mitigation des biais

  4. Collaborer ouvertement avec la communauté plus large de l'éthique de l'IA

  5. S'adapter rapidement aux nouveaux défis et opportunités

  6. Montrer l'exemple dans l'industrie de la technologie de recrutement

Contact et Retours

Nous accueillons le dialogue sur nos pratiques éthiques en matière d'IA :

  • Email :ethics@welocity.ai

  • Site Web : https://welocity.ai/ai-ethics

  • Téléphone : +1 (415) XXX-XXXX

Hotline d'éthique (Anonyme) : https://welocity.ai/ethics-concerns

Adresse postale

Équipe d'éthique de l'IA

Netconnect Global INC

415 Mission Street

San Francisco, CA 94105

[À nommer si nécessaire]

[Coordonnées]

Références et Normes

Notre cadre éthique en matière d'IA est informé par :

  • Normes IEEE pour l'IA éthique (série P7000)

  • ISO/IEC 23053:2022 Cadre pour les systèmes d'IA utilisant le ML

  • ISO/IEC 23894:2023 Gestion des risques en IA

  • Partenariat sur l'IA Principes et meilleures pratiques

  • Principes de l'OCDE en matière d'IA (2019)

  • Lignes directrices éthiques de l'UE pour une IA digne de confiance

  • Principes d'Asilomar en IA

  • Déclaration de Montréal pour une IA responsable

  • Code de conduite de l'ACM et comportement professionnel

Dernière mise à jour : [Date]

Prochaine Révision : [Trimestrielle]

Classification du document : Public

© 2024 Netconnect Global INC. Tous droits réservés.