Cette IA peut savoir combien vous allez gagner en analysant le texte d’une offre d’emploi

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 et déterminer avec précision le salaire proposé par l'employeur. 

Les progrès réalisés dans le machine Learning et l'intelligence artificielle ont atteint des sommets durant ces dernières années. Début juin 2022, une actualité a d'ailleurs fait la une des médias spécialisés : un ingénieur de Google a affirmé que son IA était dotée d'émotions humaines, la machine se considérant comme une personne sensible.

Parmi les autres travaux de Google dans le domaine, on note également la présentation d'Imagen, une IA capable de créer des images complexes à partir d'une simple description. Or, Sarah Bana, docteur titulaire d'une bourse de recherche au Digital Economy Lac de l'université prestigieuse de Stanford, vient d'exploiter l'IA dans un domaine inattendu.

Pour faire simple, elle assure qu'il est possible d'utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les mots contenus dans les offres d'emplois, et prédire ainsi avec précision les salaires auxquels pourront prétendre les candidats. “Il s'avère que nous pouvons 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'oeuvre”, assure-t-elle.

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Cette IA peut vous dire combien vous allez gagner

Pour procéder à ces tests, Sarah Hana a accédé à plus d'un million d'offres d'emploi publiées avant la pandémie auprès de Greenwich. HR, une plateforme qui regroupe des millions d'offres publiées en ligne. Par la suite, elle a utilisé Google BERT (Bidirectionnel Encoder Représentations from Transformers), un modèle de langage développé par la firme en 2018 qui a permis d'améliorer significativement les performances en traitement automatique des langues. 

Grâce à BERT, elle a entraîné un modèle NLP sur le texte contenu dans plus de 800 000 offres. Une fois le modèle rôdé, elle l'a essayé sur les 200 000 offres restants. Il s'avère qu'il a réussi à prédire les salaires associées aux différentes offres avec une précision de 87 %. En se contentant d'analyser l'intitulé du poste et la situation géographique, ce pourcentage atteignait tout de même 69 %.

Dans ses prochains travaux, la spécialiste entend caractériser la contribution de divers mots à la prédiction des salaires. “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”, explique-t-elle.

Source : Ventura Beat