Réactions psychologiques à l’introduction de l’Intelligence Artificielle (IA) dans le contexte professionnel.
Dans cette section, nous examinerons les différentes réactions psychologiques à l’utilisation de l’IA, telles que la colère, la détresse, la douleur, la perte de contrôle et la frustration, ainsi que la flexibilité, l’incertitude, la créativité, l’émerveillement et la solidarité. Nous explorerons également les opportunités et les défis que l’intelligence artificielle pose dans le contexte du travail. En outre, nous analyserons le concept de travail et la manière dont ces réactions psychologiques affectent à la fois les employeurs et les travailleurs. Enfin, nous chercherons à rendre visible l’impact émotionnel et psychologique de l’utilisation de l’IA sur le lieu de travail, en intégrant ces éléments pour une meilleure compréhension de son influence.
Les réactions psychologiques des individus sont propres à chacun, mais leurs causes peuvent trouver leur origine dans trois modes de pensée différents : tout d’abord, la subjectivité, qui est le mode de pensée par lequel l’individu construit son savoir à partir de sa propre expérience ; ensuite, la rationalité, qui renvoie au processus de construction du savoir basé sur la logique et le raisonnement ; enfin, la croyance, qui se caractérise par le mode de pensée de l’individu, construisant son savoir à partir d’éléments révélés et qui ne nécessite pas d’être strictement logique (Altomare, 2005).
Le Centre national de ressources textuelles et lexicales (2012) définit le travail comme une activité humaine impliquant l’effort et la production d’idées. Cependant, cette vision anthropomorphique néglige le fait que, tout au long de l’histoire, le travail a également été effectué par des animaux et des machines.
Les progrès de l’intelligence artificielle suscitent diverses réactions psychologiques sur le lieu de travail. Les employés peuvent ressentir des émotions telles que la colère, la détresse et la douleur, en raison de la crainte de voir l’IA remplacer leur emploi, voire le rôle de leurs supérieurs (Actupool, 2024). En outre, la peur des employés est intensifiée par le sentiment de surveillance constante et par les erreurs éventuelles que l’IA pourrait commettre.
D’autre part, les employeurs sont confrontés à leur propre série de préoccupations. Selon Garcia (2024), le cycle d’optimisation stratégique, qui est un processus conçu pour améliorer la prise de décision, accroître l’efficacité et réduire les coûts, implique un changement de paradigme de pensée. Les employeurs craignent ainsi de prendre de mauvaises décisions stratégiques et de perdre le contrôle de ces processus. Au niveau sociétal, des inquiétudes se font jour quant à l’acceptation des employés face aux changements profonds du marché du travail. Ces inquiétudes sont amplifiées par les messages alarmants des médias, qui augmentent l’incertitude et la résistance au changement.
L’automatisation et l’Intelligence Artificielle transforment la main-d’œuvre en remplaçant les tâches répétitives dans de nombreuses industries, ce qui peut entraîner des pertes d’emplois, comme le soulignent Dávila & Agüero en 2023, suggérant que pour atténuer cet impact, il est essentiel de proposer des programmes de formation qui préparent les travailleurs à s’adapter à de nouveaux rôles. Si l’automatisation n’est pas correctement gérée, il existe un risque de perte de contrôle humain sur les décisions clés qui affectent la vie des gens. Cela souligne l’importance d’une surveillance responsable de l’utilisation de l’IA pour garantir que la prise de décision reste sous le contrôle de l’homme.
Une forme plus subtile de perte de contrôle est associée au concept de “boîte noire”, qui renvoie à une caractéristique inhérente à de nombreux systèmes d’Intelligence Artificielle. Cette caractéristique fait qu’il est difficile de comprendre pleinement comment les processus de prise de décision sont menés, et implique également que ces systèmes peuvent être confrontés à des limites dans la prédiction à la fois de leurs décisions et de leurs résultats (Bathaee, 2018).
Dans l’analyse réalisée par Todolí 2019, il est souligné comment la mise en œuvre d’algorithmes dans la gestion du travail peut générer de la frustration chez les travailleurs, en raison de la perte d’autonomie et de contrôle sur leurs tâches, du manque d’empathie et de contexte dans les décisions automatisées, de la surveillance constante par le biais de capteurs et des erreurs dans le fonctionnement des systèmes.
Dans le même ordre d’idées, l’auteur mentionne que les critères décisionnels des algorithmes, ainsi que la perception de la déshumanisation et le risque de discrimination, augmentent considérablement l’anxiété et l’insatisfaction des employés, soulignant la nécessité de programmer ces systèmes pour garantir leur respect des capacités humaines et de la santé mentale (Todolí, 2019).
La flexibilité des systèmes d’IA peut se refléter dans les chatbots, qui possèdent une polyvalence remarquable leur permettant d’être appliqués dans divers domaines. Leur conception flexible et leur capacité à s’adapter au rythme individuel de chaque utilisateur garantissent une expérience confortable, évitant l’épuisement. Cela se traduit par une interaction exempte de surcharge cognitive pour ceux qui les utilisent, comme l’indique l’article présenté lors de la 14e conférence scientifique internationale sur l’apprentissage en ligne et les logiciels pour l’éducation, qui s’est tenue à Bucarest en avril 2018 (Goldbach et al., 2018).
La flexibilité est un élément clé de tout système d’IA. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans la mise en œuvre de l’IA pour des tâches spécifiques et isolées, le principal défi du développement de la technologie robotique basée sur l’IA réside dans l’intégration efficace des sous-systèmes au sein d’un environnement (Duckett & Pearson, 2018).
L’article de Cardenas (2023) examine l’incertitude que l’IA suscite dans le monde universitaire en raison de plusieurs facteurs. L’IA, bien que capable de générer du contenu et d’analyser des données, manque de contexte humain, d’empathie et d’expérience sensorielle, ce qui limite la compréhension des interactions sociales et culturelles. En outre, des outils tels que ChatGPT transforment la dynamique traditionnelle, remettant en question la valeur de compétences telles que la rédaction et l’examen par les pairs. Il est également souligné que l’IA Générative peut produire des informations erronées et ne pas garantir la qualité des sources, ce qui suscite la méfiance.
Dans le cadre de la recherche sur l’Intelligence Artificielle Générative (IAG), telle que ChatGPT-3, il est établi qu’elle a un impact sur la créativité des étudiants universitaires, comme le rapportent (Valencia et al., 2024) qui concluent que la collaboration entre les humains et l’IA peut renforcer la créativité, en améliorant des compétences telles que l’originalité, la flexibilité et la pensée divergente. Cependant, des défis éthiques sont soulignés, tels que le risque de dépendance excessive, les biais algorithmiques et la préservation de l’authenticité dans les processus créatifs. L’accent est mis sur le fait que l’IA devrait être un outil complémentaire pour favoriser la créativité humaine, plutôt que de la remplacer.
Des compétences telles que la créativité et l’utilité sont renforcées par les données fournies volontairement par les utilisateurs, ce qui permet d’éviter les pratiques douteuses des grandes entreprises. Cependant, malgré son système de récompense conçu pour générer des réponses, l’IA peut fournir des informations incorrectes ou ne pas répondre lorsqu’elle tente d’anticiper les intentions de l’utilisateur grâce à l’analyse contextuelle. Elle a néanmoins la capacité de générer des contenus innovants en combinant des concepts, ce qui l’apparente à un processus créatif capable d’explorer des idées originales et d’offrir des perspectives uniques (Tijerina2024).
Bien que les systèmes d’intelligence artificielle n’aient pas la capacité d’éprouver des émotions humaines, leur programmation leur permet de répondre aux émotions exprimées dans un texte par le biais de ce que l’on appelle la “sympathie algorithmique”, comme le mentionne Tijerina en 2024. Selon cet auteur, l’Intelligence Artificielle a la capacité d’interpréter et de reconnaître les mots liés à différentes émotions, en ajustant ses réponses de manière empathique pour offrir un soutien approprié à chaque situation.
Dans le domaine de la recherche psychologique, les fonctions cognitives sont principalement explorées ; cependant, une grande question demeure : les machines peuvent-elles apprendre, percevoir, planifier, raisonner, prendre des décisions, résoudre des problèmes et traiter le langage de manière naturelle, comme le fait le cerveau humain ? (Coeckelbergh, 2020).
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