Une IA prétend juger l'aptitude professionnelle des Russes d'après leur visage, et ses créateurs visent l'État

Une technologie censée déterminer l'aptitude professionnelle d'une personne à partir d'une photo de son visage en quelques secondes est apparue en Russie. Les développeurs ont annoncé des négociations avec des organismes publics et, si elles aboutissent, l'outil pourrait intégrer les procédures d'embauche de l'État. Cela ressemble à une dystopie, mais c'est déjà en cours.

De quel système s'agit-il

Le produit repose sur un réseau de neurones entraîné à analyser les traits du visage et à en tirer des conclusions sur les qualités professionnelles du candidat. Selon les développeurs, le système évalue la fiabilité, la résistance au stress, la propension au leadership et plusieurs autres paramètres. Le résultat est livré sous forme de scores chiffrés en quelques secondes, sans questionnaires, entretiens ni tests psychologiques.

D'après ses créateurs, l'algorithme a été entraîné sur une base de plusieurs dizaines de milliers de cas d'employés réels dont les indicateurs de performance avaient été documentés. C'est ce qui, affirment-ils, le distingue de la physiognomonie et le rend « scientifique ». Aucune vérification indépendante de ces données n'est disponible publiquement.

L'argument central face aux clients est la rapidité et la capacité de passage à l'échelle. La présélection traditionnelle d'un candidat prend des minutes ou des heures. L'algorithme la réalise en quelques secondes et ne se fatigue pas. Pour les structures qui recrutent en grand nombre, c'est séduisant, surtout si personne ne cherche à savoir ce que l'algorithme mesure réellement.

Vers l'échelon étatique

Selon CNews, les développeurs mènent des négociations actives avec les services du personnel d'entreprises publiques et de forces de sécurité. Si les pilotes réussissent, la technologie risque de s'intégrer aux procédures standardisées d'embauche du secteur public.

Cela change radicalement l'échelle du problème. Un service RH d'entreprise qui recourt à un tri algorithmique, c'est une chose. L'embauche publique, où la décision conditionne l'accès d'une personne au service, aux avantages et au statut social, en est une tout autre. Les conséquences concrètes d'un tel scénario :

• La décision d'embaucher ou de refuser revient à un algorithme, et non à une personne qui en assume la responsabilité
• Le candidat ignore quel élément de son visage a pesé sur l'évaluation
• L'employeur peut invoquer une « IA objective » sans expliquer les raisons du refus
• Contester une décision algorithmique devant un tribunal est extrêmement difficile sans divulgation du modèle
• Les erreurs systémiques et les biais se propagent automatiquement à l'ensemble du secteur public

Pourquoi la science s'y oppose

La communauté universitaire a établi de longue date que les traits du visage ne prédisent pas la performance professionnelle. Ce n'est pas un sujet de débat : c'est un consensus solide, consigné dans des centaines de travaux évalués par les pairs en psychologie, en comportement organisationnel et en analytique RH.

Le lien entre apparence et compétence est un biais cognitif appelé « effet d'attractivité physique », ou effet de halo. On a tendance à attribuer plus de professionnalisme aux personnes jugées plus séduisantes. Lorsqu'un réseau de neurones est entraîné sur des données d'embauche collectées par des humains, il reproduit précisément ce biais, mais plus vite et avec une apparence d'objectivité mathématique.

«

Tout algorithme entraîné sur des données historiques d'embauche reproduit les préjugés historiques, en plus rapide et à plus grande échelle » — conclusion classique des recherches sur les biais algorithmiques en RH.

Fait révélateur : dans l'Union européenne, les systèmes biométriques d'évaluation automatique des candidats sont de facto interdits dans le cadre du recrutement par l'AI Act. Aux États-Unis, des entreprises ont perdu des procès pour un tri algorithmique à l'effet discriminatoire avéré. En Russie, une telle barrière juridique n'existe pas pour l'instant.

Ce que cela signifie

L'affaire de l'« IA qui lit les visages » illustre bien comment l'emballage marketing d'un produit à base de réseaux de neurones permet de vendre un outil non scientifique à de grands clients. L'autorité technologique de l'IA crée une illusion d'objectivité là où il n'y en a pas, et où il ne peut y en avoir.

Le principal risque n'est pas que le système fonctionne, mais qu'on l'utilise précisément parce qu'il paraît convaincant et que personne n'est là pour en examiner les détails. L'échelle de l'État multiplie les dégâts potentiels : des milliers de personnes pourraient se voir refuser un emploi à cause de la forme de leur nez ou de l'écart entre leurs yeux, sans même savoir qu'une machine les a évaluées.