Saloni, Neema, Ambuj et Vishal examinent l'influence de l'IA générative sur les intentions de quitter l'organisation. Leurs résultats montrent que l'IA générative augmente les intentions de départ quand les salariés perçoivent un manque d'alignement entre la stratégie technologique et leur propre développement professionnel.
Les intentions de quitter (turnover intentions) sont un indicateur avancé du désengagement organisationnel. Quand un salarié envisage de partir, c'est souvent le signe d'une rupture dans le contrat psychologique qui le lie à son employeur. Saloni et ses collègues se demandent si l'introduction de l'IA générative contribue à cette rupture. L'hypothèse est que l'IA générative, par sa capacité à modifier radicalement certains rôles, peut déclencher une remise en question du contrat psychologique et, in fine, une augmentation des intentions de départ.
Les auteurs mobilisent la théorie du contrat psychologique (Rousseau) pour structurer leur analyse. Le contrat psychologique désigne les attentes implicites et réciproques entre l'employé et l'organisation : « si je fournis mon travail et mes compétences, l'organisation me fournit sécurité, développement et reconnaissance ». L'IA générative peut violer ce contrat de plusieurs manières : en rendant certaines compétences obsolètes (violation de la promesse de développement), en créant de l'incertitude (violation de la promesse de sécurité), ou en redistribuant les responsabilités (violation de la promesse de reconnaissance).
L'étude combine des méthodes quantitatives (questionnaires mesurant les intentions de départ, la perception de l'IA, et les variables médiatrices) et des analyses de modération pour identifier dans quelles conditions l'IA générative augmente ou n'augmente pas les intentions de départ. La population étudiée comprend des salariés de secteurs où l'IA générative a été récemment déployée (services professionnels, communication, technologie).
Les résultats montrent que ce n'est pas l'IA générative en tant que telle qui pousse vers la sortie, mais le manque d'alignement perçu entre la stratégie technologique de l'organisation et les perspectives de développement du salarié. Quand les employés perçoivent que l'IA est déployée dans une logique de remplacement plutôt que d'augmentation, et qu'aucun plan de développement ne leur est proposé en contrepartie, les intentions de départ augmentent significativement. En revanche, quand l'organisation communique clairement une stratégie d'augmentation assortie d'opportunités de développement, l'effet sur le turnover est neutralisé.
L'étude suggère que les organisations qui déploient l'IA générative sans stratégie de développement humain associée risquent de perdre leurs meilleurs éléments : ceux qui ont suffisamment confiance en eux pour trouver un employeur plus attentif à leur évolution. Le paradoxe est que les salariés qui partent sont souvent les plus compétents et les plus adaptables, tandis que ceux qui restent sont parfois ceux qui n'osent pas partir. Cette sélection adverse peut affaiblir considérablement les équipes. Chaque déploiement d'IA générative devrait s'accompagner d'un plan de développement professionnel visible pour les collaborateurs concernés. Communiquez explicitement : « voici comment cette technologie crée de nouvelles opportunités pour vous ». En l'absence de ce message, vos meilleurs éléments interpréteront le déploiement comme un signal de désinvestissement dans leur avenir et commenceront à regarder ailleurs.
Law et al. (2025). Generative AI & Changing Work: Systematic Review of Practitioner-led Work Transformations through the Lens of Job Crafting
Yu et al. (2022). Antecedents and Outcomes of Artificial Intelligence Adoption and Application in the Workplace: The Socio-Technical System Theory Perspective
Choi (2021). A study of employee acceptance of artificial intelligence technology
Référence : Saloni, S., Neema, G., Ambuj, K. A., & Vishal, J. (2025). The future of work: Generative AI's influence on turnover intentions and organizational strategy. In *Advances in human resources management and organizational development*. IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-8669-9.ch009
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