Attention Slices dans les Entretiens d’Embauche Vidéo Différés

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Nous nous intéressons à l’étude de signaux influents dans les entretiens vidéo d’embauche asynchrones découverts par des méthodes d’apprentissage profond. Le système que nous étudions emploie des mécanismes d’attention, qui permettent d’extraire d’un entretien les informations et les instants décisifs (qui ont influencé la décision du système au niveau de l’entretien), sans requérir d’annotation locale. Alors que la majorité des approches similaires évaluent les mécanismes d’attention en se contentant de visualiser les moments d’attention maximale, nous proposons ici une méthodologie permettant d’automatiser l’analyse du contenu de ces attention slices afin de fournir des éléments d’interprétation des prédictions du système.

TLDR : Les tranches de vidéos selectionnées par le mécanisme d’attention ont une meilleure prédictabilité que des tranches aléatoires. Ces tranches ont lieu le plus souvent au début et en fin d’interactions pour les modalités audio et vidéo.

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