Organisation
Publié le
·
Par
Maxime Chambard
·
24 min de lecture
L’intelligence artificielle entre progressivement dans le quotidien des organisations.
Un salarié utilise une IA générative pour préparer un document. Un recruteur s’appuie sur un outil pour analyser des candidatures. Un manager dispose d’indicateurs automatisés pour suivre l’activité. Un logiciel propose une répartition des tâches ou contribue à une décision concernant un salarié.
Dans chacune de ces situations, la première question posée est souvent celle de l’efficacité :
L’outil permet-il de gagner du temps, de simplifier une tâche ou d’améliorer la performance ?
Avec l’entrée en application progressive du règlement européen sur l’intelligence artificielle — l’AI Act — une deuxième question devient incontournable :
Dans quelles conditions pouvons-nous utiliser cet outil ?
Mais une troisième mérite tout autant l’attention des employeurs :
Que transforme réellement l’intelligence artificielle dans le travail, les décisions, les compétences, l’autonomie et les responsabilités ?
Car un outil peut être techniquement performant et conforme aux exigences qui lui sont applicables, tout en produisant des effets inattendus sur le travail.
C’est précisément à cet endroit que le droit, la psychologie du travail et l’analyse des organisations gagnent à être articulés.
L’AI Act concerne déjà les employeurs
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle repose sur une approche graduée selon les risques associés aux différents usages.
Depuis le 2 février 2025, les fournisseurs et les organisations qui utilisent des systèmes d’IA doivent prendre des mesures pour soutenir le développement de la maîtrise de l’IA des personnes qui les utilisent pour leur compte.
Certaines pratiques sont également interdites. C’est notamment le cas de l’utilisation de systèmes d’IA destinés à reconnaître les émotions sur le lieu de travail, sauf dans certaines situations relevant de raisons médicales ou de sécurité.
Le calendrier concernant les systèmes d’IA à haut risque a par ailleurs évolué. Pour certains systèmes utilisés dans des domaines sensibles, dont l’emploi, les obligations spécifiques doivent progressivement entrer en application selon le calendrier européen.
Dans le domaine professionnel, le règlement vise notamment certains systèmes utilisés pour analyser ou filtrer des candidatures, évaluer des candidats, contribuer à certaines décisions relatives à la relation de travail, affecter des tâches ou suivre et évaluer les performances.
Tous les outils utilisant de l’IA dans un contexte RH ne sont donc pas automatiquement « à haut risque » : leur qualification dépend notamment de leur finalité et de leur utilisation.
Pour l’employeur, l’enjeu n’est donc déjà plus seulement de savoir :
Utilisons-nous de l’IA ?
mais :
Où l’utilisons-nous, pour quoi faire, et quelle influence lui donnons-nous sur le travail et sur les personnes ?
Concrètement, qu’est-ce que cela change pour l’employeur ?
L’introduction de l’IA peut conduire l’organisation à agir simultanément sur plusieurs dimensions.
Il peut devenir nécessaire de cartographier les usages existants, distinguer ceux qui présentent des enjeux particuliers, développer les compétences des utilisateurs, préserver une véritable capacité de contrôle humain, organiser l’information et le dialogue social, protéger les données concernées et anticiper les effets de la technologie sur les métiers et les conditions de travail.
Mais cette liste réglementaire ne suffit pas.
Pour comprendre les conséquences réelles d’une IA, il faut aussi regarder ce qui se passe une fois qu’elle rencontre le travail quotidien.
Et c’est ici que la psychologie du travail apporte un éclairage particulièrement utile.
Pour l’employeur, six dimensions méritent notamment d’être observées : charge • autonomie • compétences • responsabilités • coopération • qualité du travail
Ce que la psychologie du travail nous apprend sur l’introduction d’une IA
L’introduction d’une technologie est parfois pensée selon un scénario relativement simple : un outil est conçu → il est installé → les salariés sont formés → ils l’utilisent.
Le travail réel est généralement moins linéaire.
Les professionnels expérimentent l’outil, découvrent des situations qui n’avaient pas été prévues, inventent de nouvelles manières de faire, vérifient certaines réponses, en contournent d’autres et ajustent progressivement leur activité.
Les travaux du psychologue du travail Marc-Éric Bobillier-Chaumon portent précisément sur ces transformations numériques et leurs conséquences sur l’activité et la santé au travail.
Une notion développée dans ses travaux est particulièrement intéressante pour les employeurs : l’acceptation située des technologies.
Plutôt que de demander uniquement si une technologie paraît utile, simple ou appréciée par ses utilisateurs, cette approche consiste à la mettre à l’épreuve du travail réel : que permet-elle de faire ? Que ne permet-elle plus de faire ? Que vient-elle éventuellement dégrader ou transformer ?
Cette analyse peut notamment être conduite autour de dimensions personnelles, collectives, socio-organisationnelles et identitaires-professionnelles.
Pour une organisation qui introduit de l’intelligence artificielle, cela revient à poser plusieurs séries de questions.
Que se passe-t-il pour la personne ?
L’outil réduit-il réellement la charge ? Ou remplace-t-il une tâche de production par davantage de vérification, de contrôle et de vigilance ? Permet-il au professionnel de mieux travailler ou lui demande-t-il d’intervenir constamment pour corriger des résultats imparfaits ?
Que se passe-t-il dans l’organisation ?
Qui décide désormais ? Quelles responsabilités sont déplacées ? Les objectifs évoluent-ils avec les gains de productivité attendus ? Les salariés conservent-ils leurs marges de manœuvre ou doivent-ils progressivement organiser leur travail autour du fonctionnement de l’outil ?
Que se passe-t-il dans le collectif ?
L’outil favorise-t-il la circulation de l’information et la coopération ? Ou certaines interactions disparaissent-elles parce qu’une information auparavant obtenue auprès d’un collègue est désormais demandée à une machine ? De nouvelles dépendances apparaissent-elles entre métiers, experts, managers et outils ?
Et que devient le métier ?
Quelles compétences restent nécessaires ? Lesquelles risquent de moins être mobilisées ? Qu’est-ce qui faisait auparavant l’expertise du professionnel ? Et pourra-t-il toujours décider ce qu’il considère comme un travail de qualité ?
Les salariés utilisent-ils l’IA ? Que fait l’usage de l’IA à leur activité ?
Une décision peut rester « humaine » seulement sur le papier
Prenons un logiciel qui attribue un score aux candidatures reçues. Le recruteur conserve officiellement la décision finale. Mais il doit examiner plusieurs centaines de dossiers, comprend imparfaitement la manière dont le score est construit et sait que son entreprise a acheté l’outil précisément pour accélérer la sélection.
Techniquement, il peut contredire l’algorithme. Mais en a-t-il réellement les moyens ? Dispose-t-il du temps nécessaire pour réexaminer les dossiers, des informations lui permettant de comprendre la recommandation et de la possibilité de s’en écarter sans devoir systématiquement se justifier ?
Un contrôle humain n’est réellement effectif que si le professionnel dispose des moyens de l’exercer.
Pour qu’un contrôle humain soit réellement possible, quatre dimensions doivent notamment être observées : Temps — peut-il réellement réexaminer le résultat ? Informations — comprend-il suffisamment ce que produit l’outil ? Compétences — sait-il identifier ses limites ou ses erreurs possibles ? Autorité — peut-il effectivement s’écarter de la recommandation ?
Cette distinction entre possibilité formelle et possibilité réelle est importante. Pour les systèmes à haut risque concernés, le contrôle humain suppose notamment que les personnes disposent des compétences, de la formation, de l’autorité et des moyens nécessaires.
Les travaux d’Yves Clot et Pascal Simonet sur le pouvoir d’agir et les marges de manœuvre invitent à regarder les possibilités dont disposent effectivement les professionnels pour agir sur leur activité.
La supervision humaine ne devrait pas seulement exister dans le fonctionnement théorique de l’outil. Elle doit rester réellement possible dans l’organisation du travail.
Le travail ne disparaît pas nécessairement : il peut se déplacer
Imaginons maintenant qu’une IA permette à une équipe de réaliser beaucoup plus rapidement une première analyse de dossiers. Le gain de temps est réel. L’organisation augmente alors le nombre de dossiers confiés à chaque professionnel.
Mais les situations atypiques nécessitent toujours une analyse humaine. Certaines réponses doivent être vérifiées, des erreurs doivent être corrigées et, lorsqu’une recommandation paraît incohérente, il faut parfois rechercher ce qui a pu la produire.
La tâche initiale a diminué. Mais un autre travail est apparu : contrôler, vérifier, corriger, interpréter, arbitrer.
Certaines tâches peuvent diminuer : saisie, recherche d’informations, production de documents, opérations répétitives. Un nouveau travail peut apparaître : vérification, correction, interprétation, arbitrage, coordination.
Un gain de productivité n’est pas automatiquement un gain de charge.
Le gain technique ne se traduit donc pas automatiquement par une diminution équivalente de la charge. Les travaux de Noëmie Morvan, Marc-Éric Bobillier-Chaumon et Corinne Gaudart sur les dysfonctionnements numériques montrent notamment que des difficultés techniques apparemment secondaires peuvent affecter l’activité et révéler des contraintes organisationnelles plus profondes.
L’IA peut également transformer les compétences et l’identité professionnelle
Une IA peut traiter certains éléments simples et permettre au professionnel de consacrer davantage de temps aux situations qui nécessitent précisément son expertise. La technologie soutient alors le métier.
Mais si l’organisation considère progressivement la recommandation produite automatiquement comme la référence, les professionnels utilisent de moins en moins certaines compétences qui constituaient auparavant leur expertise. La technologie commence alors à redéfinir le métier.
Quelles compétences souhaitons-nous continuer à développer chez les professionnels, même lorsque l’IA sait réaliser une partie de la tâche ?
Une transformation technologique peut aussi révéler l’organisation existante
L’introduction d’une IA ne crée pas nécessairement toutes les difficultés que l’on observe après son déploiement. Elle peut aussi rendre visibles des fragilités déjà présentes : priorités contradictoires, critères de sélection implicites, responsabilités indéfinies, informations essentielles détenues par quelques personnes ou absence d’arbitrage.
Une transformation technologique peut être autant un révélateur de l’organisation qu’un facteur de transformation.
Avant de demander « Où pourrions-nous mettre de l’IA ? », il peut donc être plus utile de commencer par « Quel problème de travail cherchons-nous réellement à résoudre ? » : une surcharge administrative, des difficultés d’accès à l’information, une tâche répétitive, un traitement trop lent, des erreurs fréquentes ou une coopération difficile entre plusieurs services ?
Former ne suffit pas : il faut permettre l’appropriation
Apprendre à utiliser correctement une interface ou à rédiger un prompt n’épuise pas la question. Un professionnel devrait également savoir dans quelles situations vérifier le résultat, quelles informations ne doivent pas être introduites dans l’outil, comment reconnaître une réponse problématique et quand son jugement doit reprendre le dessus.
La formation explique généralement le fonctionnement attendu. L’appropriation se construit ensuite dans l’activité. Les écarts, vérifications, règles inventées ou contournements peuvent constituer une information précieuse sur ce que le projet n’avait pas prévu.
Le contournement peut parfois constituer un diagnostic du système.
Associer les salariés : une obligation dans certaines situations, mais aussi une ressource pour le projet
Le droit du travail prévoit l’information et la consultation du CSE sur différentes questions pouvant notamment concerner les conditions de travail et l’introduction de nouvelles technologies. Mais associer les professionnels ne devrait pas être envisagé uniquement comme une obligation réglementaire.
Ceux qui réalisent quotidiennement le travail connaissent les exceptions, les procédures qui fonctionnent mal, les dossiers qui nécessitent réellement du jugement et les coopérations informelles qui permettent à l’activité de tenir.
Mettre la technologie à l’épreuve du travail avant de demander au travail de s’adapter à la technologie.
Six questions à poser avant et après l’introduction d’une IA
1 — Quel problème de travail cherchons-nous réellement à résoudre ? Commencer par l’activité et les difficultés rencontrées avant de commencer par la technologie.
2 — Que confions-nous exactement à l’IA ? Produire une information, recommander, classer, contrôler ou participer à une décision ne produit pas les mêmes conséquences.
3 — Qui peut réellement contredire l’outil ? Vérifier que les personnes disposent du temps, des compétences, de l’autorité et des informations nécessaires.
4 — Qu’est-ce qui change concrètement dans le travail ? Observer les tâches supprimées, mais aussi celles qui apparaissent : vérification, correction, arbitrage, coordination ou traitement des exceptions.
5 — Quelles compétences et quelles marges de manœuvre souhaitons-nous préserver ?
6 — Qu’observe-t-on plusieurs mois après le déploiement ? Revenir vers les professionnels : qu’est-ce qui fonctionne, est contourné ou fait apparaître de nouvelles difficultés ?
Intégrer l’organisation du travail dans un projet IA
Comprendre → Expérimenter → Évaluer → Ajuster
Comprendre
Identifier le problème auquel l’outil doit répondre et analyser le travail existant : activités réellement réalisées, contraintes, arbitrages, circulation de l’information, coopérations, dépendances entre métiers, compétences mobilisées et marges de manœuvre.
Expérimenter
Confronter l’outil aux situations réellement rencontrées, associer managers et professionnels, observer ce qu’il facilite, ce qu’il complique et les nouvelles tâches qu’il produit.
Évaluer
Ne pas considérer le projet comme réussi uniquement parce que la technologie fonctionne. Analyser ses effets sur la charge de travail, l’autonomie, le pouvoir d’agir, la coopération, les responsabilités, les compétences, la qualité du travail et l’appropriation.
Ajuster
Adapter les règles d’utilisation, les objectifs, les responsabilités, la formation, les possibilités de contrôle humain, les espaces de discussion et, si nécessaire, les usages ou le paramétrage de l’outil.
L’accompagnement d’une transformation numérique ne consiste pas seulement à aider les salariés à s’adapter à la technologie. Il peut aussi consister à adapter la technologie et l’organisation au travail qu’elles sont censées soutenir.
Un projet IA est aussi un projet d’organisation du travail
L’intelligence artificielle peut réduire certaines tâches fastidieuses, faciliter l’accès à l’information, soutenir des décisions et permettre aux professionnels de consacrer davantage de temps à ce qui nécessite leur expertise. Elle peut également déplacer la charge, renforcer certaines formes de contrôle, rendre des compétences moins visibles, réduire certaines marges de manœuvre ou créer de nouvelles dépendances.
Ces conséquences dépendent aussi de la manière dont l’organisation choisit de concevoir, d’introduire, d’utiliser et de réguler la technologie. Un projet IA peut aussi nécessiter un véritable volet consacré à l’organisation du travail.
Quel travail souhaitons-nous construire avec l’intelligence artificielle ?
Pour aller plus loin
Marc-Éric Bobillier-Chaumon (2016) — « L’acceptation située des technologies dans et par l’activité » ; Marc-Éric Bobillier-Chaumon et Yves Clot (2016) — « Clinique de l’usage : les artefacts technologiques comme développement de l’activité » ; Yves Clot et Pascal Simonet (2015) — « Pouvoirs d’agir et marges de manœuvre » ; Noëmie Morvan, Marc-Éric Bobillier-Chaumon et Corinne Gaudart — travaux sur les dysfonctionnements numériques et leurs effets sur l’activité.
Repères réglementaires
Règlement européen sur l’IA / EUR-Lex ; Commission européenne ; CNIL ; Legifrance lorsque le droit du travail français est mentionné.
Les éléments réglementaires présentés dans cette ressource constituent des repères généraux actualisés en août 2026 et ne se substituent pas à un conseil juridique adapté à la situation de l’organisation.
Parler de votre situation