Intelligence artificielle au travail

Abstract

Les récents développements de l’intelligence artificielle (IA) suscitent des promesses et des inquiétudes concernant ses conséquences sur l’emploi et le travail. Si certains discours soutiennent que l’IA pourrait être bénéfique par exemple en libérant les travailleurs de tâches fastidieuses ou en « augmentant » leurs capacités à réaliser des tâches, d’autres pointent de nombreux risques pour l’emploi, les salariés et leurs activités. Mais qu’en est-il réellement ? S’appuyant sur une revue de la littérature et adoptant une perspective ergonomique, cet article examine ses discours, en les confrontant aux connaissances apportées par les études empiriques. Premièrement, il montre que les discours sur l’automatisation des emplois par l’IA sont souvent teintés de déterminisme technique et négligent le travail réel. Deuxièmement, prenant appui sur des études empiriques et à l’opposé des discours binaires, il met en évidence le caractère hétérogène et contextuel des effets des usages de l’IA au travail. Troisièmement, les logiques organisationnelles sous-tendant les modalités de déploiement de l’IA dans les entreprises ont été moins discutées. Or ces aspects sont tout aussi importants à prendre en compte dans toute réflexion sur l’IA au travail. De ces constats, il esquisse enfin une série de « piliers fondamentaux » qui constituent des pistes d’actions ou de réflexions pour un développement, une utilisation et un déploiement vertueux de l’IA dans les organisations.Recent developments in Artificial Intelligence raise promises and concerns regarding its consequences on employment and work. While some discourse maintains that AI could be beneficial, for example by freeing workers from tedious tasks or by “augmenting” their capacities to perform tasks, others point to numerous risks for employment, employees and their activities. But what is the reality? Based on a literature review and adopting an ergonomics perspective, this article examines these discourses by confronting them with knowledge brought by empirical studies. First, it shows that discourses on job automation by AI are often tinged with technological determinism and neglect actual work. Second, drawing on empirical studies and contrary to binary discourses, it highlights the heterogeneous and contextual nature of the effects of AI usage at work. Third, the consideration of organizational logics underlying the deployment of AI in companies have been less discussed. Yet these aspects are equally important to consider in any reflection on AI at work. From these findings, it finally outlines a series of "fundamental pillars" that constitute avenues for action or reflection for a virtuous development, use and deployment of AI in organizations.