L’IA ne transforme pas seulement la manière de travailler. Elle redessine aussi les frontières entre les métiers.

Dans une analyse portant sur plus de 800 000 messages d’utilisateurs américains de ChatGPT, OpenAI Economic Research observe que 43,5 % des messages non génériques propres à un métier concernent une tâche historiquement associée à une autre profession. Le rapport désigne ce phénomène comme un « croisement des tâches ».

Un commercial peut désormais explorer lui-même un jeu de données clients autrefois transmis à un analyste. Un professionnel du marketing peut dépanner un site ou écrire un script simple sans attendre un développeur. L’IA modifie ainsi non seulement la réalisation du travail, mais aussi sa répartition.

À première vue, cette évolution peut sembler positive : davantage d’autonomie, des réponses plus rapides et un élargissement des compétences. Mais une tâche accessible n’est pas nécessairement une tâche maîtrisée, reconnue ou soutenable.

Une lecture par les facteurs de Gollac

Le cadre proposé par le rapport Gollac permet d’examiner cette recomposition sans conclure trop vite qu’elle constitue un progrès ou un risque.

  • Intensité du travailDe nouvelles missions peuvent s’ajouter sans que la charge initiale, les délais ou les objectifs soient réduits.
  • AutonomieLe salarié peut agir davantage, mais aussi devoir assumer des tâches qu’il ne maîtrise pas totalement et dont il doit pourtant répondre.
  • Rapports sociauxLe recours à l’IA peut réduire les échanges avec des collègues spécialistes ou déplacer le travail de vérification vers d’autres équipes.
  • Conflits de valeursIl peut devenir nécessaire de produire rapidement un travail que l’on ne sait pas évaluer avec suffisamment de certitude.
  • Insécurité professionnelleLes contours du métier, les compétences attendues et la valeur accordée à l’expertise peuvent devenir plus incertains.

Observer la transformation avant qu’elle ne devienne invisible

Le chiffre de 43,5 % ne démontre pas, à lui seul, l’existence d’un risque psychosocial ni d’un effet sur la santé. Il décrit des usages de ChatGPT aux États-Unis et repose sur une classification des métiers et des tâches. Il constitue néanmoins un signal : le contenu réel des emplois peut commencer à changer avant les fiches de poste, les organisations ou les statistiques du travail.

C’est précisément pourquoi les professionnels de la santé au travail doivent s’emparer rapidement du sujet. Avec les employeurs, les DRH et les CSE, ils peuvent documenter les tâches qui entrent dans le métier, celles qui disparaissent, le temps réellement gagné, les besoins de formation, la responsabilité de la vérification et les effets sur les collectifs.

Les modèles, comme les systèmes qui les intègrent, doivent donc être évalués avant leur déploiement : non seulement sur leurs performances techniques, mais aussi sur leurs effets possibles sur le travail et la santé des salariés.

La question n’est peut-être pas seulement de savoir si l’IA élargit ce qu’un salarié peut faire, mais si l’organisation lui donne réellement les moyens, le temps et la reconnaissance nécessaires pour bien le faire.