Towards a Reference Architecture of AI-Based Job Interview Systems

Les entretiens d'embauche sont une activité majeure dans le processus de recrutement, mais ils impliquent un effort manuel considérable et, en tant que tels, sont une tâche coû- teuse et chronophage. Afin de réduire ce coût, les organisations envisagent de plus en plus l'utilisation de l'IA pour automatiser leur processus de recrutement, ce qui promet des en- tretiens d'embauche plus efficaces et moins biaisés, tout en réduisant les coûts du proces- sus d'embauche. Alors que la recherche et les produits existants sont apparus en se con- centrant sur l'automatisation des étapes individuelles du processus d'entretien d'embauche, l'architecture globale d'un système logiciel pour l'automatisation des entretiens d'embauche semble encore décourageante et les compromis en termes d'exigences fonctionnelles ne sont pas clairs. À cette fin, soutenus par une revue systématique de la littérature (SLR), nous proposons et documentons la structure statique et dynamique d'une architecture de référence complète (RA) pour les systèmes d'automatisation des entretiens d'embauche basés sur l'IA du point de vue fonctionnel. Nous avons identifié quatre composants de haut niveau qui doivent être traités dans un système d'entretien d'embauche basé sur l'IA, avec leurs fonctionnalités et leurs responsabilités. Afin d'automatiser un bon nombre de ces fonctionnalités, les capacités de l'IA peuvent être exploitées à l'aide des méthodes étudiées dans la littérature. Nous avons ensuite discuté des défis et des problèmes ouverts et des hypothèses invalides dans la littérature existante pour concevoir et mettre en œuvre les fonctionnalités des composants extraits.