Hubert Guillaud : les algorithmes, moteurs d’une discrimination automatisée dans le monde du travail

Article mis à jour le 12 juin 2025.

À l’aube de l’ère numérique, l’usage des algorithmes dans le monde du travail soulève de nombreuses inquiétudes quant à leur rôle dans la discrimination automatisée. Hubert Guillaud, journaliste reconnu pour son analyse critique des technologies émergentes, aborde cette problématique dans son ouvrage percutant, *Les Algorithmes contre la société*. Au cœur de cette réflexion, il dépeint comment les systèmes algorithmique, utilisés pour optimiser les processus de recrutement, participent à la création d’inégalités et assombrissent la promesse d’une société plus inclusive. La technologie, censée améliorer l’efficacité, pourrait finalement renforcer des biais préexistants, nuisibles tant pour les demandeurs d’emploi que pour la société dans son ensemble.

Les algorithmes dans le recrutement : un double tranchant

Le processus de recrutement est l’un des domaines les plus impactés par l’introduction de l’intelligence artificielle et des algorithms. Initialement perçus comme des outils permettant d’évaluer les candidatures de manière plus objective, ces systèmes se révèlent souvent biaisés, agissant non seulement comme des filtres de sélection, mais aussi comme des catalyseurs de la discrimination. Hubert Guillaud met en lumière les méfaits de cette « discrimination automatisée » qui touche de nombreux travailleurs, notamment les seniors, les femmes et les personnes issues de minorités.

Les fondements d’une sélection biaisée

Un des corepoints abordés par Guillaud est la mécanique sous-jacente aux systèmes de recrutement algorithmique. Ces dispositifs évaluent les candidatures en se basant sur des mots-clés et des critères prédéterminés, plongeant ainsi les entreprises dans un cycle de hypersurveillance de leurs processus décisionnels. En d’autres termes, les algorithmes comparent les termes présents dans un CV à ceux utilisés dans l’annonce d’emploi, mais sans tenir compte du potentiel unique de chaque candidat.

• Biais liés aux mots-clés : Les candidats qui n’ont pas utilisé les mêmes terminologies que celles attendues peuvent être écartés.
• Historique professionnel : Les systèmes pénalisent souvent les parcours non linéaires, privilégiant les trajectoires plus conventionnelles.
• Risque d’étiquetage : Les candidats peuvent être identifiés comme « inadaptés » en fonction de critères purement quantitatifs.

Ce modèle de sélection peut s’avérer inéquitable, favorisant des groupes déjà avantagés. Par exemple, l’audit réalisé par la Bank of America a révélé que les candidats de plus de 40 ans avaient un taux de rappel pour des postes basiques 30 % moins élevé que leurs homologues plus jeunes. Un constat alarmant qui interpelle sur l’efficacité réelle des outils d’évaluation actuels.

Les entités face à la responsabilité sociale

Face à cette réalité, la question de la transparence des algorithmes se pose avec acuité. Les entreprises doivent s’interroger sur leur responsabilité sociale en matière d’inclusion et d’éthique. Les algorithmes, souvent conçus pour optimiser le recrutement, doivent être soumis à des audits réguliers et à une remise en question afin d’éviter de perpétuer des pratiques discriminatoires.

Il est impératif que les entreprises adoptent des pratiques justes pour favoriser une véritable responsabilité sociale. Cela implique d’évaluer les algorithmes de manière transparente et d’encourager un débat public sur leurs applications dans le monde du travail.

Les impacts de l’automatisation : vers une société fragmentée ?

Au-delà du processus de recrutement, l’automatisation et l’usage d’algorithmes soulèvent de nombreuses questions éthiques. Ces technologies, qui aspirent à rationaliser les décisions, risquent bien de conduire à une fragmentations croissante du tissu social. L’automatisation ne se limite pas à des tâches répétitives; elle est présente dans des domaines variés tels que la prise de décision financière, les allocations sociales et même le suivi des employés.

Répercussions sur l’emploi

La montée en puissance de l’automatisation a tendance à déséquilibrer le marché de l’emploi. De nombreux travailleurs sont menacés par la disparition de leurs postes, remplacés par des systèmes de traitement de données. Ainsi, la question de la reconversion professionnelle est devenue centrale. Les travailleurs doivent bénéficier de formations adaptés afin de développer des compétences en adéquation avec les demandes du marché. Cependant, l’accès à ces opportunités varie grandement en fonction des ressources économiques et sociales, creusant ainsi le fossé entre les différentes strates de la population.

• Domination des compétences technologiques : L’employabilité devient inégale et dépendante des compétences numériques.
• Réduction des opportunités : Les débats sur le licenciement massif touchent particulièrement certains secteurs comme ceux liés aux transports et à la logistique.
• Besoin d’une formation continue : Les travailleurs doivent s’engager dans un apprentissage continu pour rester compétitifs.

Une société de surveillance

Avec l’intégration généralisée des algorithmes, on assiste à une surveillance généralisée des travailleurs. Ces technologies, censées rendre les entreprises plus efficaces, posent des questions préoccupantes sur la vie privée et le respect des droits des employés. La collecte permanente de données personnelles pour monitorer les performances peut engendrer une atmosphère de méfiance et de pression.

Il en résulte une fracture sociale de plus en plus marquée, opposant les groupes bénéficiant des avancées technologiques à ceux se retrouvant marginalisés. Une réelle réflexion éthique s’impose pour faire face à ces enjeux croissants.

Vers une meilleure inclusion : enjeux et perspectives

Face aux dérives soulevées par l’emploi croissant d’algorithmes, il devient essentiel de s’engager vers des pratiques plus inclusives. Guillaud appelle à une transformation des mentalités au sein des entreprises afin de réconcilier technologie et responsabilité sociale. Les instances concernées doivent s’impliquer activement dans l’élaboration de stratégies visant à promouvoir une transparence des systèmes d’évaluation et à favoriser l’inclusion.

Éducation et sensibilisation

Un des leviers fondamentaux pour contrer les dommages causés par les algorithmes réside dans l’éducation. Sensibiliser les employeurs et les employés aux enjeux de la technologie est crucial. Cela contribue non seulement à une meilleure compréhension des biais algorithmiques, mais également à l’instauration d’une culture d’inclusion au sein des entreprises.

• Formations sur la diversité : Programmes éducatifs axés sur l’intégration de la diversité au sein des équipes.
• Transparence algorithmique : Mise en place de politiques garantissant l’ouverture sur le fonctionnement des systèmes algorithmiques.
• Promouvoir des initiatives inclusives : Incitation aux pratiques encourageant un recrutement varié.

Régulation et legislation

Il devient impératif d’intégrer une dimension législative dans la régulation des technologies utilisées au sein du monde du travail. Les entreprises doivent se conformer à des normes éthiques strictes pour minimiser les biais. Cela nécessite une collaboration étroite entre les acteurs gouvernementaux et les entreprises afin de définir les contours d’un cadre légal garantissant l’éthique et la transparence des algorithmes.

Ces actions représentent des pistes constructives pour réorienter le développement technologique dans une direction plus humaine et éthique. La poursuite de cette réflexion est essentielle à la création d’une société plus juste, où les algorithmes servent le bien commun et non le contraire.

Pascal Savic

Journaliste spécialisé dans la transition économique et l’entrepreneuriat, je m’attache à décrypter les évolutions industrielles et les initiatives innovantes qui façonnent notre avenir. Mon parcours m’a conduit à collaborer avec divers médias nationaux, où j’ai analysé les réformes majeures et leurs répercussions sur la société.