Conformité · July 23, 2026 · 10 min de lecture

Loi Illinois sur l'IA dans le recrutement : AIVIA, HB 3773 et mise en conformité

Loi Illinois sur l'IA expliquée : l'AI Video Interview Act, les amendements HB 3773 de 2026 à l'IHRA et comment mener un processus d'évaluation conforme.

← Fait partie de Compliance-First Hiring AI: LL144 and the EU AI Act

La législation de l'Illinois sur l'IA dans le recrutement ne se limite plus à un texte étroit sur les entretiens vidéo. Depuis le 1er janvier 2026, il s'agit d'un régime à deux niveaux : l'AI Video Interview Act (AIVIA) régit la collecte et l'analyse des entretiens vidéo, tandis que HB 3773 amende l'Illinois Human Rights Act (IHRA) pour faire de toute utilisation discriminatoire de l'IA dans une décision d'emploi une violation des droits civils — assortie d'une obligation de notification. Si vous sélectionnez, évaluez ou faites passer des entretiens à des candidats en Illinois, les deux niveaux vous sont désormais applicables simultanément.

Ce guide s'adresse aux responsables des talents, recruteurs et chargés de conformité des entreprises qui recrutent en Illinois ou gèrent des entonnoirs multi-États incluant des candidats en Illinois. Vous y trouverez une explication en langage clair de ce que chaque loi exige concrètement, des changements intervenus le 1er janvier 2026, de l'état actuel de la réglementation à mi-2026, d'une comparaison entre l'Illinois et la NYC Local Law 144, ainsi qu'un plan d'action concret pour un processus d'évaluation conforme aux deux textes.

Le contexte temporel est déterminant. En 2026, l'IA est présente des deux côtés de la table de recrutement : les candidats l'utilisent pour peaufiner leurs candidatures et, parfois, pour tricher aux évaluations, tandis que les employeurs s'en servent pour générer des questions, noter les réponses et classer les candidats. La réponse de l'Illinois n'est pas d'interdire la technologie — c'est d'obliger les employeurs à assumer les résultats. La question de conformité passe alors de « utilisons-nous l'IA ? » à « pouvons-nous démontrer que notre processus assisté par IA ne produit pas d'effets discriminatoires ? » C'est une question de preuves, et la plupart des outils de recrutement n'ont pas été conçus pour en produire.

Pourquoi l'Illinois occupe-t-il une place centrale dans la réglementation de l'IA en matière de recrutement ?

L'Illinois a coutume de réglementer tôt et de poursuivre vigoureusement. Son Biometric Information Privacy Act a engendré certains des plus importants règlements en matière de confidentialité de l'histoire américaine, et l'AIVIA — en vigueur depuis le 1er janvier 2020 — a été la première loi américaine ciblant spécifiquement l'analyse par IA des entretiens d'embauche. Lorsque l'Illinois assortit la Human Rights Act d'une nouvelle obligation, comme le fait HB 3773, il connecte directement l'IA à un dispositif d'application mature : la procédure de plainte auprès de l'Illinois Department of Human Rights (IDHR), la Human Rights Commission, et un barreau de demandeurs qui sait utiliser les deux.

C'est pourquoi la loi de l'Illinois sur l'IA dans le recrutement mérite plus d'attention que son texte modeste ne le laisse entendre. Contrairement à la loi du Colorado sur l'IA, qui établit un cadre élaboré de gestion des risques, l'Illinois maintient un texte court et laisse la norme anti-discrimination faire le travail. Il n'existe pas de sphère de sécurité pour « nous avons utilisé un prestataire réputé ». Si le résultat de l'outil a un effet discriminatoire, l'employeur qui l'utilise est exposé.

Que prévoit l'AI Video Interview Act ?

L'AIVIA (820 ILCS 42) s'applique lorsqu'un employeur demande à des candidats d'enregistrer des entretiens vidéo pour des postes basés en Illinois et utilise l'IA pour les analyser — en évaluant le choix des mots, les expressions faciales ou toute autre caractéristique permettant de juger de l'adéquation au poste. Ses obligations s'articulent en quatre volets.

Notification, explication et consentement

• Informer chaque candidat avant l'entretien que l'IA pourra être utilisée pour analyser sa vidéo et évaluer son adéquation au poste.
• Fournir une explication du fonctionnement de l'IA et des types généraux de caractéristiques qu'elle utilise pour évaluer les candidats — une description réelle, non une clause de non-responsabilité vague.
• Obtenir le consentement avant l'entretien. Des amendements récents ont durci cette exigence en imposant un consentement écrit explicite : le simple fait de poursuivre l'entretien ne vaut plus accord.
• Si un candidat refuse, vous ne pouvez pas analyser sa vidéo avec l'IA — ce qui implique de disposer d'un véritable parcours d'évaluation alternatif sans IA.

Limitations de partage et suppression

Les employeurs ne peuvent partager les vidéos d'entretien qu'avec les personnes dont l'expertise ou la technologie est nécessaire à l'évaluation du candidat. Sur demande, l'employeur doit supprimer toutes les copies dans les 30 jours — et demander à tout tiers en possession de copies, y compris de sauvegardes, d'en faire de même. Cela s'étend à vos contrats prestataires : si votre plateforme d'entretien est incapable d'exécuter une suppression en cascade, vous ne pouvez pas être en conformité.

Rapport démographique

Depuis 2022, les employeurs qui s'appuient exclusivement sur l'analyse par IA pour décider des candidats invités à un entretien en présentiel doivent collecter la race et l'origine ethnique des candidats et communiquer ces données à l'État chaque année. L'intention du législateur est sans ambiguïté : l'Illinois veut un relevé statistique à partir duquel les biais algorithmiques peuvent être détectés. Si votre entonnoir comporte une étape où l'IA seule détermine l'avancement, vous avez une obligation de rapport — et une forte incitation à maintenir une décision humaine dans cette boucle.

Quels changements HB 3773 apporte-t-il au 1er janvier 2026 ?

HB 3773, promulgué en août 2024 et entré en vigueur le 1er janvier 2026, amende l'Illinois Human Rights Act plutôt que de créer un texte autonome sur l'IA. Ce choix de conception est révélateur : la discrimination par IA est désormais traitée comme toute autre violation des droits civils, avec les mêmes recours et la même voie d'application. Trois dispositions sont essentielles.

Interdiction de tout effet discriminatoire

Les employeurs ne peuvent pas utiliser une IA ayant pour effet de soumettre des employés ou des candidats à une discrimination fondée sur des classes protégées — dans le cadre du recrutement, de l'embauche, de la promotion, du renouvellement, de la sélection pour des formations ou apprentissages, du licenciement, de la discipline, de la durée d'emploi et des conditions de travail. Le terme « effet » est déterminant. L'intention est sans pertinence ; un outil apparemment neutre qui élimine de manière disproportionnée un groupe protégé constitue une violation. Cela fait de l'analyse continue de l'impact négatif le cœur pratique de la conformité : il est impossible de prouver l'absence d'effet discriminatoire sans mesurer les taux de sélection par groupe.

Interdiction des codes postaux comme substituts

L'amendement interdit expressément l'utilisation du code postal comme substitut à des classes protégées. Cette disposition vise un mode d'échec bien documenté de l'apprentissage automatique : les modèles entraînés sur des données historiques apprennent que la géographie prédit les résultats parce qu'elle est corrélée à la race et à l'origine nationale. L'Illinois nomme explicitement cette technique, et tout prestataire d'évaluation dont le pipeline de notation intègre des données de localisation devrait s'attendre à des questions difficiles à ce sujet.

Notification — et une réglementation encore en cours

Les employeurs doivent notifier les employés et les candidats lorsque l'IA est utilisée dans les décisions d'emploi concernées. Le contenu et le calendrier de cette notification devaient être définis par règlement de l'IDHR. Le département a publié des projets de règles de notification le 15 mai 2026, puis les a retirés le 2 juin 2026, invoquant la nécessité de se coordonner avec d'autres agences d'État. En juillet 2026, l'obligation légale de notification est pleinement en vigueur mais ses modalités de mise en œuvre restent en attente. La position la plus défendable en attendant : délivrer une notification claire, spécifique et préalable à l'utilisation, indiquant l'étape décisionnelle concernée, décrivant le rôle de l'IA et expliquant ce que l'outil évalue — contenu substantiel que les projets de règles envisageaient déjà.

Comment l'Illinois se compare-t-il à la NYC Local Law 144 ?

La plupart des employeurs multi-États connaissent déjà la NYC Local Law 144, ce qui en fait un point de référence utile. La LL144 est fondée sur l'audit : avant d'utiliser un outil automatisé de décision d'emploi, un audit d'impartialité indépendant datant de moins d'un an est requis, ainsi que la publication d'un résumé des résultats et la notification préalable des candidats. L'Illinois est fondé sur l'effet : pas d'obligation d'audit, pas d'exigence de publication — mais une interdiction absolue des effets discriminatoires, appliquée via un texte de droits civils doté de recours réels.

• Champ d'application : la LL144 couvre une catégorie définie d'outils automatisés de décision d'emploi ; le HB 3773 de l'Illinois couvre en pratique toute IA influençant une décision d'emploi, sans dérogation.
• Obligation : la LL144 impose de tester et de publier ; l'Illinois exige que le résultat lui-même soit non discriminatoire, testé ou non.
• Notification : les deux textes exigent une notification aux candidats ; le format précis en Illinois attend les règles définitives de l'IDHR, tandis que celui de New York est spécifié.
• Application : la LL144 est appliquée par une agence municipale avec des amendes par violation ; l'Illinois passe par des plaintes auprès de l'IDHR, avec des dommages, des pénalités et des honoraires d'avocats à la clé.
• Convergence pratique : sous l'un ou l'autre régime, la stratégie gagnante est identique — évaluations structurées et liées au poste, suivi continu de l'impact négatif et revue humaine documentée.

Ce point de convergence mérite d'être souligné. Un employeur qui réalise des audits de biais pour New York génère déjà la plupart des preuves nécessaires pour répondre à une plainte en Illinois ; un employeur qui surveille l'impact négatif pour l'Illinois est à mi-chemin d'un audit LL144. C'est le cœur de l'argument en faveur d'un recrutement axé sur la conformité : mettre en place un seul processus producteur de preuves et satisfaire à de nombreux régimes, plutôt que d'ajouter une liste de contrôle à chaque juridiction.

À quoi ressemble un processus d'évaluation par IA conforme en Illinois ?

Les règles à plusieurs niveaux de l'Illinois récompensent une forme de processus spécifique : ancré dans le poste par construction, transparent pour les candidats, décidé par des humains et instrumenté pour produire des preuves. Voici le pipeline que nous recommandons, étape par étape.

• Inventorier et classifier. Listez chaque outil de votre entonnoir qui produit des résultats influençant les décisions — filtres de CV, systèmes de notation des évaluations, analyseurs d'entretiens, fonctionnalités de classement dans votre ATS. Au sens large de la définition de l'IA dans HB 3773, davantage de votre infrastructure est couverte que vous ne le pensez.
• Ancrer les évaluations au poste. Générez ou sélectionnez le contenu des évaluations à partir de la fiche de poste réelle, de sorte que chaque question corresponde à une exigence déclarée. La pertinence par rapport au poste est votre première ligne de défense contre toute allégation d'effet discriminatoire, et elle commence par rédiger correctement la fiche de poste.
• Notifier avant utilisation, en langage clair. Indiquez aux candidats quelles étapes utilisent l'IA, ce qu'elle évalue et quel rôle elle joue dans la décision. Pour les entretiens vidéo, ajoutez l'étape d'explication et de consentement écrit de l'AIVIA ainsi qu'une véritable alternative pour les candidats qui refusent.
• Maintenir une décision humaine dans la boucle. Évitez toute étape où l'IA seule détermine l'avancement — cela déclenche l'obligation de rapport démographique de l'AIVIA et concentre le risque d'effet discriminatoire dans une étape non révisée.
• Noter selon des rubriques structurées. Des critères prédéfinis liés au poste, appliqués de manière uniforme — la logique des entretiens structurés étendue à chaque étape d'évaluation — rend les résultats explicables et comparables.
• Surveiller l'impact négatif en continu. Calculez les taux de sélection par groupe à chaque étape de l'entonnoir, et non une fois par an. Un contrôle quatre cinquièmes trimestriel détecte les dérives avant qu'elles ne donnent lieu à une plainte.
• Opérationnaliser la suppression et la conservation. Intégrez la suppression en cascade en 30 jours de l'AIVIA dans vos systèmes et contrats, et documentez les durées de conservation de chaque artefact produit par le processus.

Remarquez ce que ce pipeline n'est pas : ce n'est pas une interdiction de l'IA, ni un retour aux tests statiques. L'Illinois est agnostique quant à la technologie et strict quant aux résultats. Un processus bien instrumenté assisté par IA — contenu adapté au poste, notation structurée, décisions humaines, surveillance continue — est plus facile à défendre qu'un processus historique fondé sur des banques de questions partagées et des jugements d'intervieweurs non structurés, car il produit les preuves qu'un régulateur demandera comme sous-produit naturel de son fonctionnement.

Quelles sont les erreurs les plus fréquentes des employeurs en matière de conformité IA en Illinois ?

Nous observons les mêmes modes d'échec à répétition, et il vaut la peine de les nommer clairement.

• Supposer que la conformité du prestataire se transfère. Ce n'est pas le cas. HB 3773 s'applique à l'employeur qui utilise l'outil ; la page marketing d'un prestataire sur l'équité ne constitue pas une preuve d'absence d'effet discriminatoire dans votre vivier de candidats.
• Traiter le consentement de l'AIVIA comme une simple case à cocher. Enfouir la divulgation de l'IA dans une acceptation générale des conditions d'utilisation ne satisfait pas à l'exigence d'explication et, après les amendements sur le consentement écrit, ne satisfait pas non plus à l'exigence de consentement.
• Attendre les règles définitives de l'IDHR pour délivrer la notification. L'obligation légale de notification est entrée en vigueur le 1er janvier 2026, indépendamment des règlements retirés. Le silence pendant la période de réglementation est la position la plus risquée possible.
• Tester les biais une seule fois, lors de l'acquisition. Le comportement des modèles et les viviers de candidats évoluent tous deux. Une évaluation ponctuelle de 2024 ne dit que peu de chose sur vos taux de sélection de 2026.
• Ignorer la course aux armements côté candidats. Si la triche assistée par IA corrompt les résultats de vos évaluations, elle corrompt également vos statistiques d'impact négatif — intégrité et conformité sont le même problème sous des angles différents.

Comment les employeurs multi-États doivent-ils gérer l'Illinois ?

Si vous recrutez dans plusieurs juridictions, résistez à la tentation de créer un flux de travail réservé à l'Illinois. La tendance dans la NYC LL144, la loi Colorado sur l'IA, le HB 3773 de l'Illinois et l'EU AI Act est convergente : divulguer l'utilisation de l'IA, laisser les humains décider, prévenir et mesurer les effets discriminatoires, et conserver des preuves. Appliquer la norme la plus stricte applicable à l'ensemble de l'entonnoir — consentement explicite pour les entretiens analysés par IA, notification universelle préalable, surveillance continue de l'impact — coûte marginalement plus que de segmenter les candidats par État et élimine toute une catégorie de risques de mauvaise classification, comme un candidat à distance basé en Illinois passant au travers d'un flux de travail indexé sur la localisation du bureau.

Cela produit également une meilleure expérience candidat. Les candidats s'attendent de plus en plus à être informés lorsque l'IA les évalue ; les employeurs qui divulguent clairement et proposent des alternatives apparaissent confiants, non évasifs. Conformité et marque employeur convergent ici dans la même direction.

La place de H-Evaluate

H-Evaluate a été conçu avec la conformité comme priorité, précisément pour cette forme réglementaire. Les évaluations sont générées par fiche de poste avec une génération soumise à un contrôle qualité — pas de bibliothèque de tests statique partagée — de sorte que chaque question est traçable à une exigence de poste déclarée, ce qui constitue le fondement de toute défense fondée sur la pertinence au poste. Les mises en situation en bac à sable font passer chaque candidat par la même tâche dans les mêmes conditions, et la notation structurée produit les enregistrements explicables et comparables que la transparence de l'AIVIA et la norme d'effet discriminatoire de HB 3773 exigent toutes deux. Les évaluateurs humains prennent les décisions d'avancement ; le rôle du système est de leur fournir de meilleures preuves.

Rien de tout cela ne rend la conformité à l'Illinois automatique — aucun outil ne le peut, et les prestataires qui l'affirment vous exposent à des risques. Ce qu'une infrastructure de recrutement native à l'IA peut faire, c'est faire du processus conforme le processus par défaut : notification intégrée dans le flux candidat, contenu dérivé du poste par construction, et artefacts prêts pour l'audit comme sous-produit de chaque évaluation plutôt que comme effort de dernière minute après le dépôt d'une plainte.

L'Illinois n'a pas interdit l'IA dans le recrutement. Il a interdit l'IA non responsable dans le recrutement — et les employeurs qui prospéreront sous HB 3773 seront ceux dont les processus ont été conçus pour produire des preuves, pas des excuses.