IA et ressources humaines en 2026 : usages, risques et règles pour les DRH

Article mis à jour le 11 octobre 2026 : usages RH de l’IA, cadre réglementaire, protection des données et méthode de déploiement.

Par Florent Letourneur, fondateur de We Feel Good et cofondateur d’Orenda, animateur du podcast « On n’a jamais fait comme ça« 

💡 L’essentiel pour les DRH :
• L’adoption progresse : parmi les 306 responsables RH interrogés dans le baromètre OpinionWay pour Kelio, issus du secteur privé et de structures comptant au moins 20 salariés, 33 % déclarent utiliser l’IA dans leurs fonctions en 2026, contre 28 % en 2025 et 9 % en 2024.
• L’IA agentique reste minoritaire dans les usages étudiés par Parlons RH : la synthèse de son baromètre, publiée le 11 juin 2026, décrit les usages agentiques et l’analyse prédictive comme encore très minoritaires. Pour les DRH, leur déploiement demande une attention particulière aux données accessibles, aux actions autorisées et à la validation humaine.
• Toutes les IA RH ne sont pas “à haut risque” : l’AI Act vise notamment les systèmes qui ciblent des offres, filtrent des candidatures ou évaluent des candidats et des salariés.
• Le calendrier européen a changé : les principales obligations applicables aux systèmes RH à haut risque de l’annexe III sont reportées au 2 décembre 2027. Le RGPD, le Code du travail, certaines obligations de transparence et les dispositions sur la maîtrise de l’IA continuent néanmoins de s’appliquer.
• La priorité n’est plus d’expérimenter au hasard : elle est d’identifier les usages existants, protéger les données, organiser la validation humaine et mesurer les résultats.

L’IA en ressources humaines désigne ici les outils qui assistent la rédaction, la recherche d’informations, l’analyse de données ou certaines étapes des processus RH. Il faut distinguer un assistant qui prépare un contenu d’un système qui évalue une personne ou influence son accès à l’emploi : leurs usages et leurs risques ne sont pas équivalents.

Si tu lis ces lignes, ta boîte mail et ton fil LinkedIn débordent probablement déjà de promesses contradictoires. D’un côté, l’IA devrait remplacer les recruteurs.
De l’autre, elle ne serait qu’un gadget incapable de comprendre les relations humaines.

La réalité est moins spectaculaire, donc forcément plus intéressante. En 2026, l’intelligence artificielle est déjà utilisée pour rédiger, synthétiser, rechercher, comparer ou automatiser certaines tâches RH. Mais son adoption reste fragmentée, sa fiabilité variable et son encadrement encore insuffisant.

L’enjeu pour un DRH n’est donc plus de choisir entre enthousiasme béat et refus de principe. Il est de distinguer les usages utiles, les effets de mode et les risques que l’entreprise ne peut plus ignorer.

Alors, l’IA dans les ressources humaines est-elle une révolution ? Oui, mais une révolution encore très mal rangée.
Voyons ce qui fonctionne, ce qui doit rester humain et comment déployer ces outils sans transformer la DRH en laboratoire clandestin.

IA et ressources humaines : où en est vraiment la fonction RH en 2026 ?

Le baromètre OpinionWay pour Kelio repose sur des entretiens téléphoniques menés du 16 février au 11 mars 2026 auprès de 306 responsables RH. Le périmètre est celui des entreprises privées employant au moins 20 personnes.

Commençons par tordre le cou à 2 mythes opposés.
Non, l’IA n’a pas remplacé les RH. Et non, elle n’est pas un gadget marginal.
La réalité tient en quelques données vérifiables :

• Usage : 33 % des répondants déclarent utiliser l’IA dans leurs fonctions en 2026, contre 28 % en 2025 et 9 % en 2024.
• Confiance : 53 % disent ne pas faire confiance à l’IA pour produire un travail de qualité.
• Freins : la confidentialité et la sécurité des données personnelles arrivent en tête des obstacles cités, à 39 %.
• Transformation des tâches : dans le baromètre Parlons RH présenté le 11 juin 2026, 25 % des répondants indiquent que certaines tâches RH ont été remplacées par l’IA, tandis que 21 % signalent l’apparition de nouveaux rôles RH liés à l’IA. Cela ne signifie pas que 25 % des tâches ou des emplois RH ont disparu. Ces résultats ne sont pas directement comparables au taux d’utilisation mesuré par OpinionWay pour Kelio.

Traduction : l’IA n’est plus un sujet de prospective. C’est un sujet de mise en œuvre. Et la vraie question n’est plus « faut-il y aller ? » mais « comment y aller sans perdre son âme ? ». C’est tout l’enjeu que développe Stéphanie Fraise dans l’épisode sur les 3 tendances RH qui vont changer 2026 : l’IA, mais pas que.

IA et RH : ce qui change à l’automne 2026

Le plan public « Impulsion IA 2027 », présenté en septembre 2026, met l’accent sur l’acculturation, la formation, l’évolution des métiers et le dialogue social. Pour les DRH, l’enjeu dépasse donc le choix d’un logiciel : il faut identifier les tâches qui changent, les compétences à développer et les effets sur l’organisation du travail.

Attention au calendrier : une annonce ne signifie pas qu’un dispositif est déjà disponible. Pix prévoit l’ouverture au public de son premier parcours Explore IA en janvier 2027. Au 11 octobre 2026, il faut présenter cette ressource comme un dispositif à venir, et non comme une formation complète déjà accessible.

Le grand malentendu : pourquoi l’intégration de l’Intelligence Artificielle en entreprise fait peur aux RH

La première erreur, c’est de traiter l’intelligence artificielle comme un sujet technique ou informatique. L’IA est avant tout un enjeu humain et d’organisation.

Quand on interroge les équipes RH, la réticence ne vient pas d’un refus d’innover, mais d’une peur légitime de perdre ce qui fait le sel du métier : la relation, l’intuition et l’empathie. On craint de déshumaniser le recrutement, de robotiser le management, de confier des décisions de carrière à des algorithmes froids.

C’est oublier un détail crucial : le quotidien d’un service RH est aujourd’hui parasité par des tâches administratives à faible valeur ajoutée. Fiches de poste génériques, tri de CV sur des critères basiques, réponses répétitives sur la convention collective… C’est là que le bât blesse. L’IA n’est pas là pour remplacer le DRH dans ses conversations authentiques, mais pour le libérer de ce qui l’empêche de les avoir.

L’IA agentique ajoute une capacité d’action à la production de contenus. Un agent IA peut utiliser des outils connectés pour exécuter une suite de tâches, dans les limites des accès et des autorisations qui lui sont accordés. Cela ne permet pas, à lui seul, de conclure que les équipes RH ont généralisé ces usages.

À titre d’exemple, un agent connecté aux outils internes pourrait rechercher des informations et préparer une réponse à une demande RH. Avant de lui permettre de déclencher une action, je recommande de définir les données accessibles, les opérations autorisées, les validations humaines et la traçabilité. La CNIL et le Conseil de l’IA et du Numérique soulignent notamment les risques liés à la circulation des données entre services, aux mémoires persistantes et au partage des responsabilités.

L’IA peut aussi assister les managers, mais elle ne répare ni un objectif incohérent ni une relation de confiance déjà abîmée. Sur ce sujet, écoute l’épisode consacré à l’IA et au management avec Anaïs Georgelin.

Quels sont les 6 principaux usages de l’IA dans les ressources humaines ?

Pour sortir de la théorie, voyons comment l’intelligence artificielle s’invite concrètement dans le quotidien des professionnels des Ressources Humaines.

1. Rédiger, résumer et préparer les tâches administratives RH

L’IA peut préparer une trame d’entretien, résumer un document, transformer des notes en compte rendu, comparer deux versions d’une procédure ou produire une première réponse à une question récurrente.

Le gain de temps doit être mesuré après la relecture et les corrections nécessaires. Je recommande de comparer le temps total consacré à une tâche avec et sans IA, à qualité équivalente. La validation d’un document juridique, d’un calcul de paie ou d’une décision individuelle doit rester sous la responsabilité des personnes compétentes. L’épisode consacré à la méthode permettant de gagner deux heures par semaine en automatisant certains processus RH peut illustrer cette logique.

2. Sourcer et préqualifier les candidats

Soyons honnêtes : passer des heures à scroller sur LinkedIn pour trouver le même profil n’a jamais fait vibrer personne.

• Ce que l’IA peut préparer : extraire les compétences et les expériences mentionnées dans un CV, les organiser et préparer des questions de préqualification. Une compétence déclarée dans un document n’est pas une compétence démontrée. Les compétences comportementales doivent être vérifiées à partir d’exemples concrets et de méthodes d’évaluation pertinentes pour le poste. L’épisode avec Paul Lagrange explore l’automatisation de la préqualification sans déshumaniser le recrutement.
• La responsabilité du recruteur : définir les critères liés au poste, vérifier les informations extraites et examiner les limites des recommandations. Une validation humaine ne doit pas se résumer à approuver un classement automatique. Le recruteur doit pouvoir comprendre les éléments retenus, questionner le résultat et modifier la décision.
• Le point de vigilance : un CV bien rédigé ne suffit pas à établir la maîtrise des compétences attendues. L’étude Apec « Les cadres et l’IA », publiée en mai 2026, indique que 31 % des cadres ayant récemment effectué des démarches de recherche d’emploi ont utilisé l’IA, notamment pour améliorer leur CV, rédiger une lettre de motivation ou préparer un entretien. Mon conseil : approfondir les réalisations, les exemples et les mises en situation plutôt que surévaluer la qualité rédactionnelle d’une candidature.

Pour aller plus loin sur la place de l’IA dans le métier, l’échange avec Gauthier Bailleul est sans détour : pourquoi les RH qui refusent d’évoluer vont disparaître.

Pour approfondir les usages dans le travail du recruteur, écoute aussi l’épisode consacré à l’IA et au recrutement avec Quentin Decré, de Jarvi.

3. Évaluer les compétences et accompagner la mobilité interne

L’IA peut aider à organiser les informations disponibles sur les compétences, préparer des pistes de mobilité ou suggérer des formations. Ces propositions doivent être confrontées aux compétences démontrées, aux souhaits du salarié et aux possibilités réelles de l’entreprise.

Un outil de recommandation peut néanmoins relever des systèmes à haut risque de l’AI Act lorsqu’il évalue les personnes ou influence les décisions concernant leur carrière. La présence d’un décideur humain ne suffit pas à écarter ce classement. Pour approfondir ce point, consulte le guide sur l’AI Act et le recrutement.

L’entretien de parcours professionnel permet notamment d’aborder les compétences, les besoins de formation et les souhaits d’évolution. Il ne doit pas être confondu avec l’entretien d’évaluation du travail. Retrouve le guide consacré à l’entretien de parcours professionnel pour préparer cette démarche.

Pour approfondir ces sujets, écoute les épisodes sur l’évaluation des compétences dans le recrutement et sur l’IA et la formation avec Antoine Amiel.

4. Personnaliser l’onboarding et la communication RH

L’IA peut aider à préparer des contenus d’intégration, reformuler une politique RH ou proposer des réponses à des questions fréquentes à partir de documents validés. Je recommande de prévoir une mise à jour des informations et un relais humain lorsque la réponse est incertaine ou concerne une situation individuelle.

Elle ne doit pas inventer les avantages, les règles internes ou les perspectives d’évolution. La communication doit rester fidèle à l’expérience réellement proposée aux salariés. Chez We Feel Good, agence que j’ai fondée, notre accompagnement en communication employeur comprend notamment l’onboarding et les dispositifs d’intégration.

Pour la rédaction des annonces, commence par clarifier le poste, les attentes et les informations utiles au candidat. Mon article sur les offres d’emploi en 2026 complète cette réflexion avant de confier un premier brouillon à une IA.

5. Analyser les données RH et le climat social

L’IA peut repérer des évolutions dans des données agrégées : absentéisme, turnover, réponses à une enquête, mobilité ou engagement. Elle peut aider à formuler des hypothèses, mais elle ne transforme pas une corrélation en explication.

Des données agrégées ne sont pas nécessairement anonymes. Dans une petite équipe, un croisement entre métier, site, ancienneté ou commentaire peut permettre de reconnaître une personne. Je recommande de vérifier les risques de réidentification et d’adapter le niveau de détail des analyses avant leur diffusion. La CNIL distingue clairement anonymisation et pseudonymisation : retirer les noms ne suffit pas toujours à rendre les données anonymes.

L’analyse du climat social doit rester proportionnée, transparente et compatible avec les finalités annoncées aux salariés. Une surveillance continue ou individualisée peut devenir intrusive, voire illicite. La CNIL rappelle qu’une surveillance permanente est en principe excessive et que les dispositifs doivent être justifiés, proportionnés, portés à la connaissance des salariés et, selon les cas, soumis au CSE. Recommandations CNIL du 9 juillet 2026

L’épisode consacré à l’IA, au performance management et aux signaux faibles chez Alan apporte un retour d’expérience utile, à considérer comme un cas d’entreprise, pas comme une règle universelle.

6. Aider le DRH à préparer ses décisions

L’IA peut comparer plusieurs scénarios, synthétiser des documents, préparer un diagnostic ou identifier les questions manquantes avant une décision. Elle est utile pour élargir le raisonnement, beaucoup moins pour trancher à la place du DRH.

Pour chaque scénario, je recommande de distinguer les faits vérifiés, les hypothèses et les informations manquantes. Toute affirmation juridique ou chiffrée doit être contrôlée dans une source identifiable et datée. Une réponse convaincante ne constitue pas, à elle seule, une preuve.

Le bon usage consiste à lui demander des hypothèses, des objections et des angles morts. Pas une décision prête à être présentée au CSE avec la mention « validée par ChatGPT ».

Usage	Premier test conseillé	Contrôle indispensable
Administration	Résumer une procédure non confidentielle	Vérifier les omissions et les références
Recrutement	Préparer une grille de questions liée au poste	Vérifier pertinence et absence de critères discriminatoires
Compétences	Préparer une trame de discussion	Ne pas transformer une suggestion en verdict
Onboarding	Reformuler un guide d’accueil validé	Vérifier que les réponses correspondent aux règles internes
Communication	Décliner un message approuvé	Vérifier la fidélité à la promesse employeur
Analyse RH	Explorer des tendances sur un jeu de données autorisé	Vérifier données, interprétation et réidentification

Quels usages de l’IA présentent le plus de risques en RH ?

Certains usages méritent une vigilance renforcée :

• rejeter automatiquement une candidature sans intervention humaine réelle ;
• déduire la personnalité, l’engagement ou les émotions d’une personne à partir de sa voix ou de son visage ;
• établir un score individuel de bien-être, de loyauté ou de risque de départ ;
• copier des CV, dossiers salariés ou données de santé dans un outil grand public non validé ;
• produire automatiquement une décision disciplinaire, une évaluation ou un document juridique ;
• surveiller en continu l’activité numérique des salariés ;
• utiliser les réponses d’un modèle sans en vérifier les sources, la date et le périmètre.

Une IA peut accélérer une mauvaise pratique avec une efficacité remarquable. C’est précisément le problème.

Reconnaissance des émotions : une interdiction à distinguer des autres risques

La reconnaissance des émotions fondée sur des données biométriques est interdite sur le lieu de travail, sauf les exceptions médicales ou de sécurité prévues par l’AI Act. Ce n’est donc pas seulement un usage « à surveiller ». En revanche, l’analyse du contenu d’un texte n’est pas automatiquement la même opération : sa finalité, les données utilisées et ses effets doivent être examinés.

IA et RH : que dit la loi au 11 octobre 2026 ?

Quels usages RH sont classés à haut risque par l’AI Act ?

L’annexe III de l’AI Act vise notamment les systèmes utilisés pour cibler des offres d’emploi, filtrer ou classer des candidatures et évaluer les candidats. Elle concerne aussi certains systèmes influençant les conditions de travail, les promotions, les ruptures de contrat, l’attribution des tâches selon les caractéristiques individuelles ou le suivi des performances.

Toutes les utilisations de l’IA par les RH ne relèvent donc pas automatiquement du haut risque. Le classement dépend de la finalité du système et des exceptions prévues par le règlement. En revanche, conserver un décideur humain ne suffit pas à exclure du haut risque un outil dont les scores ou recommandations influencent la sélection.

AI Act : quelles règles s’appliquent déjà et quelles échéances préparer ?

Le règlement modificatif 2026/1744 a fixé au 2 décembre 2027 l’application des principales exigences relatives aux systèmes à haut risque relevant de l’annexe III, dont les usages RH concernés. Adopté le 8 juillet 2026, il a été publié le 24 juillet et est entré en vigueur le 27 juillet. Les systèmes déjà commercialisés ou mis en service peuvent relever de dispositions transitoires spécifiques : leur situation doit être examinée au cas par cas.

Ce report ne suspend ni le RGPD ni le Code du travail. Certaines dispositions de l’AI Act s’appliquent également déjà, notamment la maîtrise de l’IA et l’information lors d’une interaction directe avec un système d’IA.

L’article 4 demande aux fournisseurs et aux entreprises utilisatrices de prendre des mesures favorisant la maîtrise de l’IA par les personnes qui utilisent les systèmes pour leur compte. Ces mesures doivent tenir compte des connaissances, du contexte et des publics concernés. Le texte n’impose pas une formation standardisée ni la garantie d’un niveau individuel précis.

Quand faut-il informer les candidats et les salariés de l’utilisation de l’IA ?

Depuis le 2 août 2026, l’article 50, paragraphe 1, impose aux fournisseurs de concevoir les systèmes d’interaction directe pour que les personnes sachent qu’elles échangent avec une IA, sauf lorsque cela est évident. Un chatbot de recrutement peut être concerné. Cette règle ne vise pas, à elle seule, un outil de tri de CV fonctionnant en arrière-plan sans échange direct avec le candidat.

En France, l’article L1221-8 du Code du travail impose déjà d’informer expressément les candidats, avant leur utilisation, des méthodes et techniques d’aide au recrutement employées à leur égard. Les résultats doivent rester confidentiels et les méthodes pertinentes pour la finalité poursuivie.

L’article 26, paragraphe 11, prévoit une information des personnes concernées lorsque des systèmes à haut risque de l’annexe III prennent ou facilitent des décisions à leur sujet. Son paragraphe 7 prévoit l’information des salariés concernés et de leurs représentants avant l’utilisation de ces systèmes au travail. Ces obligations relèvent du calendrier reporté au 2 décembre 2027, sous réserve des dispositions transitoires, sans supprimer les obligations françaises et européennes déjà applicables.

RGPD : peut-on prendre une décision RH entièrement automatisée ?

L’article 22 du RGPD interdit en principe les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé lorsqu’elles produisent un effet juridique ou affectent une personne de manière significative. Un rejet de candidature entièrement automatisé peut relever de ce cadre.

Des exceptions existent : décision nécessaire à la conclusion ou à l’exécution d’un contrat, autorisation par une disposition légale spécifique ou consentement explicite valable. Elles doivent être examinées strictement et accompagnées des garanties requises. Une simple validation de façade ne constitue pas un contrôle humain réel.

La CNIL a fait du recrutement une priorité de contrôle en 2026. Elle annonce notamment des vérifications sur les décisions automatisées, l’information des candidats et les durées de conservation, en visant prioritairement les grandes entreprises et les cabinets de recrutement.

Pour approfondir les échéances et les responsabilités, consulte le guide sur l’AI Act et le recrutement.

Combien de temps conserver les données des candidats ?

Le référentiel CNIL sur les durées de conservation RH distingue deux finalités.

Pour constituer un vivier de candidats, il recommande une conservation pouvant aller jusqu’à deux ans après le dernier contact avec le candidat non retenu. Cette conservation concerne les profils intéressant l’employeur, sous réserve de l’absence d’opposition ou du consentement selon le fondement retenu. Le candidat doit être informé du traitement de ses données.

Pour conserver des preuves concernant une candidature non retenue, le référentiel retient cinq ans à partir de la date à laquelle le poste a été pourvu. Les données archivées doivent être séparées de la base utilisée au quotidien, physiquement ou par des restrictions d’accès, et accessibles uniquement aux personnes habilitées.

Cette durée d’archivage ne doit pas être confondue avec la prescription de l’action en discrimination : l’article L1134-5 du Code du travail fixe son point de départ à la révélation de la discrimination.

Ces règles ne permettent donc ni de conserver tous les CV pendant cinq ans dans un vivier actif, ni de réutiliser les archives probatoires pour alimenter librement un outil d’IA.


Sur le volet rémunération, la directive européenne sur la transparence salariale vient compléter ce nouveau cadre réglementaire qui transforme la fonction RH.

La règle d’or à retenir : l’humain doit rester dans la boucle, et pas en façade. Un humain qui voit, comprend, et peut renverser la décision. Pour creuser le volet juridique côté RH, l’épisode avec Heloïse Ayrault sur les décisions récentes du droit du travail que tout RH doit connaître est un bon point de départ.

Le contrôle humain ne suffit pas, à lui seul, à rendre un traitement conforme. Il faut aussi vérifier sa finalité, sa base légale, les données nécessaires, l’information des personnes, les droits d’accès et les conditions de conservation.

Une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) doit être réalisée lorsque le traitement est susceptible de présenter un risque élevé. La liste de la CNIL vise notamment les traitements établissant des profils à des fins RH, dont certains algorithmes de sélection en recrutement.

Dans les entreprises d’au moins 50 salariés, vérifie les obligations d’information préalable sur les méthodes de recrutement et les traitements automatisés de gestion du personnel ; une consultation peut également être nécessaire selon le dispositif et ses effets.

Comment déployer l’IA dans une équipe RH en 7 étapes ?

1. Recenser les usages réels de l’équipe. Identifie les outils utilisés, les tâches concernées, les données transmises et les personnes qui accèdent aux résultats. Inclus les usages qui n’ont pas encore été validés par l’entreprise.
2. Évaluer les risques avant de choisir l’outil. Distingue la rédaction d’un document, l’analyse de données et l’aide à une décision concernant un candidat ou un salarié. Vérifie séparément la qualification du système au regard de l’AI Act et la nécessité d’une analyse d’impact au titre du RGPD.
3. Valider les outils avec les bons interlocuteurs. Associe la direction informatique, les responsables de la sécurité et le DPO s’il est désigné. Examine les contrats, les accès, l’hébergement, les transferts de données, les durées de conservation et l’éventuelle réutilisation des données par le fournisseur.
4. Définir les données autorisées. Précise ce qui peut être transmis à chaque outil et ce qui doit rester dans les systèmes internes. Pour les premiers essais, privilégie des exemples fictifs. Retirer un nom d’un CV ne suffit pas nécessairement à rendre les données anonymes.
5. Organiser une supervision humaine effective. Désigne la personne qui vérifie les résultats et celle qui prend la décision. Prévois comment corriger une erreur, interrompre l’usage de l’outil et traiter une contestation.
6. Former les utilisateurs et préparer le changement. Travaille sur des situations RH concrètes : confidentialité, biais, vérification des réponses et limites de l’outil. Examine également les obligations d’information et de consultation des représentants du personnel applicables au projet.
7. Tester avant de généraliser. Choisis un usage limité et définis les critères de réussite avant le test. Compare le temps total, relecture comprise, la qualité du résultat et les erreurs avec la méthode habituelle. Décide ensuite de poursuivre, d’adapter ou d’arrêter.

Encadrer le shadow AI en RH

Le shadow AI désigne l’utilisation professionnelle d’outils d’intelligence artificielle en dehors du cadre validé par l’entreprise. En RH, le risque devient particulièrement sensible lorsque des données de candidats ou de salariés sont transmises à un service dont les conditions de sécurité, de conservation et de réutilisation n’ont pas été examinées.

Pour reprendre la main, commence par identifier les usages sans culpabiliser les utilisateurs. Formalise ensuite les outils autorisés, les données permises et les validations nécessaires. Une règle comprise et applicable sera plus utile qu’une charte que personne ne sait traduire dans son travail quotidien.

Mon conseil pour déployer l’IA en RH : commencer par un usage mesurable

Mon conseil : commence par une tâche fréquente dont tu peux vérifier facilement le résultat, comme préparer un premier brouillon de communication interne à partir d’informations déjà validées. Définis ce que tu attends de l’outil avant de l’utiliser : un document plus clair, moins d’erreurs ou un temps de préparation réduit.

Mesure le travail complet. Une réponse produite rapidement peut demander une longue relecture. Compare donc le temps de préparation, de vérification et de correction avec ta méthode habituelle. Si le résultat n’est pas satisfaisant, adapte l’usage ou arrête le test.

Pour les usages qui influencent le recrutement, l’évaluation ou le parcours d’un salarié, renforce le cadrage avant le déploiement. L’enjeu dépasse la productivité : il concerne aussi les données personnelles, l’équité et la responsabilité des décisions.

FAQ : IA et ressources humaines

Mon conseil pour déployer l’IA en RH : commencer par un usage mesurable

Sources et références

1. AI Act — règlement (UE) 2024/1689, version consolidée au 27 juillet 2026.
2. Règlement modificatif 2026/1744 – EUR-Lex
3. CNIL – Priorités de contrôle 2026 : recrutement
4. CNIL — Référentiel des durées de conservation des données en gestion des ressources humaines, avril 2026.
5. CNIL – Contrôle de l’activité des personnes employées
6. OpinionWay pour Kelio – Baromètre IA et RH 2026
7. Parlons RH – Baromètre IA et RH 2026
8. Apec — Les cadres et l’IA, mai 2026
9. CNIL — L’anonymisation de données personnelles
10. Service Public — Entretien de parcours professionnel
11. Code du travail, article L1221-8 — information du candidat sur les méthodes et techniques d’aide au recrutement.
12. Code du travail, article L1134-5 — prescription de l’action en réparation d’une discrimination.
13. Code du travail, article L2312-38 — information et consultation du CSE selon les dispositifs utilisés.
14. CNIL — profilage et décision entièrement automatisée.
15. CNIL — réaliser une analyse d’impact si nécessaire.
16. CNIL — liste des traitements pour lesquels une AIPD est requise.
17. CNIL et CIANum — note sur l’IA agentique.
18. Ministère du Travail — Impulsion IA 2027.
19. Pix — intelligence artificielle pour les actifs.

Besoin de passer de l’expérimentation à l’action ?

Déployer l’IA en RH demande aussi de clarifier l’organisation, d’accompagner les équipes et de préparer la communication. Je suis fondateur de We Feel Good et cofondateur d’Orenda : voici les accompagnements de mes entreprises qui peuvent répondre à ces enjeux.

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