Pymetrics a utilisé des auditions à l'aveugle pour augmenter de 30 % le nombre de femmes affectées à des postes dans la finance

Les effectifs de la tech étaient dominés par les hommes blancs, et l'article décrivait comment l'adéquation culturelle pouvait faire de la similitude avec les employés en place le principal critère d'entretien. Ce risque réduisait l'accès aux talents qualifiés et perpétuait l'homogénéité.

Pymetrics a choisi de modifier le mécanisme de recrutement lui-même. L'entreprise a combiné ludification, auditions à l'aveugle et équité par les algorithmes pour réduire les biais lors de la présélection. Son livre blanc, Methodically Breaking The Glass Ceiling, faisait état d'une augmentation de 30 % du nombre de femmes affectées à des postes dans les services financiers.

Crunchbase News indiquait que ce résultat avait probablement facilité la justification par Pymetrics d'un financement de série A de 8 millions de dollars annoncé le 20 septembre, portant le financement total au-delà de 16 millions de dollars.

Un livre blanc de l'entreprise faisait état d'une augmentation de 30 % du nombre de femmes affectées à des postes dans les services financiers ; un financement de série A de 8 M$ a porté le financement total au-delà de 16 M$.

Les entretiens fondés sur l'adéquation culturelle peuvent privilégier la similitude avec les employés en place.

Un lieu de travail homogène peut réduire l'accès aux talents qualifiés.

Les auditions à l'aveugle modifient le signal de présélection avant que les indices conventionnels du CV ne dominent.

Un résultat d'appariement mesurable a donné à l'approche un résultat que les investisseurs pouvaient évaluer.

Si le recrutement fondé sur l'adéquation culturelle récompense l'équipe en place, reconcevez le signal de sélection : masquez les indices du CV, évaluez les comportements pertinents et mesurez qui progresse.

Pymetrics était la startup la mieux financée de la cohorte axée sur la diversité de l'article. Cette cohorte comptait près d'une douzaine de startups ayant levé un peu plus de 66 millions de dollars, contre près de 863 millions de dollars pour le secteur du recrutement en 2016 — preuve qu'une intervention prometteuse opérait encore dans un couloir de financement étroit.