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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 individuelles, 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 plateforme d'entretien vidéo alimentée par l'IA.

Ces principes représentent notre engagement envers le développement et le déploiement éthique de l'IA. Ce sont des directives 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, ainsi qu'avec la communauté au sens large pour maintenir les normes éthiques les plus élevées.

Principes Éthiques de l'IA de Base

1. Conception Centrée sur l'Homme

Nous privilégions la dignité humaine et augmentons la prise de décision humaine.

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

  • Nous garantissons une supervision humaine significative à chaque point de décision 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 préjugés et à promouvoir la diversité.

  • Nous mettons en œuvre des techniques rigoureuses de détection et d'atténuation 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 genre, l'âge, le statut de handicap, l'orientation sexuelle ou la religion

  • Nous auditons régulièrement nos systèmes pour détecter les 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 sur lesquels 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 les enregistrements vidéo et les 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 menons 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 psychologie industrielle et organisationnelle

  • Nous validons nos évaluations par rapport aux performances réelles au travail

  • Nous garantissons la fiabilité et la cohérence de nos mesures

  • Nous collaborons avec des psychologues IO et des data scientists pour maintenir un rigor 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 diversifiée et représentative

    • Consultation des parties prenantes incluant des perspectives diverses

    • Évaluation des impacts éthiques 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 les caractéristiques protégées

    • Sélection de caractéristiques pour exclure les variables induisant des biais

    • Examen interfonctionnel par des équipes diversifiées

  1. Tests pré-déploiement

    • Analyse complète des impacts défavorables

    • Validation selon les Directives Uniformes de l'EEOC

    • Audits par des tiers lorsque cela est applicable

    • Tests pilotes avec des populations de candidats diversifiées

  1. Surveillance post-déploiement

    • Surveillance continue de la performance des modèles selon les démographies

    • Audits réguliers de l'équité et rapports

    • Boucles de rétroaction pour l'amélioration

    • Protocoles d'intervention rapide pour les problèmes identifiés

Conformité aux normes légales

Nous nous conformons 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

  • Législations étatiques et locales sur l'audit des biais en IA (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 de l'emploi

  1. Analyse complète des emplois 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. Collecte des données d'entraînement diversifiées et représentatives

  2. Mettez en œuvre des contrôles de qualité des données

  3. Appliquez des techniques de préservation de la vie privée

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

Phase 3 : Développement du modèle

  1. Former des modèles initiaux en utilisant des NLP et des visions par ordinateur à la pointe de la technologie

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

  3. Mettre en œuvre des contraintes d'équité pendant 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 au travail

  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. recueillir 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 des emplois

Technologies de l'IA spécifiques et leurs garanties éthiques

Traitement du langage naturel (TLN)

  • 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

  • Garantie : Modèles indépendants de la langue, traitement neutre des dialectes

Vision par ordinateur pour l'analyse vidéo

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

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

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

Évaluation comportementale

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

  • Ce que nous évitons : Inferences de personnalité non liées à la performance au travail

  • Garanties : Cadres basés sur les compétences, validation par rapport aux résultats du poste

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. Aménagement pour les handicaps ou besoins spécifiques

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

  5. Correction des informations personnelles inexactes

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

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

  8. Dépôt de plaintes concernant les pratiques d'évaluation par l'IA

Gouvernance et supervision

Comité d'éthique de l'IA

  • Examens trimestriels des pratiques et des résultats en matière d'IA

  • Enquête sur les préoccupations éthiques

  • Conseils sur les défis éthiques émergents

  • Engagement et consultation des parties prenantes

Composition de l'équipe

  • Directeur technologique

  • Responsable des sciences des données

  • Psychologues industriels et organisationnels

  • Agents juridiques et de conformité

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

  • Conseillers éthiques externes

Formation Continue

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

  • Participation aux forums de l'industrie et aux 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

    • Égalité des chances et des opportunités

    • 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

    • Notes de 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 continu. Nous nous engageons à :

  1. Se tenir au courant des normes éthiques évolutives et des meilleures pratiques

  2. Écouter activement les retours de toutes les parties prenantes

  3. Investir en continu dans la recherche et le développement de l'atténuation des biais

  4. Collaborer ouvertement avec la communauté élargie 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 rétroaction

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

Ligne directe 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 inspiré par :

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

  • ISO/IEC 23053:2022 Cadre pour les systèmes d'IA utilisant l'apprentissage automatique

  • ISO/IEC 23894:2023 Gestion des risques de l'IA

  • Partenariat sur l'IA Principes et meilleures pratiques

  • Principes de l'IA de l'OCDE (2019)

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

  • Principes d'Asilomar sur l'IA

  • Déclaration de Montréal pour une IA responsable

  • Code de déontologie de l'ACM et conduite professionnelle

Dernière mise à jour : [Date]

Prochain Examen : [Trimestriel]

Classification du document : Public

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