Intelligence artificielle au travail : pourquoi s’y intéresser du point de vue des vulnérabilités ?
Présentation du groupe de travail AFMD « IA & Vulnérabilités au travail » et premières observations
L'intelligence artificielle (IA) transforme les organisations à une vitesse inédite et les outils algorithmiques s'intègrent au cœur du travail quotidien. Comment qualifier et analyser de telles transformations ? Quels sont les bénéfices attendus et espérés ? Quelles situations professionnelles constituent un risque pour les individus comme pour les collectifs du point de point de vue des enjeux d’égalité-équité, de diversité et d’inclusion (EDI) ?
Afin de répondre à ces questions, l'AFMD a lancé son groupe de travail « IA & Vulnérabilités au travail » en février 2026. Le groupe réunit une vingtaine de professionnel·les aux profils complémentaires : responsables diversité et inclusion, directrices et directeurs RH, hautes et hauts fonctionnaires, juristes, psychologues du travail, chargé·es de mission dans de grandes organisations françaises.
Il est co-piloté par Marc-Éric Bobillier-Chaumon (professeur au CNAM, titulaire de la chaire de Psychologie du travail) et Justin Marquant (Head of Social Impact chez OVHcloud), et coordonné par Tanguy Bizien (responsable des études à l’AFMD), et Sophie Mulot (consultante en transformations RH & IA).
Découvrez la vidéo de présentation du groupe de travail par les coordinateurs du projet :
Travail réel et usages au prisme de l’égalité, de la diversité et de l’inclusion
Le premier parti pris de ce groupe est de s’intéresser au travail réel. Ce choix tranche avec de nombreuses conversations autour de l’IA — souvent abstraites et généralisantes, techno-optimistes ou technophobes — pour s’ancrer dans les situations concrètes et dans ce que vivent réellement les travailleuses et les travailleurs.
Cette approche, portée par les travaux en psychologie du travail de Marc-Éric Bobillier-Chaumon1, distingue le travail prescrit — ce qui est prévu, formalisé et organisé par les procédures, les outils ou les objectifs — du travail réel, ce que les personnes font effectivement pour que le travail tienne dans les situations du quotidien : arbitrer, coopérer, gérer des imprévus, contourner des obstacles et ajuster en permanence leur activité aux contraintes du terrain. Cette distinction est essentielle pour comprendre les effets des IA au travail. Un outil peut sembler performant du point de vue du travail prescrit — rapidité d’exécution, standardisation, gains de productivité — tout en dégradant le travail réel : perte d’autonomie, augmentation de la charge cognitive, fragilisation des collectifs, invisibilisation d’une partie de l’activité.
Le GT fait ainsi le choix d’une posture d’enquête centrée sur les situations concrètes de travail, afin d’observer ce que les outils d’IA permettent, obligent ou empêchent de faire. Cette perspective, théorisée sous le nom d’« acceptation située2 », considère que la valeur d’une technologie se mesure moins à son taux d’adoption qu’à ses effets réels sur l’activité, les relations de travail et le pouvoir d’agir des personnes.
Le deuxième parti pris est d’interroger les usages associés aux IA en partant des préoccupations portées par les professionnel·les en charge des questions d’égalité, d’équité, de diversité et d’inclusion au sein de leurs organisations.
Ces préoccupations peuvent concerner :
- des critères de discrimination liés à l’âge, au sexe, au genre, aux origines ethnoraciales, aux handicaps etc. ;
- des situations à même de révéler, de créer, de générer ou au contraire de réduire les vulnérabilités au travail ;
- des approches permettant d’identifier de telles vulnérabilités : intersectionnalité, clinique de l’usage…
Découvrez la vidéo de témoignage de Justin Marquant, pilote entreprise du groupe de travail, qui revient sur les travaux menés au sein du GT et leur impact sur son activité professionnelle :
Cette entrée par les vulnérabilités permet de déplacer le regard : il ne s’agit plus seulement de se demander si les outils fonctionnent, mais pour qui, dans quelles conditions, et avec quels effets sur l’autonomie et l’inclusion.
Vulnérabilités : de quoi parle-t-on ?
La vulnérabilité n'est pas une caractéristique des individus3. Elle est une situation produite par des interactions entre des personnes, des organisations, des technologies, des procédures et des usages. Pour le clinicien du travail Duarte Rolo : ce ne sont pas les travailleuses et travailleurs qui sont intrinsèquement vulnérables, c'est le travail lui-même, dans certaines configurations4, qui exerce sur elles et eux une forme de violence — par l'empêchement, la dépossession, l'invisibilisation. La question n'est plus « qui est fragile ? » mais « qu'est-ce qui fragilise ? »
Au sein de ce groupe de travail, nous proposons de définir les vulnérabilités comme des situations dans lesquelles des personnes, des collectifs ou des métiers sont exposé·es à des risques accrus de traitement inéquitable, de perte d'autonomie ou d'exclusion du fait de l'interaction entre leurs caractéristiques propres et des systèmes d'IA influençant le travail, les décisions ou les modalités d'évaluation. Ces vulnérabilités peuvent être préexistantes (l'IA amplifie des inégalités déjà présentes), créées (l'outil génère de nouveaux risques) ou différenciées selon les métiers, les statuts, les parcours.
Ce que les premières séances ont révélé
Trois séances de travail se sont tenues depuis le lancement et plusieurs constats émergent.
Il n'existe pas un usage de l'IA, mais une multiplicité de situations. Selon les métiers, l'IA est vécue comme un levier de productivité ou comme une intrusion déstabilisante. Cette hétérogénéité confirme un principe fondamental : les effets d'une technologie ne tiennent pas à ses caractéristiques intrinsèques, mais aux conditions concrètes de son usage.
La vitesse de déploiement est vécue comme un défi en soi. Les équipes EDI ont l'impression de « courir derrière » les évolutions technologiques. Les outils sont souvent achetés et déployés sous forme de solutions externes, selon des calendriers qui privilégient la rapidité de mise en œuvre. Les temps de concertation avec les équipes concernées sont réduits, et le déploiement s'effectue fréquemment sans diagnostic préalable sur le travail réel, c'est-à-dire sans une compréhension fine de ce que les personnes font concrètement, des ajustements qu'elles opèrent au quotidien, et des conditions dans lesquelles le nouvel outil devra s'intégrer. Les équipes EDI interviennent après coup et souvent trop tard pour modifier les choix structurants.
L'IA transforme les dynamiques relationnelles. Les outils de retranscription automatique, par exemple, induisent une traçabilité des échanges, de l’auto-censure et des modes de normalisation des comportements. L'IA peut aussi fragiliser le collectif de travail — cet espace de coopération réelle et de soutien mutuel qui est l'une des conditions fondamentales de la santé au travail.
Les personnes les plus fragilisées ne sont pas toujours celles qu'on croit. Les travailleuses et travailleurs expérimenté·es s'en sortent parfois mieux que les plus jeunes, qui risquent de construire leur identité professionnelle dans une dépendance forte à des outils qu'ils et elles n'ont pas choisis. Une compétence non entretenue se dégrade : c'est ce que Marc-Éric Bobillier-Chaumon décrit comme une fragilisation des savoir-faire par désaffectation5.
La perte de sens est centrale. Quand l'outil prescrit les gestes, le rythme et les priorités, la travailleuse ou le travailleur perd la maîtrise de son propre travail. Dans ses travaux sur les transformations digitales du travail, Marc-Éric Bobillier-Chaumon décrit les risques de délégation progressive du jugement aux systèmes technique : une délégation progressive du jugement à la machine, aux effets délétères sur les compétences et l'estime de soi. Cette dépossession s'accompagne souvent d'une invisibilisation de l'activité qui, comme le rappelle la clinique du travail, fragilise l'identité professionnelle et la santé psychique.
Ce que les responsables EDI et RSE ont à gagner en adoptant une posture de recherche-action
L’un des enjeux de ce groupe de travail est non seulement de saisir des phénomènes liés au travail réel, mais aussi de permettre aux professionnel·les qui y sont engagé·es d’agir afin de permettre à leurs organisations d’anticiper les effets des IA du point de vue des vulnérabilités. Mais comment saisir de tels phénomènes quand on est soi-même impliqué·e dans le travail réel ?
Afin de permettre aux participant d’identifier ces phénomènes, nous leur proposons de passer d'une logique de conformité et de sensibilisation à une logique d'enquête sur le travail réel. Pour ce faire, nous nous appuyons sur différentes ressources et différentes démarches.
La première d’entre elles concerne la clinique de l’usage6 développée par Marc-Éric Bobillier-Chaumon, approche qui cherche à mieux comprendre la manière dont les instruments technologiques transforment le rapport subjectif de l’individu a son activité, aux autres et à soi-même. « On regarde ce que la technologie fait au travail ET nous fait ». La deuxième concerne la méthode par l’enquête que Vincent-Arnaud Chappe et Malik Hamila ont proposé au sein de leur ouvrage Comment évaluer l’impact des politiques de diversité et d’inclusion ? Une méthode par l’enquête en 2024. Pour les auteurs, l’enquête est l’art d’articuler savoir et action7. Il s’agit en effet d’observer des faits et de les analyser au regard d’un cadre de connaissances et de questions de recherche. Il s’agit ensuite de faire évoluer ce cadre de connaissances en testant, en évaluant, en adaptant afin d’agir de façon concrète sur le travail.
Ce que le GT propose, c'est une inversion du regard : ne plus partir des outils pour aller vers les usages, mais partir des situations de travail pour comprendre ce que les outils y font réellement.
Le sociologue Bastien Soulé rappelle que ce type d'enquête de terrain — la participation observante8 — suppose d'être suffisamment présent·e dans les situations pour percevoir ce qui ne se formule pas : ajustements tacites, contournements informels, non-dits organisationnels. Ce sont précisément ces éléments invisibles qui, dans le contexte de l'IA, constituent souvent les formes les plus prégnantes de vulnérabilité.
Concrètement, cela signifie aller observer le travail là où il se fait, poser des questions ouvertes (non pas « l'outil est-il discriminant ? » mais « qu'est-ce que cet outil change dans votre façon de travailler ? »), et tenir un journal de bord systématique des situations observées. Ce changement de posture a enfin une dimension politique : les équipes DEI et RSE deviennent des productrices et producteurs de connaissance sur le travail réel, capables de fonder des recommandations solides.
Aller vers des IA soutenables et inclusives
Le GT refuse le double piège du techno-optimisme naïf et du catastrophisme peu actionnable. Il regarde l'IA non comme un objet technique à évaluer en soi, mais comme un révélateur des conditions dans lesquelles le travail se fait — et parfois ne peut plus se faire. L'IA n'est pas tant le problème qu'elle n'est un miroir : elle amplifie et rend visibles des tensions organisationnelles et des vulnérabilités qui préexistaient.
L'objectif est d'identifier les conditions d'un usage soutenable et inclusif de l'IA — une IA qui préserve le sens du travail et contribue au développement du pouvoir d'agir des individus et des collectifs. Les séances se poursuivront jusqu'en octobre 2026.
___________________________________________________________________________________
1 Bobillier Chaumon, M.-E. (2021). « Technologies émergentes et transformations digitales de l'activité : enjeux pour l'activité et la santé au travail ». Psychologie du Travail et des Organisations.
2 Marc-Éric Bobillier-Chaumon, « L'acceptation située des technologies dans et par l'activité : premiers étayages pour une clinique de l'usage », Psychologie du travail et des organisations, vol. 22, n°1, 2016, p. 4-21.
3 Duarte Rolo, « Vulnérabilité des travailleurs ou violence du travail ? », dans Christophe Dejours (dir.), Écouter le travail vivant. Nouveaux chemins cliniques, Éditions de l'Atelier, 2024, p. 115-134.
4 Ibid
5 Marc-Éric Bobillier-Chaumon, op. cit.
6 Marc-Éric Bobillier Chaumon et Yves Clot, « Clinique de l’usage : les artefacts technologiques comme développement de l’activité », Activités, 2016.
7 Vincent-Arnaud Chappe et Malik Hamila, Comment évaluer l’impact des politiques de diversité et d’inclusion ? Une méthode par l’enquête, AFMD, 2024, p. 40, https://www.afmd.fr/comment-evaluer-limpact-des-politiques-de-diversite-et-dinclusion-une-methode-par-lenquete
8 Bastien Soulé, « Observation participante ou participation observante ? Usages et justifications de la notion de participation observante en sciences sociales », Recherches Qualitatives, vol. 27, n°1, 2007, p. 127-140.