Identifier l’usage avant de parler de conformité
Commencez par une liste des usages d’IA : rédaction d’annonces, extraction d’informations, synthèse, classement, recommandation ou évaluation. Pour chacun, décrivez les données entrantes, la sortie et la décision qu’elle influence. Le nom commercial du module ne suffit pas à établir son niveau de risque.
L’Annexe III, point 4, du règlement 2024/1689 vise notamment les systèmes destinés au recrutement ou à la sélection, à l’analyse et au filtrage des candidatures et à l’évaluation des candidats. La qualification doit tenir compte de la finalité prévue et des conditions de l’article 6, notamment ses exceptions encadrées. Il serait inexact de déclarer que tout outil utilisant de l’IA dans une équipe RH relève automatiquement du même régime.
Un outil qui reformule une annonce et un système qui classe des personnes pour influencer leur accès à un emploi ne produisent pas les mêmes effets. Documentez cette différence avec votre fournisseur et, selon votre situation, votre conseil ou votre DPO.
Lire le calendrier en vigueur
Le règlement modificatif 2026/1744 prévoit notamment l’application, à partir du 2 décembre 2027, des sections 1 à 3 du chapitre III aux systèmes à haut risque visés par l’article 6, paragraphe 2, et l’Annexe III, avec l’exception prévue pour l’article 6, paragraphe 5. Le calendrier pour les systèmes rattachés à l’Annexe I est distinct.
Ce repère ne signifie pas que toutes les règles commencent le même jour. L’AI Act comporte plusieurs échéances et des dispositions transitoires. La version du système, sa date de mise sur le marché, sa modification et son usage peuvent compter dans l’analyse. Consultez les textes liés pour votre cas précis.
Les obligations issues du RGPD et du droit du travail ne sont pas mises en pause par ce calendrier. L’information des personnes, la licéité du traitement, la sécurité et les conditions des décisions automatisées doivent déjà être examinées.
Comprendre les rôles de fournisseur et de déployeur
Le fournisseur développe le système ou le met sur le marché sous son nom dans les conditions du règlement. Le déployeur l’utilise dans le cadre de son activité. Un employeur qui utilise un ATS et son éditeur n’ont donc pas le même rôle. Des modifications importantes ou un changement d’usage peuvent toutefois nécessiter une analyse supplémentaire.
Pour les systèmes concernés, le cadre prévoit notamment des exigences relatives à la gestion des risques, à la documentation, aux journaux, à l’information, à la supervision humaine et à la robustesse. Le déployeur doit examiner ses propres obligations d’usage et d’organisation ; un contrat logiciel ne les fait pas disparaître.
Demandez au fournisseur une explication compréhensible de ce qui est en place, de ce qui reste à faire et des conditions d’utilisation. Une déclaration générale « conforme à l’AI Act » n’apporte pas les mêmes éléments qu’une documentation versionnée et un périmètre clairement décrit.
Rendre la supervision humaine réelle
Avoir un bouton de validation ne suffit pas à démontrer une supervision utile. La personne qui décide doit pouvoir comprendre les informations présentées, repérer une limite et revenir aux éléments du dossier. Elle doit aussi disposer du temps et de la possibilité de contredire le résultat.
Exemple fictif : un CV décrit une mission courte dans un secteur proche, mais l’analyse ne repère pas la compétence recherchée. Le recruteur doit pouvoir lire le document, demander une précision et corriger son appréciation. Si l’équipe suit systématiquement un score sans ouvrir les dossiers, la présence nominale d’un humain ne décrit pas bien le fonctionnement réel.
Préparez des règles d’équipe : quand approfondir, qui peut signaler une erreur et où consigner une décision différente de la suggestion. Ces pratiques sont à adapter au contexte et aux obligations applicables, pas à présenter comme une garantie universelle de conformité.
Poser les bonnes questions pendant une démonstration
Utilisez des données fictives représentatives et demandez à voir les informations qui expliquent le résultat. Une bonne démonstration montre aussi les limites : document incomplet, compétence non mentionnée, extraction incorrecte ou résultat incertain.
Ne demandez pas seulement si le système est « sans biais ». Demandez quelles évaluations sont réalisées, sur quels cas, avec quelles limites et comment les problèmes sont traités. Aucun jeu de tests ne prouve à lui seul l’absence de tout biais dans tous les recrutements.
| Sujet | Question concrète |
|---|---|
| Usage | Quelle décision le résultat doit-il aider, et quels usages sont exclus ? |
| Données | Quelles informations sont transmises, à quel service et dans quel lieu ? |
| Explication | Peut-on retrouver les éléments du dossier associés au résultat ? |
| Erreur | Comment signaler et traiter une extraction ou une analyse incorrecte ? |
| Évaluation | Quels tests sont documentés et quelles limites restent connues ? |
| Évolution | Comment les changements de modèle et de méthode sont-ils suivis ? |
Articuler AI Act et protection des données
Le RGPD impose un examen distinct des finalités, bases légales, destinataires, durées et droits. Son article 22 encadre certaines décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé produisant des effets juridiques ou affectant significativement une personne. Ce cadre ne se résume pas à cocher une case de consentement.
L’analyse d’impact relative à la protection des données doit être examinée selon les risques et les critères applicables. Il ne faut ni l’écarter parce que le fournisseur héberge en France ni affirmer que le même document couvre automatiquement tous les employeurs.
Pour préparer le travail, dessinez le parcours des données et identifiez les personnes qui interviennent. Vous pourrez ensuite confronter ce fonctionnement aux documents de l’éditeur et à vos propres obligations.
Ce qu’aiKip expose sur son analyse
aiKip présente le score comme une indication pour le recruteur. La lecture du dossier et la décision humaine restent au cœur du parcours ; un score n’est pas une promesse de réussite future dans le poste. La page de transparence explique les usages et les mesures documentées.
Consultez aussi les points de conformité encore ouverts. La présence de contrôles techniques ou de documents ne doit pas être transformée en affirmation de certification. Le centre de confiance fournit des éléments à examiner, avec un périmètre explicite.
Lors d’un essai, vérifiez que votre équipe sait retrouver les raisons d’une analyse et les informations originales. La qualité d’usage dépend aussi de la manière dont les recruteurs interprètent ce qu’ils voient.
Un plan de préparation pour votre équipe
Désignez une personne qui rassemble les informations côté RH et associez les fonctions pertinentes : protection des données, informatique et juridique selon votre organisation. L’objectif est de disposer d’un dossier cohérent, pas de multiplier les documents sans propriétaire.
Commencez par les usages existants, puis les documents du fournisseur, les règles internes et les points à résoudre. Revoyez ce dossier lorsque l’outil, le modèle ou la manière de l’utiliser évolue. Gardez la date et la version des références consultées.
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Recenser
Lister les usages, les données et les décisions influencées.
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Qualifier
Examiner les rôles et le régime applicable avec les personnes compétentes.
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Organiser
Préparer supervision, information, traitement des erreurs et formation.
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Réviser
Suivre les évolutions de l’outil et du cadre applicable.
Questions fréquentes
L’AI Act interdit-il le recrutement assisté par IA ?
Non, le cadre distingue les usages et les risques. Certains usages sont interdits et certains systèmes de recrutement sont soumis au régime à haut risque. Une qualification précise est nécessaire.
Le report à 2027 permet-il d’attendre ?
Il ne suspend pas le RGPD ni les règles du recrutement. La préparation des responsabilités, de l’information et de la supervision peut commencer dès maintenant.
aiKip est-il présenté comme certifié AI Act ?
Non. aiKip publie ses mesures et les travaux restants sur la page de transparence. Ces informations permettent un examen du produit sans affirmer une certification générale.