Harvard, Science Po, Normal sup… Camille Morvan est chercheuse en neurosciences cognitives et spécialiste des biais cognitifs.

Après ses années de recherche et d’enseignement, Camille a décidé de se lancer dans l’entrepreneuriat, souvent considéré comme assez peu noble par ses congénères.

Elle s'est donné pour mission de résoudre le problème des biais dans le recrutement grâce au machine learning et à la gamification.

Comment identifier les meilleurs dans vos équipes et trouver des personnes qui pourront les compléter ? Est-ce réellement parce qu’ils ont fait la même école ou qu’ils viennent du même sérail ?

Comment juger un candidat en allant au-delà de votre zone de confort, en allant au-delà de ses compétences techniques (hard skills) ?

Au travers d'une mission forte, Camille cherche à donner aux individus la chance de pouvoir être libérés du joug du mauvais jugement et la possibilité d'exploiter pleinement leur potentiel.

Elle a fini par créer sa société Goshaba, pour aider les entreprises à mettre en place des outils de mesure “neutres” et des tests d’adéquation entre compétences recherchées et “Soft Skills”, compétences non techniques (savoir-être, culture d'entreprise...) des candidats.

En mesurant ce qui n'est pas mesurable par l'être humain, Camille Morvan rétablit la justice là où la psychologie humaine l'en empêchait. Sa solution a déjà séduit des sociétés de renoms comme Accenture, McDonald’s ou encore Amazon.

Je vous propose un épisode qui vous plonge au cœur des avancées scientifiques et humaines et qui va vous pousser à réfléchir.

TIMELINE :

00:02:26 : Présentation de Camille Morvan et de Goshaba
00:27:43 : Limiter les filtres cognitifs au recrutement
00:53:59 : Militer pour la diversité d'entreprise
01:04:45 : L’impact du salaire sur la psychologie humaine
01:26:00 : Décisions conscientes et inconscientes et décisions implicites et explicites
02:26:17 : Harvard, une expérience à part entière

On a cité avec Camille Morvan plusieurs anciens épisodes de GDIY :

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Un jardin dans les Appalaches

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