<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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.  </span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Bibliographie :</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Bender, K., et al. </span><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">(2020). « Hiring algorithms exacerbate bias, and they can be fixed ». </span><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Harvard Business Review, 17 août 2020.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Bolle De Bal, M. (2003). Reliance: Vers une approche interactive de l'action collective. </span><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">L'Harmattan.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Brenke, K. & Rinne, U. (2014). « Dauerhafte Arbeitslosigkeit: Ein Problem mit hohen sozialen und individuellen Kosten ». DIW Wochenbericht, Vol. 81(1), pp. 3-12.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Bucher, T. & Helmond, A. (2017). « The affordances of social media platforms ». </span><span style="font-family:"Times New Roman",serif">The Sage Handbook of Social Media, pp. 233-253.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Castel, R. (1995). Les métamorphoses de la question sociale: Une chronique du salariat. </span><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Fayard.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Cockburn, I., et al. (2020). « The promise and peril of using artificial intelligence to recruit employees ». </span><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Harvard Business Review, 21 juillet 2020.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Hirshberg, D. & Bendersky, C. (2021). « Bias in hiring algorithms ». Communications of the ACM, Vol. 64(2), pp. 36-39.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Matusik, S. F. & Hill, A. V. (2020). « The next challenge for artificial intelligence: To make our ideas better ». Harvard Business Review, 2 juin 2020.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Nissenbaum, H. (2021). Privacy in Context: Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. </span><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Stanford University Press.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">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"><span style="color:blue">https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/travail-remuneration/chomage.html</span></a>.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">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.</span></span></span></p>

<p><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Calibri", sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:"Times New Roman",serif">Van Dijck, J. (2018). « The culture of connectivity: A critical history of social media ». </span><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Oxford University Press.</span></span></span></p>