• ANALYSE D'ÉCART
  • AUDIT DE DONNÉES
  • REPORTING
  • RÉVISION HUMAINE

Détecter les biais de sélection avec votre IA

Connectez vos données de candidature et votre liste de cohorte. Votre IA compare les deux pour identifier les écarts dans votre processus de sélection.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment savoir si mon processus de sélection est biaisé ?

Votre IA compare la composition démographique de l'ensemble des candidats avec la cohorte finale sélectionnée. Elle signale les groupes sous-représentés par rapport au vivier initial. Vous obtenez une analyse précise de ces écarts.

Résultats de votre analyse.

Localisation des écarts.

L'IA traite vos données pour produire ces résultats spécifiques.

ANALYSE D'ÉCART

Identifier les groupes manquants

L'IA compare la démographie des candidats à celle de la cohorte. Vous voyez précisément quels groupes ont été sélectionnés à un taux inférieur à leur présence dans le vivier.

AUDIT DE DONNÉES

Vérifier l'intégrité des données

L'outil vérifie la cohérence entre vos jeux de données de candidature et de cohorte. Il s'assure que les étiquettes démographiques correspondent avant de lancer les calculs.

REPORTING

Obtenir des résumés de biais

Vous recevez un résumé des écarts statistiques. Cela met en évidence les critères de sélection qui pourraient filtrer involontairement certaines catégories démographiques.

RÉVISION HUMAINE

Supervision humaine requise

L'IA signale les écarts, mais vous seul décidez si ces manques imposent un changement de processus. Elle identifie les chiffres, pas l'intention.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA effectue les comparaisons statistiques complexes pour vous éviter de croiser manuellement des feuilles de calcul.

  1. Ingestion des données

    Votre IA lit les données brutes des candidats et la liste finale de la cohorte fournie.

    analyze_selection_bias

  2. Cartographie démographique

    L'IA associe les attributs démographiques des deux jeux de données pour permettre une comparaison directe.

    analyze_selection_bias

  3. Calcul des écarts

    L'outil calcule la différence de représentation entre le vivier initial et la cohorte.

    analyze_selection_bias

  4. Signalement des biais

    L'IA isole les segments démographiques où le taux de sélection est statistiquement inférieur au taux de candidature.

    analyze_selection_bias

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts une fois le MCP connecté.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou références de base de données réels.

Accelerator Cohort Diversity Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_39SaR2XGbaCUwnid059F1iv6A6pg4eJ0OnfCtKxZ/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Cohort Diversity capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-cohort-diversity-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_39SaR2XGbaCUwnid059F1iv6A6pg4eJ0OnfCtKxZ/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Analyse le biais de sélection entre [applicant_list.csv] et [selected_cohort.csv].

  • Compare la répartition démographique de mes [candidats_printemps_2024] avec la [cohorte_finale] pour trouver des écarts.

  • Vérifie [cohort_data_v2] pour détecter toute sous-représentation significative par rapport au [vivier_initial].

  • Effectue une analyse de biais sur les [recent_selection_results] et indique-moi quels groupes ont été sélectionnés à un taux plus faible.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Accelerator Cohort Diversity Analytics une seule fois, puis interrogez.

Connectez votre source de données une fois. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez immédiatement demander à votre IA d'effectuer ces analyses.

Connecter Accelerator Cohort Diversity Analytics à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mes décisions de sélection ?

    Non. L'IA analyse uniquement les données fournies et signale les écarts. Elle ne peut pas modifier vos dossiers de candidature ni changer les membres de votre cohorte.

  • 02

    L'IA corrige-t-elle automatiquement les biais de mon processus ?

    Non. Elle identifie où les biais peuvent exister dans les chiffres. C'est à vous de décider comment ajuster vos critères de sélection en fonction de ces résultats.

  • 03

    Quel type de fichiers puis-je utiliser ?

    L'IA fonctionne avec toutes les données structurées que vous fournissez via vos sources connectées, comme des fichiers CSV ou des exports de bases de données.

  • 04

    Fonctionne-t-elle avec n'importe quelle catégorie démographique ?

    Oui, à condition que vos données incluent ces étiquettes démographiques dans le vivier de candidats et dans la liste de la cohorte.

  • 05

    Va-t-elle supprimer mes données de candidature originales ?

    Non. L'outil se contente de lire vos données pour effectuer l'analyse. Il n'a pas la capacité de supprimer ou d'écraser vos fichiers.

  • D'autres questions sur Accelerator Cohort Diversity Analytics ? La page du Connector y répond. Voir toutes les capacités du Connector Accelerator Cohort Diversity Analytics

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