Pour une évaluation humaine
Que vous soyez recruteur ou responsable de formation, vous gérez un capital humain, dont l’avantage principal sur les machines est la capacité à traiter une information complexe, multiple et désordonnée. Hors vous êtes probablement amenés à utiliser des outils d’évaluation se concentrant sur leur capacité à traiter une information simple et séquentielle. Ne peut-on pas faire mieux à l’époque du numérique ?
Depuis la démocratisation des outils informatiques, et en particulier de l’omniprésence d’internet dans le monde professionnel, les offres d’assistance à l’humain pour optimiser diverses tâches historiquement manuelles ne cessent de fleurir.
Dans le domaine du recrutement par exemple, cela se traduit des outils permettant de démultiplier les forces du recruteurs en se concentrant sur l’optimisation de tâches, comme l’extraction de mot-clés ou la classification de cv. Cela fonctionne bien pour les tâches simples, séquentielles, mais lorsqu’il s’agit d’évaluation des candidats, il y a un risque de simplification excessive qui impacterait les résultats. Comment trouver le bon équilibre permettant un usage efficace des technologies existantes pour aider les recruteurs tout en offrant une évaluation de qualité ?
Un robot, un algorithme, fonctionne sur la base d’un processus défini. Il est très efficace pour réaliser une série de tâches identifiées et planifiées. Que ce soit l’assemblage d’une voiture à la reconnaissance d’un visage, voire la conduite d’une voiture, un algorithme sera efficace pour réaliser une série d’actions qui mènent à un résultat attendu.
Même si ces tâches sont complexes elles restent binaires : Je pose la pièce A sur la B. L’angle du menton est-il à plus ou moins 40 degrés, la ligne blanche est-elle à gauche de la voiture. La machine analyse la situation, répond à la question par oui ou par non et agit.
La machine ne connaît pas la nuance et n’aime pas l’imprévu. C’est là le propre de l’humain, savoir s’adapter à une situation inconnue en analysant de nombreux paramètres pour apporter une réponse qui n’est pas binaire.
“Vous conduisez et entendez une sirène de pompiers derrière vous. Comment placez-vous votre voiture pour les laisser passer ? Vous allez peut-être franchir une ligne blanche, avancer sur le carrefour malgré le feu rouge. Il existe une multitude de réactions, tout en nuances, pour arriver au résultat souhaité.”
Ce constat est plutôt bien partagé. A la machine le séquentiel, l’automatique, à l’humain le multitâche adapté. Mais alors pourquoi l’évaluation des compétences se base-t-elle toujours sur une analyse automatique de la capacité à réaliser des tâches séquentielles ?
Que ce soit un test psychotechnique ou votre dernière formation en anglais, vous êtes souvent évalués sur des réponses binaires à une série de questions précises. Il n’y a pas de prise en compte de cette nuance, de cette capacité à s’adapter, à réagir dont nous sommes justement d’accord pour dire qu’elle est l’un des principaux avantages de l’homme sur la machine.
La réponse est simple, cela coûte plus cher d’évaluer des compétences complexes en situation que de vérifier si vous cochez les bonnes conjugaisons de verbes irréguliers.
C’est vrai ﹣ enfin surtout c’était vrai. A l’époque du papier, où il fallait mettre un professeur devant chaque étudiant si on souhaitait les évaluer individuellement et où une mise en situation nécessitait du mobilier, des décors, …
Aujourd’hui ce n’est plus le cas. Le numérique permet de mettre en situation facilement. Sans même aller jusqu’à utiliser la réalité virtuelle une simple page internet permet de simuler des échanges d’email, une visio-conférence, …. Et l’évaluation peut être réalisée à distance par des experts du monde entier, sans aucune contrainte logistique.
Utilisons donc la technologie comme un levier qui démultiplie nos efforts sur des tâches simples, mais conservons l’intelligence humaine pour les tâches complexes, et donc a fortiori pour une tâche aussi évoluée que celle d’évaluer le comportement d’autres humains.
Que vous soyez recruteur ou responsable de formation vous travaillez avec des hommes et des femmes dont la qualité principale est cette capacité à traiter une information multiple et désordonnée. Arrêtons donc de les évaluer selon les mêmes critères que des machines!
Plus d’infos :
Pipplet développe depuis 2015 des solutions innovantes pour l’évaluation en langues étrangères. Lauréat du concours iLAB en 2015, puis du Concours d’Innovation Numérique, Pipplet est incubée au sein de l’incubateur parisien Agoranov.
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