L’essor de l’intelligence artificielle dans les organisations transforme en profondeur la manière de travailler, d’évaluer la performance et de coordonner les équipes. Outils de suivi d’activité, logiciels d’analyse comportementale, tableaux de bord en temps réel, systèmes d’aide à la décision managériale : ces dispositifs peuvent améliorer certains processus, mais ils modifient aussi le vécu psychologique du travail. En 2026, l’Organisation internationale du Travail (OIT) alerte précisément sur ce point : l’IA peut accroître la surveillance intrusive, intensifier le travail, réduire l’autonomie et soulever des inquiétudes importantes concernant la vie privée et l’usage des données.
La question n’est donc pas de savoir s’il faut être « pour » ou « contre » l’IA, mais comment l’encadrer pour éviter qu’elle ne fragilise la santé mentale, les collectifs de travail et le sentiment de dignité professionnelle. Les données récentes de l’OCDE, de l’INRS et de la CNIL convergent : limiter les risques psychosociaux passe par moins de surveillance, plus de transparence, davantage d’autonomie et un véritable dialogue social. Autrement dit, la technologie ne doit pas piloter le travail contre les personnes, mais rester au service du travail réel.
Comprendre ce que l’IA change dans la surveillance au travail
La surveillance au travail n’est pas nouvelle, mais l’IA en change l’échelle, la finesse et la portée. Là où un contrôle humain restait ponctuel, contextualisé et limité, les systèmes algorithmiques permettent désormais une collecte continue de traces : temps de connexion, vitesse d’exécution, périodes dites d’inactivité, géolocalisation, contenu de certaines interactions, voire indicateurs physiologiques dans certains environnements. Cette continuité modifie le rapport subjectif au travail : le salarié peut avoir le sentiment d’être observé en permanence, même en l’absence d’un supérieur physique.
L’OIT souligne que cette évolution peut s’accompagner d’une intensification du travail et d’une réduction de l’autonomie. Quand chaque geste devient mesurable, comparable et potentiellement scoré, il devient plus difficile de préserver les marges de manœuvre indispensables pour bien faire son travail. Or ces marges ne sont pas un luxe : elles permettent d’ajuster l’activité aux imprévus, de réguler sa charge mentale et de maintenir un sentiment de contrôle, facteur central de santé psychologique.
Il faut également rappeler que tous les usages de l’IA ne produisent pas les mêmes effets. L’OCDE note d’ailleurs que certains travailleurs rapportent aussi des bénéfices : en 2025, 56 % des personnes interrogées dans la finance et l’industrie manufacturière disent que l’IA améliore leur santé et sécurité physiques, et 63 % leur plaisir au travail. Le problème n’est donc pas l’outil en soi, mais la manière dont il est conçu, déployé et utilisé dans l’organisation.
Pourquoi la surveillance algorithmique alimente les risques psychosociaux
Les risques psychosociaux ne relèvent pas uniquement de la fragilité individuelle ; ils sont d’abord liés à l’organisation du travail. L’INRS rappelle en 2025 que le stress, l’intensité du travail, la charge émotionnelle, le manque d’autonomie et le manque de soutien social sont des facteurs majeurs de dégradation de la santé au travail. Lorsque l’IA est introduite comme outil de contrôle permanent, elle peut agir directement sur chacun de ces leviers.
La surveillance accrue favorise par exemple une hypervigilance durable. Le salarié peut se sentir poussé à démontrer en continu qu’il est actif, réactif et performant. Ce climat entretient une pression diffuse, parfois difficile à nommer, mais très réelle : peur d’être mal noté, de paraître improductif, de perdre en crédibilité ou d’être ciblé par des décisions automatisées. À long terme, ce fonctionnement peut nourrir fatigue mentale, irritabilité, troubles du sommeil, démotivation ou retrait relationnel.
Les recherches compilant plus de 800 études, rappelées par l’INRS en 2025, confirment que les risques psychosociaux sont associés à des atteintes de santé significatives, incluant maladies cardiovasculaires, troubles musculosquelettiques et comportements à risque. Autrement dit, la surveillance algorithmique n’est pas seulement une question de confort ou d’éthique abstraite : c’est une question de prévention en santé mentale et physique.
Autonomie, confiance et sens du travail : les dimensions les plus menacées
L’un des apports les plus constants des travaux récents est l’importance de l’autonomie humaine. En 2026, l’OIT et des travaux connexes insistent sur le fait qu’un usage soutenable de l’IA suppose de préserver l’agence des travailleurs, ainsi que leurs compétences socio-émotionnelles, leur adaptabilité et leur résilience. Quand les décisions sont trop dictées par des scores, des alertes ou des objectifs automatisés, le travail risque de perdre une partie de sa dimension réflexive et relationnelle.
La perte d’autonomie n’est pas seulement opérationnelle ; elle est aussi psychique. Pouvoir organiser son activité, hiérarchiser les priorités, exercer son jugement et négocier les contraintes fait partie de ce qui soutient l’estime de soi au travail. À l’inverse, un environnement où l’algorithme cadence tout, mesure tout et interprète tout peut créer un vécu d’infantilisation ou d’impuissance. Cette expérience subjective est un terrain fertile pour le stress chronique et le désengagement.
La confiance est l’autre grande victime d’une surveillance excessive. Si les salariés ne comprennent pas la logique des outils, ni ce qui est mesuré, ni dans quel but, ils peuvent développer une méfiance durable envers l’employeur. L’OCDE relevait en 2025 des inquiétudes récurrentes sur l’accountability, la logique des outils et la protection insuffisante de la santé au travail dans le management algorithmique. Sans explicabilité minimale, la technologie devient facilement synonyme d’arbitraire.
Le cadre juridique et éthique : ce que rappellent la CNIL et les institutions
En France, le droit pose déjà des limites importantes. En 2025, la CNIL a sanctionné une entreprise immobilière à hauteur de 40 000 € pour une surveillance jugée excessive via un logiciel comptant les périodes d’inactivité et réalisant des captures d’écran régulières. Ce type de décision envoie un message clair : la performance ne justifie pas une collecte illimitée de données sur l’activité des salariés.
La CNIL rappelle aussi qu’une vidéosurveillance permanente des salariés est, en principe, disproportionnée. Une surveillance continue à un poste de travail n’est admise que dans des circonstances exceptionnelles, liées notamment à la sécurité ou à la lutte contre le vol. Ce principe de proportionnalité est essentiel : tout ce qui est techniquement possible n’est pas juridiquement, ni psychologiquement, acceptable.
Ce cadre va encore se renforcer. Toujours en 2025, la CNIL indique que l’IA utilisée dans l’emploi sera encadrée comme usage à haut risque dans certains cas, en lien avec le règlement européen sur l’IA. Cela signifie que les entreprises doivent cesser de considérer ces outils comme de simples logiciels de productivité. Lorsqu’ils influencent l’évaluation, la gestion ou les conditions de travail, ils deviennent des objets de gouvernance, de responsabilité et de protection de la santé.
Comment évaluer concrètement les risques psychosociaux liés à l’IA
Prévenir suppose d’abord de rendre visibles les mécanismes à risque. L’INRS insiste en 2025 sur un point décisif : l’identification des facteurs organisationnels est indispensable pour prévenir les RPS. Face à l’IA, cela veut dire qu’il ne suffit pas d’analyser l’outil de manière abstraite. Il faut examiner comment il modifie réellement le travail : la charge, le rythme, les interruptions, les exigences de disponibilité, les possibilités d’entraide, les marges de décision et le ressenti d’équité.
Une évaluation sérieuse doit poser des questions simples mais structurantes. Quelles données sont collectées ? À quelle fréquence ? Dans quel objectif précis ? Qui y accède ? Les salariés peuvent-ils contester une interprétation erronée ? L’outil sert-il à assister le travail ou à classer les personnes ? Ces questions permettent de distinguer un usage de soutien d’un usage de contrôle excessif. Elles aident aussi à repérer les effets secondaires souvent invisibles au départ, comme l’autocensure, l’isolement ou la compétition défensive.
Les travaux de l’INRS et de l’Assurance Maladie sur le travail de bureau rappellent également qu’il faut évaluer l’ensemble des risques professionnels de manière concrète. Dans les environnements numériques, les RPS coexistent souvent avec d’autres expositions : sédentarité, surcharge informationnelle, tensions relationnelles ou harcèlement. L’IA ne doit donc pas être traitée comme un sujet purement technique, mais comme un facteur organisationnel parmi d’autres, susceptible de reconfigurer l’écosystème de travail.
Le dialogue social comme levier de prévention indispensable
L’un des enseignements majeurs des publications récentes est qu’on ne peut pas intégrer l’IA sainement sans dialogue social. Une publication juridique de l’INRS en 2025 souligne explicitement que la mise en place de l’IA doit être intégrée au dialogue social pour rester au service du travail réel. Cela est crucial, car les concepteurs et les décideurs n’ont pas toujours une vision fine des contraintes quotidiennes, des arbitrages invisibles et des besoins concrets des équipes.
Associer les salariés, leurs représentants, les managers de proximité, les services de prévention et, si nécessaire, les professionnels de santé au travail permet de mieux anticiper les risques. Le dialogue social n’est pas une étape de communication a posteriori ; c’est une méthode de conception. Il permet de discuter des finalités, de fixer des limites, de choisir des indicateurs pertinents et d’identifier les situations où l’outil pourrait dégrader la qualité du travail ou de la relation de service.
Cette démarche est aussi protectrice sur le plan psychologique. Être consulté, compris et entendu réduit le sentiment d’imposition unilatérale, souvent source de méfiance et de tension. À l’inverse, une technologie déployée sans concertation peut être vécue comme une intrusion ou une remise en cause implicite de la compétence professionnelle. Pour limiter les risques psychosociaux, il faut donc traiter la parole des travailleurs comme une donnée de première importance.
Quelles bonnes pratiques pour une IA plus humaine au travail ?
L’OCDE met en avant en 2025 une approche human-centered de l’IA au travail : l’adoption des outils doit être orientée vers la sécurité, la confiance et la protection des travailleurs. Concrètement, cela suppose d’abord de limiter la collecte de données à ce qui est strictement nécessaire. Une entreprise devrait pouvoir justifier chaque indicateur suivi, démontrer son utilité réelle et prouver qu’aucune méthode moins intrusive n’est disponible.
Deuxième garde-fou : préserver des zones de décision humaine. Les systèmes d’IA ne devraient pas décider seuls d’une évaluation individuelle, d’une sanction, d’une répartition de charge ou d’un rythme de travail sans examen humain contextualisé. Maintenir une possibilité de recours, d’explication et de rectification réduit le sentiment d’injustice et protège contre les erreurs de classification, toujours possibles avec des données incomplètes ou mal interprétées.
Troisième exigence : soutenir l’autonomie plutôt que la contraindre. Une IA bien conçue peut aider à prioriser, alléger des tâches répétitives ou améliorer la sécurité physique, sans transformer les salariés en exécutants hypervisibles. Cela implique de mesurer non seulement la productivité, mais aussi les effets sur la charge mentale, la coopération, le sentiment de maîtrise et la qualité du travail. Une technologie réellement utile est celle qui augmente le pouvoir d’agir, pas celle qui l’érode.
Managers et entreprises : passer d’une logique de contrôle à une logique de santé
Dans de nombreuses organisations, la tentation de surveiller naît d’un besoin compréhensible : suivre l’activité, sécuriser les process, homogénéiser les pratiques ou objectiver les décisions. Mais lorsque la recherche de visibilité totale devient un mode de management, elle risque de produire l’inverse de l’effet recherché : plus de stress, plus d’évitement, moins d’engagement et une dégradation du climat social. Les outils d’IA ne doivent pas compenser un déficit de confiance ou d’organisation.
Pour les managers, la vigilance consiste à ne pas confondre données et compréhension du travail. Un score de performance ne dit pas tout d’une activité, surtout dans les métiers relationnels, complexes ou émotionnellement exigeants. Le travail réel comprend des ajustements invisibles, de l’entraide, des temps de récupération, des microdécisions et des efforts de régulation que les systèmes captent mal. Réduire le management à des indicateurs expose à des erreurs d’interprétation et à des injonctions contre-productives.
Une logique de santé au travail demande donc de revoir les critères de succès. Si l’IA est déployée, il faut suivre non seulement les gains de productivité, mais aussi les signaux de détérioration psychosociale : turnover, absentéisme, plaintes, fatigue, conflits, sentiment de surveillance ou baisse de qualité perçue. Prévenir, c’est accepter qu’un outil performant sur le papier puisse être nocif dans la réalité quotidienne, et corriger rapidement sa mise en œuvre.
L’IA et la surveillance au travail posent une question centrale : quelle place voulons-nous laisser au jugement humain, à l’intimité psychique et à la confiance dans les organisations ? Les sources récentes sont cohérentes : les bénéfices possibles de l’IA existent, mais ils ne se maintiennent que si des garde-fous solides sont en place. Sans cela, la promesse d’efficacité peut se transformer en intensification du travail, en perte d’autonomie et en fragilisation durable de la santé mentale.
Pour limiter les risques psychosociaux, le cap est désormais clair : moins de surveillance intrusive, plus de transparence sur les outils et les données, plus d’autonomie dans l’activité, et davantage de dialogue social. En matière de santé au travail, la question décisive n’est pas seulement ce que l’IA permet de faire, mais ce qu’elle fait vivre aux personnes. C’est à cette condition qu’un usage de l’IA pourra être à la fois innovant, légal et humainement soutenable.
