Entre 2020 et 2023, un projet de recherche développement a été mené en Suisse occidentale, financé par Innosuisse, l'agence fédérale de soutien à l'innovation. Ce projet vise à réduire le chômage de longue durée en Suisse, où plus de 80 000 personnes sont considérées comme étant dans cette situation car elles ont bénéficié d'au moins 12 mois d'indemnisation (Office fédéral de la statistique, 2022). Le projet cherche à combattre cet état social et économique qui, à défaut de solution, peut laisser les travailleurs perçus comme moins efficaces au bord de la route, car les besoins d'emploi sont comblés par le recours massif aux travailleurs frontaliers. Pour atteindre cet objectif, le projet s'attaque à la complexité de l'appariement optimal des offres et des demandes d'emploi, en remplaçant les méthodes habituelles de sélection, telles que le CV, l'entretien d'embauche et les références à la compétence, qui peuvent être jugées discriminantes (Bender et al., 2020; Hirshberg & Bendersky, 2021). La solution proposée est une plateforme numérique hybride qui tire parti des nouvelles technologies de l'intelligence artificielle (IA) et d'un accompagnement mutuel pour nourrir les algorithmes avec des références homogènes et non discriminatoires. Concrètement, un agent inclusif travaille avec les demandeurs d'emploi et les employeurs pour créer un profil expérientiel du demandeur et du poste, qui documente les références fournies à l’IA. Les profils expérientiels se construisent sur un référentiel universel d'activités maîtrisées par le demandeur d'emploi, dans l’entièreté de sa vie sans se limiter à l’emploi, et à maîtriser pour le poste d'emploi. La plateforme utilise les technologies sémantiques et l'apprentissage actif pour créer des appariements optimaux, qui durent dans le temps. La solution comprend également un langage pour créer un référentiel universel d'activités explicites, maîtrisées et à maîtriser ; une méthode d'accompagnement pour dresser le profil expérientiel du demandeur d'emploi et du poste à pourvoir ; un référentiel universel d'activités implicites pour créer des correspondances avec les activités explicites et favoriser les reconversions professionnelles ; et une série de critères de pondération pour prendre en compte les subjectivités de chaque situation. Cette expérience a permis de relever plusieurs défis, notamment la résolution de verrous scientifiques qui concernent les moyens à inventer pour remplacer les méthodes de sélection traditionnelles. En outre, le projet a dû gérer l'interdisciplinarité entre technologie douce (sciences sociales) et technologie dure (informatique), ainsi que la création d'un langage commun entre l'expérience humaine et le matching numérique. Après avoir décrit le projet et ses composants, nous souhaitons souligner son potentiel à illustrer différentes formes de reliance, selon la définition suivante : « créer ou recréer des liens, établir ou rétablir une liaison entre une personne et soit un système dont elle fait partie, soit l'un de ses sous-systèmes » (Bolle De Bal, 2003, p. 103). Ces différentes formes de reliance incluent la reliance psycho-sociale entre un accompagnateur et une personne accompagnée, la reliance psycho-logique entre un demandeur d'emploi et lui-même à travers ses expériences valorisantes qui fondent des activités maîtrisées, la reliance sociale entre les activités maîtrisées par un demandeur d'emploi et les activités à maîtriser pour un poste à pourvoir, la reliance socio-numérique entre un dispositif d'accompagnement social et des algorithmes d'une machine « intelligente », et la reliance socio-logique entre une norme excluante (chômage et poste vacant) et une norme valorisante (emploi et poste pourvu). Cette expérience épistémologique et méthodologique, qui relève de la pensée complexe, peut être utilisée pour illustrer différentes formes de reliance potentielles. Cette expérience épistémologique et méthodologique relève de la pensée complexe et peut être utilisée pour illustrer différentes formes de reliance potentielles, qui ont des implications pour d'autres contextes et initiatives similaires, en particulier pour ceux qui cherchent à lutter contre des discriminations à l’aide d’une plateforme numérique.  Bibliographie : Bender, K., et al. (2020). « Hiring algorithms exacerbate bias, and they can be fixed ». Harvard Business Review, 17 août 2020. Bolle De Bal, M. (2003). Reliance: Vers une approche interactive de l'action collective. L'Harmattan. Brenke, K. & Rinne, U. (2014). « Dauerhafte Arbeitslosigkeit: Ein Problem mit hohen sozialen und individuellen Kosten ». DIW Wochenbericht, Vol. 81(1), pp. 3-12. Bucher, T. & Helmond, A. (2017). « The affordances of social media platforms ». The Sage Handbook of Social Media, pp. 233-253. Castel, R. (1995). Les métamorphoses de la question sociale: Une chronique du salariat. Fayard. Cockburn, I., et al. (2020). « The promise and peril of using artificial intelligence to recruit employees ». Harvard Business Review, 21 juillet 2020. Hirshberg, D. & Bendersky, C. (2021). « Bias in hiring algorithms ». Communications of the ACM, Vol. 64(2), pp. 36-39. Mallette, L. A. & Porto, B. G. (2019). « Rethinking relational pedagogy in social work: A model for student and instructor co-learning ». Social Work Education, Vol. 38(8), pp. 1001-1015. Matusik, S. F. & Hill, A. V. (2020). « The next challenge for artificial intelligence: To make our ideas better ». Harvard Business Review, 2 juin 2020. Nissenbaum, H. (2021). Privacy in Context: Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. Stanford University Press. Office fédéral de la statistique (2022). Chômage. Consulté le 4 mars 2023, de <a href="https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/travail-remuneration/chomage.html" target="_new">https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/travail-remuneration/chomage.html</a>. Rouquette, M. L. (2016). « Recognition of prior learning: The emergence of a new policy domain ». Journal of Education and Work, Vol. 29(7), pp. 825-840. Van Dijck, J. (2018). « The culture of connectivity: A critical history of social media ». Oxford University Press.