Éthique de l'IA Principes & Directives

Version 1.0 | 01/06/2025

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 plateforme d'entretiens vidéo alimentée par l'IA.

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

Principes éthiques fondamentaux de l'IA

1. Conception Centrée sur l'Homme

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

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

  • Nous assurons 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 biais et à promouvoir la diversité

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

  • Nous veillons à ce que nos algorithmes ne discriminent pas en fonction des 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 évaluer leur impact négatif sur tous les groupes démographiques

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

3. Transparence et Compréhensibilité

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 décisionnelle

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 respectons les réglementations mondiales en matière de confidentialité, 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 recours

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

6. Validité scientifique et fiabilité

Nous garantissons que nos évaluations sont scientifiquement solides.

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

  • Nous validons nos évaluations par rapport à des indicateurs de performance professionnelle réels

  • Nous garantissons la fiabilité et la cohérence de nos mesures

  • Nous collaborons avec des psychologues IO et des scientifiques des données pour maintenir un 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 diversifiées et représentatives

    • Consultation des parties prenantes incluant diverses perspectives

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

  1. Pendant le développement

    • Contraintes d'équité algorithmique intégrées dans la formation du modèle

    • Tests de biais réguliers sur les caractéristiques protégées

    • Selection de fonctionnalités pour exclure les variables induisant des biais

    • Examen interfonctionnel par des équipes diversifiées

  1. Tests de pré-déploiement

    • Analyse complète des impacts adverses

    • Validation selon les lignes directrices uniformes de l'EEOC

    • Audits par des tiers lorsque cela est applicable

    • Test pilote avec des populations de candidats diversifiées

  1. Surveillance post-déploiement

    • Surveillance continue de la performance du modèle à travers les démographies

    • Audits réguliers d'équité et rapports

    • Cyclones de rétroaction pour l'amélioration

    • Protocoles de réponse rapide pour les problèmes identifiés

Conformité aux normes légales

Nous adhérons à :

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

  • Normes internationales y compris ISO/IEC 23053 et 23894

Processus de développement de modèles d'IA

Phase 1 : Analyse et conception de poste

  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. 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 NLP et de vision 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 défavorable sur les groupes protégés

  3. Supprimer ou ajuster les caractéristiques susceptibles d'entraîner des biais

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

  5. Valider les améliorations par le biais de 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 les performances dans le monde réel

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

  3. Reformation régulière avec de nouvelles données

  4. Audits périodiques par des tiers

  5. Mise à jour des modèles en fonction des évolutions des exigences du poste

Technologies 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, schémas de discours pouvant indiquer des caractéristiques protégées

  • Mesures de protection : Modèles indépendants de la langue, traitement neutre 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 de fonctionnalités, techniques de préservation de la vie privée

Évaluation comportementale

  • Ce que nous mesurons : Compétences et aptitudes pertinentes pour le travail

  • 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 veillons à ce que les candidats aient 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 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 supervision

Comité d'éthique de l'IA

  • Revue trimestrielle des pratiques et des résultats en matière d'IA

  • Enquête sur les préoccupations éthiques

  • Orientation sur les défis éthiques émergents

  • Engagement et consultation des parties prenantes

Composition de l'équipe

  • Directeur Technique

  • Responsable de la Science des Données

  • Psychologues Industriels et Organisationnels

  • Responsables Juridiques et de Conformité

  • Représentants de la Diversité, de l'Équité et de l'Inclusion

  • Conseillers externes en éthique

Formation Continue

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

  • Participation à des forums de l'industrie et à des instances de normalisation

  • Collaboration avec des chercheurs académiques

  • Engagement auprès des autorités de régulation

Mesure et Rapport

Indicateurs clés que nous suivons

  1. Métriques d'équité

    • Parité démographique entre les groupes

    • Odds égalisés et opportunité

    • 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

Rapports réguliers

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

  • Examens internes trimestriels de l'éthique

  • Rapports d'audit des 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. Rester à jour avec l'évolution des normes éthiques et des meilleures pratiques

  2. Écouter activement les retours de tous les intervenants

  3. Investir continuellement dans la recherche et le développement sur l'atténuation des biais

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

  5. Adapter rapidement aux nouveaux défis et opportunités

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

Contact et Feedback

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

Service 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 désigner 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 l'apprentissage automatique

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

  • Partenariat sur l'IA Principes et meilleures pratiques

  • Principes de l'OCDE sur l'IA (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 : 01/06/2025

Prochaine Révision : [Trimestrielle]

Classification du Document : Public

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