Édition universitaire · 2026
Fondements et objectif de cette édition
Une approche critique des rapports entre technologie, travail et responsabilité professionnelle.
Avant-propos
L’intelligence artificielle s’est intégrée aux processus de gestion des personnes par des systèmes de classification, de prédiction et de génération de contenu. Sa présence ne rend pas automatiquement une décision objective et n’améliore pas, à elle seule, la qualité de l’emploi. Ce livre examine les conditions dans lesquelles ces outils peuvent contribuer à une gestion mieux informée, plus transparente et plus responsable.
Le principe central est la dignité des personnes. Une candidature, une évaluation ou un parcours professionnel ne peuvent être réduits à une note sans contexte. La possibilité d’automatiser une tâche doit être examinée au regard de la légitimité de l’objectif, de la qualité des éléments probants et de la possibilité de contester un résultat.
Introduction et périmètre
Cette édition universitaire révisée et condensée développe les dix chapitres du manuscrit fourni par l’auteur. Elle corrige le sommaire, supprime les doublons et remplace le discours promotionnel par un exposé critique. Les exemples organisationnels sont présentés comme des situations pédagogiques hypothétiques ; aucun succès, entretien ou partenariat non documenté n’est allégué.
Le parcours couvre les systèmes d’information, les technologies émergentes, les plateformes, la performance, la sélection, la planification, les méthodes agiles, la sécurité et l’avenir du travail. Les questionnaires servent à vérifier les concepts et à débattre de dilemmes. Ils n’évaluent ni l’aptitude professionnelle, ni la personnalité, ni la valeur morale de la personne qui répond.
Méthode de lecture
Chaque chapitre présente des concepts, des choix de conception, des risques et des questions pour la pratique professionnelle. Il convient de distinguer quatre niveaux : ce qui est techniquement possible, empiriquement démontré, souhaitable pour l’organisation et juridiquement admissible. La capacité d’un système à traiter un signal ne prouve pas que ce signal mesure l’aptitude que l’on cherche à évaluer.
Les sources réglementaires et méthodologiques sont accessibles par des liens à la fin du livre. Les propos d’auteurs reconnus constituent des points de départ pour la réflexion, et non des arguments d’autorité remplaçant les éléments probants. Les traductions sont des versions de travail automatiques qui nécessitent une révision linguistique spécialisée avant de pouvoir être considérées comme définitives.
Concepts opérationnels
Un système d’information organise des données et des procédures. Un modèle prédictif estime des résultats à partir de régularités apprises. Un outil génératif produit un contenu plausible qui peut comporter des erreurs. L’automatisation exécute des règles ou des actions ; elle n’implique pas nécessairement l’apprentissage automatique. Ces catégories peuvent coexister au sein d’une même plateforme.
Dans cet ouvrage, la supervision humaine suppose de disposer des informations, du temps, des compétences et de l’autorité nécessaires pour réexaminer ou arrêter une décision. Ajouter une signature humaine à la fin d’un processus ne garantit pas un examen effectif. Les responsabilités doivent être attribuées avant le déploiement et maintenues tout au long du cycle de vie.
Questionnaires
Compréhension du chapitre & Dilemmes en ressources humaines
Les dilemmes ne donnent lieu à aucune note morale et ne servent pas à évaluer des candidatures.