Intelligence artificielle?
Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont des systèmes dotés d’un comportement intelligent, qui analysent leur environnement et prennent des mesures (avec un certain degré d’autonomie) pour atteindre des objectifs spécifiques.
Ils peuvent être basés uniquement sur des logiciels (assistants vocaux, moteurs de recherche, etc.) ou intégrés dans des pièces/composants mécaniques (robots de pointe, voitures autonomes, drones)
Mise en œuvre d’un système fondé sur l’IA
La robotique de pointe et les systèmes fondés sur l’IA sont dans la plupart des cas utilisés pour automatiser des tâches routinières et manuelles dans l’industrie manufacturière traditionnelle, les services de transport et le travail de bureau. Ces tâches sont faciles à automatiser, car elles suivent des procédures répétitives et bien définies.
Tâches physiques
L’automatisation des tâches peut réduire les contraintes physiques des travailleurs.
Exemples:
- assistance au levage de personnes ou à l’administration de médicaments dans le secteur des soins de santé
- nettoyage et levage dans l’industrie manufacturière
- assistance au levage et robots d’inspection dans le secteur de la construction
- véhicules autoguidés dans le secteur des transports et de l’entreposage.
Tâches cognitives
Des tâches cognitives peuvent aussi être prises en charge par des systèmes fondés sur l’IA.
Exemples
- Dans le domaine médical, certains dispositifs médicaux ont un tel niveau de précision que l’intervention humaine pour réaliser des tâches cognitives supérieures (diagnostic, traitement,…) n’est nécessaire que dans les cas exceptionnels.
- Dans l’éducation, l’IA peut automatiser la formation linguistique de base et la préparation des cours, grâce aux systèmes intelligents de tutorat, d’assistance pédagogique ou d’apprentissage du vocabulaire.
- Sur le plan du traitement du langage et du texte, l’IA propose du contenu textuel, des discours ou des traductions.
Quelles sont les possibilités d’amélioration de la SST?
- L’IA délègue aux machines les tâches répétitives, à forte intensité de main-d’œuvre et dangereuses.
- Les systèmes fondés sur l’IA peuvent contribuer à prévenir les accidents dans les domaines de la logistique et des transports, réduire la charge de travail tant physique que cognitive des travailleurs et leur permettre d’acquérir de nouvelles compétences.
- La robotique et l’IA soutiennent et remplacent les travailleurs dans des environnements de travail dangereux.
- Les systèmes de détection des erreurs augmentent la sécurité dans les espaces de travail et favorisent l’auto-apprentissage.
- Les technologies numériques et les technologies renforçant les performances (par exemple, les exosquelettes) peuvent améliorer les conditions de travail et l’accès au travail (p.ex. travailleurs handicapés).
- Les interventions sont plus rapides et plus efficaces grâce à un meilleur suivi des mégadonnées.
- La surveillance de différents facteurs de risques (bruit, substances chimiques, poussière, gaz,…) est, pour 19,2% des travailleurs européens, déjà assurée par des technologies numériques selon l’enquête de l’EU-OSHA sur le pouls de la SST en 2022.
A quels risques les technologies numériques exposent-elles?
Le déploiement des technologies numériques sur le lieu de travail représente également des risques au niveau de la SST au travail:
- La surveillance numérique des processus, la détection des erreurs,… supposent une présence accrue de caméras, ce qui peut donner le sentiment d’être surveillé.
- Outre le risque de perte de la vie privée liée à la surveillance exercée par des systèmes d’IA, il faut aussi prendre en compte l’incertitude face aux changements organisationnels (p.ex. crainte de perdre son emploi, susceptible d’entraîner du stress et des problèmes de santé mentale), l’épuisement émotionnel et l’irritabilité à l’égard de la conception des tâches, la perte d’autonomie, la déqualification, le rejet ou la dépendance excessive au système ou encore sa mauvaise utilisation.
- Le développement de technologies numériques peut aussi s’accompagner d’une perte d’autonomie et d’une intensification du travail (pression pour atteindre un certain niveau de performance, algorithmes attribuant des tâches aux travailleurs et contrôlant leurs performances,…).
- Les interactions virtuelles peuvent favoriser le sentiment d’isolement des travailleurs et signifier la perte du soutien des pairs.
- Les processus automatisés qui utilisent des données et/ou des logiciels contenant des erreurs peuvent avoir un effet négatif sur les travailleurs (p.ex. décisions incorrectes ou injustes).
Comment gérer les risques?
Disposer d’outils d’évaluation des risques adaptés
Les employeurs ont la responsabilité légale de veiller à ce que les risques présents sur le lieu de travail soient correctement évalués et contrôlés. Il est donc nécessaire de s’informer/se former pour disposer d’outils d’évaluation des risques adaptés à un environnement numérique.
Adopter une approche centrée sur l’humain et laisser l’humain aux commandes
Une approche inclusive dans laquelle l’humain reste aux commandes est essentielle à la transformation numérique. L’intelligence artificielle et les technologies numériques ne doivent pas remplacer ni les décisions humaines ni la consultation et la participation des travailleurs. Le fait de centrer la conception, le développement et l’utilisation des systèmes numériques sur l’être humain garantit que les préoccupations des travailleurs ne soient pas négligées et que des qualités telles que la compassion ou l’empathie ne soient pas remplacées par la prise de décision par ordinateur.
Faire participer les travailleurs
La prévention des risques liés à la numérisation sur le lieu de travail est le résultat d’une bonne collaboration entre employeurs, cadres et travailleurs. Il est essentiel de faire participer les travailleurs aux décisions relatives au développement, à la mise en œuvre et à l’utilisation des technologies et systèmes numériques.
Les questions de sécurité et de santé doivent être prises en considération en impliquant les programmeurs et les développeurs dès le stade de la conception.
Développer les qualifications et les compétences numériques
Il faut encourager le développement des qualifications et des compétences pour les applications numériques afin de renforcer l’habileté numérique des travailleurs et des employeurs et leur permettre de mieux comprendre les possibilités qu’offrent les systèmes numériques, mais aussi les risques qu’ils engendrent. Et désamorcer la résistance au changement face à l’évolution numérique.
Informer, communiquer, être transparent
Les informations sur le fonctionnement des outils numériques, ainsi que sur leurs principaux avantages et inconvénients, communiquées en toute transparence par l’entreprise, sont un atout. Pour assurer la confidentialité des données, la législation de l’Union européenne sur l’IA recommande de rédiger des codes de conduite pour accompagner tout système de traitement de données sensibles. Si des données sont enregistrées, les entreprises devraient communiquer le type de données traitées par le système. Certaines entreprises ont d’ores et déjà organisé des audits éthiques pour leurs applications d’IA.
Tenir compte de la réglementation et de son application
Le règlement européen sur l’IA voir texte sur le règlement propose de traiter les risques en matière de droits fondamentaux et de sécurité. Cette réglementation vient s’ajouter à la législation SST, comme la réglementation sur les machines.
Études de cas
L’Agence européenne pour la sécurité au travail (EU-OSHA) a analysé 16 études de cas pour étudier l’incidence pratique de l’automatisation des tâches (physiques et cognitives) sur la SST. Cette analyse révèle tant des effets positifs courants en matière de SST (réduction de la charge de travail physique et retrait des travailleurs des environnements dangereux) qu’une augmentation des risques psychosociaux liés à la robotique de pointe et à l’IA (éventuellement liés à une mauvaise utilisation de la technologie, un manque de confiance, une faible acceptation, un biais d’automatisation,…). Elle souligne cependant l’intention des organisations présentées dans les études de cas d’étendre l’utilisation de l’automatisation.
Sources
EU-OSHA
