Data / IA
Yann Ferguson (LaborIA) : « L’IA accélère les tâches, mais bouscule l’équilibre du collectif »
Par La rédaction, publié le 21 août 2026
Docteur en sociologie chez Inria et chercheur associé au Certop, Yann Ferguson dirige scientifiquement le LaborIA, un laboratoire de recherche-action (Inria/ ministère du Travail) dédié à l’analyse de l’impact de l’intelligence artificielle sur les organisations et les métiers. Ses travaux portent sur les dimensions éthiques et managériales de l’IA, avec une attention particulière pour l’empowerment des travailleurs et le sens du travail.
SOMMAIRE DU DOSSIER :
L’ENTREPRISE AU(X) TEMPS DE L’IA
Pouvez-vous nous présenter le LaborIA ?
Le LaborIA, initié en novembre 2021 par Inria et Élisabeth Borne, alors ministre du Travail et de l’Emploi, est né de deux événements : d’une part la préconisation faite par Cédric Villani dans son rapport de 2018 sur la nécessité de mettre en place un observatoire prospectif pour préparer les politiques publiques à accueillir et gérer l’IA, d’autre part le Partenariat mondial sur l’IA proposé par la France et le Canada en 2020 au sein duquel la France pilote notamment le programme « Futur du travail ».
Aujourd’hui, l’impact de l’IA est généralement abordé sous l’angle métier et de façon quantitative. Dans ce système, un emploi est considéré comme condamné dès lors que le taux de couverture avec une IA dépasse les 70 %, et il est jugé comme transformé lorsque qu’il est au-dessus de 50 %.
L’objectif du laboratoire est d’étudier cet impact sur le travail en adoptant une dimension transversale et non axée sur les métiers. Cette approche se fait selon les trois grandes verticales du ministère du Travail, à savoir les conditions de travail, les enjeux de formation et de compétences et le dialogue social. Nos travaux s’inscrivent donc dans une démarche d’analyses qualitatives et observationnelles de l’impact de l’IA. Non seulement nous regardons la façon dont les collaborateurs s’approprient l’IA dans leur tâche métier et la manière dont ils vivent cette transformation, mais nous mesurons aussi l’impact de ces outils sur le fonctionnement des organisations. Notre but est vraiment d’étudier la réalité du travail et du monde de l’entreprise à l’heure de l’IA.
« Qu’est-ce qui nous donne envie de nous lever le matin pour travailler ? Comment l’IA peut-elle y contribuer ? »
Comment l’IA y pénètre-t-elle l’entreprise ?
À l’instar de ce que fut la « shadow IT » à son époque, la « shadow IA » est le phénomène le plus répandu. Avec ChatGPT, l’IAGen horizontale est devenue pour les particuliers un assistant utile pour produire toutes sortes de contenus, exécuter des recherches ou de la veille. Cette démarche s’est rapidement déportée dans l’entreprise avec, dans sa forme la plus extrême, l’utilisation de solutions d’IAGen horizontales à des fins de rédaction de contenus, d’analyse de documents, de production de comptes-rendus, d’ordres du jour, de traductions, de description de fiches de poste… Cette pratique n’étant pas sans risques pour les entreprises, certaines font le choix de payer des abonnements pour s’assurer que les données ne soient ni divulguées ni utilisées dans l’entraînement des algorithmes.
L’autre point d’entrée, c’est le déploiement des IA verticales. L’objectif est ici de développer des IA métiers pour répondre à un besoin ou une fonction précise. Toutefois, il faut savoir que les IA verticales sont encore largement considérées comme des sujets d’innovation testés dans des POC (Proof of Concept), mais dont seulement 20 % passent en production.
L’IA réussit les expériences, mais se heurte au réel, et donc au passage à l’échelle, pour plusieurs raisons.
La première est l’épreuve de certification. Performante, l’IA est, du fait de sa technologie dynamique, en progression permanente et par conséquent difficile à stabiliser pour lui faire passer les tests et s’assurer qu’elle fonctionne toujours de la même façon.
La deuxième raison est l’épreuve de l’institution. Les entreprises manquent souvent de maturité au niveau de leurs infrastructures, des données, de la gouvernance et de la mise en qualité des données pour accueillir des algorithmes d’IA.
Enfin, pour les éditeurs de solutions, le marquage CE à des fins de commercialisation des produits, nécessite d’investir dans des démarches longues, chères et complexes. L’épreuve du réel condamne alors souvent une IA à rester au stade des POC.-
« L’IA passe d’un rôle d’assistant à celui d’encadrant créant ainsi un modèle de travailleurs indépendants. »
Quel est le niveau d’intégration de l’IA dans les organisations françaises ?
Depuis l’arrivée de ChatGPT en 2022, nous assistons à une accélération de son utilisation, notamment les IA génératives horizontales au sein des PME ; les IA verticales sont plutôt l’apanage des grands comptes et ETI. Et si la plupart des entreprises s’y mettent, elles le font sans avoir de vision claire et structurée, sans développer des stratégies de financement, de communication et de formation. Dans la majorité des cas, elles n’ont aucune feuille de route, et quand elles en ont une, celle-ci n’est pas communiquée par crainte de déclencher une réaction émotionnelle chez les salariés inquiets d’être remplacés par les IA. Nous observons donc d’un côté la présence de petites équipes développant des POC ou des solutions métiers testées et utilisées par quelques collaborateurs ; de l’autre des salariés utilisant des outils d’IAGen horizontales sans en informer l’entreprise. La situation souffre clairement d’un manque de cohérence et de vision.
Quelles sont aujourd’hui les fonctions les plus concernées ?
Les IA génératives horizontales impactent toutes les fonctions liées à la production de contenus : texte, vidéo, code informatique, musique… Aujourd’hui, n’importe qui peut réaliser une musique sans être musicien ou créer un site internet et des lignes de code sans être développeur. Cependant, si la question du remplacement pour certaines activités est bien présente, dans les faits, ce n’est pas la tendance dominante actuelle. Dans le cadre de la traduction par exemple, de nombreuses IAGen sont capables de traduire un texte de bout en bout, menaçant alors le métier de traducteur dans sa forme actuelle. Or, nous constatons que si ces outils produisent le texte, il est nécessaire d’avoir un professionnel pour vérifier et introduire des expressions et subtilités de la langue. Sans disparaître, le métier se transforme.
C’est le même constat avec celui de développeur, grâce à l’accessibilité de l’écriture du code via les IA. Ainsi, en mobilisant des compétences différentes, la valeur du métier se déplace de l’écriture vers la vérification de code, le développeur devenant alors product owner. L’accessibilité de l’écriture ouverte par l’IA conduit également de nombreux acteurs d’autres métiers à s’improviser codeurs, sollicitant uniquement les développeurs pour des tâches de vérification de la robustesse de leur code. L’activité de ces derniers s’intensifie donc autour de la validation, créant alors ce que l’on appelle l’engorgement de l’expertise.
De leur côté, en ne couvrant qu’une tâche précise d’un métier, les IA verticales présentent des taux de couverture potentiels plus faibles que les IA horizontales. Elles sont, par exemple, souvent utilisées à des fins de vérification d’anomalies sur des pièces via des applications de computer vision, comme les défauts de soudure dans les châssis de voitures. Là où un salarié identifiait et qualifiait par exemple une soudure, il ne se focalise plus que sur la qualification, l’IA assurant l’identification. Tous ces exemples illustrent bien l’idée qu’avant de s’attaquer à l’emploi et de le faire disparaître, l’IA transforme le travail. L’enjeu devient alors de comprendre si ces transformations contribuent aux deux promesses associées : bien vivre de son travail, promesse matérielle, ou bien vivre au travail, promesse spirituelle.
Comment les collaborateurs vivent-ils cette transformation ?
À chaque fois qu’une technologie entre dans un métier, la valeur du travail est remise en cause. Dans les exemples précédents, le collaborateur voit sa mission réduite car, là où il maîtrisait l’intégralité du processus opérationnel, il ne se concentre plus que sur une tâche dont il devient expert. Cette évolution peut créer chez lui un sentiment de déclassement, de dévalorisation. C’est pourquoi, plutôt que de présenter l’IA comme un gain permettant d’alléger des activités à faible valeur ajoutée, la question de départ doit être : qu’est-ce qui nous donne envie de nous lever le matin pour travailler ? Comment l’IA peut-elle y contribuer ? Cette technologie doit être vécue comme l’enrichissement d’un métier et non comme une perte. Et pour cela, l’entreprise doit s’engager dans une démarche d’acculturation des salariés.
« Seules les entreprises qui associeront IA et haut niveau de collectif de travail dégageront la performance de l’intelligence artificielle. »
Que pensez-vous de l’idée très répandue que l’IA augmente la productivité ?
Nous pouvons revenir au récit fondateur de l’organisation du travail d’Adam Smith. Dans son livre La Richesse des Nations de 1776, il présente une manufacture d’épingles dans laquelle il existe deux modes de production : dans un cas les ouvriers produisent les épingles de bout en bout, dans l’autre ils n’en font qu’une partie. Seuls, ils produisent de 1 à 20 épingles par jour ; avec la division du travail, la production s’élève à 4 800 épingles par jour et par ouvrier.
Mais dans le cas de l’IA, il existe un paradoxe, celui de l’individuel versus le collectif. Certes les utilisateurs témoignent qu’en utilisant l’IA ils vont plus vite, mais ils constatent en revanche que ce phénomène ne se concrétise pas sur l’ensemble de leur activité. Cette productivité ne se perçoit pas dans la productivité totale du métier, donc dans celle de l’entreprise. L’accélération des tâches individuelles et le gain de productivité ne sont donc pas corrélés. Et pour cause, n’oublions pas qu’une organisation n’est pas une addition d’individus effectuant une somme de tâches. C’est une vision intégrée de travailleurs dans des processus et une organisation collective bien pensée. Plus que la puissance individuelle, le collectif fait la force d’une entreprise. Or, pour l’instant, la promesse organisationnelle de l’IA se limite à l’accélération individuelle de tâches. Seules les entreprises qui associeront IA et haut niveau de collectif de travail dégageront la performance de l’intelligence artificielle.
Le débat actuel se concentre excessivement sur les gains de productivité apportés par l’IA. Pourtant, à l’échelle macroéconomique, un consensus mondial existe autour du constat qu’il n’existe aucune contribution de l’IA à la croissance. Le rapport de la Commission IA de 2024, dirigée notamment par Philippe Aghion, récent prix Nobel d’économie, le dit bien : « Quand toutes les entreprises seront équipées, les avantages concurrentiels des gains de productivité s’annuleront. L’enjeu à long terme sera alors davantage l’innovation : cela ne sera plus comment aller plus vite, mais comment faire mieux et différemment. »
Et côté management, ou collectif de travail, quels impacts justement ?
L’IA peut court-circuiter les chaînes de décision. Ainsi, de plus en plus de collaborateurs la sollicitent pour superviser leur travail plutôt que d’en référer à leur manager. Le réflexe social est remplacé par un réflexe technique, une façon d’éviter toute forme d’altérité, d’interaction plus ou moins pénible avec son manager et ses pairs. Ce comportement isole le collaborateur tout en développant chez lui un sentiment d’autonomie. C’est in fine une situation paradoxale puisque l’IA passe d’un rôle d’assistant à celui d’encadrant créant ainsi un modèle de travailleurs indépendants. Elle développe des réflexes insidieux « d’ubérisation » à l’intérieur de l’entreprise : les collaborateurs deviennent indépendants en privilégiant une forme de management algorithmique [les travailleurs interagissent avec un système plutôt qu’avec un gestionnaire humain, NDLR], qui ne dit pas son nom. À cela s’ajoute la problématique du parcours de l’apprentissage et des carrières professionnelles lorsqu’une IA permet à un junior d’atteindre le niveau expert en un temps record. L’IA rebat donc les cartes des organisations collectives où les rôles sont définis.
« L’IA est un choix de société, pas une fatalité technologique. »
Elon Musk affirmait récemment que « les entreprises entièrement basées sur l’IA vont écraser les entreprises hybrides ». Qu’en pensez-vous ?
De nombreux dirigeants comme Musk considèrent que le facteur humain ralentit l’entreprise et qu’il faut donc le réduire au strict minimum. Mais cette idée part du principe que le travail ne serait défini que par sa valeur d’utilité économique et fonctionnelle. Or, le travail est aussi une valeur sociale et morale. Ce que l’on est tient beaucoup à ce que l’on fait. Une société qui réduit le travail à sa portion congrue au profit du capital pourrait vivre une crise morale et sociale très forte puisque, outre que les gens n’auraient plus suffisamment d’argent pour consommer, cela remettrait en cause les valeurs fondamentales de notre identité et du vivre ensemble.
La question n’est pas de savoir si l’IA transforme le travail puisqu’elle le fait déjà, mais plutôt quelle transformation voulons-nous ? Cette question doit être posée collectivement, avec les salariés, les organisations syndicales, le management et les pouvoirs publics. L’IA est un choix de société, pas une fatalité technologique.
Propos recueillis par JULIETTE FAUCHET / Photos de MAŸLIS DEVAUX
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