Professeur associé en ergonomie au centre de recherche sur le travail et le développement (CTRD) du Conservatoire National des Arts et Métiers (Cnam), et chercheur ergonome chez Orange, Moustafa Zouinar travaille depuis plusieurs années sur l’interaction humain-machine, l’analyse des usages du numérique et les transformations qu’entraîne l’introduction de nouvelles technologies dans le travail. Dans son article “Intelligence artificielle au travail. Enjeux, défis et transformations des activités professionnelles”, il rappelle l’idée selon laquelle derrière l’IA, il y a une pluralité de systèmes et des décisions d’organisation qui façonnent le travail réel.
Vous disposez d’un double ancrage, académique et industriel. En quoi cette position structure-t-elle votre regard sur l’IA au travail ?
Je suis professeur associé en ergonomie au Cnam, au sein de l’équipe rattachée au CRTD, et je travaille aussi chez Orange comme chercheur ergonome. Mon fil directeur, c’est l’activité : j’étudie l’interaction humain-machine, les usages, la conception, et les transformations du travail, y compris les transformations organisationnelles liées au numérique. Cette double inscription me conduit à examiner ensemble les promesses affichées et ce que l’on observe dans les situations réelles de travail.
Vous employez l’expression « systèmes d’IA » plutôt qu’IA. Pourquoi ?
Le vocable « IA » agrège des réalités très différentes et entretient souvent des représentations simplificatrices. Dire « systèmes », c’est rappeler la diversité des algorithmes, des architectures et des applications, qui ne posent ni les mêmes questions d’interaction, ni les mêmes enjeux de conception, ni les mêmes conséquences sur le travail. Et je préfère « systèmes à base d’IA », pour marquer qu’il n’y a pas que l’algorithme : il y a aussi des infrastructures, d’autres logiciels et une interface utilisateur.
Vous parlez d’exposition des métiers à l’IA plutôt que d’automatisation. Pourquoi ce déplacement de vocabulaire ?
J’emploie cette expression pour tenir compte d’une incertitude majeure : les projections d’impact de l’IA sur l’emploi divergent fortement, avec des résultats parfois très éloignés, les estimations allant d’environ 9 % à 45 %. Ensuite, parce que les situations possibles ne se résument pas à un remplacement : il peut y avoir automatisation totale, automatisation partielle, ou des configurations de travail où les salariés travaillent avec l’IA sans être remplacés. Parler d’exposition permet de décrire cette pluralité, sans annoncer une trajectoire unique. C’est par ailleurs cette expression qui est maintenant utilisée dans la plupart des études économiques qui portent sur les effets sur l’emploi.
Vous êtes de même critique vis-à-vis de l’expression « l’impact de l’IA sur le travail ». Pour quelle raison ?
Cette expression laisse penser que l’IA agit seule, de manière autonome, alors que ce sont des choix : choix de déployer, de transformer, d’automatiser, ou non. Dire « impact » sans davantage de précision favorise un récit fataliste, comme si nous n’avions pas le choix, ce qui peut, au passage, diluer la responsabilité des décideurs. Mon propos n’est pas de rejeter l’IA. Je défends une critique constructive et surtout la participation des salariés aux transformations de leur travail, parce que l’enjeu n’est pas seulement technique ; il est social, politique et économique.
Avec l’IA générative, vous décrivez une appropriation rapide et massive. Quels risques et quels effets paradoxaux voyez-vous émerger ?
Je constate que des salariés s’approprient ces outils sans attendre une consigne, parce qu’ils y trouvent un bénéfice immédiat : accélérer une tâche, atteindre plus vite un objectif. Cela soulève la question du « shadow AI », l’utilisation de l’IA hors cadre défini. J’anticipe aussi un risque d’inégalités : avec l’IA dite « agentique », certains seront capables de concevoir ou de paramétrer des agents, d’autres non, et cela peut peser sur la performance et l’évaluation du travail. Enfin, je pointe des effets paradoxaux : sur certaines tâches, le gain de temps peut être annulé par le coût de la vérification et de la correction, notamment quand les productions sont peu fiables ; à une échelle plus large, la multiplication de contenus de qualité médiocre peut générer un surcroît de correction et finalement une perte de temps organisationnelle. D’où la nécessité de débattre, de former, et de concevoir en tenant compte du travail réel. Il convient aussi de tenir compte des effets systémiques. Par exemple, aux États-Unis, les bibliothécaires sont submergés de demandes d’ouvrages ou d’articles inventés par les systèmes d’IA utilisés par les demandeurs. Les conséquences pour les bibliothécaires, augmentation de la charge de travail et perte de temps, sont délétères.
Vous insistez sur un point : l’érosion des compétences, parfois décrite comme une « dette cognitive ». Que recommandez-vous ?
Avec ou sans IA, l’expertise humaine reste centrale : on ne peut critiquer ou corriger une production de l’IA que si l’on maîtrise le domaine. Dès que l'on délègue une tâche à une machine, on risque de ne plus exercer les compétences associées, c’est un effet classique de l’automatisation. L’aviation est un exemple parlant : on recommande aux pilotes de piloter régulièrement manuellement pour entretenir l’expertise. Au travail, il faudra imaginer des stratégies comparables, individuelles et collectives, pour éviter dépendance et perte de savoir-faire, et surtout ouvrir ce débat, car il est encore trop peu discuté dans les organisations.
Propos recueillis par Valérie Ravinet
Pour aller plus loin :
- L’article complet est en ligne sur le site d’openedition.
- Chroniques du Travail est la revue annuelle de l’Institut régional du travail d’Aix-Marseille Université depuis 2011. Pluridisciplinaire, la revue diffuse les résultats de la recherche dans le champ des sciences sociales du travail. Elle vise à rapprocher chercheurs, acteurs publics et de l’entreprise, militants syndicaux et ainsi à améliorer la connaissance du monde du travail.
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