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L'intégration de l'IA dans les RH soulève des enjeux croisés : performance prédictive des modèles, conformité au droit du travail, risques de discrimination algorithmique ou systèmes à haut risque AI Act. enbi accompagne les organisations sur ces trois dimensions simultanément. +100 projets data accompagnés dont un algorithme RH à 90% de précision prédictive.
Les actes de nomination du JO forment, une fois structurés, une base d'analyse des carrières publiques. Méthode, preuves chiffrées et limites juridiques d'une réutilisation.
Deux propositions IA peuvent afficher des prix proches sans répondre au même besoin. Avant de choisir un prestataire, il faut vérifier la pertinence de l’IA, reconstruire un périmètre commun et comparer les coûts, engagements et dépendances.
Gouvernance légère, documentation utile et responsabilités claires : une formation pour que vos données restent lisibles et transmissibles, même après un départ.
Accélérer sans déléguer : une formation pour choisir le bon environnement IA, repérer les limites des modèles et garder le contrôle humain sur la décision.
Avant de produire, savoir lire : une formation pour donner aux cadres publics les réflexes pour comprendre ce qu'un chiffre dit, ce qu'il ne dit pas, et ce que le droit autorise à en faire.
Une formation opérationnelle pour transformer vos données existantes en supports de décision fiables, documentés et réutilisables par vos équipes.
Mission de représentation de la DINUM dans le cadre d’échanges bilatéraux organisés par l’INSP avec l’administration fédérale brésilienne, sur les compétences IA des agents publics non techniques.
La haute précision prédictive d'un modèle de RH ne garantit pas sa validité juridique, surtout face aux risques de discrimination. Retour d'expérience sur un cas où la performance technique entrait en conflit direct avec le droit du travail.
