En février 2026, deux temps forts ont mis l’IA au centre du débat RH : le Sommet pour l’action sur l’IA organisé par le ministère du Travail et des Solidarités et la Talent Connect Session de LinkedIn France. Le constat des experts et dirigeants présents est sans appel : l’IA ne nivelle pas les compétences par le haut, elle crée des écarts. En France, on estime que 20 % de l’emploi est fortement exposé à l’IA et peu protégé de l’automatisation[1]. Et si 38 % des actifs français déclarent que l’IA les rend plus efficaces[2], la réalité sur le terrain est plus nuancée : les usages restent dispersés, la charge cognitive augmente et certains collaborateurs préfèrent dissimuler leurs pratiques (c’est ce qu’on appelle le shadow AI).
Comment les organisations peuvent-elles déployer l’IA de façon à renforcer leurs collectifs de travail au lieu de les fragiliser ?
Nous avons identifié trois actions à mener :
- poser un cadre éthique avant tout déploiement d’outils ;
- ancrer l’IA sur le travail réel, pas le travail prescrit ;
- associer les partenaires sociaux dès le départ et non en bout de course.
Poser un cadre éthique avant tout déploiement d’outils
La tentation est forte de déployer rapidement des outils IA, et ensuite de former les équipes. C’est souvent là que les résistances naissent. Ce qui fonctionne, c’est l’inverse : poser d’abord un cadre de confiance et donner du sens, puis former. La définition de ce cadre de confiance ne peut se faire sans associer les équipes SI.
Par exemple, l’entreprise SAGE a structuré sa démarche autour d’un principe clair : aborder l’IA d’abord sous l’angle éthique, avant de former aux outils. L’AI Academy, créée il y a deux ans, démarre systématiquement son programme par une formation à l’éthique. Des « AI champions » renforcent ensuite l’acculturation en interne et des « AI snacks », des moments informels de rencontre et d’échange autour de l’IA, permettent de faire vivre le sujet dans le quotidien des équipes. Avant chaque déploiement, une question est posée : « pourquoi utilise-t-on l’IA pour cet usage précis et à quelle fin ? ». Cette démarche s’applique à tous les salariés, y compris ceux présents depuis vingt ou quarante ans.
Schneider Electric a fait un choix similaire. Le groupe a centralisé dès 2021 les achats de solutions IA au sein d’un AI Hub, adossé à une charte de confiance et à un comité éthique réunissant data scientists, experts juridiques et responsables métiers, qui traite les cas d’usage en quasi-temps réel. C’est sur cette base que la formation massive a pu être déployée, en association avec les partenaires sociaux.
Avec 200 000 salariés dans le monde, EDF a validé en comité exécutif cinq principes non-négociables pour tout déploiement de l’IA générative : sécurisée, en appui des utilisateurs, non-discriminatoire, écoresponsable et de confiance. Ce cadre sert de filtre systématique avant le lancement chaque nouvelle initiative, ce qui évite la prolifération d’outils non maîtrisés et les résistances qui en découlent.
Ancrer l’IA sur le travail réel, pas le travail prescrit [3]
« L’IA se base sur le travail prescrit, pas sur le travail réel », rappelle Emmanuelle Léon, professeure associée en travail et relations humaines & directrice scientifique de la Chaire « Réinventer le travail » à l’ESCP. C’est le piège le plus fréquent : on outille sans avoir compris comment le travail se fait vraiment. Les angles morts s’accumulent, la méfiance s’installe et les fractures s’accentuent.
L’histoire des secrétaires à l’avènement de l’informatique est à ce titre éclairante. L’imaginaire collectif faisait régner l’idée qu’il serait facile de se passer d’elles, car les outils allaient absorber leur travail. Mais nous n’avions pas mesuré qu’elles étaient souvent la mémoire vivante des organisations : elles savaient qui appeler en cas de crise, comment débloquer une situation complexe, quelles procédures contourner pour qu’un dossier avance vraiment. Aucun logiciel ne le faisait à leur place. Avec l’IA, le risque est identique : déployer des outils sur le travail visible, celui qui est écrit, formalisé, prescrit, en ignorant la part invisible du travail qui est tout autant (voire plus) importante.
Associer les partenaires sociaux dès le départ et non en bout de course
Les organisations qui négligent le dialogue social sur l’IA sont confrontées à des résistances coûteuses lors du déploiement. Isabelle Quainon, DRH de Veolia, le formule avec clarté : « Le pire qui puisse nous arriver, c’est que l’IA soit une fatalité. »Éviter cette fatalité passe par une gouvernance construite avec les représentants du personnel, et non imposée.
EDF a instauré un dialogue social à trois niveaux : CSE central, Comité Groupe France, CSE locaux. Le groupe a également lancé des travaux de GPEC (gestion prévisionnelle des emplois et des compétences) spécifiques à l’IA et a produit un kit de communication interne pour équiper les managers dans leurs échanges avec leurs équipes, transformant chaque conversation sur l’IA en opportunité de co-construction plutôt qu’en annonce descendante.
SAGE, de son côté, a fait du dialogue social un préalable au déploiement de chaque nouvelle initiative IA. L’entreprise a notamment développé une talent marketplace favorisant la mobilité interne, sans critères d’origine ni de parcours académique. Une façon concrète de mettre l’équité au cœur de la transformation.
L’IA ne remplacera pas le collectif, elle en testera la solidité
Le déploiement de l’IA dans les organisations est un sujet de transformation qui doit être porté par la Direction générale et déployé conjointement par les SI, les métiers et les directions Learning et RH. Les métiers avancent méthodiquement : des parcours de formation différenciés par expertise, un cadre de gouvernance posé avant le déploiement des outils, un dialogue social vivant qui donne du sens à chaque initiative. Ce que ces expériences ont en commun, c’est une conviction résumée par Karin Kimbrough, Chief Economist de LinkedIn : l’objectif n’est pas de déployer des outils, mais de « constituer un vivier de talents résilient, doté de compétences variées et d’une grande agilité ».
Car former à l’IA, c‘est engager une transformation bien plus profonde que la seule formation à des outils. En effet, elleenglobe à la fois la prise de décision, le rôle du manager ou encore l’organisation de la collaboration entre l’humain et la machine. Les entreprises qui avancent le plus vite sont celles qui ont compris que l’IA interroge d’abord leur modèle de fonctionnement, la façon dont les équipes collaborent, dont les arbitrages se prennent, dont la valeur se crée collectivement.
La véritable question de compétitivité n’est donc pas « quels outils adoptons-nous ? » mais
« comment transformons-nous les organisations pour intégrer ces nouveaux outils
durablement ? » C’est précisément là que les dirigeants ont un rôle décisif : non pas comme sponsors d’un projet IA, mais comme architectes d’une transformation globale qui ne laisse personne au bord de la route.
[1] Emmanuelle Léon, professeure associée en travail et relations humaines & directrice scientifique de la Chaire « Réinventer le travail », ESCP
[2] Talent Connect Session LinkedIn France, février 2026
[3] Définition du travail prescrit (Agence nationale pour l’amélioration des conditions de travail) : le travail prescrit est celui qui est demandé par la direction, les commanditaires, le management. Il est souvent formalisé par les procédures à respecter, les fiches de postes et les objectifs annuels. Il est assorti de résultats à atteindre.
