NYC Local Law 144

Conformite aux outils de decision automatisee en matiere d'emploi de NYC

La NYC Local Law 144 exige des audits de biais et des notifications pour les outils de recrutement automatises utilises a New York. En vigueur depuis le 5 juillet 2023, avec des penalites pouvant atteindre 1 500 $ par infraction par jour. Nous vous aidons a gerer les audits, les notifications et la conformite continue.

Reserver une consultation conformite

Qu'est-ce que la NYC Local Law 144 ?

La NYC Local Law 144 de 2021 (Int 1894-2020) reglemente l'utilisation des outils de decision automatisee en matiere d'emploi (AEDT) par les employeurs et les agences d'emploi a New York. Elle exige des audits de biais annuels, la notification des candidats et la divulgation publique des resultats d'audit.

En vigueur depuis le 5 juillet 2023 : Les employeurs utilisant l'IA, l'apprentissage automatique ou des outils algorithmiques pour filtrer, evaluer ou selectionner des candidats pour des postes a NYC doivent se conformer aux exigences d'audit de biais et de notification. La loi est appliquee par le NYC Department of Consumer and Worker Protection (DCWP).

Audit de biais

Audit independant annuel requis

Notification

Preavis de 10 jours aux candidats

Complete les dispositions emploi du Reglement europeen sur l'IA et les directives de la FTC sur l'IA.

Qui doit se conformer ?

Employeurs a NYC

Organisations utilisant des AEDT pour filtrer ou embaucher des candidats pour des postes a NYC

Agences d'emploi

Agences utilisant des AEDT pour evaluer ou orienter des candidats bases a NYC

Fournisseurs de logiciels

Fournisseurs d'AEDT vendant aux employeurs ou agences a NYC

Equipes de recrutement a distance

Organisations recrutant pour des postes a distance mais situes a NYC

Decisions de promotion

Employeurs utilisant des AEDT pour la promotion ou le transfert interne a NYC

Operations multi-etats

Employeurs nationaux avec des employes a NYC ou recrutant pour des postes a NYC

Comment VerifyWise soutient la conformite Local Law 144

VerifyWise couvre les exigences quantitatives essentielles de la LL144 : calcul d'audit de biais, analyse des categories demographiques, ventilations intersectionnelles et tenue des registres de conformite

Exigence LL144
Couverture VerifyWise
Audits de biais annuels
Module d'audit de biais dedie avec cycle de vie complet : creation, execution, examen des resultats et archivage
Analyse des taux de selection
Moteur calculant les taux de selection par groupe demographique
Ratio d'impact (regle des quatre cinquiemes)
Calcul automatique du ratio d'impact avec seuil configurable de 0,80 et detection des signalements
Categories EEO Composante 1
Preset preconfigure avec sexe (2 groupes) et race/origine ethnique (7 groupes)
Analyse intersectionnelle
Tabulation croisee automatique sexe-par-race couvrant les 14 combinaisons
Exclusion des petits echantillons
Groupes representant moins de 2% du total des candidats exclus des calculs de ratio selon les directives du DCWP
Metadonnees d'audit
Capture du nom de l'AEDT, de la date de distribution et de la description de la source des donnees
Documentation de conformite
Piste d'audit complete avec resultats horodates, instantanes de configuration et ventilations par groupe
Transparence des donnees
AI Trust Center pour la divulgation publique des resumes d'audit, satisfaisant l'exigence de publication
Export des resultats
Telechargement JSON des resultats d'audit complets pour partage avec les auditeurs ou les regulateurs

Au-dela de l'audit de biais

Identification et inventaire des AEDT

Identifiez systematiquement tous les outils de decision automatisee en matiere d'emploi dans votre organisation. La plateforme suit l'objectif de chaque outil, le fournisseur, le statut de deploiement et la couverture juridictionnelle pour garantir que vous savez exactement quels systemes relevent de la Local Law 144.

Couvre : Determination du perimetre : Ce qui constitue un AEDT

Suivi et coordination des audits de biais

Gerez l'exigence d'audit annuel de biais avec un suivi du flux de travail pour la selection de l'auditeur independant, la fourniture des donnees et la realisation de l'audit. La plateforme conserve l'historique des audits et signale les echeances a venir pour assurer une conformite continue.

Couvre : Audit de biais : Exigence d'auditeur independant annuel

Documentation de l'impact disparate

Documentez les resultats des tests d'impact disparate dans les categories requises (race/origine ethnique et sexe). La plateforme stocke les taux de selection, les ratios d'impact et les analyses statistiques qui satisfont aux exigences de reporting du DCWP.

Couvre : Audit de biais : Tests et metriques d'impact disparate

Gestion des notifications et de la transparence

Suivez les exigences de notification des candidats avec des rappels automatises 10 jours ouvrables avant l'utilisation de l'AEDT. La plateforme documente la livraison des notifications, la methode et le calendrier pour demontrer la conformite aux obligations de transparence.

Couvre : Notification : Preavis de 10 jours aux candidats

Suivi de la publication et de la divulgation

Maintenez les exigences de publication sur le site web public pour les resultats d'audit de biais, les methodologies et les dates de distribution. La plateforme suit quand les resultats ont ete publies, mis a jour et s'assure que toutes les informations requises restent accessibles au public.

Couvre : Publication : Resultats d'audit sur le site de l'employeur

Processus alternatif et conservation des donnees

Documentez les processus de selection alternatifs et maintenez la conservation requise des donnees. La plateforme stocke les donnees d'audit historiques, les justifications d'exemption et demontre que vous avez fourni des alternatives comme l'exige la loi.

Couvre : Alternatives : Disponibilite du processus de selection alternatif

Toutes les activites de conformite sont suivies avec des horodatages, des pistes d'audit et une documentation des preuves. Cela demontre une conformite systematique plutot qu'une documentation apres coup.

Couverture complete des exigences de la Local Law 144

VerifyWise fournit des outils dedies pour toutes les exigences de conformite essentielles

11

Exigences de conformite

11

Exigences avec outils dedies

100%

Couverture de toutes les obligations

Audit de biais4/4

Audits independants annuels avec tests d'impact disparate

Exigences de notification3/3

Notification des candidats 10 jours avant l'utilisation de l'AEDT

Publication2/2

Resultats d'audit et methodologie sur le site web public

Conservation des donnees2/2

Donnees historiques et enregistrements du processus de selection alternatif

Concu pour la conformite IA en matiere d'emploi a NYC

Suivi d'audit annuel

Rappels automatises et gestion des echeances de renouvellement

Outils d'impact disparate

Calculez les taux de selection et les ratios d'impact par categorie

Automatisation des notifications

Suivez la livraison des preavis de 10 jours avec documentation

Support multi-juridictionnel

Correspondance avec le Reglement europeen sur l'IA et autres lois sur l'IA dans l'emploi

Exigences d'audit de biais

Ce qui doit etre teste et comment se conformer aux obligations d'audit independant

Auditeur independant

L'audit de biais doit etre realise par un auditeur independant qui n'a pas developpe ou ne commercialise pas actuellement l'AEDT.

  • Ne peut pas etre le developpeur ou le fournisseur de l'outil
  • Doit etre un tiers impartial
  • Criteres d'independance documentes

Tests d'impact disparate

Calculez les taux de selection et les ratios d'impact pour chaque categorie (race/origine ethnique et sexe) afin de determiner l'impact disparate.

  • Taux de selection par categorie
  • Calculs des ratios d'impact
  • Tests de significativite statistique

Categories requises

Les tests doivent couvrir les categories de race/origine ethnique et de sexe telles que definies par les reglementations du DCWP.

  • Hispanique ou Latino
  • Blanc (non Hispanique ou Latino)
  • Noir ou Afro-Americain (non Hispanique ou Latino)
  • Asiatique (non Hispanique ou Latino)
  • Femme
  • Homme

Frequence d'audit annuelle

L'audit de biais doit etre realise dans l'annee precedant l'utilisation de l'AEDT et mis a jour annuellement.

  • Audit valable pendant 1 an
  • Doit etre renouvele avant expiration
  • Suivre les dates de realisation des audits

Methodologie de test d'impact disparate

L'audit de biais doit calculer le taux de selection pour chaque categorie (par ex. Hispanique ou Latino, Femme) et le comparer au taux de selection de la categorie la plus selectionnee. Un ratio d'impact inferieur a 0,8 (regle des 80%) peut indiquer un impact disparate selon les directives de l'EEOC.

Taux de selection

(Selectionnes de la categorie) / (Total de la categorie)

Ratio d'impact

(Taux de selection de la categorie) / (Taux de selection le plus eleve)

Exigences de notification et de transparence

Ce que les candidats et les employes doivent savoir et quand

Notification des candidats

Au moins 10 jours ouvrables avant l'utilisation de l'AEDT

  • Notification que l'AEDT sera utilise
  • Qualifications et caracteristiques du poste utilisees par l'AEDT
  • Source des donnees et politique de conservation
  • Methode de notification (ecrite ou electronique)

Notification des employes

Pour les AEDT utilises sur les employes actuels

  • Notification avant utilisation pour promotion/transfert
  • Meme delai de preavis de 10 jours
  • Qualifications du poste utilisees par l'outil
  • Pratiques de conservation des donnees des employes

Exigences de publication

Divulgation sur le site web public

  • Resume des resultats de l'audit de biais
  • Date de distribution de l'AEDT
  • Nom de l'auditeur et methodologie
  • Instructions pour demander un processus alternatif

Exigence de processus de selection alternatif

Les employeurs doivent fournir un processus permettant aux candidats et aux employes de demander un processus de selection alternatif ou un amenagement raisonnable comme alternative a l'AEDT. Les instructions pour faire cette demande doivent etre publiees sur le site web de l'employeur aux cotes des resultats de l'audit de biais.

Qu'est-ce qui constitue un AEDT ?

Outils de decision automatisee en matiere d'emploi courants couverts par la Local Law 144

Tri de CV

  • Analyseurs de CV par IA
  • Systemes de correspondance par mots-cles
  • Outils de classement des candidats

Evaluation d'entretien

  • Analyse d'entretien video
  • Evaluation des patterns de discours
  • Analyse des expressions faciales

Tests et evaluation

  • Tests de competences automatises
  • Evaluations de personnalite
  • Evaluations basees sur le jeu

Promotion interne

  • IA d'evaluation des performances
  • Outils de planification de succession
  • Plateformes de mobilite interne

Definition : Tout processus informatique derive de l'apprentissage automatique, de la modelisation statistique, de l'analyse de donnees ou de l'IA qui assiste substantiellement ou remplace la prise de decision discretionnaire pour le recrutement ou la promotion.

Si un outil note, classe, categorise ou recommande des candidats, il est probablement qualifie d'AEDT.

Feuille de route de conformite en 12 semaines

Un parcours pratique vers la conformite Local Law 144 avec des jalons clairs

Phase 1Semaines 1-3

Decouverte et inventaire

  • Identifier tous les AEDT en cours d'utilisation ou prevus
  • Determiner l'applicabilite de la juridiction de NYC
  • Documenter les relations actuelles avec les fournisseurs
  • Evaluer le statut actuel des notifications et audits
Phase 2Semaines 4-8

Planification de l'audit de biais

  • Selectionner un auditeur independant
  • Etablir les processus de collecte de donnees
  • Definir les exigences en matiere de donnees historiques
  • Creer un calendrier et des jalons d'audit
Phase 3Semaines 9-12

Notification et transparence

  • Developper le processus de notification des candidats
  • Creer la page de divulgation sur le site web public
  • Mettre en oeuvre le suivi des preavis de 10 jours
  • Documenter les options de processus alternatif
Phase 4Continu

Conformite continue

  • Planifier les audits de biais annuels
  • Surveiller la conformite de la livraison des notifications
  • Mettre a jour les divulgations publiques
  • Maintenir les registres d'audit et de notification
Application et penalites

Penalites en cas de non-conformite

Le NYC Department of Consumer and Worker Protection (DCWP) applique la Local Law 144 avec des penalites quotidiennes significatives

Premiere infraction

500 $ par infraction

Non-conformite initiale aux exigences de notification, d'audit ou de publication

Infractions subsequentes

500 $-1 500 $ par infraction

Manquements repetes a toute exigence de la Local Law 144

Infractions par jour

Chaque jour = infraction distincte

La non-conformite continue accumule des penalites quotidiennes jusqu'a resolution

Exemple de calcul de penalite : Ne pas realiser d'audit de biais pendant 30 jours pourrait entrainer des penalites de 15 000 $ a 45 000 $ (30 jours x 500 $-1 500 $ par jour). La conformite continue est essentielle.

Applique par : NYC Department of Consumer and Worker Protection

Modeles de politiques

Repertoire de politiques de gouvernance IA

Accedez a des modeles de politiques IA pour l'emploi prets a l'emploi, alignes sur la Local Law 144, le Reglement europeen sur l'IA et d'autres reglementations

Politiques d'audit de biais

  • • Politique d'audit de biais
  • • Selection d'auditeur independant
  • • Tests d'impact disparate
  • • Publication des resultats d'audit
  • • Calendrier d'audit annuel
  • + 3 autres politiques

Notification et transparence

  • • Politique de notification des candidats
  • • Notification des employes
  • • Exigences de publication sur le site web
  • • Politique de processus alternatif
  • • Standards de conservation des donnees
  • + 2 autres politiques

Gouvernance des AEDT

  • • Gestion de l'inventaire des AEDT
  • • Exigences de conformite des fournisseurs
  • • Gouvernance de l'IA dans l'emploi
  • • Equite et non-discrimination
  • • Surveillance de la conformite
  • + 4 autres politiques
Parcourir tous les modeles de politiques

Questions frequemment posees

Questions courantes sur la conformite NYC Local Law 144

Un AEDT est tout processus informatique, derive de l'apprentissage automatique, de la modelisation statistique, de l'analyse de donnees ou de l'intelligence artificielle, qui produit un resultat simplifie, y compris un score, une classification ou une recommandation, pour assister substantiellement ou remplacer la prise de decision discretionnaire pour les decisions d'emploi affectant les candidats ou les employes. Consultez la page officielle du DCWP de NYC pour les definitions completes.
La NYC Local Law 144 est entree en vigueur le 5 juillet 2023. Les employeurs et agences d'emploi utilisant des AEDT a NYC doivent se conformer a toutes les exigences de notification, d'audit de biais et de publication a compter de cette date. Les penalites s'appliquent pour les infractions survenant apres la date d'entree en vigueur.
Un audit de biais doit etre realise par un auditeur independant dans l'annee precedant l'utilisation de l'AEDT. L'audit doit tester l'impact disparate dans les categories de race/origine ethnique (Hispanique ou Latino, Blanc, Noir ou Afro-Americain, Asiatique) et de sexe (Homme, Femme). Les taux de selection et les ratios d'impact doivent etre calcules et publies sur votre site web.
Les employeurs doivent fournir aux candidats un preavis d'au moins 10 jours ouvrables avant d'utiliser un AEDT. La notification doit indiquer qu'un AEDT sera utilise, les qualifications et caracteristiques du poste que l'AEDT evaluera, ainsi que des informations sur la collecte et la conservation des donnees. La notification peut etre fournie par ecrit ou par voie electronique.
Les employeurs doivent publier sur leur site web : (1) la date d'utilisation de l'AEDT, (2) le resume des resultats de l'audit de biais incluant les taux de selection et les ratios d'impact par categorie, (3) la date de distribution de la version de l'AEDT auditee, et (4) les instructions pour demander un processus de selection alternatif ou un amenagement raisonnable.
Les audits de biais doivent etre realises au moins une fois par an. Un audit de biais est valable pendant un an a compter de la date de realisation. Si vous continuez a utiliser l'AEDT au-dela d'un an, vous devez realiser un nouvel audit de biais avant l'expiration du precedent.
L'audit de biais doit etre realise par un auditeur independant. L'auditeur ne peut pas etre le developpeur de l'AEDT, ne peut pas actuellement commercialiser l'AEDT et doit etre exempt de conflits d'interets. De nombreuses organisations font appel a des cabinets d'audit IA specialises ou a des cabinets de conseil experts en tests de biais.
Les penalites vont de 500 $ a 1 500 $ par infraction. Chaque jour ou une infraction persiste est considere comme une infraction distincte. Le DCWP de NYC assure la conformite et peut imposer des penalites pour manquement a la realisation d'audits de biais, a la fourniture des notifications requises ou a la publication des resultats d'audit.
Oui, si le poste peut etre exerce a NYC ou si l'employeur est situe a NYC. La loi s'applique en fonction du lieu ou l'emploi est ou peut etre exerce. Si vous recrutez pour un poste a distance pouvant etre exerce depuis NYC, ou si votre entreprise est basee a NYC, la Local Law 144 s'applique probablement.
L'employeur ou l'agence d'emploi utilisant l'AEDT reste responsable de la conformite meme lorsqu'il utilise des outils de fournisseurs. Vous devez vous assurer que le fournisseur peut fournir ou soutenir les audits de biais, que vous pouvez fournir les notifications requises aux candidats et que vous pouvez publier les informations requises sur votre site web. Incluez les exigences de conformite dans les contrats fournisseurs.
Les exemptions sont tres limitees. La loi exempte les AEDT qui n'assistent pas substantiellement ou ne remplacent pas la prise de decision discretionnaire. Si un outil exporte uniquement des donnees sans classer, noter ou recommander des candidats, il peut ne pas repondre a la definition d'AEDT. Cependant, la plupart des outils de recrutement alimentes par l'IA relevent du champ d'application de la loi.
La NYC Local Law 144 est une loi municipale specifique a l'emploi. Elle complete des cadres plus larges comme le Reglement europeen sur l'IA (qui reglemente egalement l'IA dans l'emploi) et les directives de la FTC sur l'IA en matiere d'equite algorithmique. Les organisations peuvent devoir se conformer a plusieurs exigences qui se chevauchent.
Les employeurs doivent conserver les registres d'audit de biais, les notifications fournies aux candidats, les divulgations publiees sur le site web et les donnees sur les processus de selection alternatifs proposes. Les donnees historiques utilisees pour les audits de biais (taux de selection par categorie) doivent etre conservees pour demontrer la conformite continue et la piste d'audit.
Les candidats et les employes doivent pouvoir demander un processus de selection alternatif ou un amenagement raisonnable comme alternative a l'AEDT. Cela peut inclure un examen uniquement humain, differentes methodes d'evaluation ou des amenagements pour les handicaps. Vous devez fournir des instructions pour faire de telles demandes sur votre site web.
Oui, VerifyWise vous aide a inventorier les AEDT, suivre les exigences et echeances d'audit de biais, documenter la livraison des notifications, maintenir les registres de publication et generer des rapports de conformite. Notre plateforme fournit egalement des correspondances avec d'autres reglementations comme le Reglement europeen sur l'IA pour les organisations operant dans plusieurs juridictions.
La regle des quatre cinquiemes vient de l'analyse d'impact negatif de l'EEOC. Si le taux de selection d'un groupe demographique est inferieur a 80% du taux du groupe le plus selectionne, c'est un indicateur d'impact negatif potentiel. LL144 exige que les auditeurs calculent et rapportent ces ratios d'impact par race, origine ethnique et sexe. Passer sous 0,80 ne signifie pas automatiquement une infraction, mais c'est le seuil qui attire l'attention des regulateurs.
La metrique la plus courante est le taux de selection : la probabilite qu'un candidat soit retenu, recommande ou selectionne par le systeme. D'autres metriques utiles incluent le taux de faux positifs (candidats non qualifies retenus), le taux de faux negatifs (candidats qualifies elimines), le taux de vrais positifs et les distributions de scores par groupe demographique. LL144 exige specifiquement des ratios d'impact bases sur le taux de selection ou le taux de scoring (le taux auquel un groupe obtient un score superieur a la mediane globale).
Le meilleur cas de figure, ce sont des donnees reelles de candidats avec des informations demographiques auto-declarees. Certains fournisseurs obtiennent ces donnees via des accords de partage ATS avec les employeurs ou leur propre processus de consentement. Quand les donnees demographiques ne sont pas disponibles (ce qui est courant), LL144 autorise les donnees de test, y compris des caracteristiques demographiques inferees ou des jeux de donnees synthetiques representatifs. Dans les deux cas, la methodologie doit etre documentee et la legislation applicable sur la vie privee doit etre respectee.
L'ISAE 3000 est la norme internationale pour les missions d'assurance sur des sujets non financiers. C'est le meme cadre que les cabinets d'audit utilisent pour les missions d'assurance non financiere. Applique aux audits d'IA, cela signifie que la mission suit des normes definies pour la collecte de preuves, le reporting et l'independance de l'auditeur. Le rapport qui en resulte resiste a l'examen reglementaire et a la due diligence des entreprises, contrairement aux audits realises sans norme formelle.
Les regulateurs, les equipes d'achat et les tribunaux traitent les auto-tests tres differemment des resultats verifies par un tiers. Un auditeur independant n'a aucune relation financiere ou organisationnelle avec le systeme d'IA evalue. Selon l'ISAE 3000, l'independance est une exigence formelle. Un audit realise par l'equipe du fournisseur, ou par un cabinet ayant une relation de conseil avec le fournisseur, ne tiendra pas face a un examen reglementaire.
Le DCWP peut imposer des amendes en cas de non-conformite avec LL144. Apres l'audit du Comptroller de decembre 2025, le DCWP a adopte une posture d'application plus proactive, utilisant les plaintes EEOC et FTC comme pistes d'enquete. Les grands employeurs avec un volume d'embauche eleve a NYC sont les plus exposes. Au-dela des amendes, l'absence de documentation d'audit devient un obstacle dans les achats d'entreprise : les questionnaires fournisseurs la demandent desormais systematiquement.
Le Reglement europeen sur l'IA classe les systemes d'IA utilises dans l'emploi et la gestion du personnel comme a haut risque. Ces systemes doivent passer des evaluations de conformite couvrant la documentation technique, la gestion des risques, la gouvernance des donnees et la supervision humaine. Le Reglement n'utilise pas le terme "audit de biais", mais les exigences de conformite recoupent largement ce qu'un audit independant rigoureux couvre. En savoir plus sur la conformite au Reglement europeen sur l'IA.

Lectures associees

Conformite NYC Local Law 144 : une liste de controle pratique pour les employeurs utilisant l'IA dans le recrutement

Un guide etape par etape couvrant l'inventaire des AEDT, les audits de biais, la notification des candidats et ce que signifie l'audit du Comptroller de decembre 2025 pour l'application.

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NYC Local Law 144 Bias Audit Service | Independent Auditor