Le PST 5 veut documenter l’IA comme outil de prévention et d’amélioration des conditions de travail, mais aussi les systèmes d’IA et leurs usages comme sources possibles de risques professionnels.
Guide pratique · SPST · Sources 2025–2026
IA et SPST : usages, risques et méthode de déploiement.
Dans un Service de Prévention et de Santé au Travail (SPST), l’intelligence artificielle peut assister la documentation, l’administration, la prévention, la relation adhérents et certains usages médicaux strictement supervisés. Elle ne remplace ni l’analyse du travail ni la décision du professionnel.
Le principe commun. Commencer par une tâche précise, employer le minimum de données nécessaire, mesurer les erreurs et conserver une personne identifiée capable de contrôler la sortie. Charte Présanse, 2025 ↗
Sources au fil du texteRisques distinguésDécision humaine
Entre deux versants
The Oxbow · 1836
Entre l’orage et la vallée, le paysage tient dans un équilibre incertain. L’œuvre rappelle que tout usage prometteur doit être regardé dans ses deux versants : ce qu’il améliore et ce qu’il peut fragiliser si ses effets ne sont pas observés. Voir l’œuvre au Met ↗
PST 5 · 2026–2030
Que prévoit le PST 5 pour l’IA au travail ?
Le plan national fait de l’IA au travail un sujet de prévention. Dans son objectif 3, le Plan santé au travail 2026–2030 demande que les transformations liées à l’IA soient concertées, respectueuses des conditions de travail et évaluées à partir de leurs effets réels. La sous-action 3.1.1 prévoit la création d’un observatoire national de l’IA au travail, piloté par l’Agence nationale pour l’amélioration des conditions de travail (Anact).
Le plan prévoit des études quantitatives et qualitatives, des expérimentations, des formations, des webinaires ainsi que des outils et méthodes pour passer des constats à l’action.
L’annexe 3 qualifie les services de prévention et de santé au travail d’« acteurs pivots ». Elle leur demande de contribuer aux connaissances sur l’IA avec Présanse et l’Anact, tout en développant un recours raisonné à l’IA dans leurs propres activités.
Pour un SPST, le cap est donc double : tester prudemment des usages professionnels bien délimités et observer ce que le déploiement de l’IA change dans les entreprises suivies — charge, autonomie, compétences, collectifs et risques professionnels.
Source : Plan santé au travail 2026–2030, action 3.1.1, p. 44–45, et annexe 3, p. 154–156. Consulter le document officiel ↗
01 / Quels usages de l’IA dans un SPST ?
Cinq familles. Des niveaux de preuve et de risque différents.
Présanse regroupe les cas évoqués dans les SPST en cinq familles. Cette classification décrit un champ d’usages ; elle ne démontre pas l’efficacité de chaque outil. Présentation Présanse ↗
Assister, jamais conclure.
Transcription, synthèse, recherche documentaire ou seconde lecture : le niveau de vigilance augmente dès que des données de santé ou une décision individuelle sont concernées.
Usages cités par Présanse ↗Structurer le terrain.
Fiches d’entreprise, exploration de DUERP, regroupement d’observations ou préparation de plans d’action : chaque tâche doit être évaluée séparément.
Usages cités par Présanse ↗Réduire la ressaisie.
Recherche interne, tickets CRM, reporting, planification et assistance aux processus administratifs ou qualité.
Usages cités par Présanse ↗Orienter les demandes.
Callbots, prise de rendez-vous et réponses simples, avec reprise humaine pour les exceptions et les situations complexes.
Usages cités par Présanse ↗Veiller et former.
Veille scientifique et réglementaire, supports de formation, contenus et exploration contrôlée de nouveaux services.
Usages cités par Présanse ↗| Usage | Métier principal | Statut et source | Données et risque | Indicateur utile | Supervision nécessaire |
|---|---|---|---|---|---|
| Callbot pour demandes simples | Relation adhérents | Terrain documentéSPST 19-24 ↗ | Données de contact · risque modéré selon le scénario | Erreurs d’orientation, abandons, reprises | Escalade vers une équipe humaine |
| Administration des formations | Assistants · fonctions support | Terrain documentéMT71 ↗ | Données administratives · risque faible à modéré | Corrections, exceptions, temps complet | Contrôle des exceptions et des envois |
| Seconde lecture de préconisations | Médecin du travail | Étude publiéeINRS TF 335 ↗ | Texte désidentifié · risque élevé | Défauts repérés, défauts manqués, hallucinations | Validation et signature médicales |
| Aide au DUERP ou à la fiche d’entreprise | IPRP · préventeurs | À évaluer par tâcheUsage évoqué ↗ | Données de terrain · risque variable | Omissions, corrections, qualité du plan d’action | Analyse du travail par les préventeurs |
| Synthèse d’informations médicales | Médecins · IDEST | Usage sensibleCharte Présanse ↗ | Données de santé · risque très élevé | Erreurs, omissions, accès et incidents | Environnement autorisé et validation clinique |
| Scoring ou priorisation individuelle | Direction · équipes médicales | Vigilance maximaleAnalyser le cadre ↗ | Données individuelles · conséquences potentiellement fortes | Faux positifs, faux négatifs, écarts entre groupes | Analyse formelle avant toute décision |
Limite à garder visible
La présence d’un usage dans une présentation sectorielle n’établit ni sa performance ni sa conformité. La tâche, les données, le fournisseur et le circuit de décision doivent être examinés dans chaque service.
02 / Ce qui existe déjà en France
Trois retours de terrain, trois problèmes opérationnels.
Présanse a présenté ces expériences en novembre 2025. Elles documentent des démarches réelles, sans constituer à elles seules une preuve d’efficacité généralisable. Article Présanse ↗
Absorber les pics d’appels.
Un callbot traite des demandes simples, répond ou redirige. L’équipe humaine reste disponible pour les situations complexes et les demandes hors scénario.
À mesurer : transferts, erreurs d’orientation, abandons, satisfaction et charge de reprise.
Témoignage Présanse ↗Alléger l’organisation des formations.
Un assistant intervient sur les préinscriptions, modifications, échanges avec les adhérents et ressaisies d’informations liées aux sensibilisations.
À mesurer : corrections, exceptions, temps complet et qualité des échanges.
Témoignage Présanse ↗Créer une fonction IA dédiée.
Une fonction transversale pilote la transformation, relie la stratégie à l’organisation et coordonne conformité, sécurité et priorisation.
À mesurer : décisions tracées, formation, incidents et capacité réelle à suspendre un projet.
Témoignage Présanse ↗03 / Ce que disent les professionnels
De l’intérêt, avec une demande claire de preuve et de cadre.
Ces deux enquêtes publiées en 2026 décrivent des attitudes déclarées. Elles n’établissent pas l’efficacité d’un outil, mais éclairent les conditions d’acceptation.
Enquête auprès de 237 médecins du travail franciliens.
Étude 2026 ↗Devant la fiabilité des résultats (84 %) et la protection des données (81 %).
Étude 2026 ↗Enquête distincte auprès de 80 professionnels de santé au travail.
Étude 2026 ↗04 / Un exemple publié par l’INRS
Une relecture assistée, évaluée sur une tâche précise.
Cette étude, publiée par l’INRS en juin 2026, évalue l’aide apportée par un modèle de langage sans lui confier la consultation, la rédaction de l’avis ou la décision médicale. Article INRS ↗
Dans l’étude de Charles Broutin, « L’intelligence artificielle en santé au travail : évaluation de son potentiel pour renforcer la précision et la clarté des préconisations médicales », le modèle a atteint 74,6 % de concordance globale avec le consensus multidisciplinaire sur 385 préconisations. Références en Santé au Travail, TF 335 ↗
Références en Santé au Travail · TF 335 · Juin 2026
Le modèle intervient uniquement comme second lecteur.
Le modèle o1 a relu 385 préconisations médicales déjà rédigées et dépourvues d’éléments identifiants. Il recherchait cinq défauts définis à l’avance : imprécision, ambiguïté sur l’obligation, information hors annexe 4, changement de poste implicite et divulgation d’une donnée médicale ou personnelle.
Limite essentielle. L’étude mesure la détection de défauts de formulation. Elle ne mesure ni la qualité d’une consultation, ni l’effet sur la santé ou le maintien en emploi.
Lire l’article complet sur le site de l’INRS ↗Concordance globale
Le modèle et le consensus multidisciplinaire aboutissent à la même évaluation.
Résultat publié ↗Erreurs non repérées
Le consensus identifie un défaut que le modèle n’a pas signalé.
Résultat publié ↗Hallucination observée
Dans cet échantillon et avec ce protocole précis ; ce résultat n’est pas une garantie générale.
Résultat publié ↗Lecture prudente
Ces résultats sont prometteurs pour une aide à la relecture fortement encadrée. Ils concernent un seul modèle et une seule tâche, sans mesure d’un effet clinique. Le médecin du travail reste responsable de l’analyse, de la formulation et de la validation.
05 / Charte IA de Présanse
Dix principes à traduire en décisions quotidiennes.
La charte est présentée comme un modèle adaptable et intégrable à la charte informatique du service. Les formulations ci-dessous en donnent une traduction opérationnelle. Page officielle ↗
Identifier qui contrôle, valide, conteste et assume l’usage.
Principe 1 ↗Ne pas transmettre de donnée personnelle ou de santé à un outil non autorisé.
Principe 2 ↗Documenter l’outil, sa finalité, ses limites et le rôle exact de l’IA.
Principe 3 ↗Rechercher les biais et les effets différenciés selon les publics.
Principe 4 ↗Documenter les usages, validations, erreurs, incidents et corrections.
Principe 5 ↗Définir les responsables, le circuit de décision et les conditions d’arrêt.
Principe 6 ↗Partir d’un besoin réel et choisir le système le moins intrusif possible.
Principe 7 ↗Évaluer l’environnement, les accès, les erreurs et les dépendances.
Principe 8 ↗Former avant l’usage et maintenir les compétences professionnelles.
Principe 9 ↗Ne pas mobiliser l’IA lorsque l’utilité n’est pas démontrée.
Principe 10 ↗06 / Shadow IA en SPST
Le risque existe avant le déploiement officiel.
Présanse emploie le terme « Shadow IA » pour décrire des usages non validés ni supervisés, avec notamment le risque d’introduire des informations sensibles dans des chatbots publics. Support Présanse ↗
Signal faible, risque immédiat
« Je voulais juste gagner cinq minutes. »
Une consigne floue, un outil personnel et un copier-coller suffisent pour qu’une donnée sensible quitte le cadre prévu. La charte Présanse interdit l’introduction de données personnelles, médicales ou identifiantes dans un outil non validé par le service. Bonnes pratiques Présanse ↗
Cartographier les usages existants.
Comprendre les pratiques, besoins et contournements sans les rendre clandestins.
Fixer les données interdites.
Donner des exemples concrets pour les données personnelles et de santé.
Proposer des solutions autorisées.
Répondre aux besoins réels avec un cadre utilisable par les équipes.
Former et documenter les incidents.
Faire progresser le cadre à partir des erreurs et difficultés observées.
07 / Comment prioriser les usages ?
Valeur métier × complexité × données × conséquence d’une erreur.
Présanse propose de croiser valeur métier et complexité. Cette matrice ajoute la sensibilité des données et la conséquence d’une erreur. Matrice Présanse ↗
Matrice valeur / risqueTester en priorité
Forte valeur
Risque maîtrisableÉvaluation formelle
avant tout piloteAction secondaireFausse bonne idée
Risque maîtrisableÉvaluation formelle
avant tout piloteAction secondaireFausse bonne idée
Tous métiers · documentation
Assistant documentaire interne
Retrouver un protocole ou une fiche de risque dans une base contrôlée, avec les sources affichées dans la réponse.
Valeur métier
4
Complexité
2
Sensibilité des données
2
Conséquence d’une erreur
2
OrientationBon candidat à un pilote limité sur une base contrôlée, avec citation des sources et vérification humaine.
Notation illustrative sur 5. Le profil réel dépend des données, du fournisseur, de l’intégration, du public et du circuit de décision.
08 / Construire un pilote en SPST
Besoin → valeur → données → risque → pilote → décision.
Présanse recommande de commencer petit, mesurer les impacts, ajuster puis étendre progressivement. Démarche Présanse ↗
Décrire le besoin.
Une tâche récurrente, un problème observable et les professionnels concernés.
Estimer la valeur.
Qualité attendue, temps complet et bénéfice pour la mission du service.
Auditer les données.
Nature, nécessité, accès, conservation, hébergement et minimisation.
Anticiper l’erreur.
Ce qui peut mal se passer, qui peut le voir et qui peut interrompre l’usage.
Tester en parallèle.
Comparer à une référence humaine sans modifier immédiatement le circuit habituel.
Décider collectivement.
Poursuivre, corriger ou arrêter selon des résultats et effets documentés.
Ce que fait l’outil.
- erreurs repérées, erreurs manquées et réponses inventées
- stabilité après changement de modèle ou de consigne
- temps gagné après vérification et correction
- différences entre les cas, métiers et publics
Ce que l’outil fait aux équipes.
- charge de contrôle, interruptions et exceptions
- autonomie, contestation et responsabilité réelle
- évolution des compétences et du collectif
- incidents, contournements et inégalités d’usage
Pour préparer ce test, consultez la méthode d’évaluation avant et après déploiement, puis utilisez le questionnaire court sur les effets du projet d’IA. Pour reprendre ces notions dans l’ordre, suivez le parcours d’IA Santé Travail.
09 / Répartir les responsabilités
Un projet de service, pas un outil laissé à quelques utilisateurs.
La charte Présanse demande une gouvernance claire et la définition de qui contrôle, valide et suit les usages. Principe de gouvernance ↗
ApportDéfinir les cas, la référence professionnelle et les erreurs inacceptables.
ResponsabilitéConserver l’interprétation clinique et la validation de toute sortie utilisée.
ApportDécrire les situations de travail et les effets organisationnels du pilote.
ResponsabilitéÉviter qu’une synthèse automatique remplace l’analyse du terrain.
ApportIdentifier les tâches répétitives, les exceptions et les besoins d’information.
ResponsabilitéSignaler la charge réelle de correction et les erreurs qui atteignent les usagers.
ApportOrganiser le contrat, les données, les accès, la sécurité et le suivi.
ResponsabilitéDonner les moyens d’arrêter l’usage et d’informer les instances concernées.
ApportExaminer les conséquences sur les métiers, la charge, l’autonomie et les compétences.
ResponsabilitéDemander un retour documenté avant toute généralisation.
Le rôle du CSE et l’organisation de la décision sont détaillés dans les repères de droit et de gouvernance de l’IA au travail.
10 / Formation et littératie IA
Former chaque métier avant de déployer.
La formation utile ne se limite pas au maniement d’un outil. Elle relie capacités, limites, données, vérification, responsabilité et effets sur le travail réel.
Comprendre avant d’utiliser.
Fonctionnement des modèles, erreurs plausibles, protection des informations, recours et responsabilité humaine.
Former sur les tâches réelles.
Cas distincts pour médecins, IDEST, IPRP, assistants, directions, DPO et informatique, avec leurs erreurs inacceptables.
Maintenir la capacité de contrôle.
Temps de vérification, droit de contester, signalement des incidents, actualisation des compétences et conditions d’arrêt.
L’article 4 de l’AI Act demande aux fournisseurs et déployeurs de prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de maîtrise de l’IA. Le niveau attendu dépend notamment des connaissances, de l’expérience, de la formation, du contexte d’usage et des personnes concernées. Consulter le règlement européen ↗
11 / Réponses directes
Six questions fréquentes sur l’IA et les SPST.
Ces réponses courtes résument les points de décision. Chaque affirmation renvoie vers la source ou la section détaillée correspondante.
Que signifie « IA et SPST » ?
Il s’agit des usages de systèmes d’intelligence artificielle dans les services de prévention et de santé au travail. L’IA peut assister des tâches administratives, documentaires, de prévention, de relation adhérents et certains usages médicaux strictement supervisés. Elle ne remplace ni l’analyse du travail ni la décision du professionnel. Lire la réponse complète
Quels usages de l’IA sont pertinents dans un SPST ?
Les premiers candidats sont des tâches précises et vérifiables : recherche documentaire interne, administration des formations, orientation de demandes simples ou préparation de documents. Les usages médicaux et individuels exigent une vigilance plus forte, car les conséquences d’une erreur et la sensibilité des données augmentent. Comparer les usages · Présanse ↗
Peut-on utiliser une IA grand public avec des données de santé ?
Non, pas si l’outil n’est pas autorisé par le service. La charte Présanse demande de ne saisir aucune donnée personnelle, médicale ou identifiable dans un outil non validé. Le cadre doit préciser l’hébergement, les accès, la finalité et les responsabilités avant tout usage. Voir le risque de Shadow IA · Charte Présanse ↗
Comment choisir un premier pilote d’IA en SPST ?
Choisir une forte valeur métier avec un risque maîtrisable. Le pilote doit partir d’un besoin observable, utiliser le minimum de données, rendre les erreurs visibles et pouvoir être arrêté sans perturber le circuit habituel. Tester la matrice · Suivre les six étapes
L’IA peut-elle décider à la place du médecin du travail ?
Non. Dans l’étude publiée par l’INRS, le modèle intervient comme second lecteur d’un texte déjà rédigé ; il ne réalise ni la consultation, ni la décision, ni la signature. Le médecin reste responsable de l’analyse, de la formulation et de la validation. Lire les résultats et leurs limites · INRS TF 335 ↗
Que faut-il mesurer pendant un pilote ?
Mesurer à la fois le système et le travail. Il faut suivre les erreurs repérées ou manquées, la stabilité et le temps complet après correction, mais aussi la charge de contrôle, l’autonomie, les compétences, les incidents et les inégalités d’usage. Voir les indicateurs · Consulter la méthode d’évaluation
12 / Sources de référence
Remonter au document d’origine avant de décider.
Les liens ci-dessous complètent les références placées au fil de la page. Les documents officiels et les articles scientifiques restent la base de toute décision juridique, médicale ou technique.
Charte IA de Présanse
Les dix principes et les bonnes pratiques proposées aux SPST.
Page officielle ↗PDF complet ↗Présanse, novembre 2025
SPST 19-24, MT71, AST74, familles d’usages et matrice de priorisation.
Article ↗Synthèse PDF ↗Support Présanse
Sensibilisation, cas d’usage, données, pilote et usages non encadrés.
Consulter le support ↗INRS — TF 335
Protocole et résultats sur la seconde lecture de préconisations médicales.
Consulter l’article ↗Médecins du travail franciliens
237 répondants, complémentarité clinique, validation et protection des données.
Consulter l’étude ↗Enquête KAP
80 professionnels de santé au travail et intérêt déclaré pour la formation.
Consulter l’étude ↗Plan santé au travail 2026–2030
Objectif 3, sous-action 3.1.1 et rôle des services de prévention.
Document officiel ↗CNIL
Repères officiels sur l’intelligence artificielle et le RGPD.
Consulter ↗Hébergement certifié HDS
Référentiel et liste des hébergeurs certifiés.
Agence du Numérique en Santé ↗