Data & Analyse

Anonymiser des CV pour un recrutement sans biais

Des CV neutralisés pour réduire les biais en présélection

Claude (chat)ChatGPTIntermédiaireAssisté

Le besoin

  • Les biais inconscients influencent la lecture des CV
  • Les informations personnelles ne sont pas pertinentes pour les compétences
  • Une présélection à l'aveugle renforce l'équité du recrutement

L'approche

  • Fournir le texte des CV à neutraliser
  • Demander le masquage des données personnelles non pertinentes
  • Conserver l'expérience, les compétences et les diplômes
  • Garder une table de correspondance hors du document anonymisé

Étape par étape

  1. 1

    Définir les champs à masquer

    Lister les informations à retirer pour réduire les biais, en gardant les éléments de compétence.

  2. 2

    Anonymiser le lot

    Demander à l'IA de produire des CV neutralisés avec un identifiant anonyme par candidat.

  3. 3

    Présélectionner à l'aveugle

    Évaluer les CV anonymisés sur les compétences, puis lever l'anonymat seulement pour les retenus.

Le prompt à donner

Voici le texte de plusieurs CV pour un poste de chargé de communication : [coller les CV]. Pour chacun, produis une version anonymisée en français qui retire le nom, l'âge ou la date de naissance, la photo décrite, l'adresse postale, la nationalité et la situation familiale. Conserve intégralement l'expérience professionnelle, les compétences, les diplômes et les langues. Attribue un identifiant anonyme du type Candidat A, B, C. Ne crée pas la table de correspondance dans le document anonymisé. Sans em dash.

Le résultat

Un lot de CV anonymisés sur identifiants neutres, prêts pour une présélection sur compétences, l'anonymat étant levé seulement pour les profils retenus.

Le verdict NXUS

Démarche saine pour limiter les biais, à condition de garder la table de correspondance hors de l'outil et de traiter les CV dans le respect du RGPD. Attention aux outils en ligne où circulent des données personnelles.

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