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Transparence algorithmique

Comment fonctionne notre systeme d'evaluation

Conformement a l'article 22 du RGPD et a nos engagements contractuels, nous vous expliquons ici en detail les 5 signaux qui composent notre processus d'evaluation comportementale. Aucune decision automatisee n'est prise sans validation humaine.

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Processus aveugle en 3 temps

Le collaborateur complete son auto-evaluation en premier, sans voir ce que le manager a saisi. Le manager complete ensuite la sienne de son cote. Les deux evaluations sont revelees simultanement, seulement apres validation explicite du manager.

Mécanisme : réduction du biais de conformité — chaque évaluateur forme son jugement indépendamment, sans influence de l'autre.

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Grille comportementale a 6 axes

Six dimensions comportementales sont evaluees : Autonomie, Communication, Technique, Leadership, Adaptabilite et Fiabilite. Chaque axe est note sur une echelle de 5 niveaux (2 / 4 / 6 / 8 / 10), chacun accompagne de comportements observables concrets.

Principe BARS : les niveaux sont définis par des comportements observables concrets, pas des appréciations subjectives.

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Score final = moyenne simple, sans ponderation cachee

Si un score global est affiche, il correspond a la moyenne arithmetique simple des 6 axes. Aucun axe n'est sur-pondere, aucun algorithme de classement automatique n'est applique. Les scores bruts de chaque evaluateur sont conserves separement.

Transparence : la formule de calcul est (∑ scores) / 6, auditée et immuable dans le journal d'audit.

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L'IA est consultative — jamais decisionnelle

Claude (Anthropic) intervient comme AIDE A LA REDACTION sur sept surfaces produit, jamais comme decisionnaire : plans de developpement personnalises, suggestions d'objectifs (OKR), guides d'entretien, contextualisation des axes d'evaluation, aide au tri et a la synthese de candidatures (recrutement), synthese de profil talent, assistant de support utilisateur. Chacune produit des PROPOSITIONS soumises a validation humaine — aucune n'execute une decision RH par elle-meme. Les prompts envoyes a l'API Anthropic sont systematiquement pseudonymises : le nom du collaborateur est remplace par "Collaborateur A", celui du manager par "Manager B", le poste par "Poste X". Aucun identifiant direct (nom, email, telephone) ne quitte votre organisation. Transfert UE->US encadre par SCC Module 2 (Art. 46(2)(c) RGPD) via DPA Anthropic.

Obligation légale (Art. 22 RGPD) : l'IA ne prend aucune décision individuelle automatisée ayant un effet juridique ou équivalent. Toute décision RH (rejet d'un objectif, signature d'un compte-rendu, export d'un bilan, embauche, plan d'intégration) requiert une validation humaine explicite.

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Revelation controlee et droit de contestation

Les resultats d'une evaluation ne sont jamais visibles avant la revelation explicite par le manager. Apres revelation, le collaborateur dispose d'un droit de contestation (Art. 16 RGPD). Toute contestation declenche une revue par le responsable RH. Chaque action est tracee dans un journal d'audit immuable.

Engagement contractuel (DPA) : les résultats ne peuvent pas être utilisés dans une procédure de licenciement sans validation humaine préalable — clause inscrite dans le DPA signé.

Conformité IA Act — Règlement UE 2024/1689

Systèmes d'IA à usage RH — classification et obligations

  • 🏷️

    Aucune sortie du modèle ne produit d’effet par elle-même

    Chaque sortie générée par un modèle est reprise par une personne avant de produire le moindre effet : une recommandation ne devient un objectif, un compte-rendu ou un export qu’au moment où quelqu’un le décide et le pose. Chacun de ces gestes laisse sa trace. Et chaque sortie est signalée comme venant d’un modèle, à l’endroit où elle s’affiche.

  • 🤖

    Modèles IA utilisés — transparence complète

    Valumna utilise exclusivement les modèles Claude d'Anthropic PBC (San Francisco, CA) : claude-haiku-4-5 pour les questions d'entretien et résumés rapides, claude-sonnet-4-6 pour les plans de développement. Les DPA (Data Processing Agreements) avec Anthropic incluent une clause de non-entraînement sur vos données.

  • Supervision humaine explicite requise (Art. 14 IA Act)

    Conformément à l'Art. 14 de l'IA Act et à l'Art. 22 du RGPD, chaque recommandation IA nécessite une action humaine explicite avant toute application : validation du plan de développement, confirmation avant révélation, approbation du manager. Aucune décision ne peut être déléguée entièrement à l'IA.

  • ⚖️

    Droit de contestation (Art. 16 RGPD + Art. 26 IA Act)

    Tout collaborateur peut contester une évaluation via le module dédié. Toute demande déclenche un examen humain manuel par le responsable RH. Les résultats contestés sont suspendus jusqu'à résolution. Pour exercer ce droit : rendez-vous sur votre espace « Mes données personnelles » (/mon-compte/mes-donnees), contactez votre responsable RH ou écrivez à contact@valumna.fr.

  • ⚠️

    Limites connues du système

    Les modèles de langage peuvent produire des hallucinations ou des recommandations génériques. Les plans de développement générés sont des propositions, pas des prescriptions. Le système n'a pas accès au contexte sectoriel propre à chaque entreprise sauf si fourni explicitement. Les scores comportementaux BARS reflètent l'observation à un instant T et ne prédisent pas les performances futures.

  • 🔒

    Données utilisées — aucun entraînement sur vos données

    Les prompts envoyés à l'API Anthropic sont systématiquement pseudonymisés : noms remplacés par « Collaborateur A », « Manager B », « Poste X ». Aucun identifiant direct (nom, email, téléphone) ne quitte vos serveurs. Le transfert vers les États-Unis est encadré par les Clauses Contractuelles Types Module 2 (Art. 46(2)(c) RGPD), automatiquement incorporées au DPA Anthropic via les Commercial Terms. Les inputs API ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles (politique commerciale par défaut), et leur rétention API est minimale. Les données restent hébergées sur infrastructure européenne (Neon Frankfurt, DE).

Références : Art. 22 RGPD · AI Act Art. 14, 26, 50 · Art. L1222-1/2/3 C. trav. (bilan d'évaluation) · Art. L6315-1 C. trav. (entretien professionnel)

Questions sur ce système IA : contact@valumna.fr

Demander une revue humaine

Si vous estimez que l'algorithme ou son application a votre situation merite un examen complementaire, vous pouvez soumettre une demande de revue. Un responsable RH examinera votre dossier manuellement dans les meilleurs delais.

Art. 13-14-22 RGPD · Art. L1222-1/2/3 C. trav. (bilan) · Art. L6315-1 C. trav. (EPP) · DPA Neon/Vercel/Anthropic

Exercez vos droits RGPD : Mes données personnelles

Contact DPO : contact@valumna.fr