Le nouvel outil révolutionnaire de Metaview enregistre automatiquement les notes d’entretien pour soulager les recruteurs !

Une nouvelle application AI pour faciliter le processus de recrutement

Siadhal Magos et Shahriar Tajbakhsh travaillaient respectivement chez Uber et Palantir lorsqu’ils ont réalisé que le recrutement, et plus particulièrement le processus d’entretien, devenait de plus en plus difficile pour de nombreux services de ressources humaines d’entreprise.

« Il était clair pour nous que la partie la plus importante du processus de recrutement était les entretiens, mais c’était aussi la partie la plus opaque et peu fiable », a déclaré Magos à Toukiela. « De plus, il y a beaucoup de travail associé à la prise de notes et à la rédaction des retours d’entretien, et de nombreux intervieweurs et responsables du recrutement font tout leur possible pour l’éviter ».

Magos et Tajbakhsh pensaient que le processus de recrutement était prêt pour la disruption, mais ils voulaient éviter d’abstraire trop de l’élément humain. Ils ont donc lancé Metaview, une application de prise de notes alimentée par l’IA pour les recruteurs et les responsables du recrutement qui enregistre, analyse et résume les entretiens d’embauche.

« Metaview est un preneur de notes IA conçu spécifiquement pour le processus de recrutement », a déclaré Magos. « Il aide les recruteurs et les responsables du recrutement à se concentrer davantage sur la connaissance des candidats et moins sur l’extraction de données des conversations. Par conséquent, les recruteurs et les responsables du recrutement économisent beaucoup de temps à rédiger des notes et sont plus présents pendant les entretiens car ils n’ont pas besoin de faire plusieurs tâches à la fois ».

Metaview s’intègre à des applications, des systèmes téléphoniques, des plateformes de vidéoconférence et des outils tels que Calendly et GoodTime pour capturer automatiquement le contenu des entretiens. Magos affirme que la plateforme « tient compte des subtilités des conversations de recrutement » et « s’enrichit de données provenant d’autres sources », telles que les systèmes de suivi des candidatures, pour mettre en évidence les moments les plus pertinents.

« Zoom, Microsoft Teams et Google Meet ont tous une fonction de transcription intégrée, ce qui est une alternative possible à Metaview », a déclaré Magos. « Mais les informations extraites par l’IA de Metaview à partir des entretiens sont beaucoup plus pertinentes pour le cas d’utilisation du recrutement que les alternatives génériques, et nous aidons également les utilisateurs avec les prochaines étapes de leurs flux de travail de recrutement dans et autour de ces conversations ».

Les limites des entretiens d’embauche traditionnels

Il est certainement évident que le processus d’entretien d’embauche traditionnel comporte de nombreuses limites, et une application de prise de notes et d’analyse de conversation comme Metaview pourrait aider, du moins en théorie. Comme le souligne un article de Psychology Today, le cerveau humain est rempli de biais qui entravent notre jugement et notre prise de décision, par exemple une tendance à s’appuyer trop fortement sur la première information offerte et à interpréter les informations de manière à confirmer nos croyances préexistantes.

La question est de savoir si Metaview fonctionne – et, plus important encore, fonctionne également bien pour tous les utilisateurs ?

Même les meilleurs systèmes de dictée vocale alimentés par l’IA sont sujets à leurs propres biais. Une étude de Stanford a montré que les taux d’erreur pour les locuteurs noirs sur les services de transcription vocale à texte d’Amazon, Apple, Google, IBM et Microsoft sont presque deux fois supérieurs à ceux des locuteurs blancs. Une autre étude plus récente publiée dans le journal Computer Speech and Language a révélé des différences statistiquement significatives dans la manière dont deux modèles de reconnaissance vocale de premier plan traitaient les locuteurs de différents sexes, âges et accents.

Il faut également prendre en compte l’effet d’hallucination. L’IA commet des erreurs de synthèse, notamment dans les résumés de réunions. Dans un récent article, le Wall Street Journal a cité un exemple où, pour un utilisateur précoce utilisant l’outil AI Copilot de Microsoft pour résumer les réunions, Copilot a inventé des participants et a sous-entendu que les appels portaient sur des sujets qui n’avaient jamais été discutés.

Interrogé sur les mesures prises par Metaview, le cas échéant, pour atténuer les biais et autres problèmes algorithmiques, Magos a affirmé que les données d’entraînement de Metaview étaient suffisamment diversifiées pour produire des modèles qui « dépassent les performances humaines » sur les flux de travail de recrutement et qui se comportent bien sur les benchmarks populaires en matière de biais.

Je suis sceptique et un peu méfiant aussi vis-à-vis de la façon dont Metaview traite les données vocales. Magos affirme que Metaview stocke les données de conversation pendant deux ans par défaut, sauf si les utilisateurs demandent que les données soient supprimées. Cela semble être une période exceptionnellement longue.

Mais rien de tout cela ne semble avoir affecté la capacité de Metaview à obtenir des financements ou des clients.

Metaview a levé ce mois-ci 7 millions de dollars auprès d’investisseurs, dont Plural, Coelius Capital et Vertex Ventures, portant le total des fonds levés par cette start-up londonienne à 14 millions de dollars. Metaview compte actuellement 500 entreprises clientes, dont Brex, Quora, Pleo et Improbable – et elle a connu une croissance de 2 000% par an.

« L’argent sera utilisé principalement pour développer l’équipe produit et ingénierie, et donner plus de ressources à nos efforts de vente et de marketing », a déclaré Magos. « Nous allons tripler l’équipe produit et ingénierie, affiner davantage notre moteur de synthèse de conversation pour que notre IA extrait automatiquement les informations exactes dont nos clients ont besoin, et développer des systèmes pour détecter de manière proactive des problèmes tels que les incohérences dans le processus d’entretien et les candidats qui semblent perdre de l’intérêt ».