HR DATA ANALYTICS ET EQUITE SALARIALE GENREE A L’ERE DE L’IA : REDUCTION OU REPRODUCTION DES INEGALITES ?

Abstract

Résumé

À mesure que les décisions RH deviennent plus data-driven, une question demeure : l’usage croissant des données et de l’intelligence artificielle permet-il réellement de réduire les écarts salariaux entre les femmes et les hommes, ou risque-t-il de reproduire des inégalités déjà inscrites dans les données ? Cette recherche explore cette tension à travers le HR Data Analytics et les pratiques de gouvernance qui encadrent son utilisation. Une étude qualitative fondée sur 13 entretiens semi-directifs auprès de DRH et responsables RH issus de différents secteurs a été menée, puis analysée à travers une analyse lexicale sous NVivo complétée par une analyse thématique de contenu. Les résultats montrent que le HR Data Analytics renforce la visibilité des écarts, leur comparaison et l’objectivation des arbitrages salariaux. Toutefois, son potentiel d’équité demeure conditionné par la qualité des données, les critères de rémunération, les benchmarks mobilisés, la maîtrise des biais et le maintien du jugement humain. À la croisée de l’approche sociotechnique et de la justice organisationnelle, l’étude propose un cadre théorique montrant que l’équité salariale résulte moins de la sophistication des outils que de la configuration organisationnelle et de la gouvernance qui encadrent leur usage.

Mots-clés : HR Data Analytics, Équité salariale genrée, Intelligence artificielle, Gouvernance des données, Justice organisationnelle.

Abstract

As HR decisions become increasingly data-driven, one question remains: does the growing use of data and artificial intelligence actually help to reduce the gender pay gap, or does it risk perpetuating inequalities already embedded in the data? This research explores this tension through the lens of HR data analytics and the governance practices that govern its use. A qualitative study based on 13 semi-structured interviews with HR directors and HR managers from various sectors was conducted and analysed using lexical analysis in NVivo, supplemented by thematic content analysis. The results show that HR Data Analytics enhances the visibility of pay gaps, facilitates their comparison and contributes to the objectification of pay decisions. However, its potential to promote equity remains contingent upon data quality, remuneration criteria, the benchmarks used, the management of biases and the retention of human judgement. At the intersection of the socio-technical approach and organisational justice, the study proposes a theoretical framework demonstrating that pay equity stems less from the sophistication of the tools than from the organisational structure and governance that govern their use.

Keywords: HR Data Analytics, Gender pay equity, Artificial intelligence, Data governance, Organisational justice.