Cette revue bibliométrique et systématique synthétise une décennie de recherches sur les effets de l'adoption de l'IA sur les employés. Les auteurs identifient quatre grands clusters thématiques et pointent des lacunes significatives dans la littérature actuelle, notamment concernant les effets à long terme et les populations non occidentales.
La littérature sur l'IA au travail a connu une croissance exponentielle depuis 2018. Des centaines d'articles sont publiés chaque année dans des revues de management, de psychologie du travail, de systèmes d'information et d'économie. Face à cette prolifération, il devient difficile pour un chercheur ou un praticien de discerner les tendances de fond, les consensus émergents et les questions encore ouvertes. Soulami et ses collègues proposent une double démarche : une analyse bibliométrique qui cartographie quantitativement le champ (revues dominantes, auteurs clés, co-citations) et une revue systématique qualitative qui synthétise les résultats substantiels.
Méthodologie de sélection et d'analyseLes auteurs suivent les lignes directrices PRISMA pour leur processus de sélection. Ils interrogent plusieurs bases de données (Scopus, Web of Science, PubMed) avec des requêtes combinant « artificial intelligence », « workplace », « employees » et des termes connexes. Après filtrage par critères d'inclusion (articles empiriques ou conceptuels publiés dans des revues à comité de lecture, en anglais, portant spécifiquement sur les effets de l'IA sur les employés), ils retiennent un corpus final qu'ils analysent à la fois quantitativement (analyse de co-citations, cartographie par VOSviewer) et qualitativement (codage thématique des résultats).
L'analyse bibliométrique fait émerger quatre clusters de recherche. Le premier porte sur les réactions psychologiques à l'IA (anxiété, résistance, menace identitaire). Le deuxième concerne les effets sur la performance et la productivité. Le troisième explore les transformations des compétences et des parcours professionnels. Le quatrième traite des questions éthiques et de gouvernance. Ces clusters ne sont pas étanches : de plus en plus de travaux tentent de les articuler, par exemple en étudiant comment l'anxiété technologique affecte la performance via la résistance à l'adoption.
Les auteurs pointent plusieurs angles morts. Premièrement, la grande majorité des études sont transversales : on sait peu de choses sur l'évolution des attitudes et comportements dans le temps. Deuxièmement, les échantillons proviennent massivement de pays occidentaux et de cols blancs, laissant dans l'ombre les travailleurs des pays du Sud et les emplois manuels partiellement automatisés. Troisièmement, les mécanismes de médiation restent sous explorés : entre l'introduction de l'IA et ses effets sur les employés, quels processus psychologiques et organisationnels interviennent exactement ?
Au delà de son utilité pour les chercheurs, cette revue offre aux praticiens une vision claire de ce que la science sait actuellement (les effets psychologiques sont réels et significatifs), de ce qu'elle ne sait pas encore (les effets longitudinaux, les contextes non occidentaux), et de ce qui fait consensus (l'importance du soutien managérial et de la formation dans la modération des effets négatifs). C'est une boussole utile pour quiconque souhaite prendre des décisions informées sur l'IA au travail.
Avant de lancer un projet d'IA dans votre organisation, consultez les synthèses de recherche existantes plutôt que de vous fier uniquement aux retours d'expérience de quelques entreprises vedettes. La littérature scientifique montre que le soutien managérial et la formation sont les deux modérateurs les plus robustes des effets négatifs. Investissez d'abord là dessus, et mesurez les effets dans le temps plutôt qu'à un instant donné.
Tyson et al. (2022). Automation, AI & Work
Varanasi et al. (2025). AI Rivalry as a Craft: How Resisting and Embracing Generative AI Reshape Writing Professions
Ipsos (2024). Les Français et l'intelligence artificielle au travail
Référence : Soulami, K., Mohd Noor, K., Omar, A. H., & Othman, A. H. (2024). Exploring how AI adoption in the workplace affects employees: A bibliometric and systematic review. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1473872. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1473872
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