Enseignant-chercheur en ergonomie des interfaces à l’ICAM, Charly Pécoste travaille depuis plusieurs années sur l’intégration de l’IA au travail. Avec le sociologue Yann Ferguson, il a co-développé le modèle MAIAT, qui mesure l’acceptabilité sociale de l’IA, ou comment partir du travail réel plutôt que de la promesse technologique.
Vous êtes ergonome de formation. Comment passe-t-on de l’ergonomie à l’intelligence artificielle ?
J’ai suivi un double cursus universitaire à Toulouse, en psychologie et ergonomie. L’ergonomie, telle que je la pratique, c’est l’étude du facteur humain dans la conception des systèmes : comprendre comment les personnes interagissent avec leur environnement et traitent l’information, pour concevoir des interfaces adaptées. Une interface, ça peut être un écran de téléphone, un poste informatique… ou un micro couplé à un assistant vocal. J’ai rejoint l’ICAM en 2022, recruté par le sociologue Yann Ferguson, sur un projet de recherche dans le programme Confiance pour la conception d’un outil baptisé Mesure de l’Acceptabilité sociale de l’IA au Travail (MAIAT).
Qu’est-ce que ce programme Confiance IA a changé dans votre manière d’aborder l’IA au travail ?
Confiance IA visait à lever les verrous, techniques et humains, à l’intégration de l’IA dans l’industrie. Nous avons travaillé à partir des travaux du Partenariat mondial pour l’IA (GPAI), qui produit des recommandations pour les États, un peu comme le GIEC le fait pour le climat. De là est né le modèle MAIAT qui identifie six « points de vigilance » où la technologie peut heurter les valeurs des travailleurs : la fragilisation de la reconnaissance, le désengagement relationnel, la surveillance, la perte d’autonomie, le savoir-faire, la déresponsabilisation. L’enjeu n’était pas de faire un modèle théorique mais opérationnel. En répondant à 24 questions, une organisation obtient un diagnostic sur l’introduction et l’utilisation des IA dans les organisations, pour mieux anticiper, adapter la conception, l’intégration, le management… Le modèle a notamment été testé à l’usine Renault du Mans, avec Spix Industry.
Vous avez également travaillé avec l’ANACT sur un outil de dialogue autour de l’IA. De quoi s’agit-il ?
Ces travaux sont partis d’un constat : le dialogue social « officiel » n’est pas toujours l’endroit le plus simple pour discuter d’IA. Les enjeux y sont très cristallisés. On a donc choisi un autre niveau, celui du dialogue professionnel. Le dispositif en ligne, gratuit, est conçu en plusieurs étapes : une phase d’acculturation pour clarifier ce qu’est l’IA – et ce qu’elle n’est pas, puis une phase sur la complexité du travail réel. On demande aux personnes de lister leurs tâches, de dire en quoi elles sont complexes, en quoi elles s’écartent parfois des procédures officielles, ce que ça demande comme capacités d’adaptation, de résolution de problème, de relation aux autres. Puis elles positionnent ces tâches sur une matrice : plaisant / déplaisant, protecteur / pénible pour la santé. C’est seulement après ce détour par le travail que l’on introduit l’IA et la matrice MAIAT, à travers un cas fictif. L’idée, c’est de s’entraîner à repérer les points de vigilance avant d’être embarqué dans un cas réel, avec tous les enjeux de pouvoir et d’urgence que cela suppose.
Qu’est-ce que vous observez, aujourd’hui, dans la manière dont les organisations intègrent l’IA ?
La particularité de l’IA, c’est qu’elle renforce une tendance très technocentrée. On se dit : « Il y a une vague IA, il faut que je l’utilise ». Les travaux du PMIA le montrent bien : il y a trois types de défis. Des défis pratiques (est-ce que l’outil répond à un vrai besoin ?), des défis organisationnels (les données, les processus, les compétences sont-ils au rendez-vous ?), et des défis sociaux (est-ce que le système ne heurte pas les valeurs des travailleurs ?). Il y a aussi une question d’inégalités d’accès : les grandes organisations peuvent développer leurs propres systèmes d’IA, les petites beaucoup moins… Les TPE, les PME et les petites collectivités sont les plus en difficulté. Une métropole peut investir, structurer une stratégie IA, travailler ses questions de souveraineté. Une petite commune rurale aura beaucoup plus de mal, alors que les besoins y sont parfois très concrets. Mais ce n’est pas seulement une question de coût de la technologie : il faut des données structurées, des serveurs, des compétences, du temps pour repenser l’organisation.
Vous insistez beaucoup sur la question des compétences. Pourquoi ?
C’est pour moi le sujet central. On parle beaucoup de « remplacement des métiers », alors qu’en réalité ce sont surtout des tâches qui sont automatisées ou transformées. Mais ce qui est sûr, c’est que les trajectoires d’apprentissage sont bousculées. Si l’IA prend en charge une partie de ces tâches de « bas niveau » il faut repenser la façon dont on apprend un métier.
Pour vous, quelle est la suite ? Où en est-on de cette « vague IA » ?
J’ai le sentiment qu’on commence à sortir de la phase d’euphorie. Tout le monde s’est précipité sur l’IA générative, portée aussi par la gratuité apparente. Des prises de conscience émergent : enjeux de souveraineté des données, de performance, de discrimination, d’impact environnemental… Pour moi, la suite se joue à deux niveaux. Politique, pour mettre de la transparence dans les traitements de données, dans la propriété intellectuelle, dans l’impact écologique. Mais aussi au niveau des organisations et de la recherche, en continuant à développer des méthodes et des outils pour poser les bonnes questions avant d’intégrer l’IA. Et puis il faut se rappeler que beaucoup de ces enjeux ne sont pas nouveaux. Les six points de vigilance de MAIAT renvoient à des risques psychosociaux bien connus. Le dialogue professionnel, l’intégration des utilisateurs, partir du travail réel, tout cela existait avant. C’est plutôt rassurant, car dans la plupart des cas, la vraie valeur ajoutée reste du côté du travailleur.
Propos recueillis par Valérie Ravinet
Aller plus loin : actes de la Conférence Nationale d’Intelligence Artificielle Année 2022
https://hal.science/hal-03777860v2/file/OUN017%20-%20CNIA%202022%20V2.pdf (Page 71 à 78 )
ITW tech & inno
Les interviews d’experts et d’expertes qui permettent de comprendre comment l’intelligence artificielle et l’innovation transforment le monde du travail. Dialogue social, droit, formation, égalité femmes-hommes, santé mentale, métiers : chaque entretien éclaire un enjeu clé des révolutions technologiques.
