L’IA RH force le dialogue social

Sortir de l’éthique change la nature du problème

Le texte ministériel du 23 avril 2026 n’est pas une simple charte de prudence. Il autorise des usages précis, par exemple l’appui à la GPEEC, des chatbots destinés aux agents et l’automatisation de comptes rendus, mais il pose en même temps plusieurs bornes organisationnelles fortes. L’IA doit rester un outil d’assistance, ne pas prendre de décisions RH autonomes, ne pas être systématisée dans tous les processus, utiliser des outils internes ou sécurisés, respecter la minimisation des données, informer les agents, informer régulièrement les organisations syndicales représentatives, préserver les interactions directes pour les décisions sensibles, lancer des projets pilotes avant généralisation, former les gestionnaires RH, et inscrire les usages dans une logique de sobriété numérique. Le texte nomme aussi des risques rarement explicités avec cette précision dans les documents administratifs antérieurs, notamment la déshumanisation de la gestion RH, la transformation subie des métiers, l’érosion possible des compétences et le stress au travail. 

Ce déplacement importe moins par son vocabulaire technologique que par le langage administratif qu’il mobilise. L’IA y est décrite dans les catégories ordinaires de la fonction RH publique, celles de la supervision humaine, du dialogue social, des plans d’action, de la formation, des audits, des responsabilités et des risques professionnels. Le sujet quitte ainsi le registre de la promesse pour entrer dans celui des arbitrages. Il devient possible de demander non seulement si un outil est conforme, mais aussi qui le pilote, quelles tâches lui sont confiées, quels métiers il transforme, quelles garanties sont opposables, et quelles instances sont informées. Ce n’est pas encore la preuve d’une maturité achevée. C’est en revanche le signe d’une entrée de l’IA dans la langue de gouvernement du travail. Le fait que la DGAFP ait, dès juin 2024, construit sa stratégie autour de la protection de l’agent et de l’administration, du contrôle par l’humain incluant la collaboration avec les représentants du personnel, puis de la déontologie, montre que ce déplacement était préparé. L’accord européen de 2022 sur la transformation numérique des administrations d’État et fédérales en avait déjà esquissé l’horizon, mais encore de façon plus générale. 

Encadré conceptuel

Chez Michel Callon, la traduction n’est pas une simple transposition de langage. C’est un processus par lequel des acteurs reformulent un problème, enrôlent d’autres acteurs, stabilisent des rôles et tentent de rendre leur solution incontournable. Callon distingue quatre moments, la problématisation, l’intéressement, l’enrôlement et la mobilisation, et insiste sur un point décisif, la traduction n’est jamais achevée et peut échouer. Walsh et Renaud ont montré que cette grille pouvait être relue, dans les systèmes d’information, comme une théorie exigeante de la conduite du changement qui cherche l’alignement de toutes les parties prenantes plutôt qu’un simple déploiement technique. 

La traduction transforme une norme en dispositif RH

L’intérêt de la grille de Callon apparaît lorsqu’on suit la chaîne documentaire plutôt que le seul événement du 23 avril. En juin 2024, la DGAFP propose une stratégie d’usage de l’IA en GRH fondée sur trois thèmes, la protection de l’agent et de l’administration, le contrôle par l’humain, la déontologie. En octobre 2025, cette stratégie est déclinée en une boîte à outils et trois fiches opérationnelles. Il ne s’agit déjà plus de grands principes. La doctrine demande d’identifier les responsables des technologies et méthodologies d’IA, de définir des objectifs mesurables, d’établir une cartographie des risques, de déterminer les missions et tâches susceptibles d’être assurées avec ou par l’IA, d’anticiper les effets sur les métiers et les compétences, puis d’organiser l’acculturation et la formation des agents. La norme devient alors un agencement d’acteurs, de livrables et de séquences organisationnelles. 

C’est exactement le travail de traduction. La problématisation ne consiste plus à dire « il faut appliquer le règlement européen ». Elle consiste à formuler une série de questions administrativement traitables, par exemple qui est responsable, quels objectifs sont poursuivis, quels risques doivent être cartographiés, quelles compétences doivent être renforcées, quelles tâches doivent rester humaines. L’intéressement prend la forme des coalitions que les textes appellent, entre DGRH, directions numériques, DPO, managers de proximité, responsables de la formation, représentants du personnel et communautés d’utilisateurs. L’enrôlement apparaît dans la distribution explicite des rôles, jusqu’aux livrables attendus. La mobilisation, enfin, se lit dans l’exigence de retours d’expérience, d’audits, de pilotes et d’information des organisations syndicales. L’originalité du moment n’est donc pas d’ajouter une couche éthique sur l’IA. Elle est de rendre la conformité praticable en la convertissant en tâches de gestion. 

Encadré chiffre

Dans la fiche opérationnelle sur les impacts de l’IA et la GPEEC, la DGAFP suggère qu’un métier puisse être considéré comme « profondément transformé » si au moins 50 % de ses tâches sont réalisées de façon égale, plus efficace ou plus efficiente par l’IA. Ce seuil n’a rien d’une loi scientifique. Il fonctionne comme un instrument de traduction managériale. Il oblige à quantifier une transformation encore incertaine pour la rendre gouvernable dans des fiches de poste, des plans de formation et des arbitrages RH. 

Le droit européen impose l’information plus que l’appropriation

Cette traduction organisationnelle ne naît évidemment pas hors du droit. La Commission européenne rappelle que les usages de l’IA dans l’emploi, la gestion des travailleurs et l’accès à l’autoentrepreneuriat font partie des cas d’usage à haut risque listés par l’AI Act, avec des exemples concrets comme le ciblage d’annonces d’emploi, l’analyse et le filtrage de candidatures, ou l’évaluation de candidats. Pour ces systèmes, le cadre européen prévoit des exigences de gestion des risques, de qualité des données, de documentation, de traçabilité, de transparence, de supervision humaine et de robustesse. Il ajoute des obligations spécifiques pour les déployeurs publics et pour le travail. Les autorités publiques doivent réaliser une évaluation d’impact sur les droits fondamentaux avant le premier usage. Les déployeurs en environnement de travail doivent informer à l’avance les travailleurs concernés et leurs représentants. Les personnes affectées doivent être informées lorsque le système est utilisé pour prendre ou assister une décision à leur sujet. 

Mais le droit n’épuise pas l’analyse. À la date du 8 mai 2026, l’Union européenne vient précisément de conclure un accord politique provisoire repoussant au 2 décembre 2027 l’application des règles pour les systèmes autonomes à haut risque, y compris dans l’emploi. Ce décalage est important. Il montre que le cadre publié par l’Éducation nationale ne peut pas être lu comme une simple réaction à une échéance réglementaire imminente. Il relève d’une anticipation organisationnelle plus profonde. Autrement dit, la dynamique française actuelle n’est pas uniquement une dynamique de mise en conformité. C’est une tentative de stabiliser, avant même l’épreuve juridique complète, des catégories d’usage acceptables et des circuits de responsabilité. 

Le RGPD et la CNIL vont dans le même sens. La CNIL rappelle depuis 2018 qu’une décision entièrement automatisée produisant des effets juridiques ou affectant significativement une personne est, par principe, encadrée de manière restrictive, avec des obligations d’information et un droit à l’intervention humaine. En décembre 2024, elle soulignait déjà les enjeux de l’IA pour le recrutement, la gestion des ressources humaines et le suivi de l’activité des salariés, en insistant sur le caractère automatique de certaines décisions, les risques de biais discriminatoires et l’explicabilité. Dans son programme de travail 2026, elle annonce la finalisation de documents sur les usages de l’IA dans le travail, centrés sur les biais algorithmiques et les garanties protégeant les droits des salariés, tout en se préparant à devenir autorité de surveillance de marché au titre du règlement IA. Le droit européen et la régulation des données exigent donc de l’information, de la traçabilité et de la responsabilité. Ils n’expliquent pas, à eux seuls, comment une administration réorganise ses métiers pour rendre ces obligations vivables. 

Le précédent des grands SIRH rappelle ce que l’outil redistribue

Le parallèle historique le plus éclairant n’est pas celui d’une autre vague « IA ». C’est celui des grands outils RH antérieurs qui ont prétendu transformer l’État en réordonnant ses règles et ses chaînes de décision. Le précédent de l’Opérateur national de paie reste, à cet égard, instructif. La Cour des comptes rappelait en 2015 que le programme ONP, abandonné en 2014, figurait parmi les projets informatiques les plus ambitieux et les plus coûteux de la période récente, avec 346 M€ dépensés entre 2008 et 2013. Le projet visait à automatiser la paie des agents de l’État à partir d’un nouveau calculateur alimenté par les SIRH ministériels. La Cour attribuait son échec à une conception excessivement ambitieuse et à une gouvernance défaillante, marquée par la mauvaise coordination entre l’opérateur central et les maîtrises d’ouvrage ministérielles. 

L’analogie a des limites et il serait erroné d’assimiler un cadre d’usage d’IA générative à un programme de paie interministériel. Mais la proximité structurelle est forte sur un point essentiel. Dans les deux cas, le dispositif technique oblige l’administration à standardiser des catégories, à définir qui parle au nom de qui, à arbitrer entre diversité des pratiques locales et cohérence centrale, à redistribuer des points de contrôle. Le projet ONP a échoué moins parce que la technique était « mauvaise » que parce qu’elle cristallisait des hétérogénéités organisationnelles, juridiques et politiques que la gouvernance n’a pas su traduire. La prudence actuelle de la doctrine IA RH, avec ses cas d’usage ciblés, ses pilotes, son accent sur la formation et sa place reconnue au dialogue social, montre que cette leçon institutionnelle a au moins partiellement été retenue. Le risque ne disparaît pas pour autant. Il change de forme. Il n’est plus celui du grand programme unique. Il est celui d’une multiplication d’usages apparemment modestes qui, cumulés, déplacent sans méthode explicite les frontières du jugement humain. 

L’angle mort reste le travail réel

L’angle mort principal tient ici à la faiblesse du corpus public d’évaluation. La boîte à outils publiée par la DGAFP en octobre 2025 précise que les trois premières fiches ont vocation à être enrichies par des retours d’expérience et complétées par de nouvelles fiches issues des « cafés IA ». Le ministère de l’Éducation nationale, de son côté, indique que sa DGRH s’appuie sur des expériences d’usage réussies au sein des services ministériels ou dans d’autres contextes, qu’elle valorise et dont elle analyse la reproductibilité. Mais ni la DGAFP ni le ministère ne publient, à ce stade, un ensemble consistant de protocoles comparatifs, d’indicateurs stabilisés ou d’évaluations ouvertes sur les effets concrets en matière de qualité du travail, d’autonomie, de temps gagné, de compétences perdues ou reconfigurées, et de conflictualité éventuelle. La doctrine devient donc précise plus vite que l’évaluation ne devient publique. 

Les travaux internationaux disponibles renforcent ce diagnostic. L’OCDE souligne, à partir d’une enquête originale menée auprès de plus de 6 000 entreprises en France, Allemagne, Italie, Japon, Espagne et États-Unis, que la consultation des travailleurs peut atténuer les risques associés à la gestion algorithmique tout en améliorant l’engagement et l’acceptation des nouveaux outils. L’organisation note aussi les inquiétudes relatives à l’imputabilité des décisions algorithmiques, à la difficulté de suivre leur logique et à la protection insuffisante de la santé des travailleurs. Dans un autre texte consacré au secteur public, l’OCDE insiste sur la nécessité de construire des capacités internes pour maintenir l’accountability, assurer la conformité et aligner l’usage de l’IA sur les objectifs institutionnels. L’OIT, enfin, dans un working paper de 2025 sur l’IA en ressources humaines, soutient que l’optimisme entourant ces outils est souvent mal fondé tant que ne sont pas examinés de manière rigoureuse l’objectif poursuivi, les données mobilisées et la programmation du système. La difficulté française n’est donc pas l’absence de littérature critique. C’est le fait que l’essentiel des preuves disponibles porte encore sur des contextes transversaux ou privés, beaucoup plus que sur la RH publique d’État. 

C’est ici que le discours institutionnel révèle son non-dit. Les textes publics énumèrent correctement les risques. Le cadre de l’Éducation nationale parle de déshumanisation, de stress, d’érosion des compétences, de transformation subie des métiers RH. La DGAFP demande d’évaluer l’impact sur les métiers, de modifier les fiches de poste, d’ajuster la GPEEC et de renforcer la formation. Pourtant, la question de savoir comment documenter publiquement ces transformations reste peu traitée. Quels indicateurs de qualité du travail seront retenus ? Quelle place sera accordée aux observations des agents, des managers de proximité ou des représentants du personnel dans l’évaluation des usages ? Quels effets doivent conduire à interrompre un pilote, à le resserrer, ou à le généraliser ? Tant que ces questions restent à l’arrière-plan, la doctrine la plus sophistiquée peut rester une doctrine d’intention plutôt qu’un régime de preuve. 

Le test se lira dans les traces publiques de 2027

L’hypothèse vérifiable la plus robuste n’est pas qu’une administration « en avance » sera celle qui annoncera le plus de cas d’usage. Le test portera plutôt sur la solidité des traces organisationnelles laissées dans l’espace public d’ici au 2 décembre 2027, nouvelle date prévue pour l’application des règles européennes sur les systèmes autonomes à haut risque si l’accord politique du 7 mai 2026 est formellement adopté. Les ministères qui stabiliseront leurs usages d’IA RH devraient présenter, avant cette échéance, au moins quatre types de traces observables, des cadres locaux ou chartes publiés, des offres de formation dédiées ou catalogues actualisés, des dispositifs d’audit ou de clauses de supervision humaine visibles dans les marchés et documents de doctrine, et des indices publics de concertation structurée avec les représentants du personnel ou d’information des agents. Là où ces traces manqueront, l’usage risquera de rester soit symbolique, soit contesté, soit prisonnier de pilotes sans cumul d’apprentissage. 

Le paradoxe formulé par le titre se referme ici. L’IA RH entre bien en dialogue social avant d’entrer dans un régime de preuve stabilisé. Rien n’indique que cette séquence soit nécessairement un défaut. Elle peut devenir une ressource, à condition que le dialogue social, l’expérimentation et la formation ne soient pas seulement des dispositifs d’acceptabilité, mais des dispositifs de connaissance. La question plus large, pour le SI public, n’est donc pas seulement de savoir comment déployer une IA conforme. Elle est de savoir si l’administration saura produire, à partir de ses propres usages, un savoir public sur ce que ces outils déplacent dans l’autorité, le jugement et le travail. 

Note méthodologique

Cette lecture repose d’abord sur les documents publiés par la DGAFP, le ministère de l’Éducation nationale, la Commission européenne, le Conseil de l’Union européenne et la CNIL entre 2024 et mai 2026, puis sur des travaux académiques et internationaux relatifs à la traduction, à l’IA au travail et à la préparation des administrations publiques. Deux arbitrages ont été retenus. La mention du DUERP présente dans le brief n’a pas été reprise, faute de vérification dans le document public consulté. La référence à Callon est signalée comme partiellement ambigüe, le texte fondateur étant publié en 1984 dans The Sociological Review puis repris en 1986 dans un ouvrage collectif, tandis que le report du calendrier européen au 2 décembre 2027 n’est, au 8 mai 2026, qu’un accord politique provisoire en attente d’adoption formelle. 

Sources

Sources institutionnelles primaires françaises

Ministère de l’Éducation nationale, « Cadre d’usage de l’IA dans les ressources humaines », 23 avril 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-dans-les-ressources-humaines-504524https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-dans-les-ressources-humaines-504524. 

DGAFP, « Stratégie d’usage de l’intelligence artificielle en matière de gestion des ressources humaines dans la fonction publique de l’État », 4 juin 2024. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-publications/strategie-dusage-de-lintelligence-artificielle-en-matiere-de-gestion-des-ressources-humaines-dans-la-fonction-publique-de-letathttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-publications/strategie-dusage-de-lintelligence-artificielle-en-matiere-de-gestion-des-ressources-humaines-dans-la-fonction-publique-de-letat. 

DGAFP, « Boîte à outils pour la déclinaison opérationnelle du cadre d’usage de l’IA en GRH publique. Fiche méthodologique », 14 octobre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Presentation-boite-a-outils-cadre-usage-IA-en-GRHA.pdfhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Presentation-boite-a-outils-cadre-usage-IA-en-GRHA.pdf. 

DGAFP, « Intégration et l’utilisation de l’IA en GRH publique », 14 octobre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-publications/integration-et-lutilisation-de-lia-en-grh-publiquehttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-publications/integration-et-lutilisation-de-lia-en-grh-publique. 

DGAFP, « Proposition de définition d’un cadre d’usage de l’IA en GRH publique. Fiche opérationnelle 1. Intégration et utilisation de l’IA en GRH publique », 14 octobre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-1Integration-et-utilisation-de-lIAA.pdfhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-1Integration-et-utilisation-de-lIAA.pdf. 

DGAFP, « Proposition de définition d’un cadre d’usage de l’IA en GRH publique. Fiche opérationnelle 2. Impacts de l’IA et GPEEC », 14 octobre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-2Impacts-de-lIA-et-GPEECA.pdfhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-2Impacts-de-lIA-et-GPEECA.pdf. 

DGAFP, « Proposition de définition d’un cadre d’usage de l’IA en GRH publique. Fiche opérationnelle 3. Accompagner et former les agents publics à l’IA », 14 octobre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-3Accompagner-et-former-les-agents-a-lIAA.pdfhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/files/files/publications/publications-dgafp/IA/Fiche-operationnelle-3Accompagner-et-former-les-agents-a-lIAA.pdf. 

Direction générale de l’administration et de la fonction publique, « Accord européen sur la transformation numérique des administrations d’État et fédérales », 23 janvier 2023. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-actualites/accord-europeen-sur-la-transformation-numerique-des-administrations-detat-et-federaleshttps://www.fonction-publique.gouv.fr/toutes-les-actualites/accord-europeen-sur-la-transformation-numerique-des-administrations-detat-et-federales. 

CNIL, « Accompagnement des professionnels : le programme de travail de la CNIL pour 2026 », 7 avril 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.cnil.fr/fr/accompagnement-des-professionnels-le-programme-de-travail-de-la-cnil-pour-2026https://www.cnil.fr/fr/accompagnement-des-professionnels-le-programme-de-travail-de-la-cnil-pour-2026. 

CNIL, « Profilage et décision entièrement automatisée », 29 mai 2018. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.cnil.fr/fr/profilage-et-decision-entierement-automatiseehttps://www.cnil.fr/fr/profilage-et-decision-entierement-automatisee. 

CNIL, « Observatoire français de l’IA : la CNIL participe aux réflexions sur l’impact de l’IA sur le travail et l’emploi », 18 décembre 2024. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.cnil.fr/fr/observatoire-francais-de-lia-reflexions-sur-limpact-de-lia-sur-le-travail-et-lemploihttps://www.cnil.fr/fr/observatoire-francais-de-lia-reflexions-sur-limpact-de-lia-sur-le-travail-et-lemploi. 

Sources européennes

Commission européenne, « Navigating the AI Act », mise à jour consultée en mai 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/navigating-ai-acthttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/navigating-ai-act. 

Commission européenne, « EU agrees to simplify AI rules to boost innovation and ban ‘nudification’ apps to protect citizens », 7 mai 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-agrees-simplify-ai-rules-boost-innovation-and-ban-nudification-apps-protect-citizenshttps://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-agrees-simplify-ai-rules-boost-innovation-and-ban-nudification-apps-protect-citizens. 

Conseil de l’Union européenne, « Artificial Intelligence: Council and Parliament agree to simplify and streamline rules », 7 mai 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/05/07/artificial-intelligence-council-and-parliament-agree-to-simplify-and-streamline-rules/https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/05/07/artificial-intelligence-council-and-parliament-agree-to-simplify-and-streamline-rules/. 

Travaux académiques et internationaux

Michel Callon, « Some Elements of a Sociology of Translation: Domestication of the Scallops and the Fishermen of St Brieuc Bay », The Sociological Review, première publication en mai 1984, texte repris ensuite dans l’ouvrage dirigé par John Law en 1986. URL exacte vérifiée : urlhttps://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1984.tb00113.xhttps://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1984.tb00113.x. 

Isabelle Walsh et Alexandre Renaud, « La théorie de la traduction revisitée ou la conduite du changement traduit. Application à un cas de fusion-acquisition nécessitant un changement de Système d’Information », Management & Avenir, 2010. URL exacte vérifiée : urlhttps://doi.org/10.3917/mav.039.0283https://doi.org/10.3917/mav.039.0283. 

OIT, Janine Berg et Hannah Johnston, « AI in human resource management: The limits of empiricism », Working Paper 154, 11 novembre 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://webapps.ilo.org/static/english/intserv/working-papers/wp154/index.htmlhttps://webapps.ilo.org/static/english/intserv/working-papers/wp154/index.html. 

OCDE, « Building an AI-ready public workforce: Implications and strategies », 19 janvier 2026. URL exacte vérifiée : urlhttps://doi.org/10.1787/b89244c7-enhttps://doi.org/10.1787/b89244c7-en. 

OCDE, « Algorithmic management in the workplace », 6 février 2025. URL exacte vérifiée : urlhttps://www.oecd.org/en/publications/algorithmic-management-in-the-workplace287c13c4-en.htmlhttps://www.oecd.org/en/publications/algorithmic-management-in-the-workplace287c13c4-en.html. 

Parallèles historiques et rapports publics

Cour des comptes, « Le rapport public annuel 2015 », 11 février 2015, avec le chapitre « La refonte du circuit de paie des agents de l’État : un échec coûteux ». URL exacte vérifiée : urlhttps://www.ccomptes.fr/fr/publications/le-rapport-public-annuel-2015https://www.ccomptes.fr/fr/publications/le-rapport-public-annuel-2015. 

Cour des comptes, Rapport public annuel 2015. Les observations synthèses, chapitre « La refonte du circuit de paie des agents de l’État : un échec coûteux ». URL exacte vérifiée : urlhttps://www.ccomptes.fr/sites/default/files/EzPublish/RPA2015-Tome-1-syntheses-observations.pdfhttps://www.ccomptes.fr/sites/default/files/EzPublish/RPA2015-Tome-1-syntheses-observations.pdf.