La GRH algorithmique : une revue de la littérature systématique

Abstract

Résumé

La gestion des ressources humaines (GRH) connaît actuellement une mutation profonde sous l'effet de l'intelligence artificielle, du machine learning et de l'analytique de données. Cet article propose une revue de la littérature systématique publiée entre 2021 et 2026, portant sur la GRH algorithmique. À travers l'analyse de quinze références majeures issues de revues scientifiques à comité de lecture, l’article explore les fondements conceptuels et théoriques du domaine, ses applications dans les fonctions RH classiques, ainsi que ses enjeux critiques en matière de biais, d'éthique, de gouvernance et de droits des travailleurs. Les résultats montrent que si la GRH algorithmique offre des gains d'efficience substantiels, elle soulève des défis qui appellent des approches hybrides conjuguant décision algorithmique et jugement humain. Enfin, l’article propose des perspectives de recherche futures ainsi que des recommandations destinées aux praticiens et aux décideurs.

Mots clés : GRH Algorithmique, Intelligence Artificielle, Biais Algorithmique, Ethique, Gouvernance RH, Revue Systématique.

Abstract

Human resource management (HRM) is currently undergoing a profound transformation driven by artificial intelligence, machine learning, and data analytics. This article provides a systematic literature review published between 2021 and 2026 on algorithmic human resource management. Through an analysis of fifteen major references from peer-reviewed scientific journals, the article explores the conceptual and theoretical foundations of the field, its applications in traditional HR functions, and its critical challenges regarding bias, ethics, governance, and workers’ rights. The results show that while algorithmic HRM offers substantial efficiency gains, it also raises challenges that call for hybrid approaches combining algorithmic decision-making and human judgment. Finally, the article proposes avenues for future research as well as recommendations for practitioners and policymakers.

Keywords : Algorithmic HRM, Artificial Intelligence, Algorithmic Bias, Ethics, HR Governance, Systematic Review.