IA · TRAVAIL · PRÉVENTION
Des repères indépendants pour les médecins du travail, les préventeurs et les acteurs de la prévention : comprendre comment l’intelligence artificielle transforme le travail et anticiper ses effets sur la santé.
L’ESSENTIEL
L’intelligence artificielle (IA) peut transformer les tâches, les délais, les marges de décision et les compétences, avec des effets possibles sur la santé au travail. Charge cognitive, perte d’autonomie, surveillance, intensification et risques psychosociaux dépendent moins des seules performances du modèle que de la manière dont il est déployé, contrôlé et discuté dans l’organisation. Les prévenir suppose d’analyser le travail réel avant le déploiement puis dans l’activité. IA & Santé au Travail rassemble des repères indépendants pour comprendre les systèmes, évaluer leurs effets et organiser une gouvernance documentée, réversible et attentive à la santé.
01 — LE PROBLÈME
L’intelligence artificielle entre dans les organisations plus vite qu’on n’évalue ses effets sur le travail réel. Au travail, une IA transforme des tâches, des délais, des marges de décision, des responsabilités et des compétences.
Ses effets sur la santé ne dépendent donc pas seulement de ses performances techniques, mais de la manière dont elle est déployée, contrôlée et discutée. Les anticiper suppose d’examiner ces transformations avant le déploiement puis dans l’activité réelle : charge cognitive, autonomie, surveillance, qualité du travail, collectifs et risques psychosociaux. Cette démarche concerne ensemble les employeurs, les représentants du personnel, les pouvoirs publics, les services de prévention et de santé au travail interentreprises (SPSTI) et les autres professionnels de la prévention.
Pour approfondir ce mécanisme, consultez l’analyse des effets de l’IA sur les risques psychosociaux au travail et l’exemple consacré aux usages supervisés de l’IA dans les SPSTI.
POUR VOUS
L’introduction d’une IA ne change pas seulement l’outil utilisé : elle peut modifier la charge, l’autonomie, la surveillance de l’activité et la responsabilité en cas d’erreur. La sécurité dépend donc aussi des choix d’organisation, du temps disponible pour vérifier, de la possibilité de contester une sortie du système, de la formation et des voies de signalement.
Évaluer un projet
UNE MISE EN GARDE
Thomas Cole
The Consummation of Empire, 1836
Dans la série de Cole, cette cité à son apogée précède immédiatement le chaos. Elle rappelle à quel point un équilibre qui semble acquis peut rapidement se fragiliser et basculer si nous n’y prêtons pas attention. Voir l’œuvre ↗
02 — LA THÈSE
Les effets d’un système d’IA sur la santé ne viennent pas seulement du modèle. Ils émergent de la manière dont ses capacités sont intégrées dans une organisation du travail.
03 — AGIR
04 — TRAVAUX
L’article examine l’introduction des grands modèles de langage (LLM) à partir des six facteurs du rapport Gollac : intensité, exigences émotionnelles, autonomie, rapports sociaux, conflits de valeurs et insécurité.
Consulter le DOI ↗Dans l’étude publiée dans Références en Santé au Travail par l’Institut national de recherche et de sécurité (INRS, juin 2026), un modèle de langage utilisé comme second lecteur a atteint 74,6 % de concordance avec un consensus multidisciplinaire sur 385 préconisations, sans remplacer l’analyse du poste ni la décision du médecin du travail.
Lire l’étude sur le site de l’INRS ↗Une méthode exploratoire pour décrire séparément la charge, l’autonomie, les compétences, les collectifs et les conditions d’une expérimentation réversible.
Lire la méthode →
05 — À PROPOS
IA & Santé au Travail est une initiative éditoriale indépendante portée par le Dr Charles Broutin, médecin du travail et référent IA de la Société Française de Santé au Travail. Le projet relie l’évaluation des systèmes d’IA à l’analyse du travail réel : ce que les outils rendent possible, ce qu’ils déplacent dans l’organisation et ce qu’ils obligent à vérifier pour préserver la santé.
En savoir plus →