Ce texte compagnon du numéro spécial du British Journal of Management explore comment l'IA générative reconfigure les dimensions relationnelles du travail. Les auteurs montrent que les relations entre collègues, entre managers et subordonnés, et entre organisations, sont transformées par la médiation algorithmique.
Les discussions sur l'IA au travail se concentrent souvent sur les tâches, les compétences et la productivité. La dimension relationnelle du travail (comment les gens collaborent, communiquent, se font confiance, se coordonnent) est moins souvent mise en avant. Or, Ren, Sarala et Hibbert argumentent que c'est précisément dans cette dimension relationnelle que l'IA générative produit ses effets les plus profonds et les moins anticipés. Quand un algorithme génère les textes que l'on échange, assiste les décisions que l'on partage, et médiatise les interactions que l'on vit, c'est le tissu relationnel lui même qui est transformé.
Les auteurs identifient trois niveaux où l'IA générative reconfigure les relations.
Au niveau interpersonnel : la communication entre collègues est transformée quand les messages sont assistés ou générés par l'IA (authenticité, confiance, intimité).
Au niveau hiérarchique : la relation manager/subordonné est modifiée quand les décisions sont co-produites avec l'IA (responsabilité, autorité, jugement).
Au niveau inter organisationnel : les relations entre entreprises sont transformées quand les négociations, contrats et communications sont assistés par des algorithmes.
La confiance émerge comme l'enjeu transversal de ces reconfigurations. Comment fait on confiance à un collègue dont on sait que les textes sont rédigés par l'IA ? Comment un manager évalue t il la compétence d'un subordonné dont les analyses sont assistées par un algorithme ? Comment deux organisations construisent elles une relation de confiance quand la communication est médiatisée par des outils génératifs ? Ces questions ne sont pas spéculatives : elles émergent déjà dans les organisations et nécessitent des réponses conceptuelles et pratiques.
Les auteurs mobilisent plusieurs cadres théoriques pour penser ces reconfigurations : la théorie de la confiance institutionnelle (Zucker), la théorie de la communication médiatisée (Walther), et les théories de l'agentivité distribuée. Ils plaident pour un programme de recherche qui examine comment les catégories relationnelles classiques (confiance, loyauté, engagement, réciprocité) sont transformées, et non simplement perturbées, par l'IA générative.
La conclusion des auteurs est que nous ne pouvons pas simplement appliquer les normes relationnelles pré-IA aux situations augmentées par l'IA. De nouvelles normes doivent émerger : quand est il acceptable d'utiliser l'IA dans une communication ? quelles obligations de transparence existent ? comment évalue t on la contribution d'un collaborateur augmenté ? Ces normes ne peuvent pas être imposées par le haut : elles doivent être co-construites par les acteurs dans un processus de négociation sociale. Initiez une réflexion collective sur les normes relationnelles dans votre organisation augmentée par l'IA. Quand est il approprié d'utiliser l'IA dans les échanges internes ? Comment évalue t on la contribution de chacun ? Quelles obligations de transparence s'appliquent ? En traitant ces questions ouvertement plutôt que de les ignorer, vous préservez la confiance qui est le fondement de toute collaboration efficace.
Saloni et al. (2025). The Future of Work: Generative AI's Influence on Turnover Intentions and Organizational Strategy
Ren et al. (2024). Theory-Driven Perspectives on Generative Artificial Intelligence in Business and Management
Yu et al. (2022). Antecedents and Outcomes of Artificial Intelligence Adoption and Application in the Workplace: The Socio-Technical System Theory Perspective
Référence : Ren, S., Sarala, R. M., & Hibbert, P. (2024). Theory-driven perspectives on generative artificial intelligence in business and management: Reimagine the relational realm of workplaces in the generative artificial intelligence era. British Journal of Management, 35(4). https://doi.org/10.1111/1467-8551.12788
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