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HackerRank ouvre à tous ses clients Chakra, un agent conversationnel qui mène des entretiens techniques et observe le raisonnement des candidats. La société met en avant une baisse des signaux de triche et assure que la décision d’embauche reste humaine, dans un contexte de contraintes réglementaires accrues.
Décision finale maintenue chez les humains et contraintes de conformité
HackerRank présente Chakra comme un outil d’évaluation, la décision d’embauche restant prise par des personnes. Vivek Ravisankar précise que l’IA applique de façon cohérente les critères définis par l’employeur sur les parties structurées de l’entretien, tandis que les intervieweurs humains se concentrent sur l’adéquation du candidat et répondent à ses questions sur l’entreprise, l’équipe ou le poste. Il affirme que l’IA peut être moins biaisée que les humains si elle est correctement paramétrée, car elle suit le même cadre pour tous, sans être influencée par le parcours ou l’éducation. Toutefois, l’application uniforme de critères ne garantit pas l’absence de biais : les outils automatisés peuvent hériter ou amplifier des biais issus des données, des modèles ou des critères utilisés, ce qui attire l’attention des régulateurs. À New York, certains outils automatisés de décision d’emploi doivent faire l’objet d’un audit indépendant de biais et les candidats doivent être informés avant leur utilisation. Vivek Ravisankar indique que la conformité à ces exigences fait partie de ce que HackerRank a dû construire, en rappelant que le recrutement est un domaine réglementé.
Ce que Chakra mesure au-delà des bonnes réponses
Chakra vise à transformer l’évaluation technique en allant au-delà de la vérification des bonnes réponses. HackerRank souhaite observer des aspects comme la pensée critique et le jugement, ainsi que la « fluidité en IA », c’est-à-dire la capacité à formuler un problème pour un modèle, à juger la sortie produite et à la guider vers une solution. Vivek Ravisankar explique que l’évaluation classique se concentrait sur le résultat final, mais que la généralisation des outils d’IA rend ce seul critère insuffisant. Il insiste désormais sur l’importance de comprendre le raisonnement et les choix qui mènent à la solution.
Déroulé d’un entretien et regroupement des étapes du processus
Un entretien avec Chakra commence par une tâche impliquant un dépôt de code réel, à réaliser dans un environnement où un assistant IA est disponible. Pendant que le candidat travaille, l’agent peut poser des questions de suivi en fonction du contexte, par exemple sur le choix d’une approche ou sur l’adaptation à une nouvelle contrainte. Selon Vivek Ravisankar, cette organisation modifie la structure du recrutement : le filtrage initial, l’évaluation à domicile et l’entretien technique sont désormais réunis en une seule session conduite par Chakra.
Triche perçue et effets déclarés pendant la bêta
L’accès à un assistant IA pendant l’entretien pourrait laisser penser à un risque accru de triche, mais HackerRank affirme avoir constaté l’inverse. Selon la société, les alertes d’activité suspecte ont diminué de 70 à 80 % lors des entretiens Chakra par rapport aux évaluations traditionnelles, avec des variations selon la zone géographique et l’expérience des candidats. Vivek Ravisankar relie cette baisse au fait que les candidats ont moins d’intérêt à utiliser discrètement des outils externes. Pendant la phase bêta, qui a duré environ six mois, Chakra a mené plus de 500 000 entretiens, avec des entreprises comme Snowflake, Snorkel et Capgemini parmi les pilotes, ainsi que des tests internes. L’ouverture à l’ensemble des clients est annoncée pour lundi.
Positionnement de l’entreprise et changement de cap produit
HackerRank, fondée lors de TechCrunch Disrupt en 2012, s’est développée autour de défis de codage et d’évaluations techniques pour aider les entreprises à recruter des développeurs. La plateforme, soutenue par Y Combinator, revendique plus de 3 000 clients professionnels, dont Amazon, Nvidia, Clay et Replit, et une communauté de plus de 30 millions de développeurs. Son produit historique mesurait surtout la capacité à résoudre correctement des exercices de code. Vivek Ravisankar estime que l’essor de l’IA rend ce modèle moins pertinent pour évaluer l’aptitude d’ingénierie et compare la transition actuelle à celle d’Apple passant de l’iPod à l’iPhone : l’ancien produit garde de la valeur, mais Chakra est désormais présenté comme le centre de gravité de l’offre. Parallèlement, des outils automatisés filtrent déjà des candidats et les postulants utilisent eux-mêmes des aides d’IA, ce à quoi Chakra entend répondre.
