Comment les RH peuvent naviguer dans la Loi sur l’IA de l’UE
L’adoption de l’IA dans les ressources humaines offre un potentiel immense pour rationaliser les processus, améliorer la prise de décision et stimuler l’innovation. Cependant, pour réaliser ces avantages, il est essentiel d’aborder les complexités de la Loi sur l’IA de l’UE et de naviguer dans la divergence rapide entre les approches réglementaires de l’UE et des États-Unis, semblable à ce que nous observons déjà en matière de protection des données.
Pour toute entreprise transférant des données de part et d’autre de l’Atlantique – ce qui est le cas de la plupart des entreprises aujourd’hui – cette divergence souligne la nécessité d’une gouvernance robuste de l’IA et de garde-fous pour garantir une adoption éthique et sécurisée à travers les frontières.
Ce qui est acceptable aux États-Unis pourrait enfreindre les réglementations européennes dès que des données concernant des citoyens de l’UE ou du Royaume-Uni sont impliquées. Même aux États-Unis, l’absence de réglementation spécifique à l’IA ne signifie pas absence de risque. De nombreux États disposent encore de réglementations locales sur la protection des données et l’IA, et il existe toujours un risque de litige concernant les atteintes à la propriété intellectuelle, la discrimination et la participation à des pratiques trompeuses, pour n’en nommer que quelques-unes.
Il est donc judicieux de faire preuve de prudence dans le déploiement de l’IA, qu’il y ait ou non une règle spécifique vous y contraignant. Les étapes suivantes vous aideront à prospérer dans un environnement réglementaire qui exige à la fois agilité et responsabilité, et à préparer l’avenir de votre stratégie IA.
1. Comprendre les niveaux de risque
La Loi sur l’IA de l’UE classe les outils d’IA en quatre niveaux de risque : minimal, limité, élevé et inacceptable. Chaque niveau comporte des obligations de conformité spécifiques, en particulier le niveau de risque élevé, qui englobe les technologies utilisées dans le processus de recrutement et de gestion des employés. Ces systèmes sont souvent scrutés pour leur potentiel à impacter les moyens de subsistance des individus, nécessitant des mesures strictes pour garantir la transparence, atténuer les biais et assurer une gouvernance robuste des données.
Il est donc essentiel de réaliser un audit complet des systèmes d’IA actuels et prévus pour déterminer leur niveau de risque. Vous devez également établir si votre organisation se qualifie comme un « fournisseur d’IA », ce qui entraîne des responsabilités supplémentaires en vertu de la loi.
2. Effectuer des audits continus
Contrairement aux logiciels traditionnels, que vous installez puis (en théorie) oubliez, les outils d’IA sont par nature non déterministes et leur comportement est susceptible de changer en fonction du temps et des circonstances. De nouveaux types de données d’entrée produisent des réponses inattendues et peuvent créer de nouveaux types de biais, de désinformation ou même des risques pour la protection des données et la sécurité de l’information. Une évaluation continue des systèmes d’IA est donc cruciale pour éviter de compromettre les utilisateurs ou de créer une situation pouvant nuire à la réputation de votre entreprise.
3. Former les équipes RH
La gouvernance de l’IA n’est pas seulement un défi technique ; c’est également un défi culturel et éducatif. Fournir une formation sur la gouvernance et l’éthique de l’IA permet aux professionnels des RH de mettre en œuvre l’IA de manière responsable. Les programmes de formation doivent être adaptés aux besoins uniques des professionnels des RH, les équipant pour agir en tant que gardiens informés des systèmes d’IA, et non simplement comme des utilisateurs passifs d’un autre logiciel. C’est en fait l’une des promesses de la technologie – elle est là pour apprendre et évoluer en partenariat avec ses homologues humains, de sorte que le résultat de l’humain et de la machine ensemble soit meilleur que ce que chacun pourrait réaliser seul.
4. Établir la confiance par la transparence
Des divulgations claires concernant l’utilisation de l’IA dans le recrutement et la gestion des effectifs renforcent la confiance parmi les employés et les candidats. Cette confiance est encore accrue lorsque vous démontrez un engagement envers des pratiques d’IA éthiques, renforçant votre réputation en tant qu’employeur équitable et tourné vers l’avenir.
De plus, les membres du personnel qui comprennent comment l’IA impacte leurs interactions avec l’organisation sont plus susceptibles d’accepter ses avantages et de contribuer à son amélioration continue. Assurez-vous de communiquer régulièrement sur :
- comment les décisions basées sur l’IA sont prises et surveillées ;
- quelles mesures sont prises pour améliorer l’exactitude et l’équité de ces systèmes ;
- quels mécanismes sont en place pour traiter les erreurs ou les préoccupations.
5. Surveiller l’environnement réglementaire
Comme le dit le proverbe, la seule certitude est le changement. C’est certainement vrai dans l’environnement réglementaire de l’IA, étant donné l’étendue dans laquelle la conformité à l’IA est devenue un sujet politique. Travaillez avec vos équipes juridiques, de protection des données et de sécurité de l’information pour rester à jour sur les évolutions et envisagez d’adopter des systèmes d’IA avec des fonctionnalités de conformité intégrées pour simplifier leurs ajustements réglementaires futurs. Et surveillez attentivement ce que font les autres, afin d’apprendre de leurs bons exemples – et de leurs erreurs.
En règle générale, vous devriez :
- maintenir des dossiers détaillés des opérations des systèmes d’IA et des mesures de conformité ;
- interagir avec les régulateurs et les organismes de l’industrie pour rester informé des changements à venir ;
- aligner les initiatives d’IA avec des objectifs organisationnels plus larges pour garantir qu’elles apportent une valeur mesurable.
Il peut être intéressant d’externaliser une partie de cela, ce qui peut aider à accélérer le rythme du changement, à gérer les risques et à créer un avantage concurrentiel.
