Cette étude suit des radiologues confrontés à des systèmes d'IA capables de détecter des pathologies sur les images médicales. Elle montre comment ces médecins spécialistes façonnent activement leur travail et leur identité pour coexister avec une technologie qui touche au cœur de leur expertise.
Depuis les années 2016, la radiologie est présentée comme la spécialité médicale la plus menacée par l'IA. Geoffrey Hinton déclarait en 2016 qu'il fallait « cesser de former des radiologues ». Cette prophétie apocalyptique ne s'est pas réalisée, mais les systèmes d'aide au diagnostic se multiplient et obligent les radiologues à redéfinir ce que signifie être un bon radiologue quand la machine lit mieux les images.
Les auteurs mobilisent le cadre du job crafting pour montrer que les radiologues ne subissent pas passivement l'arrivée de l'IA : ils modifient activement les contours de leur travail. Ils distinguent le task crafting (modification des tâches effectuées), le relational crafting (redéfinition des relations avec les collègues et les patients) et le cognitive crafting (réinterprétation du sens de leur activité).
L'étude repose sur une observation prolongée dans un service hospitalier ayant intégré un outil d'IA pour la détection de certaines pathologies. Les chercheurs ont observé les pratiques quotidiennes, assisté aux réunions d'équipe et conduit des entretiens itératifs avec les radiologues à plusieurs moments de l'intégration.
Les radiologues observés ont développé plusieurs stratégies : certains se sont repositionnés comme « interprètes de dernière instance » (l'IA détecte, le radiologue juge). D'autres ont investi la relation clinique (rencontrer les patients, chose que les radiologues faisaient rarement avant). D'autres encore se sont spécialisés dans les cas complexes que l'IA ne traite pas. Chaque stratégie est un acte de crafting identitaire.
L'expérience des radiologues préfigure ce que vivront d'autres professionnels du savoir. La leçon centrale est que la coexistence avec l'IA est possible mais exige un travail actif de repositionnement. Les professions qui anticipent ce travail (en le soutenant institutionnellement) vivront mieux la transition que celles qui attendent passivement que le marché décide de leur sort. Si vous dirigez un service où l'IA prend en charge une partie du diagnostic ou de l'analyse, ne laissez pas vos experts se replier dans le silence. Organisez des temps de réflexion collective sur la valeur ajoutée humaine et aidez chacun à identifier sa nouvelle zone d'excellence.
Blazejewski et al. (2018). Identity threats in technological change contexts
Gull et al. (2023). Investigating the Role of Affective Job Insecurity in the Relationship between AI Identity Threat and Employee Well-Being
Haar et al. (2021). Automation and work: How technology changes occupational identity
Référence : Me, my work and AI: How radiologists craft their work and identity. (2024).
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