Interaction collaborative avec des chatbots de recrutement

Collaborative Interaction with Recruitment Chatbots

• Auteur / Autrice : Baptiste Ledoyen
• Direction : Sophie Dupuy-chessa, Christelle Martin-lacroux
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2024
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Grenoble
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : IIHM - Ingénierie de l'Interaction homme-machine

Mots clés

Mots clés libres

Chatbot

Recrutement

Interaction humain-machine

Collaboration

Chatbot

Human-computer interaction

Recruitment

Collaboration

Résumé

Les outils intégrant de l'Intelligence Artificielle (IA) font désormais largement partie de la panoplie d'outils à la disposition des responsables Ressources Humaines (RH). Parmi les outils RH permettant l'utilisation de l'IA, les chatbots occupent une place croissante. Pourtant le point de vue des recruteurs sur ces outils est laissé de côté. Dans ce contexte, un premier enjeu est de questionner la manière dont les professionnels en charge du recrutement dans les organisations s'adaptent à la collaboration avec ces systèmes intelligents. Cette connaissance sur la tâche de recrutement médiée par un chatbot nous amène aussi à nous questionner sur l'utilisabilité des chatbots RH par les professionnels. Indépendamment des performances de l'IA, l'utilisation d'un chatbot comme interface utilisateur pour réaliser une tâche a une conséquence sur la perception de l'autonomie, des efforts cognitifs à fournir et sur la motivation à réaliser la tâche (Nguyen et al., 2022). Tous ces aspects sont particulièrement importants pour des tâches à réaliser dans le cadre du travail, pour lesquelles la performance est recherchée. Ce travail doctoral s'articule donc autour de deux axes complémentaires étudiés au travers d'une approche expérimentale commune qui doit permettre de comprendre les attentes des professionnels RH en charge du recrutement en matière de chatbot de recrutement (objectif 1) et de proposer des interactions pertinentes dans ce contexte pour laisser le contrôle aux recruteurs (objectif 2). Concernant l'objectif 1, le travail envisagé sur la redéfinition du métier de recruteur impacté par l'IA a déjà été mené sur d'autres populations de métiers (les employés de banque et les radiologues (Perez et al., 2022)), mais jamais sur celui de recruteur. Dès lors, étudier les impacts de l'IA à travers l'implémentation d'un chatbot RH sur l'évolution du métier de recruteur constitue un enjeu important pour favoriser la performance, la satisfaction au travail, l'engagement du professionnel RH et ainsi améliorer cette nouvelle forme d'expérience collaborateur (Bakker et al., 2012). Concernant l'objectif 2, les interfaces de l'IA, telles que les chatbots, doivent être conçues pour pouvoir utiliser et contrôler efficacement le système. (Amershi et al., 2019) proposent 18 « guidelines » de conception généralement applicables pour l'interaction entre l'Humain et l'IA. Ces lignes directrices sont intéressantes, mais leur généricité peut être un obstacle à leur application. La valeur ajoutée de la thèse réside dans la proposition de « guidelines » spécifiques aux chatbots pour les recruteurs, c'est à dire pour la réalisation de tâches de travail, basée sur l'expertise des utilisateurs. Les qualités recherchées (qui valideront les guidelines) seront liées à la performance et à l'efficience. Notre proposition favorisera une boucle d'interaction basée sur l'engagement de l'utilisateur guidée par l'IA au travers d'ajustements interactifs guidés par l'utilisateur (Gomez, 2023). Les propositions s'appuieront sur un cadre expérimental relatif au recrutement d'étudiants de BUT (Bachelor Universitaire Technologique) en alternance. Le projet tirera partie des partenaires de l'IUT2 de Grenoble pour faire contribuer des recruteurs issus du Club Entreprise, ainsi que le centre de Compétences et Métier de l'IUT2 chargé de préparer les étudiants de BUT à leurs entretiens de recrutement. Un ingénieur pédagogique de l'IUT2 sera chargé du développement fonctionnel de l'IA de recrutement.

Tools incorporating Artificial Intelligence (AI) are now widely part of the toolbox available for Human Resources (HR) managers. Chatbots occupy an increasingly important place among AI-enabled HR tools. Yet the recruiters' point of view on these tools is being overlooked. In this context, a first challenge is to question how professionals in charge of recruitment in organizations adapt to working with these intelligent systems. This knowledge about the chatbot-mediated recruitment task also leads us to question the usability of HR chatbots by professionals. Irrespective of AI performance, using a chatbot as a user interface to perform a task has a consequence on perceived autonomy, cognitive efforts to be made and motivation to perform the task (Nguyen et al., 2022). All these aspects are particularly important for tasks to be carried out in the context of work, for which performance is sought. The aim is to understand the expectations of HR professionals in charge of recruitment with regard to recruitment chatbots (objective 1), and to propose relevant interactions in this context, so that recruiters can retain control (objective 2). Concerning objective 1, the work envisaged on the redefinition of the recruiter profession impacted by AI has already been carried out on other job populations (bank employees and radiologists (Perez et al., 2022)), but never on the recruiter profession. Consequently, studying the impact of AI through the implementation of an HR chatbot on the evolution of the recruiter's profession is an important challenge for fostering performance, job satisfaction and the commitment of HR professionals, and thus improving this new form of employee experience (Bakker et al., 2012). Regarding objective 2, AI interfaces, such as chatbots, must be designed to be able to use and control the system effectively. (Amershi et al., 2019) proposes 18 generally applicable design 'guidelines' for Human-AI interaction. These guidelines are interesting, but their generality can be an obstacle to their application. The added value of this doctoral work lies in proposing chatbot-specific 'guidelines' for recruiters, i.e. for performing work tasks based on user expertise. The qualities sought (which will validate the guidelines) will be linked to performance and efficiency. Our proposal will promote an interaction loop based on AI-guided user engagement through user-guided interactive adjustments (Gomez, 2023). The proposals will be based on an experimental framework relating to the recruitment of BUT (Bachelor Universitaire Technologique) work-study students. The PhD work will take advantage of Grenoble IUT2's partners to involve recruiters from the Club Entreprise, as well as IUT2's Centre de Compétences et Métier, responsible for preparing BUT students for their recruitment interviews. An educational engineer from IUT2 will be responsible for the functional development of the recruitment AI.