Quand on cherche un travail, il est parfois difficile de savoir quelle est la rémunération prévue pour le poste souhaité. Si certaines offres donnent effectivement une fourchette permettant d'avoir une idée approximative du montant du chèque à la fin du mois, d'autres mentionnent seulement « selon expérience » et bien souvent ne précisent rien du tout. Dès lors, comment faire pour avoir une idée du salaire proposé avant même de candidater ? Et bien d'après Sarah Bana, chercheuse en intelligence artificielle à l'Université de Stanford, il est possible d'utiliser une IA pour analyser les mots contenus dans une offre d'emploi.

À bien y regarder, on parle beaucoup d'intelligence artificielle dans ce podcast... Et pour cause, le machine learning et l'IA ont fait des progrès considérables ces deux dernières années. Début juin d'ailleurs, un ingénieur de chez Google affirmait que son IA était dotée d'émotions humaines, ou tout du moins, la machine se considérait comme un être doté de sensibilité. Coup de com' ou vrai avancée, ça reste à voir... Bref, aujourd'hui, l'IA pourrait donc avoir un rôle concret dans notre vie, et même aider les demandeurs d'emploi dans leur quête ! Pour résumer, Sarah Bana explique que l'on peut je cite « utiliser le texte des offres d'emploi pour évaluer les caractéristiques salariales des emplois en temps quasi-réel. Ces informations pourraient rendre les candidatures à des emplois plus transparentes et améliorer notre approche de l'éducation et de la formation de la main d’œuvre » fin de citation.

Concrètement, la chercheuse a réussi à accéder à plus d'un million d'offres d'emploi publiées avant la pandémie auprès de la plateforme Greenwich.hr. Par la suite, c'est en utilisant l'outil Google BERT que cette dernière a pu entraîner son IA sur 800 000 offres contenues sur le site. Une fois rôdé, l'IA a été testé sur les 200 000 offres restantes avec un taux de prédiction correct de 87% ! Plus impressionnant encore, en analysant seulement l'intitulé du poste et la situation géographique, l'IA voyait juste dans 7 cas sur 10 ! Prochaine étape pour Sarah Bana avant d'éventuellement proposer son IA au grand public : caractériser la contribution de divers mots à la prédiction des salaires. Je cite « idéalement, nous colorerons les mots d'offres d'emploi du rouge au vert, les mots en rouge foncé étant liés à un salaire plus bas et les mots en vert foncé étant liés à un salaire plus élevé » fin de citation.

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.