{"id":2061,"date":"2017-01-27T05:18:46","date_gmt":"2017-01-27T05:18:46","guid":{"rendered":"http:\/\/docs.uxart.io\/financo\/docs\/faqs\/theme-options\/footer-settings\/"},"modified":"2025-12-15T15:15:20","modified_gmt":"2025-12-15T15:15:20","slug":"footer-settings","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/index.php\/docs\/gullu-knowledge-base\/theme-settings\/footer-settings\/","title":{"rendered":"Les grands mod\u00e8les de langage et les nouveaux enjeux psychosociaux au travail\u00a0: un d\u00e9fi pour la sant\u00e9 au travail"},"content":{"rendered":"\n

R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

L’int\u00e9gration des grands mod\u00e8les de langage (GML) en milieu professionnel soul\u00e8ve d’importantes pr\u00e9occupations quant aux risques psychosociaux (RPS). En remodelant l’organisation du travail, ces technologies peuvent intensifier la charge de travail, engendrer une pr\u00e9carit\u00e9 de l’emploi et entra\u00eener une perte de sens pour les employ\u00e9s concern\u00e9s. Le rapport Gollac, qui identifie six principaux facteurs de RPS \u2013 dont l’intensit\u00e9 du travail, le manque d’autonomie et la pr\u00e9carit\u00e9 de l’emploi \u2013 offre un cadre pertinent pour analyser ces risques \u00e9mergents. Les GML exacerbent ces risques en augmentant la charge cognitive (supervision et correction constantes des r\u00e9sultats de l’IA), en d\u00e9valorisant l’expertise humaine (d\u00e9qualification progressive) et en affaiblissant les liens sociaux (isolement professionnel). De plus, la crainte de perdre son emploi contribue au stress chronique, notamment dans les professions fortement ax\u00e9es sur les t\u00e2ches d’analyse et de r\u00e9daction. Pour relever ces d\u00e9fis, les strat\u00e9gies de pr\u00e9vention des RPS doivent \u00eatre adapt\u00e9es. Les professionnels de la sant\u00e9 au travail ont besoin d’une formation cibl\u00e9e pour identifier ces nouveaux risques psychologiques et accompagner les employ\u00e9s durant cette transition. L’article pr\u00e9conise la formation des \u00e9quipes de sant\u00e9 au travail, l’int\u00e9gration de ces pr\u00e9occupations dans le rapport d’\u00e9valuation des risques (document unique), le d\u00e9veloppement d’outils de d\u00e9tection pr\u00e9coce et la promotion du dialogue social sur l’utilisation de l’IA afin d’assurer une int\u00e9gration plus \u00e9quilibr\u00e9e et durable des technologies de l’information et de la communication (TIC) sur le lieu de travail.<\/p>\n\n\n\n

Introduction<\/h2>\n\n\n\n

Dans les ann\u00e9es \u00e0 venir, les grands mod\u00e8les de langage (LLM) ont vocation \u00e0 remodeler en profondeur le fonctionnement des entreprises, en automatisant de multiples t\u00e2ches qui, jusqu’ici, n\u00e9cessitaient une intervention humaine. En effet, leur capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer du texte, r\u00e9sumer des documents complexes, analyser rapidement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et m\u00eame g\u00e9rer des interactions avec des clients ou des collaborateurs en font des outils qui deviendront incontournables.Ce type de transition technologique n\u2019est pas sans pr\u00e9c\u00e9dent. En effet, la diffusion massive de l’informatique et des ordinateurs dans les ann\u00e9es 1970-1990 a profond\u00e9ment modifi\u00e9 la structure du march\u00e9 de l’emploi, en augmentant la demande relative en travailleurs qualifi\u00e9s, en particulier dans les secteurs ayant investi massivement dans les outils informatiques. L’usage croissant des ordinateurs explique entre 30 % et 50 % de l’augmentation de la demande pour des profils plus qualifi\u00e9s concern\u00e9s depuis 1970 [1]. Cette mutation s’est op\u00e9r\u00e9e non pas tant par le remplacement de m\u00e9tiers entiers, mais par une reconfiguration des comp\u00e9tences requises au sein m\u00eame des secteurs existants.L’arriv\u00e9e des LLM en entreprise pourrait engendrer un ph\u00e9nom\u00e8ne comparable, en modifiant les \u00e9quilibres organisationnels, les t\u00e2ches confi\u00e9es aux salari\u00e9s, et in fine, leur rapport au travail.De nombreuses entreprises ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 int\u00e9grer les LLM dans leurs processus internes, mais les approches adopt\u00e9es varient consid\u00e9rablement.Onclusive, une soci\u00e9t\u00e9 de veille m\u00e9diatique bas\u00e9e dans les Hauts-de-Seine, un choix pour une automatisation radicale. En septembre 2023, elle a annonc\u00e9 un plan social entra\u00eenant le remplacement de 217 salari\u00e9s par une IA, menant \u00e0 la fermeture de trois services sp\u00e9cialis\u00e9s dans la revue de presse et la veille informationnelle [2]. De m\u00eame, la plateforme de commerce en ligne Dukaan, en Inde, a licenci\u00e9 90 % de son personnel de service client, rempla\u00e7ant les employ\u00e9s par des solutions d’IA pour g\u00e9rer le lien avec le client et les commandes. Un an apr\u00e8s, son dirigeant a am\u00e9lior\u00e9 une de l’efficacit\u00e9 et une r\u00e9duction des co\u00fbts de 85 % [3].\u00c0 l’inverse, certaines entreprises privil\u00e9gient une int\u00e9gration plus collaborative de l’IA. C’est le cas de Forvis Mazars, soci\u00e9t\u00e9 de conseil qui a d\u00e9cid\u00e9 de ses 5000 collaborateurs en France \u00e0 l’utilisation d’outils d’IA. Plut\u00f4t que de remplacer les travailleurs, l’objectif principal est d’\u00e9liminer les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et d’optimiser la productivit\u00e9 en mettant sur la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre le salari\u00e9 et son nouvel outil de travail [4].Cette diversit\u00e9 d’approches illustre le stade encore pr\u00e9coce d’adoption des LLM en entreprise et les r\u00e9percussions potentielles qu’elles peuvent avoir sur la sant\u00e9 mentale de leurs salari\u00e9s.Les risques psychosociaux (RPS) se prennent classiquement comme des \u00ab risques pour la sant\u00e9 mentale, physique et sociale, engendr\u00e9s par les conditions d’emploi et les facteurs organisationnels et relationnels susceptibles d’interagir avec le fonctionnement mental \u00bb [5]. L’exposition aux RPS au travail est associ\u00e9e \u00e0 de multiples cons\u00e9quences n\u00e9gatives sur la sant\u00e9 mentale et physique des salari\u00e9s : une forte demande psychologique double le risque de burnout, tandis qu’un manque de soutien social augment\u00e9 de 40 % le risque de lombalgies d’apr\u00e8s L’INRS [6]. Ces expositions contribuent \u00e9galement \u00e0 une augmentation de l’absent\u00e9isme, \u00e0 une baisse de la satisfaction au travail et \u00e0 une d\u00e9gradation du climat organisationnel, entra\u00eenant des cons\u00e9quences \u00e9conomiques significatives pour l’entreprise [6].Les donn\u00e9es \u00e9pid\u00e9miologiques soulignent que les effets cumulatifs du RPS, li\u00e9s \u00e0 l’organisation du travail, aux pratiques manag\u00e9riales et aux relations interpersonnelles, peuvent entra\u00eener des cons\u00e9quences majeures sur la sant\u00e9 mentale. Cela inclut une d\u00e9tresse psychologique chronique, une diminution de la r\u00e9silience et un risque accumul\u00e9 de troubles d\u00e9pressifs majeurs [7].Le rapport Gollac a identifi\u00e9 six facteurs majeurs de RPS : l’intensit\u00e9 et le temps de travail, les exigences \u00e9motionnelles, l’autonomie et les marges de man\u0153uvre, les rapports sociaux et la reconnaissance au travail, les conflits de valeur, l’ins\u00e9curit\u00e9 de la situation de travail. L’\u00e9mergence des grands mod\u00e8les de langage (LLM) en entreprise pourrait contribuer \u00e0 d\u00e9clencher certains de ces facteurs. [8], [9].Dans cet article, nous d\u00e9fendons l’id\u00e9e que l’introduction des grands mod\u00e8les de langage (LLM) en milieu professionnel est susceptible de g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux risques psychosociaux. \u00c0 partir de cette hypoth\u00e8se, nous analysons les m\u00e9canismes par lesquels ces outils pourraient impacter les salari\u00e9s en nous basant sur le rapport Gollac. Nous soutenons que les m\u00e9decins du travail doivent \u00eatre form\u00e9s \u00e0 ces enjeux \u00e9mergents pour pouvoir anticiper, pr\u00e9venir et accompagner ces transformations. Enfin, nous proposons plusieurs pistes concr\u00e8tes pour int\u00e9grer ces probl\u00e9matiques dans les pratiques en sant\u00e9 au travail.<\/p>\n\n\n\n

Ins\u00e9curit\u00e9 de l’emploi<\/h2>\n\n\n\n

L’automatisation de certaines t\u00e2ches par des LLM en entreprise peut nourrir une certaine ins\u00e9curit\u00e9 de l’emploi. En effet, le remplacement partiel d’un salari\u00e9 par un LLM peut engendrer la peur d’\u00eatre jug\u00e9 rempla\u00e7able et in fine de perdre son poste. Cette angoisse, pertinente du sixi\u00e8me facteur de Gollac (l’ins\u00e9curit\u00e9 de la situation de travail), est l\u00e9gitime au vu des projections : L’\u00e9tude GPTs are GPTs analyse l’impact des potentiels grands mod\u00e8les de langage (LLM) sur diff\u00e9rentes professions<\/p>\n\n\n\n

Anciens m\u00e9decins du travail aux enjeux des LLM<\/h2>\n\n\n\n

Face \u00e0 ces transformations rapides, le r\u00f4le du m\u00e9decin du travail devient plus central que jamais pour pr\u00e9venir les d\u00e9rives et accompagner les salari\u00e9s. En France, les m\u00e9decins du travail ont pour r\u00f4le de suivre la sant\u00e9 des salari\u00e9s et de pr\u00e9venir les risques professionnels dans les entreprises. Ils constituent de ce fait des sentinelles privil\u00e9gi\u00e9es pour d\u00e9tecter l’\u00e9mergence de nouveaux RPS li\u00e9s aux LLM, \u00e0 condition d’y \u00eatre form\u00e9s et sensibilis\u00e9s. Ou les probl\u00e9matiques sp\u00e9cifiques pos\u00e9es<\/p>\n\n\n\n

Conclusion et recommandations<\/h2>\n\n\n\n

Les grands mod\u00e8les de langage s’imposent progressivement dans nos environnements de travail, porteurs d’espoirs en mati\u00e8re d’efficacit\u00e9, mais aussi de risques psychosociaux tangibles : automatisation partielle des t\u00e2ches, intensification du rythme, dilution des comp\u00e9tences, sentiment d’isolement ou de surveillance accumul\u00e9, ces effets secondaires peuvent menacer la sant\u00e9 mentale des travailleurs si l’on n’y prend garde. Les \u00e9tudes men\u00e9es en France (INRS, LaborIA) et \u00e0 l’\u00e9tranger confirment que<\/p>\n\n\n\n

Utilisation de l’IA<\/h2>\n\n\n\n

L’auteur a utilis\u00e9 GPT-4o d’Openai pour reformuler certains passages (notamment le r\u00e9sum\u00e9 en anglais) afin d’am\u00e9liorer la lisibilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9claration de privil\u00e8ges d’int\u00e9r\u00eats<\/h2>\n\n\n\n

Les auteurs d\u00e9clarent ne pas avoir de privil\u00e8ges d’int\u00e9r\u00eats.<\/p>\n\n\n\n

Glossaire<\/h2>\n\n\n\n

Intelligence Artificielle (IA) : L’ensemble des techniques informatiques qui permettent \u00e0 des machines de simuler des comportements humains intelligents, comme apprendre, raisonner, r\u00e9soudre des probl\u00e8mes ou percevoir leur environnement.<\/p>\n\n\n\n

apprentissage automatique : Une sous-discipline de l’IA qui permet aux machines d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, sans \u00eatre pr\u00e9cis\u00e9ment programm\u00e9es pour chaque t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage profond : Une branche du\u00a0machine learning<\/em>\u00a0qui utilise des r\u00e9seaux de neurones profonds. <\/p>\n\n\n\n

R\u00e9f\u00e9rences (18)<\/h2>\n\n\n\n