55. Intelligence artificielle appliquée aux ressources humaines

À propos du cours

Comprendre les principaux usages de l’intelligence artificielle en ressources humaines, évaluer leur pertinence, leurs risques et les conditions d’un déploiement responsable, avec un traitement centré sur les décisions, processus et responsabilités RH.

Contenu du cours

55.1 Cas d’usage de l’IA en ressources humaines
Cadrer un cas d’usage d’IA en RH, distinguer assistance, recommandation et décision, cartographier les principales familles d’usage et évaluer valeur, risques, données et supervision.

  • Définir un cas d’usage de l’IA en ressources humaines
  • Cartographier les familles d’usages RH
  • Distinguer assistance, recommandation et automatisation de décision
  • Évaluer la pertinence d’un cas d’usage
  • Piloter un cas d’usage RH de façon responsable
  • Quiz — Cas d’usage de l’IA en ressources humaines

55.2 IA dans le sourcing
Comprendre comment l’IA peut soutenir la recherche et l’approche de profils, distinguer sourcing, tri et sélection, organiser la supervision humaine et mesurer la qualité du dispositif.

55.3 IA dans le tri des candidatures
Comprendre comment l’IA peut extraire, classer et prioriser des candidatures, définir des critères de tri pertinents, organiser une supervision humaine réelle et contrôler les effets opérationnels, éthiques et juridiques du dispositif.

55.4 IA dans l’évaluation et la sélection des candidats
Analyser les usages de l’IA dans les tests, mises en situation, entretiens et décisions de sélection, contrôler la validité professionnelle des méthodes, combiner plusieurs sources d’évaluation et encadrer les risques d’équité, d’accessibilité, d’automatisation et de conformité.

55.5 IA dans la planification des effectifs
Comprendre comment l’IA peut soutenir les prévisions, scénarios et arbitrages de workforce planning, tout en distinguant analyse agrégée, décision individuelle, incertitude et responsabilité RH.

55.6 IA dans la cartographie des compétences
Comprendre comment l’IA peut extraire, normaliser, inférer et rapprocher des compétences, en distinguant les niveaux de preuve, les usages RH, les risques d’inférence et les exigences de gouvernance.

55.7 IA dans la formation
Comprendre comment l’IA peut soutenir la recommandation de parcours, la création de contenus, le tutorat et l’adaptation de l’apprentissage, tout en maintenant qualité pédagogique, autonomie et gouvernance.

55.8 IA dans la mobilité interne
Comprendre comment l’IA peut rapprocher collaborateurs et opportunités internes, soutenir les talent marketplaces et la sélection, tout en distinguant recommandation, profilage et décision de mobilité.

55.9 IA dans la gestion de la performance
Comprendre comment l’IA peut assister l’analyse, la documentation et l’évaluation de la performance, distinguer activité et performance, limiter les biais d’automatisation et encadrer les usages de surveillance ou de décision à fort impact.

55.10 IA dans l’allocation et l’organisation du travail — implications RH
Analyser l’usage de l’IA pour affecter tâches, missions, horaires ou priorités, définir les objectifs et contraintes, prévenir les effets de charge ou d’enfermement algorithmique et organiser une supervision humaine et réglementaire proportionnée.

55.11 IA dans les services RH
Comprendre comment l’IA peut assister la prestation de services RH, choisir le niveau d’automatisation adapté, mesurer la qualité de service, maîtriser les erreurs et les accès, et organiser une gouvernance proportionnée.

55.12 Assistants et chatbots RH
Concevoir et gouverner des assistants conversationnels RH fondés sur des sources maîtrisées, avec authentification, autorisations, minimisation des données, escalade humaine et transparence adaptées aux usages.

55.13 IA dans les People Analytics
Comprendre comment l’IA peut assister l’interrogation, l’exploration, l’analyse de texte, la détection d’anomalies et la prédiction en People Analytics, tout en conservant des contrôles sur les données, l’interprétation et la décision.

55.14 Génération et synthèse de documents RH
Utiliser l’IA pour préparer, structurer, extraire et synthétiser des documents RH en maîtrisant les sources, la fidélité, la confidentialité, la validation et la séparation entre brouillon et version officielle.

55.15 Aide à la décision et décision automatisée
Distinguer l’aide à la décision de la décision entièrement automatisée, comprendre le rôle réel de l’intervention humaine, analyser les erreurs et seuils, et organiser une gouvernance proportionnée aux effets des décisions RH.

55.16 Données d’entraînement et qualité des données
Comprendre les rôles des jeux d’entraînement, de validation et de test, évaluer la qualité et la représentativité, maîtriser les annotations, prévenir les fuites et dérives, et gouverner les données utilisées par les systèmes d’IA RH.

55.17 Biais et discrimination algorithmique
Identifier les sources de biais dans le cycle de vie d’un système d’IA RH, mesurer les écarts avec prudence, distinguer biais statistique et discrimination juridique, tester des mesures correctrices et organiser un suivi continu.

55.18 Explicabilité et intelligibilité des résultats
Distinguer interprétabilité, explicabilité et intelligibilité, expliquer le fonctionnement global et les résultats individuels d’un système d’IA, adapter les explications aux destinataires et intégrer l’explicabilité dans le processus RH.

55.19 Transparence envers les personnes concernées
Comprendre les différentes couches de transparence applicables aux usages d’IA RH, articuler information RGPD, obligations spécifiques du règlement européen sur l’IA et information des travailleurs, et concevoir une information compréhensible et actionnable.

55.20 Usages interdits ou fortement encadrés
Distinguer pratiques d’IA interdites, systèmes RH à haut risque et autres usages encadrés, identifier les interdictions particulièrement pertinentes au travail et qualifier les exigences avant tout déploiement.

55.21 Identification des usages RH à risque élevé
Qualifier les usages RH susceptibles de relever du régime des systèmes d’IA à haut risque, reconnaître les catégories de l’annexe III, appliquer avec prudence la dérogation de l’article 6(3), documenter la qualification et tenir compte du calendrier réglementaire.

55.22 Évaluation des impacts et des risques
Évaluer les impacts humains, sociaux, opérationnels et liés aux droits d’un système d’IA RH, distinguer l’évaluation interne, l’AIPD et l’analyse de l’article 27, prioriser les risques et transformer l’analyse en décision de déploiement.

55.23 Supervision humaine
Concevoir une supervision humaine effective des systèmes d’IA RH en donnant aux personnes chargées du contrôle les compétences, l’autorité, le temps et les moyens nécessaires pour comprendre, surveiller, contredire, corriger ou interrompre le système.

55.24 Contestation et recours humain
Organiser des mécanismes accessibles de correction, réexamen et contestation des résultats ou décisions influencés par l’IA, articuler les garanties du RGPD et du règlement européen sur l’IA et transformer les recours individuels en apprentissage pour le système.

55.25 Gestion des fournisseurs de solutions d’IA RH
Sélectionner, contractualiser et piloter les fournisseurs de solutions d’IA RH en qualifiant les rôles réglementaires, les garanties de performance et de données, les changements, les incidents et la réversibilité.

55.26 Traçabilité et contrôle des usages
Organiser la traçabilité des systèmes et décisions assistées par IA, maîtriser les journaux, versionner les éléments déterminants, auditer les usages et protéger les traces nécessaires à la conformité, aux investigations et aux recours.

55.27 Gouvernance responsable de l’IA en ressources humaines
Structurer une gouvernance responsable de l’IA RH en répartissant les responsabilités, en organisant les points de décision du cycle de vie, en développant la maîtrise de l’IA et en pilotant un portefeuille d’usages capable d’être autorisé, corrigé, suspendu ou retiré.

55.28 Frontière avec le domaine Intelligence Artificielle
Délimiter ce qui relève des responsabilités RH, des responsabilités techniques du domaine Intelligence Artificielle et des zones de décision partagée, afin de gouverner les usages sans transformer le professionnel RH en ingénieur de modèles ni déléguer les choix métier à la technologie.

Notes et avis de l’apprenant

Encore aucun avis !
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