# 1. Introduction

Traditionnellement, la recherche en gestion des ressources humaines (GRH) s’est concentrée sur le contenu, soit sur les pratiques mises en place pour soutenir la performance organisationnelle (Hauff et al., 2016; Ostroff et Bowen, 2016). Toutefois, un nombre croissant de travaux met en évidence le rôle du contexte dans l’influence exercée par la GRH sur les résultats individuels et organisationnels (Nishii et al., 2008; Delmotte et al., 2012; Ostroff et Bowen, 2016; Guest et Conway, 2011). Dans cette perspective, le processus, qui désigne la manière dont les pratiques sont propagées et perçues au sein de l’organisation, joue un rôle central dans l’efficacité des systèmes RH puisqu’il conditionne la réception des signaux envoyés aux personnes en emploi (Bowen et Ostroff, 2004; Guest et Conway, 2011). À cet égard, la contribution de Bowen et Ostroff (2004) est déterminante : leur modèle du système de GRH fort identifie trois composantes clés, soit la distinctivité, la cohérence et le consensus.

La distinctivité d’un système de GRH renvoie à sa capacité à se démarquer dans l’environnement organisationnel, démontrant son importance et attirant l’attention, favorisant ainsi une certaine uniformité dans les réactions des personnes en emploi (Bowen et Ostroff, 2004). La cohérence, quant à elle, fait généralement référence à la stabilité de la relation entre les événements et leurs effets, laquelle demeure constante dans le temps, indépendamment des individus et des contextes (Katou et al., 2014). Enfin, le consensus désigne les caractéristiques qui favorisent un accord partagé dans la perception du personnel quant à la relation événement-effet, en partie grâce à la convergence et à l’alignement des messages transmis par les différents émetteurs organisationnels (Sanders et al., 2008). Ces métacaractéristiques constituent non seulement un levier d’efficacité organisationnelle, mais elles structurent les perceptions partagées des pratiques de GRH au sein des organisations. Lorsque ces perceptions sont partagées par le personnel, les attitudes et comportements souhaités sont plus susceptibles d’émerger (Bowen et Ostroff, 2004).

Cette mise en lumière du contexte a inspiré de nombreux travaux, notamment ceux de Farndale et Sanders (2017), qui montrent comment des facteurs environnementaux, tels que le contexte culturel façonnent la mise en oeuvre et l’efficacité d’un système RH fort. Ces recherches confirment que l’étude des systèmes RH ne peut se limiter aux pratiques, mais doit intégrer les conditions organisationnelles et environnementales dans lesquelles elles s’inscrivent. Dans ce prolongement, les récentes avancées technologiques, et en particulier le développement de l’intelligence artificielle (IA), amènent à reconsidérer les liens entre contexte et systèmes RH.

L’IA constitue une rupture majeure par rapport aux technologies précédentes. Elle se distingue notamment par l’introduction de changements à la fois profonds et inédits dans la manière dont les organisations structurent et déploient leurs pratiques (Bailey et al., 2019; Bailey et al., 2022; Pereira et al., 2023; Vrontis et al., 2022; Cheng et Hackett, 2021). Ces transformations suscitent des préoccupations, lesquelles rejoignent les travaux récents sur l’intégration responsable de l’IA dans les organisations (Mikalef et al., 2022; Floridi, 2018; Bankins, 2021; Bankins et Formosa, 2023), qui insistent sur la nécessité d’adopter des principes garantissant la transparence, la robustesse et la responsabilité dans l’usage des systèmes algorithmiques. Un aspect particulièrement saillant de cette transformation concerne la perception d’équité au sein du personnel (Robert et al., 2020). En effet, les risques d’inégalités et de discriminations induits par l’IA ont fait l’objet d’une attention croissante (Köchling et Wehner, 2020; Karunakaran et al., 2025) faisant de l’équité un prisme central d’évaluation des pratiques organisationnelles liées à l’IA (Cachat-Rosset et Klarsfeld, 2023; Bankins et al., 2022).

Des études empiriques récentes ont mis en évidence des enjeux d’équité liés à l’utilisation de l’IA dans les pratiques RH, en particulier dans les processus de recrutement et de sélection. À titre d’exemple, il a été constaté que les systèmes de sélection automatisée des CV peuvent reproduire des préjugés raciaux et sexistes, en favorisant les candidatures associées à des noms perçus comme des noms de personnes blanches et en désavantageant celles de personnes noires, avec des effets intersectionnels observés lorsque le genre et la race interagissent (Wilson et al., 2025a). De même, les outils d’évaluation automatisée des entretiens vidéo sont susceptibles d’introduire des disparités fondées sur l’origine ethnique, l’âge ou d’autres caractéristiques protégées, dans la mesure où les outils d’analyse faciale et vocale peuvent interpréter de manière erronée ou pénaliser certains groupes (Rao et al., 2025). En outre, les grands modèles linguistiques utilisés pour l’évaluation des candidatures peuvent perpétuer les préjugés structurels présents dans leurs données d’entraînement, incitant les personnes décisionnaires à adopter ces recommandations biaisées, même lorsqu’elles ont l’intention d’agir de manière objective (Wilson et al., 2025b).

S’appuyant sur la théorie de la force de la GRH (Bowen et Ostroff, 2004) et sur les principes de l’IA responsable (Mikalef et al., 2022), l’objectif de cette étude est de proposer un cadre analytique permettant d’élucider comment l’intégration de l’IA transforme les processus RH et influence les perceptions d’équité des personnes en emploi. Nous suggérons que l’intégration des principes de l’IA responsable dans un système de GRH fort entraîne des reconfigurations des paramètres de distinctivité, de cohérence et de consensus, lesquelles influencent directement la perception d’équité au sein du personnel. Ce cadre contribue ainsi à enrichir la recherche en offrant une compréhension théorique claire et parcimonieuse des conditions dans lesquelles une fonction RH axée sur l’IA peut soit renforcer, soit fragiliser un système de GRH fort**.**Dès lors, clarifier la manière dont les systèmes RH basés sur l’IA sont perçus par les personnes en emploi apparaît essentiel, tant pour le monde de la recherche que pour les praticiens et praticiennes cherchant à intégrer l’IA de manière responsable et équitable au sein de leurs organisations.
# 2. L’intelligence artificielle responsable

## *2.1. Définition de l’intelligence
        artificielle*

Près de soixante-dix ans après l’introduction du terme « intelligence artificielle », sa définition ne fait toujours pas consensus dans la littérature. Il n’existe donc pas de définition universellement acceptée : Legg et Hutter (2007) recensent au moins soixante-dix définitions.

En 2020, Kaplan et Haelein expliquent cette difficulté par trois raisons principales. Premièrement, le concept d’« intelligence » lui-même est complexe à définir. Deuxièmement, une fois qu’une tâche considérée comme complexe est accomplie de manière routinière par une machine, elle tend à ne plus être perçue comme un signe d’intelligence (phénomène de « normalisation »). Enfin, il est difficile d’aboutir à une définition unique de l’IA en raison de ses différents stades d’évolution et de la diversité des solutions qu’elle recouvre.

Kaplan et Haenlein (2020) proposent toutefois une définition qui semble faire consensus dans la littérature organisationnelle récente. Ils définissent l’IA comme « la capacité d’un système à interpréter correctement des données externes, à apprendre de ces données, et à utiliser ces apprentissages pour accomplir des tâches spécifiques et atteindre des objectifs, à travers une adaptation flexible. » (p. 449 – Traduction libre).

Malgré une recherche prolifique, les impacts de l’IA demeurent largement incertains. Initialement abordée sous un angle technique, son déploiement sociotechnique révèle des enjeux multidimensionnels, accentués par l’opacité de la « boîte noire » algorithmique (Bailey et Barley, 2020; Xu, 2019). Cette opacité soulève des questions sur les biais, l’éthique et la responsabilité, d’autant que les données peuvent reproduire des inégalités existantes (Zuboff, 2019; Chhatre et Singh, 2024). Parce que ces systèmes influencent comportements et résistances organisationnelles, une IA explicable et responsable apparaît désormais indispensable.

## *2.2. Les fondements d’une IA
        responsable*

L’intelligence artificielle responsable (IAR) est une démarche systémique qui va au-delà de la conformité technique. Elle vise à garantir que les systèmes d’IA sont conçus, développés et déployés de manière éthique, légale et socialement bénéfique (Barredo Arrieta et al., 2020). Elle s’articule autour de principes fondamentaux, notamment la transparence en améliorant son explicabilité, la robustesse et la responsabilité (Floridi, 2018; Jobin et al., 2019; Hagendorff, 2020). Dans le contexte organisationnel, l’IAR implique d’établir une gouvernance rigoureuse et des capacités internes (Mikalef et al., 2022b) pour atténuer les biais, assurer l’équité des résultats et garantir une application centrée sur l’humain qui respecte la dignité et la justice au travail (Bankins et Formosa, 2023). En somme, l’IAR transforme l’intégration technologique en un levier de légitimité et de confiance durable. Cela demande de dépasser son cadre technique. Ainsi, la robustesse d’un système d’IA ne se mesure pas uniquement par sa précision algorithmique, mais par sa capacité à s’intégrer dans un contexte humain complexe. Le cadre proposé par Shneiderman (2020) se révèle très pertinent dans ce contexte. Il décompose cette exigence en trois dimensions interdépendantes : la Fiabilité, la sécurité et la Confiance (Shneiderman, 2020; Shneiderman, 2022).

**Fiabilité** : Selon Shneiderman (2020), la fiabilité désigne la capacité du système à produire des résultats cohérents, prévisibles et exacts dans le temps, pour des conditions d’entrée données. La fiabilité renvoie à la constance de la performance algorithmique. Un système fiable doit démontrer une stabilité face à la variabilité des données d’entrée standard, sans dégradation inattendue de service. Pour l’utilisateur humain, la fiabilité est la condition *sine qua non* de l’utilisation. Si l’outil est imprévisible, on cesse de l’utiliser ou se développe une méfiance qui pourrait briser la collaboration. Par exemple, l’entreprise Unilever utilise un système de recrutement basé sur l’IA pour traiter 1,8 million de candidatures par an, offrant des évaluations cohérentes et stables. Cette fiabilité a réduit de 75 % les délais de recrutement, économisé 50 000 heures de travail et amélioré la diversité, renforçant ainsi la confiance des personnes chargées du recrutement et l’adoption durable de l’outil (Skillora, 2025).

**Sécurité** : La sécurité concerne la capacité du système à prévenir les dommages physiques, psychologiques ou matériels, tant en fonctionnement normal qu’en cas de dysfonctionnement. Elle implique une gestion proactive des risques et des mécanismes de désengagement ou de reprise en main par l’humain. Un système « sûr » selon Shneiderman est un système qui peut faire une erreur sans causer de tort, permettant à l’opérateur humain d’intervenir avant l’éventuel problème (Shneiderman (2022). Par exemple**,**en 2025, des attaques BEC ont visé des systèmes RH, mais des contrôles humains (double validation, confirmation téléphonique) ont permis d’intervenir avant tout dommage, illustrant l’importance de mécanismes de reprise en main pour garantir la sécurité des outils IA (Korolov, 2025).

**Confiance** : Shneiderman (2022) souligne que la confiance repose sur la perception du système par les individus, basé sur des constats. La confiance est une propriété systémique qui résulte de la transparence des processus, de l’explicabilité des décisions et de l’auditabilité de l’organisation qui déploie l’IA. Elle nécessite que le système adhère aux normes éthiques et légales en vigueur. La confiance ne se décrète pas, elle se mérite. Elle repose sur la capacité de l’utilisateur à comprendre, vérifier et contester les actions de la machine. Par exemple, une étude menée auprès de responsables RH en Suisse montre que la confiance envers l’IA repose sur la transparence, l’explicabilité et la possibilité d’audit, confirmant que la confiance se construit par la compréhension et la vérification des décisions (Revillod, 2025).

Au-delà de la conformité, l’IA responsable nécessite le développement de mécanismes organisationnels spécifiques pour aligner les outils technologiques avec les valeurs de l’entreprise et les considérations des différentes parties prenantes qui vont utiliser ou travailler conjointement avec ces outils. Il s’agit alors d’optimiser la transformation en générant de la confiance envers l’outil, dans l’optique d’une adoption commune et par conséquent d’une performance durable.

Le non-respect de ces principes peut faire en sorte que les résultats deviennent incompréhensibles, ce qui risque d’affaiblir la confiance envers les personnes qui doivent s’y appuyer pour prendre des décisions. Cela peut également entraîner divers risques, notamment des biais ou des décisions impossibles à justifier (Barredo Arrieta et al., 2020). Cela renforce l’idée qu’il est nécessaire de cocréer ces technologies et d’inclure les humains dans la boucle pour comprendre leurs effets, notamment sur les comportements (Chhatre et Singh, 2024). Certains travaux suggèrent donc qu’il est nécessaire d’instaurer des cadres de gouvernance adaptés (Barredo Arrieta et al., 2020; Mikalef et al., 2022b; Chhatre et Singh, 2024).
# 3. Situer l’IA au regard du processus de RH fort

Un processus de GRH fort ne se limite pas à la simple existence de pratiques RH efficaces : il réside dans la manière dont ces pratiques sont intégrées, cohérentes et perçues comme pertinentes par l’ensemble des membres de l’organisation. Selon Bowen et Ostroff (2004), la force d’un système RH dépend de la capacité de ses pratiques à envoyer des signaux clairs et cohérents au personnel sur ce qui est attendu et valorisé dans l’organisation (Hauff et al., 2016). Autrement dit, un système RH fort est un système où le contenu (les pratiques RH) et le processus (la manière dont elles sont mises en oeuvre, communiquées et perçues) se renforcent mutuellement, créant un alignement organisationnel et une compréhension partagée. Ainsi, un processus RH fort ne se limite pas à la conception des pratiques; il inclut la manière dont elles sont déployées, communiquées et intégrées dans le quotidien des personnes en emploi, assurant à la fois l’efficacité des pratiques et leur contribution à la performance globale de l’organisation (Ostroff et Bowen, 2016).

À ce jour, la recherche sur les systèmes de GRH a été largement orientée selon une approche universaliste, postulant que la force d’un système de GRH serait pertinente et efficace indépendamment du contexte organisationnel ou environnemental. Toutefois, certaines recherches ont souligné l’importance d’étudier les systèmes RH à la lumière des changements de l’environnement tels que les valeurs culturelles (Farndale et Sanders, 2017). Cette approche contextuelle est d’autant plus pertinente que la recherche en sciences sociales indique que la perception et la compréhension du monde, et en particulier des pratiques de GRH, sont des processus fondamentalement subjectifs, influencés par l’expérience, la culture et la cognition des individus (Fiske et Taylor, 2013). Dans ce cadre, étudier les métamorphoses du système RH fort à l’ère de l’IA permet non seulement de comprendre comment les technologies transforment les dimensions classiques de la force du système, mais aussi d’examiner comment les perceptions et les interprétations des personnes en emploi évoluent face à des pratiques RH de plus en plus optimisées par des algorithmes (Tableau 1, Figure 1).

<table><caption>Tableau 1 — Impact de l’IA sur le système de GRH fort</caption><tr><td>Dimension du système GRH fortExplicationsDimension de l’IARImpact de l’IA
            DistinctivitéVisibilité, compréhensibilité, légitimité de l’autorité, pertinence. Si les
            activités sont bien perçues et appliquées, alors les chances de distinction sont
            accrues.FiabilitéLa fiabilité et la transparence des outils d’IA constituent des leviers
            essentiels pour renforcer la légitimité et la pertinence des systèmes RH, leur
            permettant de se distinguer et d’être perçus comme crédibles par les parties prenantes
            (Barredo Arrieta et al., 2020; Shneiderman, 2020).CohérenceInstrumentalité, validité,
            cohérence des messages. Si les signaux envoyés en RH sont cohérents, l’impact sur les
            performances organisationnelles est renforcé.SécuritéIl est essentiel de disposer d’un
            système RH fondé sur des outils d’IA stables, fiables et sécurisés, capables de
            fonctionner comme prévu, de prévenir les intrusions non autorisées et de permettre une
            reprise en main par l’humain sans engendrer de problèmes majeurs (Mikalef et al., 2022;
            Barredo Arrieta et al., 2020; Shneiderman, 2020). ConsensusAccord entre les responsables
            RH : partage d’une vision commune et acceptation des pratiques.ConfianceUn système RH
            capable de susciter un consensus repose sur des outils d’IA fiables et explicables,
            inspirant la confiance des personnes décisionnaires en renforçant la transparence des
            décisions, favorisant une compréhension partagée et limitant les enjeux de
            responsabilité liés à leur rôle croissant dans la prise de décision (Shneiderman, 2020;
            Glikson et Woolley, 2020; Shin et Park, 2020).</td></tr></table>

## *3.1 Distinctivité*

Selon Bowen et Ostroff (2004), la distinctivité constitue une dimension centrale d’un système de GRH efficace. Elle suppose que les activités RH soient visibles, compréhensibles et légitimes aux yeux des personnes qui en font l’expérience (Delmotte et al., 2012). La visibilité fait référence à la clarté des pratiques RH, la compréhensibilité renvoie à la connaissance de la manière dont ces pratiques sont développées et mises en oeuvre, la légitimité concerne leur crédibilité, et la pertinence fait référence à l’utilité perçue de ces pratiques (Ostroff et Bowen, 2016).

L’introduction de l’IA dans les pratiques RH transforme la dimension de distinctivité en accentuant la nécessité de transparence des systèmes algorithmiques. La transparence implique une ouverture accrue des outils d’IA sur leurs processus décisionnels et les résultats associés, permettant de comprendre comment un système produit ses résultats et les raisons derrière des décisions spécifiques (Barredo Arrieta et al., 2020; Chowdhury et al., 2023). Premièrement, la transparence améliore la visibilité des pratiques RH en permettant à tous et toutes, peu importe son niveau hiérarchique, de comprendre les décisions générées par l’IA. Les systèmes d’IA « boîte noire », opaques dans leur raisonnement, peuvent limiter cette visibilité et créer un manque de confiance dans les processus RH (Shin et Park, 2019; Barredo Arrieta et al., 2020). Par exemple, dans le recrutement, si une candidature est rejetée par un algorithme sans explication claire, la visibilité des critères décisionnels est compromise, ce qui réduit la perception de justice et de clarté des pratiques RH (Chowdhury et al., 2022). Deuxièmement, la transparence renforce la compréhensibilité en fournissant aux responsables RH des mécanismes pour interpréter les décisions algorithmiques, même dans des situations critiques (Köchling et Wehner, 2020). Comprendre pourquoi l’IA prend certaines décisions permet aux responsables RH de mieux communiquer et justifier les actions auprès des membres de l’organisation, ce qui favorise l’acceptation de la technologie (Del Giudice et al., 2023). Troisièmement, une IA transparente augmente la légitimité des pratiques RH en réduisant l’impression d’opacité et en assurant que les décisions sont fondées sur des critères compréhensibles et justifiables (Langer et König, 2023). À l’inverse, un manque de transparence peut limiter la confiance dans les recommandations de l’IA, compromettant la crédibilité du système RH (König, 2023; Shin et Park, 2019). Enfin, la transparence améliore la pertinence des pratiques RH basées sur l’IA. Lorsque les décisions algorithmiques sont explicables, les managers peuvent les utiliser de manière efficace pour optimiser le recrutement, le développement et la rétention des talents. À l’inverse, une IA incompréhensible peut empêcher une utilisation optimale des outils, limitant leur utilité dans la prise de décision stratégique (Shrestha et al., 2019).

## *3.2 Cohérence*

La cohérence du système RH fait référence à l’alignement interne des pratiques de gestion des ressources humaines, c’est-à-dire à la manière dont ces pratiques sont compatibles, mutuellement renforçantes et transmettant des messages homogènes aux membres du personnel (Ostroff et Bowen, 2004). Cette cohérence repose sur trois métacaractéristiques clés: l’instrumentalité, la validité et la cohérence du message RH (Delmotte et al., 2012). L’instrumentalité signifie que les pratiques RH doivent avoir un impact tangible sur la motivation, le développement des compétences et l’autonomisation des personnes en emploi. La validité implique une correspondance entre ce que les pratiques RH prétendent réaliser et ce qu’elles mettent effectivement en oeuvre. Enfin, la cohérence des messages désigne la stabilité des pratiques RH dans le temps, ainsi que l’alignement entre les intentions déclarées et les actions concrètes (Delmotte et al., 2012).

Les impacts de l’IA sur cette dimension du système RH peuvent être appréhendés à travers sa propriété de robustesse. En effet, une IA responsable se distingue par sa capacité à fonctionner selon une approche préventive des risques, assurant un comportement conforme aux attentes tout en minimisant les effets indésirables, même inattendus (Mikalef et al., 2022). La littérature du domaine des systèmes d’information distingue notamment la robustesse à l’apprentissage et la robustesse à l’adversité. La première renvoie à la capacité de l’algorithme à gérer les perturbations dans les configurations d’apprentissage, tandis que la seconde décrit l’aptitude des modèles, notamment des réseaux neuronaux profonds, à maintenir des prédictions fiables même en présence de données d’entrée altérées. Dans ce cadre, la robustesse de l’IA contribue directement à chacune des métacaractéristiques de la cohérence RH. Elle assure que les pratiques RH automatisées, comme le recrutement ou l’évaluation des performances, produisent des effets cohérents et fiables malgré des données imparfaites ou un environnement changeant (Mikalef et al., 2022; Papagiannidis et al., 2025). Elle renforce également la validité en réduisant les écarts entre les intentions déclarées et les résultats observés, en maintenant un comportement algorithmique stable face aux perturbations (Papagiannidis et al., 2025; Tocchetti et al., 2022). Enfin, en résistant aux erreurs et aux manipulations, une IA robuste contribue à la stabilité du message RH dans le temps, et à la cohérence entre les discours et les actions. Cela renforce la crédibilité perçue par les membres du personnel, en limitant les contradictions induites par d’éventuelles défaillances algorithmiques (Tocchetti et al., 2022).

## *3.3 Consensus*

Le consensus dans un système de GRH fort se définit comme le niveau d’accord et de compréhension partagé au sein du personnel concernant les pratiques et politiques RH de l’organisation (Ostroff et Bowen, 2004). Selon Ostroff et Bowen (2016), ce consensus repose sur trois dimensions principales. Le consensus sur la signification, qui correspond à l’interprétation commune des pratiques et de leurs implications; le consensus sur la valeur ou l’utilité, qui reflète la perception partagée de l’importance et de la pertinence des pratiques RH pour atteindre les objectifs organisationnels et soutenir la performance individuelle; et le consensus sur la légitimité et l’équité, qui désigne l’accord sur la crédibilité, la justesse et la pertinence éthique des pratiques, renforçant ainsi la confiance et l’adhésion des personnes en emploi au système RH (Ostroff et Bowen, 2004).

L’avènement de l’IA soulève des questions importantes pour le consensus des systèmes RH, notamment en matière de responsabilité (Mikalef et al., 2022). En effet, la délégation de décisions à des systèmes algorithmiques complexifie l’identification des acteurs responsables des résultats (Novelli et al., 2023). Dans ce contexte, la responsabilité implique que les responsables de la conception et du développement des systèmes d’IA, ainsi que des personnes qui utilisent ces systèmes, respectent les normes et législations pertinentes afin d’assurer un fonctionnement éthique et fiable de l’IA tout au long de son cycle de vie (Fjeld et al., 2020; Gevaert et al., 2021). Cependant, la complexité et l’opacité inhérentes aux systèmes d’IA rendent souvent difficile pour les gestionnaires et les équipes RH de juger des causes exactes des décisions, générant une situation de « mains multiples » où la responsabilité peut se diluer (Cooper et al., 2022). De ce fait, pour que le système RH alimenté par l’IA puisse faire consensus au sein du personnel, il est essentiel que les équipes RH assument la responsabilité finale des décisions. Elles doivent comprendre le fonctionnement des systèmes, surveiller leurs recommandations et intervenir lorsque des résultats éthiquement problématiques apparaissent, comme dans les cas de discrimination ou de biais implicite dans les processus de recrutement (Shin et Park, 2019; Hunkenschroer et Luetge, 2022). Cette responsabilité humaine garantit que les décisions finales reflètent les valeurs organisationnelles et éthiques, renforçant ainsi la perception de légitimité et d’équité des pratiques RH au sein de l’organisation. En ce sens, la responsabilité des gestionnaires RH dans l’utilisation de l’IA devient un levier central pour que les pratiques RH contribuent réellement à un consensus partagé sur la signification, la valeur et la légitimité du système RH, consolidant la confiance et l’adhésion de tous et toutes au système (Budhwar et al., 2022; Feuerriegel et al., 2022).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — Modèle conceptuel</figcaption></figure>
# 4. Équité algorithmique

L’équité algorithmique signifie que les décisions basées sur l’IA ne devraient pas avoir de conséquences discriminatoires ou injustes (Mikalef et al., 2022). Deux visions de l’équité peuvent être identifiées dans la littérature. Une première approche technique et normative est centrée sur la détection et la correction des biais dans les données ou les modèles d’apprentissage automatique (Kordzadeh et Ghasemaghaei, 2022; Mehrabi et al., 2021). La deuxième approche est basée sur la théorie de l'équité (Adams, 1965) et est la plus largement utilisée pour expliquer l’équité dans la littérature organisationnelle (Starke et al., 2025; Robert et al., 2020). Les écrits récents basés sur ce courant abordent l’équité à travers trois dimensions : distributive, procédurale et interactionnelle (Colquitt et al., 2013; Robert et al., 2020; Ochmann et al., 2024). L’équité distributive évalue si les systèmes d’IA attribuent des résultats similaires à des individus présentant des caractéristiques comparables, garantissant ainsi que les groupes sous-représentés bénéficient des mêmes opportunités (Robert et al., 2020; Leslie, 2019). L’équité procédurale se rapporte au respect de procédures transparentes et cohérentes par les algorithmes d’IA, permettant aux personnes en emploi de comprendre comment les décisions ont été prises (Brown et al., 2021). Enfin, l’équité interactionnelle souligne l’importance d’interactions respectueuses entre les systèmes d’IA et les individus, incluant la mise à disposition d’informations complètes et exactes (Robert et al., 2020). Cette approche est particulièrement pertinente pour l’étude de l’équité dans les systèmes RH forts, car elle met l’accent sur les perceptions subjectives des individus dans des contextes organisationnels concrets (Robert et al., 2020), ce qui est cohérent avec l’objectif des systèmes RH forts de façonner les perceptions des membres du personnel (Bowen et Ostroff, 2016).

**Distinctivité**: La distinctivité d’un système RH fort, combinée à la transparence de l’IA, renforce l’équité distributive en permettant de détecter et de corriger les biais, assurant des résultats équitables entre individus ou groupes comparables (Nishant et al., 2024; Huang et Rust, 2021). Elle soutient l’équité procédurale en rendant les décisions algorithmiques compréhensibles, permettant de suivre comment les données influencent les résultats et d’identifier d’éventuelles erreurs ou discriminations (Chowdhury et al., 2023; Kordzadeh et Ghasemaghaei, 2022; Ravanera et Kaplan, 2021). Enfin, elle favorise l’équité interactionnelle en garantissant que l’IA respecte les normes sociales et les valeurs évolutives, réduisant les interactions discriminatoires ou injustes dans le traitement des membres du personnel (Nishant et al., 2024; Dastin, 2018).

**Cohérence**: La cohérence d’un système RH fort, soutenue par la robustesse de l’IA, réduit les biais historiques et adapte les pratiques pour inclure des groupes aux attributs protégés (genre, âge, origine ethnique), renforçant l’équité distributive (Mehrabi et al., 2021; Selbst et al., 2019). Elle soutient également l’équité procédurale en permettant la sélection de métriques d’équité adaptées au contexte et la correction proactive des biais dans les données (John-Mathews et al., 2022; Ravanera et Kaplan, 2021). Enfin, elle contribue à l’équité interactionnelle en garantissant des interactions sécurisées, robustes et fiables, limitant les risques liés aux discriminations et aux pratiques contraires à l’éthique (Abraham et al., 2019; Varma et al., 2023).

**Consensus**: Le consensus et la responsabilité constituent des leviers essentiels pour renforcer l’équité distributive, procédurale et interactionnelle. L’équité distributive repose sur la responsabilité collective des parties prenantes impliquées dans l’IA, évitant la reproduction ou l’accentuation des discriminations envers les groupes marginalisés (Mikalef et al., 2022; Feuerriegel et al., 2022; Mensah, 2023). L’équité procédurale implique la mise en place d’audits, la correction des biais et la transparence des algorithmes, permettant de comprendre et de suivre les décisions (Edionwe, 2017). Enfin, l’équité interactionnelle se traduit par un traitement respectueux des personnes en emploi, la fourniture d’explications claires et la prise en compte des valeurs et contextes culturels, limitant les biais et renforçant la confiance dans le système (Robert et al., 2020; Nishant et al., 2024).