Quand le travail humain cesse progressivement d'être indispensable

Du copilote à l'infrastructure économique

Au départ, l'IA est introduite comme un outil de productivité.

Elle rédige un document, analyse des données, aide à programmer, prépare une présentation ou propose une décision.

Puis son rôle peut progressivement changer :

assister → recommander → décider par défaut → agir de manière autonome

À mesure que les systèmes deviennent plus fiables, l'intervention humaine peut apparaître comme une étape supplémentaire : plus lente, plus coûteuse et parfois moins performante.

Une entreprise qui automatise davantage peut produire plus vite et à moindre coût. Ses concurrents sont alors incités à faire de même. Ce qui était initialement un choix technologique peut progressivement devenir une nécessité économique.

Le même mécanisme peut ensuite toucher des fonctions plus larges : recrutement, management, finance, recherche, logistique, relation client, stratégie ou administration.

À terme, une part croissante de l'activité économique pourrait même avoir lieu directement entre systèmes : un agent qui achète auprès d'un autre agent, négocie un contrat, alloue des ressources ou organise une production sans intervention humaine directe.

Le changement important n'est donc pas seulement ce que l'IA sait faire, mais la place que nous lui donnons progressivement dans le fonctionnement de l'économie.

Une économie où le travail compte moins

Aujourd'hui, pour la majorité de la population, le travail constitue à la fois une source de revenu et une forme de pouvoir économique.

Une entreprise doit recruter des personnes compétentes, les former, les rémunérer et souvent améliorer leurs conditions de travail pour les conserver.

Un État a lui aussi intérêt à disposer d'une population éduquée, productive et en bonne santé.

The Intelligence Curse propose d'examiner ce qui se passerait si une part beaucoup plus importante de la création de valeur provenait demain du capital, du calcul, de l'énergie, des infrastructures et des systèmes d'IA plutôt que du travail humain.

Dans ce scénario, plusieurs conséquences deviennent possibles.

Moins de pouvoir de négociation pour les travailleurs

Plus une compétence humaine est rare et nécessaire, plus celui qui la possède dispose d'un pouvoir de négociation.

Si cette compétence devient facilement disponible sous la forme d'un système d'IA reproductible, ce rapport peut s'inverser.

La question n'est alors plus seulement celle du salaire.

C'est celle de la valeur économique attachée au fait d'être humain dans le processus de production.

Une disparition des premières marches de carrière

Les premiers postes susceptibles d'être automatisés peuvent être précisément ceux qui permettent aujourd'hui d'apprendre un métier.

Les analystes juniors, assistants, développeurs débutants, jeunes juristes ou consultants ne réalisent pas uniquement une production : ils acquièrent l'expérience qui leur permettra ensuite de devenir experts.

Si ces tâches sont automatisées, une organisation peut gagner en efficacité à court terme tout en supprimant progressivement son propre système de transmission des compétences.

Ce scénario identifie justement la disparition des rôles juniors et la perte progressive des savoir-faire comme des signes précoces de dépendance.

Une concentration croissante du pouvoir économique

Si les meilleurs systèmes nécessitent beaucoup de capital, de centres de données, d'énergie et d'infrastructures, ceux qui contrôlent ces ressources peuvent obtenir un avantage croissant.

The Intelligence Curse pousse ce raisonnement jusqu'à l'hypothèse d'une société très riche mais beaucoup plus figée, dans laquelle posséder du capital permettrait d'acheter directement des capacités intellectuelles exceptionnelles, tandis que le talent ou le travail humain permettraient beaucoup moins facilement de changer sa position sociale.

Ce scénario reste prospectif.

Mais il soulève une question importante dès aujourd'hui :

Que devient une société lorsque la principale contribution économique de la majorité de ses membres devient progressivement moins nécessaire ?

« Intelligence curse » : quand les incitations changent

Les auteurs de The Intelligence Curse proposent une analogie avec la malédiction des ressources.

Dans certaines économies très dépendantes d'une ressource naturelle, une grande partie des revenus de l'État peut provenir du pétrole ou des minerais plutôt que de l'activité économique de la population. La littérature sur les États rentiers montre que cette structure peut profondément modifier les incitations politiques et institutionnelles.

Les auteurs se demandent si une intelligence artificielle capable de remplacer une grande partie du travail pourrait produire un mécanisme comparable.

Si les entreprises tirent progressivement davantage de valeur de systèmes automatisés que de leurs salariés, et si les États tirent davantage de leurs ressources d'entreprises extrêmement automatisées, l'incitation économique à investir dans le capital humain pourrait elle aussi évoluer.

Ce n'est pas une conséquence démontrée de l'IA actuelle.

C'est un scénario de risque systémique.

Mais il permet d'élargir la question :

le risque n'est peut-être pas uniquement que des personnes perdent leur emploi. Il est que l'économie puisse progressivement avoir moins besoin d'elles.

Et avant le chômage ?

C'est ici que la santé au travail devient particulièrement importante.

Un bouleversement économique de cette nature n'apparaîtrait probablement pas d'abord dans les statistiques nationales.

Il apparaîtrait dans l'organisation du travail.

Bien avant une éventuelle automatisation complète d'un métier, on peut observer :

• des postes non remplacés après un départ ;
• la disparition progressive des recrutements juniors ;
• des équipes plus petites auxquelles on demande davantage de production grâce à l'IA ;
• certaines tâches transférées aux modèles ;
• des salariés passant de producteurs à superviseurs de systèmes ;
• une augmentation du travail de contrôle et de correction des productions de l'IA ;
• une perte progressive d'autonomie ;
• des objectifs revus à la hausse après l'introduction d'un outil ;
• une diminution des interactions humaines ;
• des compétences de moins en moins pratiquées ;
• une inquiétude croissante concernant l'avenir du métier ;
• des décisions auparavant humaines devenant des recommandations algorithmiques puis des décisions automatiques.

Certaines de ces transformations sont déjà connues dans les travaux sur le management algorithmique. L'OCDE relève notamment des risques d'intensification du travail, de diminution de l'autonomie et d'atteinte à la vie privée ; EU-OSHA associe également les systèmes de management par IA à des risques psychosociaux, au stress et à la fatigue lorsqu'ils sont mal conçus ou mal déployés.

Le risque systémique de demain peut donc commencer par des changements organisationnels très ordinaires aujourd'hui.

La santé au travail comme système d'alerte précoce

La santé au travail occupe ici une position particulière.

Elle ne prédit pas les capacités futures des modèles.

Elle peut en revanche observer ce que leur déploiement fait réellement au travail.

En France, cette fonction correspond directement aux missions des services de prévention et de santé au travail : prévention des risques professionnels, conseil aux entreprises et travailleurs, surveillance de la santé, veille sanitaire et, depuis juillet 2026, accompagnement explicite de l'analyse des conséquences des changements organisationnels importants sur la santé et la sécurité.

Cela pourrait faire des acteurs de santé au travail l'un des premiers niveaux de détection d'une transformation économique beaucoup plus large.

Observer les signaux faibles

Plutôt que de demander uniquement :

« Combien d'emplois l'IA a-t-elle supprimés ? »

on peut commencer à suivre :

Le travail humain reste-t-il nécessaire ?

Les salariés conservent-ils leur autonomie ?

Les compétences continuent-elles à être développées ?

Les jeunes travailleurs disposent-ils encore de voies d'entrée dans les métiers ?

Les gains de productivité réduisent-ils réellement la charge de travail ou augmentent-ils les attentes ?

Les salariés peuvent-ils encore comprendre et contester les décisions qui les concernent ?

Une organisation serait-elle encore capable de fonctionner si son système d'IA disparaissait demain ?

Cette dernière question est particulièrement importante.

Une entreprise peut rester officiellement dirigée par des humains tout en devenant progressivement incapable de fonctionner sans ses systèmes automatisés.

Ce scénario situe précisément le point critique lorsque les humains restent théoriquement responsables mais que reprendre réellement le contrôle nécessiterait de désactiver des systèmes dont l'organisation ne sait plus se passer.

Du signal individuel au signal collectif

Le rôle de la santé au travail ne serait évidemment pas de surveiller les salariés.

Il serait au contraire de faire remonter au niveau collectif les conséquences du déploiement technologique.

Une consultation isolée pour surcharge de travail dit peu de choses.

Mais si, après le déploiement d'un nouvel outil, plusieurs équipes commencent simultanément à signaler :

augmentation de la charge + perte d'autonomie + inquiétude professionnelle + disparition de certaines tâches + perte de sens + réduction des effectifs,

on n'observe plus seulement une difficulté individuelle.

On observe potentiellement une transformation du système de travail.

Les données de santé au travail, les observations de terrain, les analyses organisationnelles, les remontées des salariés, du CSE, des managers et des préventeurs peuvent ainsi constituer un réseau de détection précoce.

Prévenir avant que la dépendance ne s'installe

La prévention devrait donc évoluer avec les capacités des modèles.

Il ne suffit pas d'évaluer un outil au moment de son achat.

Il faut réévaluer régulièrement ce qu'il est devenu capable de faire et la place qu'il a progressivement prise dans l'organisation.

On pourrait suivre quatre étapes :

1. Assistance

L'IA aide le salarié.

Question de prévention : améliore-t-elle réellement le travail ?

2. Délégation

Une partie du travail est confiée à l'IA.

Question de prévention : quelles compétences, marges de manœuvre ou interactions humaines disparaissent ?

3. Dépendance

L'organisation commence à ne plus pouvoir fonctionner efficacement sans le système.

Question de prévention : existe-t-il encore une véritable capacité humaine de reprise ?

4. Substitution

Le travail humain devient économiquement moins intéressant que son alternative automatisée.

Question de prévention : quelles conséquences pour l'emploi, les parcours professionnels, la santé, le pouvoir de négociation et la cohésion sociale ?

Le risque est peut-être la transition elle-même

Le scénario le plus préoccupant n'est pas nécessairement celui d'une IA qui prend brutalement le contrôle de l'économie.

Il peut être beaucoup plus banal.

Chaque décision peut sembler rationnelle :

automatiser une tâche ;

ne pas remplacer un départ ;

réduire une équipe ;

augmenter un objectif ;

laisser le modèle prendre une décision supplémentaire ;

supprimer une procédure humaine devenue rarement utilisée.

Aucune de ces décisions ne constitue à elle seule une catastrophe.

Mais leur accumulation peut créer une dépendance dans laquelle les humains restent officiellement aux commandes alors qu'une part croissante de leur capacité à agir a été transférée aux systèmes qu'ils utilisent.

C'est précisément ce qui rend ce risque difficile à détecter.

La société peut continuer à fonctionner.

Les entreprises peuvent devenir plus productives.

Les services peuvent même s'améliorer.

Et pourtant, dans ce scénario, le résultat final peut être une économie fonctionnant toujours très bien mais dans laquelle les humains cessent progressivement d'être les acteurs qui la font réellement fonctionner et qui disposent du pouvoir économique associé.

La santé au travail ne pourra pas, à elle seule, empêcher un tel basculement.

Mais elle peut contribuer à répondre à une question beaucoup plus immédiate :

Sommes-nous encore en train d'utiliser l'IA pour améliorer le travail humain, ou commençons-nous à réorganiser le travail humain autour des besoins de l'IA ?

Et cette distinction pourrait devenir l'un des signaux les plus importants à surveiller au cours des prochaines années.