Tri de CV automatisé, évaluation algorithmique des performances, surveillance des salariés : l’IA s’invite dans les RH à toute vitesse. Mais entre l’IA Act, le RGPD et le Code du travail, les lignes rouges sont désormais tracées, et les sanctions bien réelles. Tour d’horizon de ce que vous pouvez faire, de ce qui est interdit, et de ce que vos salariés sont en droit d’exiger.
Déployer l’IA dans la fonction publique exige bien plus que le choix d’un outil : cela demande une démarche de conduite du changement adaptée aux contraintes réglementaires, aux attentes des agents et aux obligations vis-à-vis des usagers. Cet article vous guide pas à pas, de la co-construction avec les équipes à la mise en place d’un réseau de référents, pour faire de l’IA générative un levier de service public plutôt qu’une source de résistances.
L’IA s’invite dans vos achats publics, mais entre pression des directions métiers, exigences du Code de la commande publique et arrivée de l’AI Act, par où commencer ? Ce guide pratique vous donne les clés pour choisir la bonne procédure, rédiger un cahier des charges solide et garder la maîtrise de chaque décision. Sans sacrifier ni l’innovation, ni la sécurité juridique.
Vos équipes utilisent déjà l’IA générative, souvent sans cadre ni garde-fous. Cet article vous propose une démarche structurée pour former vos collaborateurs par niveaux, choisir les bons formats et ancrer durablement de nouvelles pratiques de travail
Extrait
Vos collaborateurs utilisent déjà l’IA. La vraie question n’est plus de savoir si vous devez encadrer ces usages, mais comment le faire sans brider l’innovation. Cet article vous propose une méthode en trois étapes, un modèle de politique complet et des repères concrets pour déployer un cadre que vos équipes adopteront vraiment.
L’IA générative transforme les organisations…mais sans cadre de gouvernance, elle les expose à des risques réels : biais, fuites de données, non-conformité. Ce guide détaille comment structurer un comité d’éthique, clarifier les responsabilités, industrialiser la validation des modèles et ancrer une culture IA responsable à chaque niveau de l’organisation.
