Guide pratique · SPSTI · Sources 2025–2026

IA en SPSTI : partir du besoin réel.

L’intelligence artificielle peut assister la documentation, la prévention, la relation adhérents, les fonctions support et certains usages médicaux supervisés. Sa valeur dépend de la tâche, des données et des conséquences d’une erreur.

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 de Thomas Cole, paysage partagé entre un orage sombre et une vallée lumineuse transformée par l’activité humaine
Thomas Cole
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 ↗

L’essentiel

Ce qu’il faut retenir.

Dans un Service de Prévention et de Santé au Travail Interentreprises (SPSTI), les usages évoqués vont des tâches administratives et de relation adhérents aux activités de prévention et à certains usages médicaux supervisés. Présanse en documente plusieurs catégories et trois retours de terrain. Présanse, Informations mensuelles n° 146 ↗ Une étude publiée dans Références en Santé au Travail a par ailleurs observé 74,6 % de concordance entre le modèle o1 utilisé comme second lecteur et un consensus multidisciplinaire sur 385 préconisations. INRS, TF 335 ↗ Ces éléments ne donnent aucun feu vert général : le niveau de vigilance dépend des données, de la tâche et des conséquences d’une erreur.

015 familles d’usages décrites par Présanse.Source ↗
0210 principes pour encadrer l’IA en SPSTI.Source ↗
03385 préconisations · 74,6 % de concordance.Source ↗

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).

01Étudier les deux versants.

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.

02Produire des connaissances utiles.

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.

03Donner un rôle explicite aux SPST.

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 SPSTI, 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 SPSTI ?

Cinq familles. Des niveaux de preuve et de risque différents.

Présanse regroupe les cas évoqués dans les SPSTI en cinq familles. Cette classification décrit un champ d’usages ; elle ne démontre pas l’efficacité de chaque outil. Présentation Présanse ↗

01 · Pratiques médicales

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 ↗
02 · Prévention

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 ↗
03 · Fonctions support

Réduire la ressaisie.

Recherche interne, tickets CRM, reporting, planification et assistance aux processus administratifs ou qualité.

Usages cités par Présanse ↗
04 · Relation adhérents

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 ↗
05 · Innovation transversale

Veiller et former.

Veille scientifique et réglementaire, supports de formation, contenus et exploration contrôlée de nouveaux services.

Usages cités par Présanse ↗
Filtrer les usages par statut
UsageStatut et sourceSensibilitéSupervision nécessaire
Callbot pour demandes simplesTerrain documentéSPSTI 19-24 ↗Modérée selon les donnéesEscalade vers une équipe humaine
Administration des formationsTerrain documentéMT71 ↗Faible à modéréeContrôle des exceptions et des envois
Seconde lecture de préconisationsÉtude publiéeINRS TF 335 ↗ÉlevéeValidation et signature médicales
Aide au DUERP ou à la fiche d’entrepriseÀ évaluer par tâcheUsage évoqué ↗VariableAnalyse du travail par les préventeurs
Synthèse d’informations médicalesUsage sensibleCharte Présanse ↗Très élevéeEnvironnement autorisé et validation clinique
Scoring ou priorisation individuelleVigilance maximaleAnalyser le cadre ↗Très élevéeAnalyse 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 ↗

SPSTI 19-24 · Relation adhérents

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 ↗
MT71 · Administration

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 ↗
AST74 · Gouvernance

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 / 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 ↗

01Supervision humaine

Identifier qui contrôle, valide, conteste et assume l’usage.

Principe 1 ↗
02Données médicales

Ne pas transmettre de donnée personnelle ou de santé à un outil non autorisé.

Principe 2 ↗
03Transparence

Documenter l’outil, sa finalité, ses limites et le rôle exact de l’IA.

Principe 3 ↗
04Équité

Rechercher les biais et les effets différenciés selon les publics.

Principe 4 ↗
05Traçabilité

Documenter les usages, validations, erreurs, incidents et corrections.

Principe 5 ↗
06Gouvernance

Définir les responsables, le circuit de décision et les conditions d’arrêt.

Principe 6 ↗
07Usage proportionné

Partir d’un besoin réel et choisir le système le moins intrusif possible.

Principe 7 ↗
08Sécurité et fiabilité

Évaluer l’environnement, les accès, les erreurs et les dépendances.

Principe 8 ↗
09Formation

Former avant l’usage et maintenir les compétences professionnelles.

Principe 9 ↗
10Écoresponsabilité

Ne pas mobiliser l’IA lorsque l’utilité n’est pas démontrée.

Principe 10 ↗

04 / 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 maîtrisable
Évaluation formelle
avant tout pilote
Action 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.

05 / Shadow IA en SPSTI

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 ↗

01
Cartographier les usages existants.

Comprendre les pratiques, besoins et contournements sans les rendre clandestins.

02
Fixer les données interdites.

Donner des exemples concrets pour les données personnelles et de santé.

03
Proposer des solutions autorisées.

Répondre aux besoins réels avec un cadre utilisable par les équipes.

04
Former et documenter les incidents.

Faire progresser le cadre à partir des erreurs et difficultés observées.

06 / 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.

83 %Privilégient IA + jugement clinique.

Enquête auprès de 237 médecins du travail franciliens.

Étude 2026 ↗
94 %Citent la validation scientifique parmi les critères prioritaires.

Devant la fiabilité des résultats (84 %) et la protection des données (81 %).

Étude 2026 ↗
91,2 %Déclarent un intérêt pour une formation à l’IA.

Enquête distincte auprès de 80 professionnels de santé au travail.

Étude 2026 ↗

07 / 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
74,6 %
Concordance globale

Le modèle et le consensus multidisciplinaire aboutissent à la même évaluation.

Résultat publié ↗
1,45 %
Erreurs non repérées

Le consensus identifie un défaut que le modèle n’a pas signalé.

Résultat publié ↗
0
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.

08 / Construire un pilote en SPSTI

Besoin → valeur → données → risque → pilote → décision.

Présanse recommande de commencer petit, mesurer les impacts, ajuster puis étendre progressivement. Démarche Présanse ↗

01

Décrire le besoin.

Une tâche récurrente, un problème observable et les professionnels concernés.

02

Estimer la valeur.

Qualité attendue, temps complet et bénéfice pour la mission du service.

03

Auditer les données.

Nature, nécessité, accès, conservation, hébergement et minimisation.

04

Anticiper l’erreur.

Ce qui peut mal se passer, qui peut le voir et qui peut interrompre l’usage.

05

Tester en parallèle.

Comparer à une référence humaine sans modifier immédiatement le circuit habituel.

06

Décider collectivement.

Poursuivre, corriger ou arrêter selon des résultats et effets documentés.

Mesurer le système

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
Mesurer le travail

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

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 ↗

Médecins et infirmiers
ApportDéfinir les cas, la référence professionnelle et les erreurs inacceptables.
ResponsabilitéConserver l’interprétation clinique et la validation de toute sortie utilisée.
Intervenants en prévention des risques professionnels (IPRP), ergonomes et psychologues
ApportDécrire les situations de travail et les effets organisationnels du pilote.
ResponsabilitéÉviter qu’une synthèse automatique remplace l’analyse du terrain.
Assistants et équipes administratives
ApportIdentifier les tâches répétitives, les exceptions et les besoins d’information.
ResponsabilitéSignaler la charge réelle de correction et les erreurs qui atteignent les usagers.
Direction, DPO et informatique
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.
CSE et représentants du personnel
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 / Réponses directes

Cinq questions fréquentes sur l’IA en SPSTI.

Ces réponses courtes résument les points de décision. Chaque affirmation renvoie vers la source ou la section détaillée correspondante.

Quels usages de l’IA sont pertinents dans un SPSTI ?

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 SPSTI ?

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

11 / 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.

Retours de terrain

Présanse, novembre 2025

SPSTI 19-24, MT71, AST74, familles d’usages et matrice de priorisation.

Article ↗Synthèse PDF ↗
Shadow IA et méthode

Support Présanse

Sensibilisation, cas d’usage, données, pilote et usages non encadrés.

Consulter le support ↗
Étude publiée

INRS — TF 335

Protocole et résultats sur la seconde lecture de préconisations médicales.

Consulter l’article ↗
Acceptabilité

Médecins du travail franciliens

237 répondants, complémentarité clinique, validation et protection des données.

Consulter l’étude ↗
Formation

Enquête KAP

80 professionnels de santé au travail et intérêt déclaré pour la formation.

Consulter l’étude ↗
Cadre national

Plan santé au travail 2026–2030

Objectif 3, sous-action 3.1.1 et rôle des services de prévention.

Document officiel ↗
Données personnelles

CNIL

Repères officiels sur l’intelligence artificielle et le RGPD.

Consulter ↗