AI Act et tests de recrutement : ce qui change pour les DRH en 2026

Le règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act) est entré en vigueur en août 2024, et ses obligations s'appliquent par vagues successives jusqu'en 2027. Pour les directions RH, un point mérite une attention immédiate : les systèmes d'IA utilisés pour recruter, évaluer ou promouvoir des personnes sont classés parmi les systèmes à haut risque. Concrètement, qu'est-ce que cela change pour vos outils d'évaluation des candidats ?

Pourquoi le recrutement est classé « haut risque »

L'AI Act (règlement UE 2024/1689) répartit les systèmes d'IA en niveaux de risque : pratiques interdites, haut risque, risque limité, risque minimal. L'annexe III du règlement place explicitement dans la catégorie haut risque les systèmes utilisés pour le recrutement et la sélection de personnes, notamment pour diffuser des offres ciblées, trier des candidatures et évaluer des candidats.

La logique du législateur est simple : une décision d'embauche affecte l'accès d'une personne à l'emploi, donc à ses moyens de subsistance. Un système automatisé qui influence cette décision doit répondre à des exigences renforcées de transparence, de robustesse et de contrôle humain.

Un point est encore plus strict : la reconnaissance des émotions sur le lieu de travail fait partie des pratiques interdites par l'article 5 du règlement, sauf exceptions étroites liées à la sécurité ou à des raisons médicales. Un outil qui prétend inférer l'état émotionnel d'un candidat à partir de sa voix ou de son visage pendant un entretien vidéo entre dans une zone rouge, pas seulement dans une zone grise.

Ce que le règlement exige des systèmes à haut risque

Pour les systèmes à haut risque, l'AI Act impose des obligations qui pèsent d'abord sur le fournisseur de l'outil, mais aussi sur l'entreprise qui le déploie. Les grandes familles d'exigences :

• Gestion des risques : le fournisseur doit identifier, évaluer et réduire les risques du système tout au long de son cycle de vie.
• Gouvernance des données : les jeux de données d'entraînement et de test doivent être pertinents, représentatifs et gérés pour limiter les biais.
• Documentation et transparence : l'entreprise utilisatrice doit disposer d'une documentation qui explique ce que le système mesure, comment, et avec quelles limites.
• Surveillance humaine : le système doit être conçu pour qu'un humain puisse comprendre ses sorties, les remettre en question et ne pas subir de décision entièrement automatisée.
• Exactitude et robustesse : le système doit atteindre un niveau de performance approprié et le maintenir dans le temps.

Côté employeur, deux réflexes s'imposent dès maintenant : informer les candidats et les représentants du personnel lorsqu'un système d'IA à haut risque est utilisé dans le processus, et garantir qu'une personne formée supervise réellement les résultats au lieu de les valider mécaniquement.

La question qui dérange : votre outil d'évaluation est-il prêt ?

Beaucoup d'outils du marché ont été conçus avant ce cadre réglementaire. Pour un DRH, la conformité ne se vérifie pas dans la plaquette commerciale mais dans les réponses précises du fournisseur. Cinq questions à poser :

1. Sur quel référentiel scientifique le système repose-t-il, et ce référentiel est-il consultable ? Un référentiel publié et documenté se vérifie. Une « IA propriétaire » sans cadre publié ne se vérifie pas.
2. Que mesure exactement le système, et que ne mesure-t-il pas ? La documentation doit distinguer ce qui est évalué (des comportements en situation, par exemple) de ce qui est inféré.
3. Le système analyse-t-il la voix, le visage ou des signaux émotionnels ? Si oui, la question de l'article 5 se pose directement.
4. Comment la surveillance humaine est-elle organisée ? Le résultat est-il présenté comme une aide à la décision, avec ses limites, ou comme un verdict ?
5. Quelles données ont servi à calibrer le système, et comment les biais sont-ils suivis ?

Un fournisseur solide répond à ces cinq questions par écrit. Un fournisseur fragile répond par une démonstration produit.

L'approche Rising Up : la conformité par conception

Rising Up n'a pas eu à se réinventer pour l'AI Act, parce que ses choix de conception initiaux vont dans le même sens que le règlement.

Un référentiel public. Le référentiel des 18 core skills est publié et consultable : familles, définitions, comportements observables. Ce que le Soft Skills Scan mesure est documenté noir sur blanc, ce qui répond directement à l'exigence de transparence. La mécanique d'évaluation reste propriétaire, comme le permet le règlement, mais le cadre scientifique, lui, est vérifiable.

Une aide à la décision, jamais une décision automatisée. Le Soft Skills Scan produit un score et une analyse comportementale que le manager ou le recruteur interprète. L'outil éclaire la décision humaine, il ne la remplace pas. C'est exactement la logique de surveillance humaine que l'AI Act impose aux systèmes à haut risque.

Pas d'analyse émotionnelle faciale ou vocale. L'évaluation repose sur des mises en situation professionnelles écrites et contextualisées, pas sur l'inférence d'états émotionnels à partir de signaux biométriques.

Un cadre scientifique audité. Reconnue Deeptech par le Conseil européen de l'innovation (EIC) en 2023, labellisée Numérique Responsable (NR1) et titulaire de l'agrément CIR, Rising Up inscrit sa méthode dans une démarche de recherche documentée, menée sous la direction de son équipe scientifique en collaboration avec des chercheurs du CNRS, de l'ENS-PSL et de l'Université Paris Cité.

Pour les établissements et les entreprises qui souhaitent aller plus loin, la certification des compétences comportementales s'appuie sur ce même cadre documenté : ce qui est certifié est défini, mesurable et traçable.

Ce qu'il faut retenir pour 2026

Le calendrier de l'AI Act est progressif, mais la direction est fixée : les outils d'évaluation de candidats devront démontrer ce qu'ils mesurent, comment, et sous quel contrôle humain. Les entreprises qui recrutent ont donc intérêt à auditer leurs outils dès maintenant, plutôt que de découvrir en 2027 qu'un maillon de leur processus ne tient pas.

Ce mouvement réglementaire rejoint un mouvement de fond du marché : selon l'Apec, 41 % des entreprises qui recrutent des cadres évaluent désormais formellement les soft skills, soit 9 points de plus en un an. Plus l'évaluation comportementale se généralise, plus la qualité scientifique et juridique des outils devient un critère de choix.

La question n'est plus « faut-il évaluer les soft skills ? » mais « avec quel outil pouvez-vous le justifier, devant un candidat comme devant un régulateur ? ». Un test de recrutement fondé sur les sciences cognitives, adossé à un référentiel public et conçu comme une aide à la décision, répond aux deux exigences à la fois.

Pour prolonger la réflexion sur la place de l'IA dans les processus RH, lisez notre analyse sur le rôle de l'IA face aux recruteurs.