anxiété

L’IA, bien plus qu’un levier de productivité : un impact profond sur la Qualité de Vie et des Conditions de Travail (QVCT)

L’intelligence artificielle (IA) est sans conteste l’une des révolutions technologiques majeures de notre époque, promettant des gains de productivité inédits pour nos organisations.

Cependant, au-delà de cette métrique économique souvent mise en avant, un enjeu fondamental mérite toute notre attention : quel est l’impact réel de l’IA sur la qualité du travail et la qualité de vie au travail (QVCT) de nos collaborateurs ?

Cette question, trop souvent inexplorée, est pourtant cruciale pour construire un avenir professionnel durable et humain.

Nous devons collectivement nous interroger : comment l’IA modifie-t-elle les conditions de travail au quotidien ?

Quels effets concrets a-t-elle sur l’engagement, le sens du travail et la charge mentale ?

Comment les directions des Ressources Humaines (DRH) et des Systèmes d’Information (DSI) peuvent-elles accompagner ces transformations de manière responsable et durable ?

L’IA au quotidien : entre opportunités et défis pour les conditions de travail

L’intégration de l’IA dans nos processus de travail se manifeste sous diverses formes : automatisation des tâches répétitives, aide à la décision, analyse prédictive, interfaces conversationnelles… Ces évolutions ont des répercussions directes sur le quotidien des salariés.

Libération des tâches à faible valeur ajoutée : L’automatisation peut permettre aux collaborateurs de se décharger des tâches chronophages et répétitives, leur offrant ainsi la possibilité de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, nécessitant créativité, analyse critique et interaction humaine. C’est une opportunité d’enrichir le contenu du travail et de stimuler le développement de nouvelles compétences.
Aide à la décision et performance accrue : Les outils basés sur l’IA peuvent fournir des analyses de données complexes en temps réel, facilitant des prises de décision plus éclairées et plus rapides. Cela peut renforcer l’efficacité individuelle et collective, et potentiellement réduire certaines sources de stress liées à l’incertitude.
L’émergence de nouvelles formes de collaboration : L’IA peut devenir un véritable « assistant intelligent », optimisant les flux de travail et la communication. Des outils de planification intelligents aux plateformes collaboratives augmentées, l’IA peut fluidifier les interactions et améliorer la coordination.

Cependant, il est impératif de ne pas ignorer les défis :

Risque de déqualification et de perte de sens : Si l’IA est déployée sans réflexion sur l’évolution des métiers, elle peut mener à une parcellisation des tâches restantes et à une perte de sens pour les collaborateurs dont le cœur de métier est repris par la machine. La question de l’employabilité et de la requalification est centrale.
Intensification du travail et « uberisation » : L’IA peut aussi conduire à une intensification du travail par une surveillance accrue des performances, des objectifs plus ambitieux ou une pression constante à la productivité. Dans certains secteurs, elle peut favoriser des modèles de travail fragmentés et précarisés.
Charge mentale et hyper-connexion : L’interaction constante avec des systèmes IA peut générer une nouvelle forme de charge mentale, liée à la nécessité de comprendre et de vérifier les résultats produits par la machine, ou à la peur d’être remplacé. L’hyper-connexion, facilitée par l’IA, peut également brouiller les frontières entre vie professionnelle et vie personnelle.

L’IA et l’humain : engagement, sens du travail et charge mentale

L’impact de l’IA sur l’engagement, le sens du travail et la charge mentale est multifactoriel et dépend fortement de la manière dont elle est intégrée dans l’organisation.

Engagement : L’IA peut potentiellement renforcer l’engagement en rendant le travail plus intéressant et moins répétitif. Si les collaborateurs se sentent accompagnés et voient l’IA comme un outil d’aide plutôt qu’une menace, leur sentiment d’autonomie et de compétence peut être accru. À l’inverse, un déploiement perçu comme opaque, menaçant l’emploi ou déshumanisant le travail, mènera inévitablement à une baisse de l’engagement.
Sens du travail : La question du sens est au cœur des préoccupations actuelles. Si l’IA permet aux individus de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée, où leur expertise et leur créativité sont sollicitées, le sens du travail peut être renforcé. En revanche, si l’IA réduit le travail à une simple exécution ou à un contrôle de machine, le sens risque de s’éroder, entraînant démotivation et aliénation. Il est crucial de veiller à ce que l’IA ne dilue pas la dimension relationnelle et éthique de nombreux métiers.
Charge mentale : L’IA peut, dans le meilleur des cas, réduire la charge mentale liée aux tâches routinières ou complexes. Cependant, elle peut aussi en créer de nouvelles :
- Charge cognitive : Nécessité d’apprendre à interagir avec de nouveaux systèmes, de comprendre leurs logiques, de vérifier leurs résultats.
- Charge émotionnelle : Peur du remplacement, sentiment de déshumanisation des interactions (notamment avec les chatbots), ou stress lié à une surveillance algorithmique perçue comme intrusive.
- Charge informationnelle : Flux constant d’informations générées par l’IA, nécessitant un tri et une analyse accrus.

Accompagner la transformation : le rôle clé des DRH et DSI

Face à ces enjeux, les directions RH et IT ont un rôle pivot à jouer pour que l’intégration de l’IA soit une réussite humaine et organisationnelle.

Anticipation et gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC) :

Cartographier les impacts : Identifier précisément les métiers et les compétences qui seront transformés par l’IA.
Développer les compétences de demain : Mettre en place des programmes massifs de formation et de reconversion, axés sur les compétences « humaines » (créativité, pensée critique, intelligence émotionnelle, collaboration) et les compétences spécifiques à l’interaction avec l’IA.
Co-construire les évolutions : Associer les collaborateurs et leurs représentants à la réflexion sur l’évolution des métiers et des processus.

Conception centrée sur l’humain (Human-Centered Design) :

Impliquer les utilisateurs : Ne pas se contenter de déployer des outils, mais impliquer les futurs utilisateurs dès la phase de conception et de test pour s’assurer que les solutions IA répondent à leurs besoins et améliorent réellement leurs conditions de travail.
Transparence et explicabilité : Les systèmes d’IA doivent être compréhensibles par les utilisateurs. Expliquer pourquoi et comment une décision est prise par un algorithme est essentiel pour la confiance et l’acceptation.
Contrôle humain : Veiller à ce que l’humain garde le contrôle final et la capacité d’intervenir ou de corriger les actions de l’IA. L’IA doit être un assistant, non un substitut.

Renforcer le dialogue social et l’éthique de l’IA :

Cadre éthique : Définir une charte d’utilisation de l’IA, encadrant les principes de non-discrimination, de protection des données, de respect de l’autonomie et de la dignité humaine.
Dialogue social renforcé : Engager un dialogue constant avec les partenaires sociaux sur les modalités de déploiement de l’IA et ses impacts sur les conditions de travail, la santé et la sécurité.
Accompagnement psychologique : Être attentif aux risques psychosociaux liés à l’IA (stress, anxiété, sentiment de déshumanisation) et proposer des dispositifs d’écoute et d’accompagnement.

Adoption d’une culture de l’expérimentation et de l’apprentissage continu :

Tester et ajuster : Déployer l’IA par étapes, en privilégiant des pilotes et en évaluant régulièrement les impacts sur la QVCT.
Retour d’expérience : Mettre en place des boucles de feedback pour ajuster les usages et les outils en fonction de l’expérience des collaborateurs.
Culture de l’innovation responsable : Encourager une culture où l’innovation technologique est systématiquement évaluée à l’aune de son impact humain et social.

Conclusion

L’intelligence artificielle est une force de transformation inévitable.

Notre responsabilité, en tant que leaders des organisations, est de veiller à ce que cette transformation soit au service de l’humain et non l’inverse.

L’IA ne doit pas être perçue uniquement comme un outil de productivité, mais comme un levier pour améliorer fondamentalement la qualité du travail et la qualité de vie au travail.

En adoptant une approche proactive, éthique et centrée sur l’humain, les DRH et les DSI, en collaboration étroite avec les responsables des relations sociales et de la QVCT, ont l’opportunité unique de façonner un futur où l’IA enrichit le travail, développe les compétences et renforce l’engagement.

Il ne s’agit plus de savoir si nous devons intégrer l’IA, mais comment nous allons le faire pour maximiser ses bénéfices tout en protégeant et en valorisant notre capital humain le plus précieux.

Comment créer la rencontre entre les soignants, les patients et les « innovateurs » ?
Comment orchestrer cette collaboration pour qu’elle soit fructueuse en terme d’idées et de projets ?
Quelles avancées concrètes peuvent ressortir d’une telle initiative ?

Je me posais ces questions et quelques autres avant d’aller participer le week-end dernier au Defisource 2021 organisé par Silab et l’Ecole La Source à Lausanne (#defisource #silab #ecolelasource).

Sans préjuger des résultats du Day D (aujourd’hui!) et du format de pitch de 4 minutes qui se déroulera aujourd’hui en live sur YouTube, je peux déjà témoigner du niveau d’engagement des équipes, du bon sens (qui manque parfois cruellement dans d’autres format purement « tech ») et de l’originalité de leur propositions.

Lorsque le « groupe cible » se trouve être des patients ou des soignants ou les deux (modèle bi-face), évidemment cela raisonne fort et on se retrouve assez logiquement en posture d’empathie, les besoins semblent parfois évidents et avérés.

Cela ne nous a pas empêché de travailler sur les mêmes modèles (faisabilité, viabilité économique, attractivité de la proposition de valeur, segmentation des groupes clients, modèle économique, préparation au pitch).

Côté technologique, ce ne sont pas les options qui manquent, objets connectés pour détecter et alerter, réalité virtuelle, format moderne de transformation de compétences (lorsque l’on doit changer de fonction très rapidement et assimiler de nouveaux savoirs et de nouvelles compétences en un temps éclair), robotique, scan et impression 3D pour le médical, pour ne citer que quelques options technologiques, croisées pendant ce camp d’entraînement intensif pour l’apprentissage de différents types de compétences.

C’était également une sorte de « rentrée des classes » présentielles des coachs de l’écosystème et donc forcément un vrai plaisir pour moi de les retrouver. Difficile d’imaginer meilleure ambiance et meilleures conditions pour co-créer, développer, tester et expérimenter ses idées que le Silab.

L’autre bonne nouvelle, c’est que vous pouvez vous aussi participer à l’aventure, rien de plus simple, il vous suffit de vous connecter sur YouTube pour voir les pitchs de 4 minutes (les équipes ont travaillé très dur pour en arriver là).

Sans spoiler les projets, je crois bien que l’équipe du défi source a trouvé la formule gagnante, et je vous promet que cela promet (sic) !

Voici le lien! https://dday.eventwise.ch/fr (gratuit et inscription obligatoire)

Les équipes vont devoir vous convaincre, vous le public inscrit.

Elles devront aussi convaincre le jury de la pertinence de leur solution innovante.

Les projets qui remporteront le plus de voix se verront décerner un ou plusieurs prix.