Selon les données de Jobscan, 97 % des entreprises du Fortune 500 utilisent aujourd’hui un ATS — un système de suivi des candidatures — pour filtrer les dossiers. Ce chiffre a mis dix ans à devenir banal. Le droit, lui, n’a mis que dix-huit mois à commencer de répondre — mais pas depuis les capitales que l’on aurait attendues.

Pendant que l’Europe débat de l’AI Act et que l’administration fédérale américaine cherche encore sa ligne, ce sont les États américains qui ont bougé les premiers. L’Illinois a classé le recours discriminatoire à l’IA dans l’emploi parmi les violations des droits civiques au 1er janvier 2026. Le Connecticut prépare pour octobre une obligation de signalement des licenciements collectifs liés à l’automatisation. Une douzaine d’autres États ont déposé des projets analogues depuis 2024. Ce n’est pas une stratégie coordonnée. C’est une pression ascendante, fragmentée, qui produit néanmoins du droit concret.

L’essentiel

  • Selon la SHRM, 25 % des organisations utilisaient l’IA en RH en 2024, un taux qui atteint 43 % selon les données 2025 ; 97 % des entreprises du Fortune 500 utilisent un ATS (système de suivi des candidatures classique), selon Jobscan
  • L’Illinois a intégré le recours discriminatoire à l’IA dans l’emploi à sa loi sur les droits civiques, effective depuis le 1er janvier 2026
  • Le Connecticut SB 5 impose aux employeurs de signaler les licenciements collectifs causés par l’IA à partir d’octobre 2026
  • Un Executive Order fédéral de décembre 2025 prépare une doctrine de préemption qui pourrait effacer une partie de cet édifice
  • L’AI Act européen, plus cohérent dans sa conception, prendra effet pour les systèmes à haut risque au plus tôt fin 2026, laissant un vide opérationnel que les États américains commencent à combler

Quand l’IA décide qui est embauché, la question devient politique

L’algorithme de recrutement n’est plus un outil d’aide à la décision. Dans la plupart des grandes entreprises américaines, il est devenu le premier filtre — parfois le seul. Des plateformes comme HireVue ou Pymetrics analysent les micro-expressions faciales, le ton de voix, les réponses à des jeux cognitifs pour produire un score de compatibilité. Les candidats ne parlent plus à un recruteur lors du premier entretien. Ils parlent à une caméra.

Le problème n’est pas théorique. Des audits indépendants, notamment ceux conduits par l’organisation Algorithm Watch et les travaux du professeur Ifeoma Ajunwa à l’Université de Géorgie, ont documenté des biais systématiques dans ces systèmes : les candidats noirs et hispaniques obtiennent des scores inférieurs à CV équivalent, les femmes sont défavorisées dans les postes à prédominance masculine, les candidats au-delà de 50 ans sont filtrés avant même d’atteindre un responsable humain. Ce n’est pas un dysfonctionnement technique. C’est la reproduction automatisée des biais historiques du marché du travail, à une vitesse et une échelle inédites.

C’est précisément ce mécanisme que l’Illinois a choisi de traiter frontalement. La loi amendant l’Illinois Human Rights Act — en vigueur depuis le 1er janvier 2026 — qualifie de discrimination illicite le recours à un système d’IA qui produit des effets disparates sur des groupes protégés par la loi, même en l’absence d’intention discriminatoire. La notion d’effet disparate est empruntée à la jurisprudence sur les droits civiques américains, qui reconnaît depuis l’arrêt Griggs v. Duke Power de 1971 que la discrimination peut être mesurée par ses effets, non par ses intentions. L’Illinois a simplement étendu ce principe au domaine algorithmique.

La charge de la preuve incombe désormais à l’employeur. Il doit démontrer que l’outil qu’il utilise est validé pour le poste en question, qu’il a été testé pour la disparité d’impact, et que des alternatives moins discriminatoires n’existaient pas. Ce renversement est significatif : il ne suffit plus de dire “l’algorithme est neutre”. Il faut prouver qu’il l’est.

Le Connecticut invente un droit d’alerte pour les licenciements algorithmiques

Là où l’Illinois travaille sur l’accès à l’emploi, le Connecticut s’attaque à la sortie. Le Senate Bill 5, adopté en mai 2026 et signé par le gouverneur Lamont le 27 mai 2026, est applicable à partir d’octobre 2026. Il contraint les entreprises à notifier l’État lorsqu’elles procèdent à des licenciements collectifs dont la cause est liée à l’introduction d’un système automatisé. Cette obligation de signalement existait déjà pour les fermetures d’usines ou les restructurations massives, dans le cadre du Worker Adjustment and Retraining Notification Act fédéral de 1988. Le Connecticut étend ce périmètre à l’automatisation.

L’objectif déclaré est double. D’abord, donner aux agences d’emploi de l’État un préavis suffisant pour préparer des programmes de reconversion. Ensuite, construire une base de données publique sur l’impact réel de l’IA sur les effectifs, en l’absence de toute statistique fédérale fiable sur le sujet. Le Bureau of Labor Statistics américain ne dispose pas de catégorie spécifique pour les licenciements liés à l’automatisation. La décision du Connecticut revient à créer cette donnée là où elle n’existe pas.

Ce type de mesure est moins spectaculaire que l’interdiction de discrimination. Son effet est pourtant potentiellement plus structurant. La transparence des données est le préalable à toute politique publique sérieuse sur l’impact de l’IA sur l’emploi. On ne peut corriger ce qu’on ne mesure pas. La question de la précarité invisible dans les transitions de marché du travail se pose dans les mêmes termes en France : l’absence de données granulaires sur les causes réelles des ruptures de contrat empêche tout diagnostic sérieux.

Plusieurs autres États ont suivi des trajectoires analogues. La Californie a adopté dès 2023 des règles imposant aux employeurs de notifier les salariés de l’usage de systèmes automatisés dans les décisions les concernant. New York City a mis en place depuis janvier 2023 une obligation d’audit annuel pour les outils d’IA de recrutement, avec publication des résultats. La Maryland ai Act de 2024 interdit l’usage de l’analyse faciale dans les entretiens d’embauche sans consentement explicite du candidat. La carte américaine de la régulation de l’IA au travail ressemble désormais à un archipel : discontinu, inégal, mais habité.

Pourquoi les États ont bougé avant le Congrès

La réponse courte : parce que le Congrès en est incapable depuis dix ans sur les sujets technologiques. La réponse longue est plus intéressante.

Les États américains ont une tradition longue de législation du travail en avance sur le fédéral. La Californie a inventé les lois sur la discrimination avant que le Civil Rights Act fédéral de 1964 ne les generalise. Le minimum wage de Seattle a précédé toute discussion sérieuse au Congrès de dix ans. Ce pattern se répète. Quand le fédéral est bloqué, les États expérimentent. Quand les expériences réussissent, elles migrent.

Il y a aussi une pression directe des travailleurs et de leurs organisations. Les syndicats américains, affaiblis depuis les années 1980, ont trouvé dans la régulation de l’IA un terrain de reconquête partielle. L’AFL-CIO a fait de la transparence algorithmique une priorité de lobbying depuis 2022. Le Service Employees International Union a négocié des clauses contractuelles sur l’IA dans plusieurs secteurs. Cette pression organisée ne suffit pas à produire du droit fédéral dans un Congrès divisé, mais elle est suffisante pour déclencher des initiatives législatives dans des États démocratiques.

Le résultat est une régulation à géométrie variable. Un candidat à un poste dans une entreprise basée à Chicago bénéficie de protections que n’a pas son homologue de Houston. Cette asymétrie n’est pas sans rappeler celle que l’on observe dans d’autres secteurs où la régulation suit la technologie avec retard : le droit se construit là où la pression politique est suffisante, pas là où le problème est le plus intense.

L’Executive Order de décembre 2025 : le fédéral reprend la main, ou essaie

C’est ici que l’histoire se complique. En décembre 2025, l’administration Trump a signé un Executive Order sur l’IA qui inclut une disposition de préemption : le gouvernement fédéral se réserve le droit de neutraliser les législations étatiques sur l’IA jugées incompatibles avec la doctrine fédérale de promotion de l’innovation. La formulation est délibérément vague, mais l’intention est lisible. Washington veut reprendre la main sur un dossier qu’il a longtemps ignoré.

La doctrine de préemption est un outil constitutionnel classique : en vertu de la clause de suprématie de la Constitution américaine, une loi fédérale prime sur une loi étatique dans son domaine. Son application à l’IA serait inédite et juridiquement contestable. Les lois de l’Illinois et du Connecticut s’appuient sur des fondements de droit du travail et de droits civiques qui relèvent historiquement de la compétence étatique. Une préemption fédérale dans ces domaines nécessiterait soit une loi du Congrès — difficile à obtenir — soit une doctrine exécutive dont la légalité serait immédiatement contestée devant les tribunaux.

Les cabinets juridiques qui ont décortiqué l’Executive Order, notamment K&L Gates et White & Case, estiment que la menace de préemption est réelle mais son exécution incertaine. Les entreprises qui ont construit leur conformité sur les lois étatiques se trouvent dans une position inconfortable : elles ignorent si le cadre réglementaire dans lequel elles ont investi tiendra. Ce type d’incertitude est précisément ce que les acteurs économiques détestent le plus — plus, parfois, que la contrainte elle-même.

Il y a une ironie dans la situation. L’administration qui prétend défendre la compétitivité américaine face à la régulation européenne produit elle-même une incertitude réglementaire que les entreprises les plus sérieuses considèrent comme un risque. Un directeur juridique d’une grande entreprise technologique doit aujourd’hui se demander si sa conformité avec l’Illinois IHRA sera valable dans dix-huit mois.

Ce que l’Europe regarde depuis Bruxelles

La comparaison avec l’AI Act européen est inévitable, mais elle mérite d’être nuancée.

L’AI Act adopté en 2024 est un texte de droit primaire, adopté à l’échelle de l’Union, avec une cohérence juridique que le patchwork américain ne pourra jamais atteindre. Les systèmes d’IA utilisés dans le recrutement et la gestion des ressources humaines y sont classifiés comme à “haut risque”, ce qui implique des obligations de transparence, d’audit, d’enregistrement dans une base de données publique et de supervision humaine. Ce cadre est plus complet que n’importe quelle loi étatique américaine prise isolément.

Mais l’AI Act n’entrera en vigueur pour les systèmes à haut risque qu’à la fin 2026 au plus tôt — et certaines obligations ne s’appliqueront qu’en 2027. Entre-temps, des millions d’entretiens d’embauche ont été filtrés par des algorithmes non audités, dans tous les pays membres. La question n’est pas de savoir si l’architecture juridique européenne est supérieure à la mosaïque américaine. Elle l’est probablement. La question est de savoir ce qui se passe dans le vide opérationnel que crée la lenteur de la mise en oeuvre.

Il y a aussi une différence de mécanisme qui mérite attention. L’AI Act est une régulation du produit : il s’applique aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA. Les lois de l’Illinois et du Connecticut sont des régulations du résultat : elles s’appliquent aux effets concrets sur les travailleurs, indépendamment de la nature technique du système utilisé. Ces deux logiques ne s’excluent pas. Elles se complètent. Un employeur peut utiliser un système certifié conforme à l’AI Act et produire néanmoins des effets discriminatoires. La régulation du résultat capture ce que la régulation du produit ne voit pas.

C’est peut-être la leçon la plus utile pour les décideurs européens. Non pas “faisons comme les Américains”, mais “regardons ce que leur expérimentation révèle sur ce que notre approche ne couvre pas”.

Ce que les entreprises font en attendant

Face à cette incertitude normative des deux côtés de l’Atlantique, les entreprises les plus exposées ne restent pas immobiles. Une tendance se dessine : les grandes entreprises internationales convergent vers le standard le plus exigeant, non par vertu, mais par pragmatisme. Appliquer la règle la plus contraignante à l’ensemble de leurs opérations est moins coûteux que maintenir des processus différenciés par juridiction.

IBM a publié en 2024 une politique interne sur l’IA de recrutement qui incorpore des obligations d’audit plus strictes que ce que la réglementation américaine actuelle impose. SAP, qui déploie des outils RH dans des dizaines de pays, a intégré des mécanismes de détection de biais dans ses produits pour anticiper à la fois l’AI Act et les exigences étatiques américaines. Ces choix ne sont pas philanthropiques. Ils réduisent le risque juridique et facilitent la commercialisation dans des marchés réglementés.

Il y a dans cette dynamique quelque chose d’analogue à ce qui s’est produit avec le RGPD : une réglementation européenne que les entreprises américaines ont initialement redouté s’est transformée en standard de facto pour leurs opérations mondiales, parce que le coût de la double conformité était supérieur au coût de l’alignement par le haut.

L’IA dans les ressources humaines suit peut-être le même chemin. Les lois de l’Illinois et du Connecticut ne s’appliqueront jamais à une entreprise allemande recrutant à Munich. Mais les entreprises américaines qui opèrent en Europe appliqueront les standards les plus exigeants à l’ensemble de leur flux RH. Et les fournisseurs de solutions RH — Workday, Oracle, SAP, Greenhouse — adapteront leurs produits pour le marché le plus régulé, qui deviendra mécaniquement le produit standard.

La question qui reste ouverte est celle de la vitesse. L’Illinois a agi. Le Connecticut a agi. Dix autres États ont des projets en cours. L’Executive Order fédéral pourrait bloquer une partie de cet élan, ou être retourné par les tribunaux. L’AI Act européen fournira dans deux ans un cadre plus complet, si sa mise en oeuvre suit le calendrier prévu. Entre ces deux mouvements, des millions de décisions de recrutement et de licenciement seront prises par des algorithmes dont personne n’a vérifié les biais.

Ce n’est pas une fatalité. C’est un choix de rythme — et les acteurs qui choisissent d’aller plus vite que leurs pairs sont déjà au travail.

Sources

  1. K&L Gates / White & Case, “AI Employment Law: State-by-State Tracker”, Lexology, 2025-2026
  2. Illinois Human Rights Act, amendements effectifs au 1er janvier 2026 (Illinois General Assembly)
  3. Connecticut SB 5, adopté mai 2026, applicable octobre 2026 (Connecticut General Assembly)
  4. Society for Human Resource Management (SHRM), rapport annuel sur l’usage de l’IA dans les RH, 2024
  5. Executive Order fédéral sur l’IA, décembre 2025 (Federal Register, Maison Blanche)
  6. Algorithm Watch, audits des systèmes de recrutement algorithmique, 2022-2024
  7. New York City Local Law 144, règles sur les outils automatisés d’aide à la décision d’emploi, entrée en vigueur janvier 2023 (NYC Commission on Human Rights)
  8. SHRM 2024 Talent Trends: AI in HR (rapport primaire)
  9. Illinois HB 3773 – National Law Review
  10. Connecticut SB 5 – Law and the Workplace
  11. Executive Order 14365 – White House (source primaire officielle)
  12. EU AI Act – Commission européenne (source primaire)
  13. White & Case – EO 14365 et préemption des lois étatiques
  14. K&L Gates – AI Governance and preemption (mai 2026)
  15. University of Washington – AI bias in resume screening (2024)
  16. Latham & Watkins – AI Act Omnibus deadline update