Leçon 1EIPD pour systèmes IA : définition de portée des entrées/sorties du modèle, notation des risques, taux d’erreur et stratégies d’atténuationCette section détaille les EIPD pour les outils IA RH, couvrant la définition de portée, cartographie des entrées et sorties, notation des risques, évaluation des taux d’erreur et biais, et conception de plans d’atténuation et surveillance alignés sur RGPD et droit du travail.
Scoping AI use cases and data flowsIdentifying data subjects and impactsRisk scoring and prioritization methodsEvaluating error rates and false matchesMitigation, residual risk and sign-offLeçon 2Documentation et gouvernance : registre de risques de modèles, déclaration d’impact algorithmique, journaux de changements et registres de formationCette section explique comment documenter les outils IA RH via registres de risques de modèles, déclarations d’impact algorithmique, journaux de changements et registres de formation, permettant traçabilité, responsabilité et preuves défendables pour régulateurs, tribunaux et représentants des employés.
Designing an AI model risk registerAlgorithmic impact statement structureMaintaining model and data change logsTracking training data and model versionsEvidence packs for audits and litigationLeçon 3Applicabilité du RGPD à l’IA : base légale pour le traitement, catégories particulières et implications pour la prise de décision automatisée (art. 22)Cette section clarifie l’applicabilité du RGPD à l’IA en RH, incluant bases légales, gestion des catégories particulières, profilage et décisions automatisées selon l’art. 22, et comment concevoir gouvernance, registres et garanties résistant à l’examen réglementaire.
Choosing lawful bases for HR AI usesHandling special category and union dataProfiling and automated decision criteriaMeaningful human involvement safeguardsRopa and documentation for AI systemsLeçon 4Risques légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA pour le dépistage des candidats et la surveillance des employésCette section analyse les risques légaux et éthiques de l’IA en embauche et surveillance, incluant discrimination, effets dissuasifs, surveillance excessive et mauvaise utilisation de données inférées, et montre comment intégrer garanties, surveillance et proportionnalité dans les déploiements IA RH.
Discrimination and equal treatment risksSurveillance, trust and chilling effectsOver-collection and function creep in HRUse of inferred and behavioral dataEthics review and escalation channelsLeçon 5Vérifications de biais, équité et non-discrimination : provenance des ensembles de données, représentativité, explicabilité et audits tiersCette section couvre les contrôles de biais et équité pour outils IA RH, incluant provenance des ensembles de données, vérifications de représentativité, techniques d’explicabilité, métriques d’équité et audits indépendants, avec guidance sur remédiation et communication des risques résiduels.
Tracing dataset sources and licensesAssessing representativeness and coverageFairness metrics and threshold settingExplainability tools for HR decisionsThird-party audits and remediation plansLeçon 6Mesures techniques : minimisation des données, anonymisation/pseudonymisation, contrôles d’accès et déploiement sécurisé de modèlesCette section détaille les garanties techniques pour l’IA en RH, incluant minimisation des données, anonymisation/pseudonymisation, contrôles d’accès et déploiement sécurisé de modèles, assurant confidentialité, intégrité et résilience des modèles et données RH sur leur cycle de vie.
Data minimization for HR training datasetsAnonymization and pseudonymization patternsRole-based and attribute-based access controlSecure model hosting and API hardeningKey management and logging for AI systemsLeçon 7Droits des employés et transparence : avis, explication significative des décisions automatisées, examen humain et options d’opt-outCette section explique les droits d’information des employés en RH pilotée par IA, incluant avis multicouches, explications significatives de la logique, options d’examen humain, contestation des décisions et procédures alternatives pratiques conformes au RGPD et droit du travail.
Designing clear AI use notices for staffExplaining model logic in plain languageSetting up human review and escalationHandling objections and contestationsDocumenting responses to rights requestsLeçon 8Exigences de comité d’entreprise et codétermination en Allemagne : participation, droits d’information et obligations de consultationCette section se concentre sur la codétermination du comité d’entreprise allemand pour outils IA RH, couvrant les déclencheurs de participation, droits d’information, obligations de consultation, clauses typiques d’accords d’entreprise et stratégies d’engagement précoce basé sur la confiance.
When AI tools trigger co-determinationInformation and inspection rights of councilsStructuring consultation and negotiationsKey clauses in AI BetriebsvereinbarungenCooperation strategies and documentationLeçon 9Procédures de test et validation : tests pré-déploiement, métriques de performance, surveillance et réévaluation périodiqueCette section définit les pratiques de test et validation pour systèmes IA RH, incluant vérifications pré-déploiement, métriques de performance et équité, surveillance en production, réévaluation périodique, plans de rollback et documentation des résultats pour régulateurs et comités.
Pre-deployment functional test plansPerformance, error and fairness metricsShadow mode and A/B testing in HROngoing monitoring and alert thresholdsPeriodic reviews and rollback criteriaLeçon 10Gestion contractuelle et fournisseurs : rôles responsable vs sous-traitant, clauses contractuelles requises, SLA, gestion des changements de modèles et demandes de provenanceCette section traite des contrats et surveillance fournisseurs pour outils IA RH, définissant rôles responsable/sous-traitant, clauses RGPD obligatoires, SLA, droits de sécurité et audit, notifications de changements de modèles et obligations de provenance et documentation pour fournisseurs.
Allocating controller and processor rolesGDPR Article 28 and DPA essentialsSecurity, uptime and support SLAsModel updates, drift and change controlProvenance, audit and termination rights
