IA au travail en 2026 : recrutement, surveillance et évaluation des salariés

L’intelligence artificielle n’entre pas dans l’entreprise sous une forme unique. Un salarié peut utiliser ChatGPT pour préparer un document, un recruteur peut trier des candidatures avec un algorithme, un logiciel peut classer des performances ou une caméra peut être couplée à un système d’analyse automatisée. Ces situations ne posent pas les mêmes questions, mais elles ont un point commun : il faut comprendre ce que fait réellement l’outil avant de discuter de sa licéité ou de ses conséquences.

Pour le salarié, le bon réflexe consiste donc à identifier la fonction de l’IA, les données utilisées, la personne qui prend la décision finale et l’information qui a été donnée. Une simple mention « décision assistée par IA » ne suffit pas à expliquer si l’outil recommande, classe, écarte, surveille ou décide.

Quand le salarié utilise lui-même une IA générative

L’usage d’un outil d’IA générative n’est pas seulement une question de productivité. Il peut impliquer des données de clients, des informations internes, du code, des documents confidentiels ou des données personnelles. L’entreprise peut donc fixer des règles d’utilisation, imposer certains outils et interdire le transfert de données sensibles dans un service non autorisé.

Une interdiction n’a toutefois pas le même sens qu’une politique d’usage. Avant d’utiliser un outil externe, il est utile de vérifier les règles internes, la nature des informations envoyées et la possibilité d’effectuer le même travail sans transmettre de données confidentielles. La fiche consacrée à ChatGPT au travail et aux restrictions imposées par l’employeur détaille cette distinction.

Quand l’IA intervient avant même l’embauche

Le recrutement automatisé peut prendre plusieurs formes : classement de CV, score de compatibilité, présélection, analyse d’un questionnaire ou aide à l’entretien. Le terme « algorithme » recouvre ainsi des usages très différents. Pour le candidat, la question essentielle est de savoir si un traitement automatisé a réellement pesé sur la candidature et s’il existe une intervention humaine effective.

Le fonctionnement général de ces outils est présenté dans la fiche sur le recrutement automatisé et l’évaluation algorithmique d’une candidature. Lorsqu’un CV est directement classé ou écarté, la question devient plus précise : la fiche sur le tri des CV par intelligence artificielle examine le rôle du traitement automatisé et les garanties qui doivent entourer la décision.

Évaluer un salarié avec un algorithme ne revient pas à mesurer un indicateur neutre

Un outil peut agréger des délais, des ventes, des réponses à des clients, des temps de connexion ou d’autres données afin d’attribuer une note. Même lorsqu’un score paraît mathématique, le choix des données, leur pondération et la manière dont le résultat est utilisé relèvent d’une décision d’organisation. Un salarié doit donc distinguer l’indicateur brut de la conclusion que l’employeur en tire.

La question est développée dans deux fiches complémentaires : l’évaluation des performances par IA du point de vue de l’employeur et l’analyse plus ciblée de l’évaluation algorithmique de la performance d’un salarié en 2026. Ces situations doivent être rapprochées des règles de transparence, de protection des données et, selon l’outil, du droit à une intervention humaine.

Reconnaissance des émotions : un usage particulièrement sensible

Certains systèmes prétendent déduire une émotion à partir du visage, de la voix ou d’autres signaux. Au travail, ce type de technologie soulève des difficultés plus fortes qu’un simple outil de mesure d’activité. La fiche consacrée à la reconnaissance des émotions par IA au travail expose le cadre applicable en 2026 et les exceptions qui doivent être interprétées avec prudence.

Il faut également éviter de confondre reconnaissance des émotions et surveillance numérique classique. Un outil de suivi d’activité, une caméra ou un logiciel de contrôle peuvent poser des problèmes importants sans prétendre analyser un état émotionnel. Les deux sujets se rejoignent parfois, mais ils ne se traitent pas de la même manière.

Quatre questions concrètes avant de contester une décision liée à l’IA

Une contestation devient plus solide lorsque le fonctionnement réel de l’outil est documenté. Il faut d’abord identifier ce qui a été collecté. Il faut ensuite comprendre ce que le système a produit : recommandation, score, classement, alerte ou décision. La troisième question porte sur la personne qui a validé le résultat. Enfin, il faut conserver les documents qui expliquent le dispositif : note interne, charte, courriel, écran d’information, compte rendu d’entretien ou réponse des ressources humaines.

Cette méthode permet d’éviter deux erreurs opposées : considérer qu’une décision est automatiquement illicite parce qu’une IA a été utilisée, ou considérer qu’elle devient incontestable parce qu’un logiciel a produit un score. En droit du travail, la technologie ne supprime ni l’examen des faits ni la nécessité de comprendre la décision prise à l’égard du salarié.