Quels sont les risques de l’IA pour la santé et la sécurité au travail ?

L’intelligence artificielle peut analyser des incidents, des facteurs de risques, détecter une situation dangereuse, automatiser une tâche pénible ou aider à prioriser les actions de prévention. Mais elle peut également produire une information erronée, intensifier le travail, ou réduire l’autonomie.

Pour les responsables QHSE, le sujet ne consiste donc pas à déterminer si l’IA est bonne ou mauvaise. Il faut comprendre dans quelles conditions son utilisation peut exposer les travailleurs, puis intégrer ces risques dans la démarche de prévention.

Pourquoi l’intelligence artificielle devient-elle un sujet QHSE ?

Toutes les intelligences artificielles ne présentent pas les mêmes risques. Un outil génératif utilisé pour reformuler une procédure n’a pas les mêmes conséquences qu’un système qui attribue les tâches, évalue les performances, pilote une machine ou déclenche une alerte de sécurité.

Trois grandes catégories d’usage peuvent être distinguées :

• les IA génératives, qui produisent du texte, des images, des synthèses ou des recommandations ;
• les IA d’analyse et d’aide à la décision, qui exploitent les données disponibles pour classer, détecter ou prévoir une situation ;
• les IA intégrées à l’organisation du travail ou à des équipements, comme les logiciels de planification, les caméras intelligentes, les robots ou les systèmes de maintenance prédictive.

Le risque dépend moins de la technologie utilisée que de la décision qui lui est confiée, de la qualité des données et des conséquences possibles d’une erreur. Plus le résultat influence directement la santé, la sécurité, l’organisation du travail ou l’évaluation d’une personne, plus le niveau de maîtrise attendu doit être élevé.

Le Code du travail impose à l’employeur d’évaluer les risques liés aux équipements, aux procédés et à l’organisation du travail. Les principes généraux de prévention demandent également d’adapter le travail à l’humain et de tenir compte de l’évolution technique. Selon la portée du projet et l’effectif de l’entreprise, l’introduction d’une nouvelle technologie modifiant les conditions de travail peut aussi nécessiter une information et/ou consultation du CSE.

1. Que se passe-t-il lorsque l’IA donne une mauvaise réponse ?

Une intelligence artificielle ne produit pas nécessairement une réponse vraie. Elle génère un résultat à partir de données, de règles ou de probabilités. Une IA générative peut inventer une référence réglementaire, omettre une exception ou présenter une hypothèse comme un fait. Un système de détection peut, quant à lui, générer un faux positif ou ne pas identifier une situation dangereuse. C’est une nouvelle manière de travailler, les systèmes d’IA doivent toujours être supervisés par l’homme, qui détient le savoir et la prise de recul nécessaire pour savoir si la situation à risque classée peu importante l’est vraiment, ou si l’interprétation des causes d’un accident n’est pas erronée.

Le risque augmente lorsque l’utilisateur ignore les limites de l’outil. Une réponse bien rédigée peut sembler crédible sans être exacte. C’est notamment ce qui distingue un outil généraliste d’une IA spécialisée dans les problématiques QHSE, conçue à partir de données et de cas d’usage propres à la prévention.

Avant tout déploiement, il faut donc définir les résultats qui devront obligatoirement être vérifiés par un humain, les sources de référence, les seuils de confiance acceptables et la conduite à tenir lorsque le système se trompe ou devient indisponible.

2. L’IA réduit-elle réellement la charge mentale ?

L’intelligence artificielle est souvent présentée comme un moyen de gagner du temps et d’alléger la charge de travail. Pourtant, l’automatisation ne supprime pas toujours la charge : elle peut simplement la déplacer.

Lorsqu’un salarié utilise des outils d’IA, il ne doit plus seulement réaliser sa tâche. Il doit également formuler correctement sa demande, interpréter le résultat, vérifier les informations, détecter les erreurs et décider s’il peut utiliser la réponse obtenue. Plus les conséquences d’une erreur sont importantes, plus ce contrôle demande de l’attention.

La supervision humaine indispensable évoquée précédemment a donc un coût cognitif. Le salarié doit rester suffisamment vigilant pour repérer une erreur, alors même que l’outil lui présente généralement un résultat fluide, structuré et apparemment convaincant. Il peut se retrouver à effectuer une double tâche : réaliser son activité tout en surveillant le système censé l’assister.

Aussi le gain de temps qu’apporte l’outil, permet de travailler sur plus de sujets dans une même journée, le risque d’augmentation de la charge mentale s’accroit alors au lieu d’alléger les travailleurs. Il est important de définir un cadre pour garantir une qualité de vie au travail. L’utilisation de l’IA ne doit pas permettre de faire des doubles journées.

Quand l’aide devient une source de sollicitations supplémentaires

La charge mentale peut également augmenter lorsque plusieurs systèmes produisent simultanément des recommandations, des notifications ou des alertes. Caméras intelligentes, maintenance prédictive, logiciels de planification, assistants génératifs et tableaux de bord peuvent chacun demander une action.

Si les alertes sont trop nombreuses, mal hiérarchisées ou régulièrement injustifiées, les utilisateurs doivent consacrer une partie de leur attention à les trier. À terme, ils peuvent développer une forme de fatigue face aux notifications, retarder leur traitement ou ne plus distinguer les informations réellement prioritaires.

Un outil conçu pour faciliter la décision finit alors par ajouter du bruit à une activité déjà complexe. Il est très important d’inclure ces effets dans la prévention des risques, de proposer de l’aide aux personnes qui commencent à ressentir ce type d’effet.

Le paradoxe de l’automatisation

L’IA peut prendre en charge les situations les plus courantes et laisser à l’humain les cas exceptionnels. Or ces situations sont souvent les plus difficiles à comprendre et les plus urgentes à traiter.

Le salarié intervient moins régulièrement, mais il doit être capable de reprendre la main rapidement lorsqu’un dysfonctionnement survient. Cette situation peut créer une tension particulière : rester attentif pendant de longues périodes, puis mobiliser immédiatement ses compétences face à un événement inhabituel.

Si l’automatisation réduit progressivement la pratique et la connaissance du processus, cette reprise en main devient encore plus difficile. Le gain apparent sur les tâches courantes peut donc s’accompagner d’une augmentation de la charge mentale dans les moments critiques.

L’organisation du travail peut amplifier le risque

L’outil ne constitue pas la seule source de risque. La manière dont il est introduit dans l’organisation joue un rôle déterminant. La charge peut notamment augmenter lorsque :

• l’IA s’ajoute aux outils existants sans en supprimer aucun,
• les objectifs sont relevés au motif que l’outil doit faire gagner du temps,
• aucun temps n’est prévu pour vérifier les résultats,
• les salariés ne comprennent pas les critères utilisés par le système,
• les responsabilités restent floues en cas d’erreur,
• les utilisateurs doivent corriger régulièrement les résultats produits,
• la formation se limite à une présentation rapide de l’outil,
• les salariés ne peuvent ni contester une recommandation ni reprendre la main.

Dans ces conditions, l’IA peut contribuer à intensifier le travail, diminuer l’autonomie et renforcer le sentiment de ne plus maîtriser son activité. L’EU-OSHA et l’Organisation internationale du travail identifient justement la surcharge, la surveillance, la perte d’autonomie et l’intensification du travail parmi les principaux risques psychosociaux associés aux systèmes d’IA. Ils peuvent donc avoir un réel impact sur la santé mentale des salariés.

Quels signaux le QHSE doit-il observer ?

Le responsable QHSE ne doit pas mesurer uniquement le temps théoriquement gagné. Il doit évaluer la charge nette, en tenant compte des nouvelles tâches créées par l’outil.

Ces observations doivent être recueillies auprès des utilisateurs, puis analysées. Elles peuvent ensuite alimenter l’évaluation des RPS et le DUERP.

Avant de généraliser un outil, testez-le dans les conditions réelles de travail. Mesurez le nombre d’alertes, le temps de contrôle, les tâches supprimées et celles qui ont été ajoutées. Définissez également les situations dans lesquelles l’humain doit obligatoirement intervenir. Cette démarche rejoint les principes permettant d’agir concrètement sur les facteurs de risques psychosociaux.

L’objectif n’est pas seulement de vérifier que l’IA fonctionne. Il est de s’assurer qu’elle simplifie réellement le travail sans transférer une charge invisible vers les salariés.

Faites remonter les signaux faibles avant qu’ils ne s’installent

Surcharge, interruptions répétées, procédures inadaptées, perte d’autonomie… Les facteurs de risques psychosociaux apparaissent souvent sur le terrain avant d’être visibles dans les indicateurs.

Avec la solution Remontées terrain de Cikaba, vos collaborateurs peuvent signaler simplement une situation ou un irritant. Les équipes QHSE centralisent ensuite ces observations, identifient les récurrences et suivent les actions engagées.