Recrutement, évaluation, rémunération : l’intelligence artificielle intervient déjà dans les décisions RH, avec le risque de reproduire et d’amplifier les discriminations. Auditionnée le 13 janvier 2026 à l’Assemblée nationale sur l’égalité salariale, #JamaisSansElles a proposé la création d’un label « IA-RH non discriminatoire et responsable ». Fondée sur un audit des outils et de leurs usages, cette proposition est reprise dans le rapport parlementaire de la Délégation aux droits des femmes.
En France, dans le secteur privé, les femmes percevaient en 2024 un revenu salarial moyen inférieur de 21,8 % à celui des hommes. L’écart se réduisait à 14 % à temps de travail égal et à 3,6 % à emploi comparable dans le même établissement, selon l’Insee*.
Ces écarts reflètent aussi les différences de temps de travail, de métiers et d’accès aux postes les mieux rémunérés. Autant de dimensions des parcours professionnels sur lesquelles l’IA peut peser.
Auditionnée le 13 janvier 2026 par la Délégation aux droits des femmes de l’Assemblée nationale dans le cadre de ses travaux sur l’égalité salariale, #JamaisSansElles était représentée par sa cofondatrice et directrice générale, Natacha Quester-Séméon. Celle-ci a résumé l’enjeu :
Une IA apprend à partir de données passées, et le passé du travail est structurellement inégalitaire.
L’association a également évoqué le risque d’une augmentation de 20 à 25 % des écarts de rémunération en cinq ans, sous l’effet de l’automatisation et de l’IA en l’absence de garde-fous. Cette estimation prospective constitue une alerte, sans être une prévision établie pour la France.
Des inégalités qui peuvent changer d’échelle
Un outil entraîné sur les recrutements passés peut privilégier les profils qui ressemblent aux personnes déjà sélectionnées et écarter d’autres compétences ou des parcours moins linéaires. Les déséquilibres présents dans les données se prolongent alors dans les recommandations.
L’automatisation change l’échelle du risque : un même biais peut affecter rapidement des milliers de candidatures ou de parcours. Présenté sous la forme d’un score ou d’un classement, il peut passer pour un résultat objectif. Le manque de transparence de certains systèmes complique encore la tâche des équipes RH qui cherchent à comprendre et à contester leurs recommandations.
29 % des professions à dominante féminine sont exposées à l’IA générative, contre 16 % des professions à dominante masculine.
Les emplois eux-mêmes se transforment, avec des effets différents pour les femmes et les hommes, qui n’occupent pas les mêmes métiers. Selon une étude de l’Organisation internationale du travail publiée en mars 2026, 29 % des professions à dominante féminine sont exposées à l’IA générative, contre 16 % des professions à dominante masculine. Cette exposition peut se traduire par une transformation des tâches comme par leur automatisation.
Face aux biais dans les décisions RH, #JamaisSansElles propose de mesurer les résultats des outils et d’examiner leur rôle dans les décisions humaines. C’est le principe du label présenté à l’Assemblée nationale.
Tester les outils, examiner les usages
Le dispositif couvrirait quatre domaines : recrutement, évaluation, promotion et rémunération. Il serait ouvert aux éditeurs de solutions d’IA RH, ainsi qu’aux entreprises et administrations volontaires qui développent ou adaptent ces outils pour leurs propres besoins.
Pour obtenir le label, les organisations candidates devraient soumettre leurs systèmes à un diagnostic de non-discrimination. À profils comparables, l’audit chercherait à établir si les résultats diffèrent selon le genre ou d’autres critères. Des tests sur des candidatures construites à cet effet permettraient aussi d’évaluer des solutions propriétaires, même sans accès à leur fonctionnement interne.
Trois éléments seraient évalués :
- L’outil : ses scores, classements et recommandations présentent-ils des écarts systématiques ?
- Les données, lorsqu’elles sont accessibles : contiennent-elles des biais susceptibles de fausser les résultats ?
- Les usages : comment les équipes RH intègrent-elles les recommandations, qui décide et quels contrôles sont prévus ?
Les règles de sélection, les paramètres et la place accordée aux recommandations peuvent modifier les effets d’un même outil. D’où l’importance d’examiner ses conditions réelles d’utilisation, avec une méthode proportionnée à la taille et aux besoins des organisations. Le temps gagné grâce à l’automatisation doit aussi permettre de vérifier les résultats et de maintenir une vigilance humaine sur les décisions.
Une phase pilote pour éprouver la méthode
Le projet prévoit de confier la définition du référentiel à un consortium réunissant pouvoirs publics, partenaires sociaux, recherche, organismes de normalisation, associations et acteurs spécialisés, dont des sociétés à mission. Leur expertise aiderait à construire des protocoles adaptés au terrain, dans un cadre préservant l’indépendance de la labellisation.
Une phase pilote de six à douze mois auprès d’organisations et d’éditeurs volontaires permettrait d’éprouver la méthode : tests sur des solutions propriétaires, analyse des pratiques RH, modalités adaptées aux PME. L’objectif serait de stabiliser un protocole commun avant un déploiement plus large.
Le label entre dans le débat parlementaire
Le rapport d’information sur l’égalité salariale, enregistré le 27 janvier 2026, cite Natacha Quester-Séméon et présente explicitement la proposition de l’association. Le 15 avril suivant, Karine Lebon, députée de La Réunion et co-rapporteure du rapport, a également interrogé les personnes auditionnées en commission des affaires sociales sur la création d’un label pour des outils RH non discriminatoires.
Regarder la vidéo de l’audition de #JamaisSansElles
Emploi et salaires : les choix de déploiement seront décisifs
Une étude fondée sur des données suédoises, publiée après l’audition, illustre l’ampleur des effets possibles sur les rémunérations. Sur cinq ans, ses simulations vont d’une réduction d’environ 17 % de l’écart salarial à une aggravation d’environ 20 %, selon les hypothèses de gains ou de pertes de salaire dans les professions exposées à l’IA. Ces scénarios ne constituent pas une prévision pour la France.
Davantage de femmes pour concevoir les technologies
L’égalité se joue aussi dans les équipes qui développent ces systèmes. Renforcer la présence des femmes dans les filières techniques, technologiques et scientifiques, c’est leur ouvrir l’accès aux métiers d’avenir et aux décisions qui façonnent les technologies, notamment l’IA.
Le choix des données, des critères d’évaluation ou des usages à tester engage une certaine vision du travail et des parcours. Croiser les compétences, les expériences et les profils dans les équipes de conception aide à repérer des angles morts et à prendre en compte une plus grande diversité de situations. Cette exigence complète celle de l’audit : la vigilance doit accompagner les systèmes dès leur conception et tout au long de leur utilisation.
La sensibilisation des développeurs et futurs développeurs masculins est tout aussi importante. Repérer les biais de genre, interroger les données et les critères retenus, anticiper les effets sur les utilisateurs : ces réflexes doivent faire partie de leur formation et de leurs pratiques professionnelles. Ils contribuent aussi à la qualité et à la performance des systèmes qu’ils conçoivent.
Favoriser la mixité dans les filières scientifiques et technologiques et sensibiliser les futurs professionnels suppose d’agir dès l’orientation. Avec la Journée #JamaisSansElles, l’association agit auprès des filles et des garçons dans les collèges et les lycées pour élargir leurs horizons et faire reculer les stéréotypes. Son Pôle Junior prolonge cet engagement auprès des étudiantes et des étudiants. Associer les jeunes femmes et les jeunes hommes à cette démarche, c’est préparer une génération qui aura les compétences et la responsabilité de concevoir, de choisir et d’utiliser ces technologies.
Intelligences PluriElles : cultiver le discernement
Avec l’initiative Intelligences PluriElles, l’association porte cette réflexion au-delà des seuls métiers techniques. L’IA transforme le travail, l’éducation et notre rapport à la connaissance : les valeurs qui orientent son développement concernent l’ensemble des citoyens, toutes générations confondues.
Intelligences PluriElles défend une approche humaniste de cette transformation, fondée sur le discernement, l’autonomie et la responsabilité. Former à l’IA suppose aussi d’apprendre à vérifier une information, à exercer son jugement et à penser avec ces systèmes sans leur déléguer ses choix. Donner une plus grande place aux femmes dans la conception des technologies et permettre à chacun d’en comprendre les enjeux participent de cette ambition.
La formation, l’accès aux nouvelles compétences et la répartition des gains de productivité seront décisifs pour l’égalité professionnelle. Le label défendu par #JamaisSansElles donnerait aux entreprises et aux administrations les moyens de détecter les biais dans leurs outils RH et d’en corriger les effets sur les parcours professionnels.
Cette proposition s’appuie sur les travaux de Natacha Quester-Séméon et de Sacha Quester-Séméon. Nous remercions également Daphné Marnat, membre du Pôle IA de #JamaisSansElles, pour sa contribution.
* Insee, Écart de salaire entre femmes et hommes en 2024, 26 février 2026. L’écart de 21,8 % porte sur le revenu salarial annuel, tous volumes de travail et emplois confondus ; celui de 14 % compare les salaires en équivalent temps plein. L’estimation de 3,6 % compare les salaires nets en équivalent temps plein pour un même emploi dans un même établissement. Elle porte sur 25 % des établissements représentant 40 % des équivalents temps plein du secteur privé et ne tient pas compte de l’expérience, de l’ancienneté ou du diplôme. Elle ne constitue donc pas une mesure directe de la discrimination salariale. Lire l’étude.
Photo : © Assemblée Nationale
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