L'IA au travail : stratégie IA, risques psychosociaux, ... 5 enjeux actuels pour les entreprises

La conférence internationale « L’IA & le monde du travail » s’est tenue le 11 février 2026 sous la présidence du Ministère du Travail et des Solidarités, un an après le Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle. Cette rencontre a réuni des représentants gouvernementaux français et étrangers, les principales organisations internationales OCDE, OIT, Commission européenne (DG Emploi), ainsi que des acteurs nationaux de l’expertise ou de la régulation du travail, des entreprises et les partenaires sociaux.

De ces échanges très riches, il faudrait retenir en particulier les 5 enjeux suivants pour les organisations :

1. Gouvernance stratégique : sortir du Shadow IA !

Pour éviter le risque de la fragmentation des pratiques, l’empilement d’outils et la dépendance implicite à des solutions non évaluées, l’entreprise doit définir une stratégie cohérente et encadrer les usages. Une organisation qui ne pilote pas l’IA subit ses usages !

Par où commencer ?

• La direction générale définit une doctrine claire d’usage de l’IA pour harmoniser et sécuriser les pratiques (Charte IA, règles de protection des données, AI Pledge …)
• Elle se dote d’une feuille de route simple et opérationnelle qui vise la montée en compétence de tous, et un calendrier de mise en oeuvre
• Elle organise et anime un processus d’innovation et de création de ressources partagées
• Elle cible des cas d’usage clés dont elle assure l’appropriation collective et l’inscription dans les collectifs de travail (formation interne, retour d’expérience, …).

2. Dialogue social : co-construire les usages

Le dialogue social technologique vise à associer les salariés et leurs représentants à la conception, au déploiement et à la gouvernance d’une IA inclusive. Il s’agit de co-construire les usages afin qu’ils améliorent réellement les conditions de travail pour tous. Cette participation renforce la confiance, la transparence et la qualité de l’emploi, notamment face à la gestion algorithmique. Les partenaires sociaux jouent ainsi un rôle clé au niveau des entreprises et des branches pour garantir que l’IA reste un outil au service de l’homme et de son travail.

Par où commencer ?

• L’entreprise organise une sensibilisation obligatoire aux opportunités et aux risques de l’IA (compétences, données, sécurité), en conformité avec le cadre européen.
• Elle évalue les impacts dans la durée (santé, compétences, employabilité, organisation) et ajuste en continu formations et pratiques.
• Elle tient un registre interne des systèmes d’IA pour tracer usages, finalités, données et responsabilités.
• Elle intègre l’IA dans les entretiens professionnels pour analyser ses effets sur les missions et les compétences.
• Elle prend en compte l’IA dans le document unique d’évaluation des risques professionnels (DUERP).

3. Travail réel et collectif : automatiser sans appauvrir

Automatiser les tâches qui peuvent l’être permet de dégager du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée (analyse, relation interpersonnelle, intelligence collective). Mais si cette automatisation n’intègre pas le travail réel, elle peut fragiliser les dynamiques d’apprentissage collectif, affaiblir les processus d’innovation et de résolution de problèmes, réduire la maîtrise du salarié sur son activité et, paradoxalement, intensifier le travail.

Par où commencer ?

• Les managers intègrent l’IA dans des pratiques collaboratives plutôt que strictement individuelles.
• L’organisation analyse les impacts sur le travail réel avant toute généralisation.
• Les équipes reconnaissent et valorisent explicitement les activités non automatisables.
• Les responsables organisent la transmission des savoirs tacites et les retours d’expérience.

4. Évolution des compétences : éviter la polarisation

L’IA ne semble pas aujourd’hui détruire massivement l’emploi, mais elle amplifie les écarts internes. La maîtrise du “ prompting ”, l’effet “ Superstar ” touchant les métiers qualifiés augmentés et le Shadow AI favorisent les profils déjà dotés en capital cognitif, tandis que les métiers routiniers, les seniors, les jeunes en début de carrière ou les salariés en difficulté numérique sont plus exposés. Les biais sociaux et l’illectronisme accentuent cette fracture. Le risque est une organisation à deux vitesses, où la valeur, la reconnaissance et les opportunités se concentrent. Pour l’éviter, l’entreprise doit démocratiser l’accès aux outils, investir massivement dans la formation et sécuriser les parcours professionnels.

Par où commencer ?

• Garantir un accès équitable aux outils d’IA et aux formations associées pour tous les salariés concernés.
• Investir dans des parcours de formation différenciés centrés sur les cas d’usage
• Anticiper les reconversions et organiser des mobilités internes sécurisées pour les métiers exposés.
• Accompagner prioritairement les publics les plus vulnérables au décrochage numérique (seniors, jeunes débutants, salariés peu qualifiés).

5. Risques psychosociaux : éviter l’appauvrissement du sens du travail

L’intégration de l’IA dans le travail génère des risques psychosociaux spécifiques. Elle alimente d’abord une anxiété de substitution, liée à la crainte d’être remplacé ou de ne pas maîtriser les nouveaux outils. Elle peut aussi entraîner une intensification du travail et une surcharge cognitive, les gains de productivité attendus se traduisant parfois par des délais raccourcis et une pression accrue. La gestion algorithmique renforce le sentiment de surveillance et d’impuissance face à des décisions peu explicables. L’IA peut également fragiliser le collectif de travail, en substituant l’interaction homme-machine aux échanges entre collègues. Les salariés en difficulté numérique, certains seniors ou jeunes débutants sont plus particulièrement exposés.

Par où commencer ?

• L’entreprise met en place un pilotage RH humanocentré, en intégrant l’IA dans sa politique de qualité de vie au travail.
• Elle clarifie les attentes de performance afin que les gains technologiques ne se traduisent pas par une intensification implicite du travail.
• Elle forme les salariés à la maîtrise technique et critique des outils pour éviter le sentiment de déclassement.
• Elle garantit la transparence et l’explicabilité des systèmes utilisés.
• Elle associe les équipes et les partenaires sociaux pour préserver le collectif et prévenir les fractures internes.

L’intégration d’une IA inclusive est un projet stratégique, social et managérial à part entière. Sa réussite repose sur une articulation fine entre vision stratégique, dialogue social, analyse du travail réel et sécurisation des parcours professionnels.

Chez le groupe Amnyos, nous partons de cet enjeu concret des organisations, des branches professionnelles, des structures de l’ESS, du champ médico-social : 

Comment intégrer l’IA sans fragiliser les équipes, creuser les écarts ou dégrader le sens du travail ?

→ Nous accompagnons la définition d’une stratégie claire et réaliste, sa traduction en feuille de route opérationnelle,

→ Nous partons du travail réel pour identifier des cas d’usage utiles, soutenables et inclusifs,

→ Nous animons des collectifs pour que l’IA soit appropriée et discutée.