Introduction :
Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est le cadre juridique européen qui encadre le traitement des données à caractère personnel. Dans le cadre des RH et de l’IA, il impose des règles strictes sur la manière dont les algorithmes collectent, stockent et analysent les informations des candidats et des salariés.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, la conformité au RGPD est une obligation légale dont le non-respect peut entraîner des amendes allant jusqu’à 4 % du chiffre d’affaires mondial. Son importance réside dans la protection de la vie privée à une époque où l’IA peut déduire des informations sensibles (santé, opinions, intentions de départ) à partir de simples données comportementales. Pour les RH, l’enjeu est la transparence : un candidat doit savoir si une IA participe à sa sélection et avoir le droit de contester une décision entièrement automatisée (article 22). Sur Job-guard, le respect du RGPD est le socle de la confiance entre les entreprises et les talents. Il garantit que le matching prédictif n’utilise pas de critères discriminatoires cachés. L’importance de ce terme s’accroît avec l’IA générative, car les données envoyées dans les prompts ne doivent jamais contenir d’informations nominatives non protégées.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre repose sur le principe de “Privacy by Design” (protection dès la conception). Techniquement, cela nécessite l’anonymisation ou la pseudonymisation des données avant tout traitement par une IA. Il est recommandé de réaliser une AIPD (Analyse d’Impact relative à la Protection des Données) pour chaque nouvel outil d’IA RH. Les entreprises doivent nommer un DPO (Délégué à la Protection des Données) et tenir un registre des traitements. Il est crucial de s’assurer que les fournisseurs d’IA (OpenAI, Microsoft, etc.) proposent des contrats conformes aux transferts de données hors UE ou utilisent des serveurs localisés en Europe. La formation des recruteurs à ne pas insérer de données confidentielles dans les chats publics d’IA est également une étape clé de la mise en œuvre.
Exemples concrets :
Une entreprise utilise un outil d’IA pour analyser le climat social ; pour être conforme au RGPD, l’outil doit agréger les données de telle sorte qu’aucun individu ne puisse être identifié à travers ses réponses. Autre exemple : un candidat demande l’accès aux données de scoring utilisées par l’IA de recrutement de Job-guard ; l’entreprise doit être capable de lui fournir une explication claire et intelligible sur la logique de l’algorithme.