# L'intelligence artificielle dans les ressources humaines

## Quelles nouvelles pratiques et quels risques associés ?

*Artificial Intelligence in Human Resources: What New Practices and Associated Risks?*

Amandine Pascal

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OpenEdition
Journals

### Édition électronique

URL: https://journals.openedition.org/chroniquestravail/1411

DOI: 10.4000/159lu

ISSN: 3074-7899

### Éditeur

Presses Universitaires de Provence

### Édition imprimée

Pagination: 85-102

ISBN: 979-10-320-0587-3

ISSN: 2257-5650

### Référence électronique

Amandine Pascal, « L'intelligence artificielle dans les ressources humaines », *Chroniques du travail* [En ligne], 15 | 2025, mis en ligne le 02 décembre 2025, consulté le 02 décembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/chroniquestravail/1411 ; DOI : https://doi.org/10.4000/159lu

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# 4 L'intelligence artificielle dans les ressources humaines

## Quelles nouvelles pratiques et quels risques associés ?

Amandine Pascal*

### Résumé

Cet article s'intéresse à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les pratiques de Gestion des Ressources Humaines (GRH) et analyse les risques associés. À travers une synthèse narrative de la littérature en sciences de gestion, il explore comment l'IA transforme les processus RH, notamment le recrutement, la formation et l'évaluation des performances. L'analyse révèle que l'IA offre des avantages significatifs: automatisation des tâches répétitives, amélioration de l'efficacité des processus et personnalisation des parcours employés. Elle identifie cependant des risques majeurs comme l'illusion de contrôle, les biais algorithmiques, la réduction de l'autonomie des employés et les enjeux de transparence. Finalement, cette recherche souligne la nécessité d'un déploiement réfléchi de l'IA en RH, d'une implication de tous les acteurs concernés et d'une gouvernance éthique pour maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques de déshumanisation des pratiques RH.

### Mots-clés

Intelligence artificielle, Gestion des Ressources Humaines, digitalisation, algorithmes, éthique, biais

### Abstract

This article examines the integration of Artificial Intelligence (AI) into Human Resource Management (HRM) practices and analyzes associated risks. Through a narrative synthesis of management science literature, this study explores how AI transforms HR processes, particularly in recruitment, training, and performance evaluation. The analysis reveals that AI offers significant advantages, including the automation of repetitive tasks, improved process efficiency, and personalization of employee pathways. However, it identifies major risks such as the illusion of control, algorithmic bias, reduced employee autonomy, and transparency issues. Ultimately, this research emphasizes the necessity of thoughtful AI deployment in HR, stakeholder involvement, and ethical governance to maximize benefits while minimizing risks of dehumanization in HR practices.

### Keywords

Artificial Intelligence, Human Resource Management, digitalization, algorithms, ethics, bias

<footnote>* Aix Marseille Université, CNRS, LEST, Aix-en Provence, France.</footnote>
La digitalisation de la Fonction Resources Humaines (FRH)<fnref n="1" /> n'est pas récente puisque les premiers logiciels RH orientés vers la paie sont apparus dans les années 1970, suivi de près par le développement de la bureautique (Excel notamment) et des Systèmes d'Information de gestion des Resources Humaines (SIRH) permettant de gérer d'autres activités RH en plus de la paie. L'essor d'Internet dans les années 1990 a également profité à la FRH qui a su profiter de son potentiel pour, dès les années 2000, mettre en place des e-servies (e-recrutement et e-formation par exemple), développer des portails RH ou encore des réseaux sociaux internes. La digitalisation de la FRH atteint aujourd'hui une accélération sans précédent incitant certains auteurs à évoquer une réinvention du paysage de la gestion des ressources humaines<fnref n="2" />. Chatbots, réalité virtuelle, objets connectés et intelligence artificielle (IA) ont en effet des implications significatives pour la FRH et laissent à penser « que la prochaine normalité des pratiques de GRH sera caractérisée par une forte numérisation et une virtualisation accrue, avec l'aide des technologies de l'IA, afin d'obtenir un avantage concurrentiel durable »<fnref n="3" />.

L'IA fait référence à un large éventail de technologies qui permettent aux ordinateurs d'effectuer des tâches qui nécessitaient traditionnellement la reconnaissance et la prise de décision par l'homme<fnref n="4" />. L'IA ne saurait être réduite à une simple technologie numérique<fnref n="5" /> supplémentaire ; elle constitue un changement fondamental dans la manière dont les technologies sont utilisées et dans leurs potentialités. Contrairement aux outils numériques traditionnels – tels que les SIRH ou les logiciels de gestion de la paie –, dont la finalité première est d'automatiser certaines tâches ou de centraliser l'information, l'IA introduit des capacités inédites. L'IA est en mesure de prendre des décisions de manière autonome en exploitant des ensembles de données complexes, et ce, parfois sans intervention humaine directe. Il ne s'agit donc pas d'une simple automatisation des processus existants : l'IA se distingue par sa capacité d'adaptation et d'apprentissage. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning), elle est capable d'intégrer de nouvelles

<footnote n="1">1 Cet article est extrait d'une présentation orale faite lors de la journée d'étude intitulée « IA et transformations du travail » organisée par l'Institut Régional du Travail à Marseille le 15 novembre 2024.</footnote>

<footnote n="2">2 D. VRONIS, M. CHRISTOFI, V. PEREIRA, « Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review », *Artificial intelligence and international HRM*, 2023, p. 172-201.</footnote>

<footnote n="3">3 V. PRIKSHAT, M. ISLAM, P. PATEL, A. MALIK, P. BUDHWAR, S. GUPTA, « AI-Augmented HRM: Literature review and a proposed multilevel framework for future research », *Technological Forecasting and Social Change*, 193, 2023, p. 122-645.</footnote>

<footnote n="4">4 P. TAMBE, P. CAPPELLI, V. YAKUBOVICH, « Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward », *California Management Review*, vol. 61, 4, 2019, p. 15-42.</footnote>

<footnote n="5">5 Si les termes numérique et digital ont historiquement des acceptions différentes, l'un renvoyant aux systèmes de calcul électronique utilisant des représentations numériques (traduit par « digital » en anglais), l'autre se rapportant traditionnellement aux doigts (comme dans « empreinte digitale »), l'essor des technologies tactiles a imposé l'anglicisme « digital » pour désigner l'usage des technologies numériques. Dans cet article, les deux termes digital et numérique seront utilisés indifféremment.</footnote>
informations et de modifier ses com-
portements en conséquence. Ainsi,
ses performances peuvent s'améliorer
de manière continue ce qui marque
une distinction fondamentale avec les
outils numériques traditionnels : l'IA
« apprend » d'elle-même. L'IA se révèle
également particulièrement perfor-
mante dans l'analyse de vastes volumes
de données (le fameux Big Data), faci-
litant l'extraction d'informations perti-
nentes. Ses capacités avancées couvrent
notamment l'analyse d'images, le traï-
tement du langage naturel et l'analyse
prédictive. Enfin, les systèmes d'IA, tels
que les assistants conversationnels (ou
Chatbots), redéfinissent les modes d'in-
teraction avec les technologies digitales.
En offrant des interfaces plus intuitives
et en étant capables de comprendre et
de traiter le langage humain avec un
degré croissant de sophistication, ces
systèmes améliorent considérablement
l'expérience utilisateur. Ils permettent
ainsi des interactions plus fluides et
naturelles, renforçant l'intégration de
l'IA dans les usages quotidiens et pro-
fessionnels. Les applications de l'IA dans
la GRH sont nombreuses et couvrent
l'ensemble du cycle de vie des salariés,
depuis la planification des effectifs, la
conception des emplois, le recrutement,
la sélection, la gestion des performances
et des récompenses, l'apprentissage et

le développement, jusqu'à l'expérience
personnalisée des salariés.

Cet article propose une synthèse nar-
rative de la littérature<fnref n="6" /> en sciences de
gestion sur l'intégration, dans les pra-
tiques des acteurs de la FRH, des outils
d'IA. Ce type de synthèse ne vise pas à
rendre compte, de façon exhaustive, de
l'ensemble de la littérature sur un sujet
donné mais plutôt à saisir la diversité
des points de vue exprimés. Pour cette
recherche, seuls les articles publiés dans
des revues reconnues pour leur qualité
scientifique ont été sélectionnés, dans
des revues essentiellement en GRH ou
en management des systèmes d'infor-
mation. Certains exemples et rapports
sont issus de sites internet spécialisés.
Notons ici qu'à l'instar de nombreux
auteurs<fnref n="7" />, nous adoptons dans cet article
une posture intermédiaire entre tech-
no-solutionnisme et fatalisme, détermi-
nisme technologique et déterminisme
social. Nous adhérons à l'idée selon
laquelle « la technologie n'est ni bonne,
ni mauvaise, elle n'est pas non plus
neutre<fnref n="8" /> » et qu'il faut être attentif aux
situations concrètes de travail, à leurs
singularités et la complexité des agen-
cements qu'elles mettent en jeu, pour
éviter de produire des énoncés par trop
englobants sur ce que seraient les effets
de l'IA sur la FRH.

<footnote n="6">6 M. MANDARD, É. ALLAIN, « Les revues narratives de la littérature en sciences de gestion Principes, portée et applications », *Revue française de gestion*, 317(4), 2024, p. 13-28, <https://doi.org/10.1684/rfg.2024.38>.</footnote>

<footnote n="7">7 M. BENEDETTO-MEYER, A. BOBOC, *Sociologie du numérique au travail*, Paris, Armand Colin, 2021 ; L. GASTALDI, A. PASCAL, « Outils digitaux et innovations en situations de travail », in *La créativité en situations*, Paris, Dunod, 2023, p. 239-250 ; X. PARENT-ROCHELEAU, A. OLLIER-MALATERRE, *Le management à l'ère numérique. Nouvelles pratiques, réalités et régulations*, Québec, Presses universitaires du Québec, 2025.</footnote>

<footnote n="8">8 M. KRANZBERG, « Technology and history: “Kranzberg’s laws” », Technology and culture, vol. 27, 3, 1986, p. 544-560.</footnote>
Notre recherche vise ainsi à répondre à la question suivante : quelles sont les pratiques et risques liés à l'utilisation d'outils d'IA par les acteurs de la FRH ? Son objectif est double. Il consiste d'abord, dans une première partie, à éclairer la façon dont l'IA vient supporter les processus RH et est utilisée par les gestionnaires RH et les autres acteurs impliqués dans ces processus. Ensuite, parce que l'IA soulève des questionnements notamment en termes d'éthique, de biais ou encore de protection de la vie privée, cet article s'attachera dans une deuxième partie à mettre en avant les risques et enjeux de l'IA appliquée aux RH.

## L'IA support à la FRH : un panorama des nouvelles pratiques

Ces dernières années, un nombre croissant d'applications utilisant l'IA pour la FRH voient le jour. Parmi l'ensemble des technologies émergentes en support à la FRH, l'IA est la plus influente dans l'automatisation des composantes administratives<fnref n="9" />, dans l'amélioration de l'expérience employés<fnref n="10" /> et plus généralement dans l'amélioration de l'efficacité de la GRH<fnref n="11" />. Ici, notre analyse porte plus spécifiquement sur le recrutement, la formation et la gestion des compétences, et enfin sur la performance.

## IA et recrutement : l'avènement du recrutement 3.0

La digitalisation du recrutement a débuté à la fin des années 1990, portée par l'essor d'Internet et l'émergence des premiers sites d'emploi en ligne, tels que Monster.com. Ces plateformes ont révolutionné le recrutement en permettant aux entreprises de diffuser des descriptions de postes détaillées à grande échelle, pour un coût bien inférieur à celui des annonces imprimées. De leur côté, les candidats n'avaient plus besoin de parcourir les journaux papier ni de déposer physiquement ou d'envoyer par voie postale de multiples candidatures. En quelques minutes, ils pouvaient accéder à des milliers d'offres, les filtrer selon leurs critères et postuler directement en ligne. Internet a également ouvert de nouvelles possibilités aux entreprises, qui ont pu toucher un public plus large via leurs propres sites web. Elles ont ainsi pu enrichir leur communication en intégrant non seulement des descriptions textuelles, mais aussi des contenus multimédias, tels que des vidéos, afin d'attirer et d'informer plus efficacement les candidats potentiels.

<footnote n="9">9 D. VRONTIS, M. CHRISTOFI, V. PEREIRA, « Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review », art. cit.</footnote>

<footnote n="10">10 A. MALIK, P. BUDHWAR & H. MOHAN, « Employee experience-The missing link: Insights from an MNE's AI-based employee engagement ecosystem », *Human Resource Management*, vol. 10, 2022, p. 239-257; T.-M. NGUYEN, A. MALIK, « Employee acceptance of online platforms for knowledge sharing: exploring differences in usage behaviour », *Journal of Knowledge Management*, vol. 26, 8, 2022, p. 1985-2006.</footnote>

<footnote n="11">11 R. DEEPA, S. SEKAR, A. MALIK, « Impact of AI-focussed technologies on social and technical competencies for HR managers-A systematic review and research agenda », *Technological Forecasting and Social Change*, vol. 202, 2024, p. 123-301.</footnote>
Ce recrutement 1.0¹² a apporté une valeur ajoutée si considérable aux employeurs et aux candidats qu'au cours de la décennie suivante, le marché a connu une expansion spectaculaire.

Dix ans plus tard, sous l'effet conjugué des plateformes d'agrégation des emplois type Indded et des plateformes numériques professionnelles et réseaux sociaux type LinkedIn, le recrutement entre dans une nouvelle ère, celle du recrutement 2.0. Ces plateformes offrent en effet un espace numérique consolidé où les entreprises peuvent publier efficacement leurs offres d'emploi. Elles fournissent également des données précieuses permettant d'optimiser le ciblage des annonces et d'identifier plus précisément les opportunités adaptées aux candidats. Les effets réseau sont importants, le nombre d'utilisateurs devient exponentiel, si bien que les entreprises reçoivent d'énormes quantités de candidatures. C'est dans ce contexte que les outils d'IA révèlent leur utilité et font passer le recrutement à l'ère 3.0. Les technologies d'IA permettent en effet d'analyser les données massives issues des plateformes et apprennent progressivement quelles stratégies fonctionnent le mieux pour attirer les profils ciblés. L'IA permet également d'ajuster la rédaction des offres d'emploi pour maximiser leur impact ou encore d'exploiter d'anciennes candidatures qui pourraient correspondre à des postes actuels. Plus spécifiquement encore, les

technologies d'IA offrent d'autres fonctionnalités en permettant de :

1. filtrer les candidatures plus rapidement et améliorer la performance du tri des candidatures. Ces outils ne se limitent pas à une simple recherche par mots-clés, mais sont capables d'identifier des compétences implicites en analysant des formulations qui traduisent des compositions récurrents, même sans l'usage explicite des mots correspondants;

2. évaluer les candidats. Une fois les candidats filtrés, l'IA intervient également dans l'évaluation des compétences et de l'expérience des candidats à l'aide d'outils d'analyse avancée et de tests adaptatifs. Les recruteurs peuvent également décider de faire mener les entretiens par des assistants virtuels ou des chatbots alimentés par l'IA. Ces technologies peuvent ainsi interagir avec les candidats, enregistrer et transcrire les entretiens. L'IA est aussi capable d'analyser le comportement des candidats pendant les entretiens, en détectant les émotions et les attitudes à travers des techniques de reconnaissance faciale, vocale ou gestuelle;

3. améliorer l'expérience candidat c'est-à-dire être capables de répondre à leurs questions, y com-

<footnote n="12">12 Nous faisons référence ici aux travaux de Black et Esch (2020) qui mettent en évidence ces grandes étapes de digitalisation de la FRH. J.-S. BLACK, P. VAN ESCH, « AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it? », *Business horizons*, vol. 63, 2, 2020, p. 215-226.</footnote>
pris celles de candidats n'ayant pas été retenus. Les chatbots assurent un suivi en temps réel, répondent aux questions et informent les postulants à chaque étape du processus, rendant l'expérience plus fluide et engageante.

Plus largement, l'intégration de l'IA dans le processus de recrutement peut rendre le recrutement non seulement plus efficace mais également plus inclusif et personnalisé. Il offre un gain de temps significatif, notamment avec l'automatisation du tri des CV, améliore la qualité des recrutements, grâce à l'analyse prédictive et à la capacité de l'IA à évaluer objectivement les compétences et les qualifications des candidats, doit permettre la réduction des biais dans le recrutement, améliore l'expérience candidat et fournit une analyse approfondie des données pour affiner les stratégies de recrutement.

## IA et formation/développement des compétences

Que ce soit pour la formation professionnelle ou la gestion des talents en entreprise, l'IA offre des solutions innovantes pour personnaliser les parcours, prévoir les besoins en compétences et améliorer l'efficacité des dispositifs d'apprentissage, actant le passage d'une logique d'acquisition des compétences métiers à une personnalisation des parcours<fnref n="13" />.

L'IA modifie ainsi profondément les modalités d'apprentissage en rendant la formation plus adaptative et interactive. Les systèmes d'apprentissage adaptatif utilisent des algorithmes pour analyser le niveau et les préférences des apprenants et leur proposer des contenus personnalisés. Burger King France a ainsi mis en place des plateformes d'apprentissage adaptatif pour proposer des parcours de formation individualisés à ses employés, en fonction de leurs besoins et objectifs spécifiques<fnref n="14" />. Les chatbots et tuteurs virtuels exploitent le traitement du langage naturel pour répondre aux questions des apprenants, les guider dans leurs exercices et leur fournir un retour immédiat. En ce sens, BNP Paribas Cardif Japon a mis en œuvre un outil qui offre une expérience d'apprentissage interactive. Le chatbot forme les utilisateurs à l'aide d'un livre de données expliquant les différents aspects des produits de leur portefeuille, propose des quiz pour renforcer leurs connaissances, et inclut des jeux de rôle pour améliorer les compétences en communication commerciale. En exploitant des données issues des interactions des apprenants avec les plateformes de formation, les systèmes de recommandation proposent des contenus de formation personnalisés en fonction des intérêts des apprenants, de leur niveau de compétence et de leur style d'apprentissage<fnref n="15" />. C'est le cas de la plateforme d'IBM appelée

<footnote n="13">13 F. CHEVALIER & C. DEJOUX, « Intelligence artificielle et Management des ressources humaines : pratiques d'entreprises », *Annales des Mines-Enjeux numériques*, 15(3), 2021, p. 94-105.</footnote>

<footnote n="14">14 <https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1496711-adaptive-learning-comment-burger-king-mono-prix-et-credit-agricole-capitalisent-sur-l-ia-pour-la-formation-interne/#confirmation>.</footnote>

<footnote n="15">15 X. PARENT-ROCHELEAU, A. OLLIER-MALATERRE, *Le management à l'ère numérique*, op. cit.</footnote>
« IBM Watson Talent », qui utilise l'IA pour personnaliser l'expérience d'ap-
prentissage des employés en analysant
leurs compétences existantes et leurs
objectifs professionnels pour recomman-
der des formations adaptées<fnref n="16" />. L'analyse
prédictive est aussi utilisée pour antici-
per les risques d'échec ou de décrochage
et proposer des interventions ciblées
aux apprenants. Des outils d'IAG per-
mettent enfin la production de supports
pédagogiques (textes, vidéos, quiz),
réduisant ainsi le temps de conception
des formations. Selon l'enquête CEGOS
2024¹⁷, 44 % des salariés sondés ont déjà
fait appel à l'IAG pour se former, tandis
que 81 % des DRH l'ont déjà utilisé ou
envisagent de l'utiliser, notamment pour
individualiser les parcours.

Dans le domaine de la gestion des com-
pétences et des talents, où l'enjeu stra-
tégique pour les entreprises est fort,
l'IA permet d'anticiper les besoins et
d'optimiser la gestion des talents. Les
outils de mapping et d'analyse des com-
pétences analysent les CV, les parcours
de formation et les données de perfor-
mance pour établir une cartographie des
compétences existantes et identifier les
lacunes. En fonction des tendances du
marché et des aspirations profession-
nelles, les outils de recommandation
aident les employés à choisir des par-
cours de carrière adaptés à leurs com-
pétences et aspirations, en se basant sur
une analyse des tendances du marché et
des compétences recherchées. C'est ce

que propose par exemple Amazon et son
programme appelé « Amazon Career
Choice<fnref n="18" /> ». Les outils d'IA permettent
également de repérer les talents internes
et d'orienter les collaborateurs vers des
postes correspondant à leur potentiel,
facilitant ainsi la gestion des mobilités
internes. Au final, entre plans de carrière
personnalisés, identification des com-
pétences à développer, identification
des opportunités de carrière en interne,
gestion des talents et planification de la
relève ou encore prévision des besoins
en compétences, c'est l'ensemble de la
gestion des compétences et des talents
qui peut être supporté par l'IA.

IA et gestion de la performance

Historiquement, le contrôle des travail-
leurs reposait sur la présence physique
de l'employeur ou des managers dans
les lieux de travail. Cette supervision
directe permettait d'évaluer la ponc-
tualité, l'engagement et la productivité
des employés.

Avec l'avènement des nouvelles techno-
logies et du télétravail, cette approche
est progressivement remplacée par un
modèle où les données deviennent l'outil
principal du contrôle managérial. L'IA
permet en effet d'évaluer la performance
des employés en temps réel. Pour ce faire,
divers outils de capture de données sont
déployés comme des capteurs IoT, GPS,
ou encore des systèmes de contrôle d'ac-
cès qui enregistrent les entrées et sorties

<footnote n="16">16 <https://www.skillco.fr/articles/les-entreprises-qui-utilisent-l-ia-pour-la-formation-etudes-de-cas>.</footnote>

<footnote n="17">17 <https://www.cegos.fr/ressources/enquetes/barometre-competences-learning>.</footnote>

<footnote n="18">18 <https://www.skillco.fr/articles/les-entreprises-qui-utilisent-l-ia-pour-la-formation-etudes-de-cas>.</footnote>
des employés pour analyser les horaires de présence. S'appuyant sur l'analyse des données collectées, les employeurs peuvent proposer des ajustements pour améliorer la productivité et atteindre les objectifs préétablis, identifier les besoins en formation et adapter les programmes de développement professionnel, évaluer l'impact des formations sur la performance des employés et adapter les contenus si nécessaire... jusqu'à proposer des retours personnalisés en temps réel pour faciliter l'amélioration continue des employés. L'analyse pré-

dictive permet également aux RH d'anticiper les besoins en formation et en développement des compétences, d'aligner les compétences des employés avec leurs objectifs stratégiques, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité.

Au-delà de la rémunération, de la formation et de la gestion des talents ou encore de la performance, il existe d'autres applications possibles de l'IA aux RH. Le tableau ci-après<fnref n="19" /> présente les principales applications de l'IA aux différents processus RH.

<table><caption>Tableau 1. Les applications actuelles de l'IA aux processus RH</caption><thead><tr><th>Processus RH</th><th>Fonctionnalité IA</th><th>Description</th><th>Technologies d'IA</th><th>Bénéfices</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Recrutement</td><td>Analyse des CV et lettres de motivation</td><td>Tri automatique des candidatures basé sur des critères prédéfinis (compétences, expérience, mots-clés, etc.)</td><td>Applicant Tracking System avec NLP et Machine Learning</td><td>Gain de temps, réduction des biais, amélioration du matching</td></tr><tr><td>Chatbots de présélection</td><td>Interaction avec les candidats pour poser des questions basiques et vérifier leur adéquation au poste</td><td>Chatbots conversationnels (IA générative et NLP)</td><td>Automatisation du premier filtre, amélioration de l'expérience candidat</td></tr><tr><td>Analyse vidéo d'entretien</td><td>Évaluation du langage corporel, du ton de la voix et des réponses des candidats</td><td>Analyse d'image et de voix par Deep Learning</td><td>Identification des soft skills, détection des émotions et cohérence des réponses</td></tr><tr><td>Recommandation de profils</td><td>Suggestion de candidats potentiels à partir d'une base de données interne ou externe</td><td>Systèmes de recommandation basés sur l'IA (ML et Big Data)</td><td>Meilleur sourcing, élargissement du vivier de talents</td></tr></tbody></table>

<footnote n="19">19 Tableau généré à l'aide d'un outil d'IAG.</footnote>
<table><tbody><tr><td rowspan="2">Onboarding</td><td>Automatisation du parcours d'intégration</td><td>Génération de plannings, envoi d'informations personnalisées, suivi des tâches d'intégration</td><td>RPA (Robotic Process Automation) et Workflows intelligents (IAG, ML)</td><td>Fluidité du processus, amélioration de l'engagement des nouveaux employés</td></tr><tr><td>Chatbots d'accompagnement</td><td>Assistance aux nouveaux employés pour répondre aux questions courantes sur l'entreprise et les procédures</td><td>Chatbots RH basés sur NLP</td><td>Réduction de la charge administrative des RH</td></tr><tr><td rowspan="2">Gestion administrative</td><td>Automatisation des processus RH</td><td>Gestion automatisée des congés, des notes de frais, des plannings, etc.</td><td>RPA et automatisation des workflows (ML, IAG)</td><td>Gain de temps et réduction des erreurs humaines</td></tr><tr><td>Reconnaissance de documents</td><td>Analyse et validation automatique des documents administratifs (contrats, fiches de paie, etc.)</td><td>OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) et NLP</td><td>Réduction des délais et fiabilisation des processus</td></tr><tr><td rowspan="3">Formation & Développement</td><td>Recommandation de formations personnalisées</td><td>Suggestion de parcours de formation en fonction des compétences et des objectifs professionnels</td><td>Systèmes de recommandation basés sur IA et apprentissage adaptatif</td><td>Amélioration de la montée en compétences et de la rétention des talents</td></tr><tr><td>Adaptive Learning</td><td>Personnalisation des formations en fonction du rythme et du niveau de l'apprenant</td><td>Adaptive Learning Systems</td><td>Optimisation de l'apprentissage et engagement renforcé</td></tr><tr><td>Chatbots et assistants virtuels</td><td>Accompagnement des employés dans leur apprentissage via des Q&A et des rappels intelligents</td><td>Chatbots et assistants virtuels IA</td><td>Accès rapide à l'information et soutien continu</td></tr><tr><td rowspan="2">Gestion des talents & performance</td><td>Analyse des compétences et des parcours</td><td>Cartographie des compétences et identification des besoins de formation</td><td>Analytics RH</td><td>Meilleure planification des carrières et des promotions</td></tr><tr><td>Évaluation prédictive des performances</td><td>Analyse des données pour anticiper la performance future des employés</td><td>IA prédictive et Machine Learning sur données RH</td><td>Meilleure gestion des talents et prise de décision basée sur des données</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td rowspan="2">Gestion des talents & performance</td><td>Feedback intelligent</td><td>Analyse des feedbacks 360° pour dégager des tendances et recommandations</td><td>Traitement du langage naturel (NLP) et sentiment analysis</td><td>Meilleure compréhension des forces et axes d'amélioration des employés</td></tr><tr><td>Détection des risques de départ</td><td>Identification des signaux faibles indiquant un risque de turnover</td><td>IA prédictive et analyse de données comportementales</td><td>Anticipation des départs et mise en place de mesures préventives</td></tr><tr><td rowspan="3">Gestion de la rémunération</td><td>Benchmark salarial automatisé</td><td>Analyse des données internes et du marché pour proposer des ajustements salariaux</td><td>Big Data, IA analytique et benchmarking automatisé</td><td>Transparence et compétitivité des salaires</td></tr><tr><td>Modélisation des augmentations et primes</td><td>Simulation des impacts financiers des augmentations et bonus</td><td>Modélisation prédictive et simulations par IA</td><td>Aide à la prise de décision et gestion budgétaire optimisée</td></tr><tr><td>Évaluation de l'équité salariale</td><td>Détection des écarts de rémunération selon le genre, l'ancienneté, etc.</td><td>IA analytique et détection des biais via Machine Learning</td><td>Actions correctives en matière d'égalité salariale</td></tr><tr><td rowspan="3">Engagement & Bien-être</td><td>Analyse des sentiments</td><td>Évaluation de l'humeur des employés via des enquêtes et interactions numériques</td><td>Analyse sémantique et sentiment analysis via NLP</td><td>Amélioration de la qualité de vie au travail et réduction du stress</td></tr><tr><td>Chatbots de support RH</td><td>Assistance aux employés sur les questions RH courantes (paie, congés, avantages, etc.)</td><td>Assistants virtuels RH avec NLP et IA générative</td><td>Réduction de la charge de travail des équipes RH et amélioration de l'accessibilité aux informations</td></tr><tr><td>Détection des signaux de burnout</td><td>Analyse des interactions et des comportements pour repérer des signes de surmenage</td><td>Analyse comportementale et IA prédictive</td><td>Prévention des risques psychosociaux et amélioration du bien-être</td></tr></table>
<table><tr><td rowspan="3">Soutien juridique &amp; conformité</td><td>Analyse et conformité des contrats</td><td>Vérification automatique des contrats pour s'assurer du respect des réglementations en vigueur</td><td>IA juridique (LegalTech) et NLP</td><td>Réduction des risques juridiques et gain de temps</td></tr><tr><td>Veille réglementaire automatisée</td><td>Suivi des évolutions législatives et alertes sur les mises à jour importantes</td><td>Systèmes d'alerte IA et analyse réglementaire automatisée</td><td>Conformité renforcée et anticipation des changements</td></tr><tr><td>Détection des risques de contentieux</td><td>Analyse des échanges et des décisions RH pour repérer des situations à risque</td><td>IA d'analyse de risques et détection des biais</td><td>Prévention des litiges et accompagnement proactif</td></tr><tr><td rowspan="2">Diversité &amp; Inclusion</td><td>Détection des biais dans les recrutements et promotions</td><td>Analyse des processus pour identifier et réduire les biais discriminatoires</td><td>IA d'audit RH et Machine Learning éthique</td><td>Amélioration de l'équité et de la diversité en entreprise</td></tr><tr><td>Évaluation de l'équité salariale</td><td>Analyse des salaires pour détecter d'éventuelles inégalités de rémunération</td><td>IA analytique et monitoring des pratiques RH</td><td>Transparence et actions correctives en matière d'égalité salariale</td></tr></table>

Les applications de l'IA aux RH sont ainsi nombreuses et évoluent sans cesse, notamment car le marché est juteux et attire de plus en plus de start-up spécialisées. Selon ces organisations et les cabinets de conseil qui les prônent, l'intégration de l'IA dans la GRH offre ainsi le potentiel de transformer les pratiques et d'offrir des avantages significatifs tant pour les employés que pour les entreprises. En automatisant les tâches répétitives et chronophages, l'IA libère du temps pour les responsables RH, leur permettant de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée. La réduction ou la minimisation des erreurs par l'apprentissage automatique permet également d'améliorer la prise de décision en fournissant des analyses plus précises et exploitables. Du côté des

entreprises, l'IA constituerait un levier d'efficience en optimisant les processus de gestion, en réduisant les coûts et en facilitant l'accès à un vivier élargi de talents, y compris les candidats passifs. Enfin, au-delà du recrutement, l'IA favoriserait une meilleure interaction et communication au sein des organisations, contribuant ainsi à une gestion des talents plus stratégique et performante.

## De nouvelles pratiques non exempt de risques et d'enjeux

Le discours qui précède, largement promu par les entreprises technologiques et les consultants, véhicule une vision idéalisée du rôle des données massives et de l'IA dans la FRH. Il s'agit d'un « tableau rose, souvent naïvement
optimiste et finalement rationaliste<fnref n="20" /> », mettant en avant la sophistication technologique et le potentiel d'innovation des données. Ce discours tend à occulter les défis de l'IA, notamment en matière d'éthique, de biais ou encore tout simplement d'appropriation par les acteurs, objet de cette section.

Plus précisément, ce sont trois hypothèses et représentations implicites derrière ce discours qu'il nous semble important de discuter<fnref n="21" /> : (1) les capacités et les performances des algorithmes sont meilleures, plus fiables, plus rapides, plus complètes que celles des décideurs humains ; (2) le traitement algorithmique des informations sur les comportements passés permettent d'expliquer les comportements présents et de pré dire les comportements futurs ; (3) l'analytique RH<fnref n="22" /> est capable de rationaliser les individus et leurs capacités réflexives tout comme elle est capable d'optimiser des objets inanimés, des processus et des ressources matérielles. Ces présupposés font courir de grands risques qui ont des conséquences importantes pour les entreprises et les salariés<fnref n="23" />.

## Illusion de contrôle et logique réductionniste

Les algorithmes de l'IA sont souvent perçus comme objectifs ce qui implique une confiance excessive des utilisateurs dans leurs résultats et leurs capacités prédicatives, et une sous-estimation des risques liés aux décisions fondées sur l'IA<fnref n="24" /> : c'est ce qu'on appelle l'illusion de contrôle. Cette illusion est au-delà renforcée par la croyance selon laquelle les managers et employés ont la capacité d'influencer les décisions alors qu'ils ont en réalité assez peu de contrôle sur celles-ci<fnref n="25" />.

Par ailleurs, pour pouvoir fonctionner, les algorithmes nécessitent de modéliser le comportement humain, le travail intellectuel ou encore les interactions humaines par essence complexe : ceci n'est possible qu'en opérant à des simplifications, en se limitant à des dimensions mesurables ou à des proxys de ces comportements<fnref n="26" />. De telles simplifications ne sont pas sans conséquence puisqu'elles peuvent fausser la réalité voir induire en erreur en établissant des liens de cause à effet inexistant. La difficulté réside ainsi

<footnote n="20">20 I.D. CONSTANTIOU, J. KALLINIKOS, « New games, new rules: Big data and the changing context of strategy », *Journal of Information Technology*, 30(1), 2015, p. 44-57.</footnote>

<footnote n="21">21 L.M. GIERMINDL, F. STRICH, O. CHRIST, U. LEICHT-DEOBALD, A. REDZEPI, « The dark sides of people analytics: reviewing the perils for organisations and employees », *European Journal of Information Systems*, vol. 31, 3, 2022, p. 410-435.</footnote>

<footnote n="22">22 L'analytique RH (HR Analytics) a pour ambition d'aider à la prise de décision grâce à des outils statistiques et économétriques puissants, qui donnent la possibilité de croiser un très grand nombre de données et de variables. L'analytique du passé permettre de prendre les bonnes décisions pour l'avenir.</footnote>

<footnote n="23">23 Nous invitons ici les lecteurs à lire l'article de L.M. GIERMINDL, F. STRICH, O. CHRIST, U. LEICHT-DEOBALD, A. REDZEPI, « The dark sides of people analytics: reviewing the perils for organisations and employees », art cit., qui détaille précisément chacun de ses points que nous ne faisons ici que résumer.</footnote>

<footnote n="24">24 U. LEICHT-DEOBALD, T. BUSCH, SCHANK, C. A. WEIBEL, S. SCHAFHEITLE, I. WILDHABER, G. KASPER, « The Challenges of Algorithm-Based HR Decision-Making for Personal Integrity », *J Bus Ethics*, 160, 2019, p. 377-392.</footnote>

<footnote n="25">25 A.-S. MAYER, F. STRICH, M. FIEDLER, « Unintended Consequences of Introducing AI Systems for Decision Making », *MIS Quarterly Executive*, vol. 19, 4, 2020, p. 239-257.</footnote>

<footnote n="26">26 S. FARAJ, S. PACHIDI, K. SAYEGH, « Working and organizing in the age of the learning algorithm », *Information and Organization*, vol. 28, 1, 2018, p. 62-70.</footnote>
dans la définition et la mesure des résultats RH, leur quantification, qui, comme le montrent les travaux de la sociologie de la quantification, sont loin d'être le reflet neutre de la réalité<fnref n="27" /> et largement imprégnés de choix sociaux ou politiques<fnref n="28" />.

En termes de performance par exemple, la question centrale est : qu'est-ce qu'un bon employé ? Ce concept est multidimensionnel et difficile à évaluer avec précision, ce qui explique que les scores d'évaluation de performance, souvent utilisés pour mesurer la qualité des employés, sont critiqués pour leur manque de validité, de fiabilité et pour les biais qu'ils comportent. Avant même l'apparition des outils d'IA d'évaluation de la performance, les études<fnref n="29" /> montraient déjà la difficulté à intégrer et concilier la diversité des objectifs à évaluer (mesure des résultats, dialogue et projet personnel, développement des compétences). L'automatisation récente ne résoult en rien ces problèmes voir même peut les aggraver car l'IA se limite au recueil de données objectives.

## Prédicitions hasardeuses et prophéties autoréalisatrices

Le principe de base qui soutend l'analyse prédicitive est que l'on peut expliquer, prédire et influencer le comportement

humain en se basant sur des événements passés. Les organisations espèrent ainsi anticiper les tendances futures du marché du travail, suggérer des actions proactives et optimiser les processus RH<fnref n="30" />. Cependant, les prédictions faites ne sont que des probabilités conditionnelles concernant l'occurrence d'un événement, et non l'événement lui-même. En d'autres termes, l'analytique RH évalue la probabilité que des employés adoptent certains comportements, sans se baser sur leurs comportements réels. Cela signifie que les employés sont soumis à la façon dont l'algorithme les catégorise, ce qui peut mener à des erreurs de jugement<fnref n="31" />. Les gestionnaires, souvent inconscients de la nature conditionnelle des prédictions et de leurs limites statistiques, risquent de considérer ces estimations comme des prédictions précises et de prendre des décisions hâtives, ce qui pourrait entraîner des erreurs graves (cf. l'illusion de contrôle décrite ci-dessus). Dans les formes plus avancées d'analytique RH, comme les systèmes autonomes où l'humain n'intervient pas, les erreurs de catégorisation et de décision peuvent devenir encore plus graves d'autant qu'elles touchent des individus. Est-il acceptable de s'appuyer sur un algorithme pour sanctionner ou licencier un employé en se basant sur ses performances passées et des prédictions de l'IA ?

<footnote n="27">27 A. DESROSIÈRES, Gouverner par les nombres. L'argument statistique II, Paris, Presses de l'École des mines, 2008.</footnote>

<footnote n="28">28 É. CHIAPELLO, P. GILBERT, Sociologie des outils de gestion, Paris, La Découverte, 2020.</footnote>

<footnote n="29">29 F. PALPACUER, C. VERCHER, N. TESSIER, I. BOURDON, « Sous l'épée de Damoclès : l'évaluation des cadres, entre performance individuelle et esprit d'équipe », Management & Avenir, 35, 2010/5, p. 15-32.</footnote>

<footnote n="30">30 H. CHALUTZ BEN-GAL, « An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools », Personnel Review, vol. 48, 6, 2010, p. 1429-1448.</footnote>

<footnote n="31">31 R. H. HAMILTON, W. A. SODEMAN, « The questions we ask: Opportunities and challenges for using big data analytics to strategically manage human capital resources », Business Horizons, vol. 63, 1, 2020, p. 85-95.</footnote>
De plus, l'analytique RH peut entraîner des prophéties autoréalisatrices où les décisions prises sur la base des prédictions renforcent ces mêmes prédicitions. Imaginons par exemple qu'une entreprise dispose d'un outil d'IA pour le suivi des performances. Sur la base des prédictions de cet outil, l'entreprise décide d'allouer des formations uniquement aux employés jugés prometteurs. Cette action produira exactement les résultats prédits selon lesquels les employés qui reçoivent une formation seront plus performants que ceux qui n'en reçoivent pas, et peut ainsi être interpréter comme un indicateur de la validité de l'outil de gestion des performances. Pourtant, n'oublions pas que ces personnes sont les seules à avoir reçu une formation... cela valide t'il le pouvoir prédictif de l'analyse de performance ou, a contrario, le résultat de la formation reçue qui de facto a permis d'améliorer les performances ?

## Renforcement de la dépendance au sentier

En prenant appui sur des données historiques pour anticiper l'avenir, les algorithmes renforcent les tendances préexistantes et négligent les évolutions potentielles ce qui peut rendre les entreprises vulnérables aux changements inattendus de leur environnement (impossible en effet d'anticiper la crise Covid et ses incidences notamment en termes de renforcement du télétravail).

Un autre risque est celui de la dépendance au sentier qui enferme les entreprises dans des schémas prédéfinis, peut limiter leur capacité d'innovation voir renforcer des biais existants. L'exemple le plus connu est celui d'Amazon qui avait développé un outil d'analyse prédictive pour automatiser son recrutement en s'appuyant sur les profils des employés embauchés avec succès au cours des dix dernières années. Comme la majorité des recrutés étaient des hommes blancs, l'algorithme a conclu que les candidats masculins étaient plus adaptés, excluant ainsi injustement les femmes.

## Altération de la transparence et de la responsabilité

Un algorithme peut fournir une décision d'emploi concernant un candidat ou un employé sans que son fonctionnement et la façon dont les choix ont été opérés ne soient compréhensibles pour les utilisateurs : ce sont des boîtes noires<fnref n="32" />. En effet, avec l'introduction d'algorithmes de machine learning avancés, les mécanismes sous-jacents deviennent inaccessibles à la plupart des utilisateurs, y compris aux managers eux-mêmes : c'est le problème de l'explicabilité de l'IA<fnref n="33" />. Cela signifie que des décisions crucales, comme des licenciements, pourraient être prises par un algorithme sans que les responsables puissent en expliquer la logique, entraînant des sentiments d'injustice et de frustration chez les employés,

<footnote n="32">32 S. FARAJ, S. PACHIDI, K. SAYEGH, « Working and organizing in the age of the learning algorithm », art. cit., p. 62.</footnote>

<footnote n="33">33 L. VUARIN, V. STEYER, « Le principe d'explicabilité de l'IA et son application dans les organisations », Réseaux, 240, 2023/4, p. 179-210, <https://doi/10.3917/res.240.0179>.</footnote>
ainsi qu’un risque accru de désengagement et de turnover<fnref n="34" />.

Le manque de transparence des algorithmes pose également un problème de responsabilité. En théorie, un manager doit pouvoir justifier ses décisions. Mais si celles-ci sont prises par un système autonome, qui est responsable en cas d’erreur ou de discrimination ? Certaines entreprises pourraient être tentées d’éviter toute responsabilité en s’appuyant entièrement sur les décisions algorithmiques, ce qui soulève des questions éthiques importantes. Pour garantir une véritable responsabilité, il ne suffit pas d’accéder au code ou aux données d’un algorithme : il faut comprendre comment il fonctionne et être capable de reconstruire ses décisions après coup.

## Réduction de l’autonomie des employés, perte de compétences et risques de déshumanisation

Les défenseurs de l’IA prône un outil permettant d’améliorer la collaboration entre les employés et renforçant leur autonomie. Pourtant, l’IA tend à remplacer les dynamiques interactives et coopératives des équipes par des objectifs et indicateurs de performance clés prédéfinis et intégrés dans des algorithmes. Au lieu de favoriser un comportement autonome et auto-organisé, il risque d’induire des comportements conformes

aux attentes de l’outil. De plus, l’automatisation croissante des décisions, et des décisions RH notamment, peut réduire les interactions humaines, affaiblir la confiance des salariés envers leur organisation et déshumaniser la gestion du personnel. Notons enfin que les IA de gestion de la performance permettent d’exercer un contrôle et une surveillance sans précédent sur les travailleurs. Au lieu de libérer les employés et de renforcer leur autonomie, elles risquent de transformer les environnements de travail en espaces de surveillance permanente, où la performance individuelle est continuellement mesurée et sanctionnée par des décisions automatisées<fnref n="35" />.

Ces risques sont d’autant plus important que les données RH n’ont généralement pas un volume suffisant voir sont de mauvaises qualités<fnref n="36" />. Or, les modèles de machine learning nécessitent d’importantes bases de données pour fonctionner efficacement. Une mauvaise qualité des données injectées dans les algorithmes peut conduire à des résultats approximatifs ou faussés<fnref n="37" />. Notons pour finir que ces risques s’accompagnent également de nombreuses questions en matière de protection des données personnelles. L’exposition et l’utilisation abusive des données constituent une menace majeure, car les informations sensibles des employés peuvent être compromises en raison d’erreurs

<footnote n="34">34 K. G. KING, « Data Analytics in Human Resources: A Case Study and Critical Review », *Human Resource Development Review*, 15(4), 2016, p. 487-495, <https://doi.org/10.1177/1534484316675818>.</footnote>

<footnote n="35">35 Nous ne manquerons pas ici de faire référence au célèbre roman de G. Orwell, 1984.</footnote>

<footnote n="36">36 C. CORON, « Le "Big Data RH": vers une nouvelle convention de quantification ? », *Annales des Mines-Gérer & comprendre*, 2019, p. 27-38.</footnote>

<footnote n="37">37 C. CORON, *Quantification en ressources humaines. Usages et analyses*, ISTE Group, 2019.</footnote>
humaines, de piratages ou d'une exploitation malveillante. Par ailleurs, la modification des algorithmes de prise de décision représente également un danger : toute manipulation des outils utilisés en RH peut fausser les décisions de recrutement et d'évaluation des performances. Les entreprises doivent également veiller au respect des lois et régulations, notamment le RGPD en Europe, qui impose des normes strictes sur la collecte, le traitement et le stockage des données personnelles. Enfin, l'AI Act européen fixe des règles harmonisées afin de garantir que les outils d'intelligence artificielle utilisés en RH respectent des standards éthiques et de sécurité.

## Conclusion

Cet article a mis en évidence le rôle croissant des outils IA dans la GRH, notamment en ce qui concerne le recrutement, la formation et le développement des compétences, et l'évaluation des performances. Si le discours dominant met en avant les bénéfices substantiels de ces technologies pour l'optimisation des processus RH, notre analyse souligne également les risques et enjeux sous-jacents qu'elles impliquent.

Les résultats de l'enquête CEGOS 2025 permettent de nuancer ces perspectives en mettant en lumière l'hétérogénéité de l'adoption de l'IA dans les pratiques RH. Bien que l'IA soit perçue comme un enjeu stratégique par 21 % des experts interrogés, son intégration demeure limitée : près de 70 % des directeurs et

responsables des ressources humaines n'ont pas encore incorporé ces technologies dans leurs pratiques, un chiffre qui s'élève à 75 % en France. De plus, une part significative des experts, soit 22 % à l'échelle mondiale et 27 % en France, ne prévoient pas de recourir à l'IA dans un avenir proche. Inversement, l'étude Gartner 2024 révèle que pour 76 % des responsables RH interrogés, la mise en œuvre d'outils d'IA dans les RH est nécessaire pour obtenir des résultats similaires par rapport aux entreprises qui mettent en œuvre différentes approches.

Ces résultats mettent en évidence la difficulté de ces études prospectives à réellement évaluer l'usage actuel et futur des solutions d'IA. S'ils montrent un décalage entre le discours prospectif sur l'IA et sa réalité d'implémentation dans les organisations, ils ne permettent pas de saisir avec finesse ni la façon dont les acteurs se saisissent de ces outils, en contexte, ni le degré d'autonomie qu'ils leur incombent. Ces études invitent ainsi à approfondir l'analyse des dynamiques d'appropriation et des résistances associées, afin de mieux comprendre les réels effets et incidences de ces outils d'IA dans la GRH.

Cette revue narrative de la littérature met également en exergue que le développement des outils d'IA ne doit pas rester dans les seules mains de leurs concepteurs. Leur déploiement doit impérativement s'accompagner d'un comité de pilotage dans lequel la fonction RH doit jouer un rôle stratégique.
Cette dernière doit non seulement clari-
fier les attendus en matière de non-dis-
crimination, d'éthique et de transpa-
rence, mais également jouer un rôle actif
dans l'analyse, l'expérimentation, et l'ap-
propriation des outils. Pour l'analyse par
exemple, il est nécessaire d'aller au-delà
des discours portés par les concepteurs
et d'appréhender finement ce que pro-
posent les outils, en quelque sorte, d'ou-
vrir la boîte noire. Ensuite, parce qu'il
est difficile d'anticiper les effets à terme
de ce type de solution, des expérimen-
tations préalables doivent être menées
avant de généraliser l'implémentation
à l'ensemble de l'organisation. Enfin,
des évaluations régulières des usages de

ce type d'outils doivent être menés afin
d'identifier les usages réels générés, qui
peuvent largement différés des usages
anticipées. Par ailleurs, il essentiel d'ins-
crire ces projets de déploiement d'outils
d'IA dans une véritable réflexion straté-
gique où seront définis précisément les
objectifs poursuivis, la place des outils et
leur degré d'autonomie. L'ensemble des
parties-prenantes de ces projets (DRH,
direction générale, DSI mais aussi usa-
gers et syndicats) doit être impliqué
pour favoriser une compréhension par-
tagée du fonctionnement et des impacts
possibles de ces technologies, positifs
comme potentiellement délétères.
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