L'insécurité d'emploi émotionnelle, ce chaînon manquant entre IA et mal être

Cette étude examine comment la menace identitaire liée à l'IA se traduit en mal être chez les employés, en identifiant l'insécurité d'emploi affective comme médiateur clé. Les résultats montrent que ce n'est pas la menace objective de remplacement qui nuit, mais la dimension émotionnelle de l'incertitude.

Le mal être au travail à l'ère algorithmique

Les enquêtes se multiplient pour montrer une hausse de l'anxiété professionnelle liée à l'IA. Mais les mécanismes psychologiques restent mal compris. Pourquoi certains travailleurs exposés aux mêmes technologies développent ils des symptômes de mal être quand d'autres s'adaptent sans difficulté apparente ? Gull et ses coauteurs proposent que la réponse ne réside pas dans le degré objectif d'automatisation, mais dans l'expérience émotionnelle de l'insécurité. Ils distinguent deux composantes de l'insécurité d'emploi : la composante cognitive (l'évaluation rationnelle de la probabilité de perdre son emploi) et la composante affective (la peur, l'anxiété et le sentiment d'impuissance qui accompagnent cette évaluation).

Un modèle intégrant menace identitaire et insécurité affective

Le cadre théorique articule trois construits. En amont, la menace identitaire liée à l'IA : le sentiment que l'intelligence artificielle remet en question ce qui rend unique et valorisable le travail de l'individu. Au centre, l'insécurité d'emploi affective comme médiateur : cette menace identitaire ne se traduit pas directement en mal être, elle passe par une amplification de la peur de perdre son emploi ou la qualité de celui ci. En aval, les indicateurs de bien être : satisfaction au travail, épuisement émotionnel, intention de quitter l'organisation. L'hypothèse est que la composante affective joue un rôle de transmission plus fort que la composante cognitive.

Collecte de données et mesures utilisées

L'étude adopte un design transversal quantitatif avec des échelles validées pour chaque construit. La menace identitaire liée à l'IA est mesurée par des items capturant le sentiment que l'IA rend son expertise moins pertinente. L'insécurité d'emploi affective est évaluée par des items centrés sur les émotions négatives (inquiétude, appréhension) plutôt que sur les évaluations cognitives froides. Les échantillons proviennent de secteurs variés où l'IA est en cours de déploiement.

L'émotion comme vecteur de transmission

Les analyses de médiation confirment le rôle central de l'insécurité affective. La menace identitaire liée à l'IA prédit significativement l'insécurité d'emploi affective, qui à son tour prédit la dégradation du bien être. La voie cognitive (évaluation rationnelle du risque) existe également, mais son effet est nettement plus faible. Autrement dit, ce qui fait mal n'est pas tant de penser « je pourrais perdre mon emploi » que de ressentir émotionnellement cette possibilité. Ce résultat a des implications directes pour les interventions : agir sur les émotions est plus efficace qu'agir uniquement sur l'information factuelle.

Repenser les interventions organisationnelles

Les auteurs argumentent que les programmes de formation à l'IA, aussi nécessaires soient ils, ne suffisent pas s'ils se limitent à transmettre des informations factuelles sur la technologie. Pour réduire le mal être, il faut adresser la composante émotionnelle : rassurer sur la valeur unique de l'humain, créer un sentiment de contrôle sur la situation, et offrir des espaces d'expression des craintes. Les approches purement rationnelles (« l'IA ne va pas vous remplacer, voici les statistiques ») passent à côté de l'essentiel. Ne vous contentez pas de distribuer des formations techniques sur l'IA en espérant que l'anxiété disparaîtra avec la compétence. Créez un espace où les inquiétudes émotionnelles peuvent être exprimées sans jugement. Une réunion d'équipe ouverte, centrée sur les ressentis plutôt que sur les faits, permet souvent de désamorcer une insécurité affective que les chiffres seuls ne dissipent pas.

Pour aller plus loin

Faulconbridge et al. (2024). How Professionals Adapt to Artificial Intelligence: The Role of Intertwined Boundary Work

Scarbrough et al. (2024). *The AI of the Beholder: Intra-professional Sensemaking of an Epistemic Technology

Goto (2022). Accepting the Future as Ever-Changing: Professionals' Sensemaking about Artificial Intelligence

Référence : Gull, N. et al. (2023). Investigating the role of affective job insecurity in the relationship between AI identity threat and employee well-being. ABB Digital Management. https://doi.org/10.62019/abbdm.v3i1.35