# Introduction

Stéphanie Moullet, Claire Morin et Sophie Sereno

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## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/chroniquestravail/1228

DOI : 10.4000/159lp

ISSN : 3074-7899

## Éditeur

Presses Universitaires de Provence

## Édition imprimée

Pagination : 7-16

ISBN : 979-10-320-0587-3

ISSN : 2257-5650

## Référence électronique

Stéphanie Moullet, Claire Morin et Sophie Sereno, « Introduction », *Chroniques du travail* [En ligne], 15 | 2025, mis en ligne le 02 décembre 2025, consulté le 02 décembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/chroniquestravail/1228 ; DOI : https://doi.org/10.4000/159lp

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## INTRODUCTION

Stéphanie Moullet*, Claire Morin** et Sophie Sereno**

L'organisation du Sommet pour l'action sur l'intelligence artificielle, en février 2025 à Paris, démontre que l'IA est non seulement un sujet technologique ou scientifique, mais aussi une question politique, économique et sociale majeure. A cette occasion, les débats ont porté sur les défis de transformation des métiers, les risques de destruction/création d'emploi, de fracture numérique, de surveillance algorithmique et plus globalement, sur le déséquilibre grandissant entre pays innovateurs et pays suiveurs. Reste que, parmi les domaines les plus touchés par l'IA, le travail tient la première place. En effet, ces dernières décennies, les évolutions des technologiques numériques ont pris une telle place dans le monde du travail qu'elles ont contribué à le transformer en profondeur.

À chaque innovation technologique dite de rupture c'est-à-dire à chaque innovation ayant « pour effet de rendre un

produit ou un service plus simple, plus facile à utiliser, moins cher, et ce, pour le plus grand nombre<fnref n="1" /> », les questions des conséquences en matière d'emploi, de travail, de conditions de travail, de formation... se font jour. Ces évolutions imposent aux entreprises d'adapter leurs stratégies organisationnelles et managériales pour les intégrer dans leurs processus de production. Stratégies qui pour les salariés se traduisent notamment en termes de conditions d'emploi et de qualité de vie au travail. La « révolution numérique » débutée dans les années 2000 a depuis eu de très nombreux effets sur les organisations du travail, les conditions de travail et sur le travail en lui-même<fnref n="2" />. L'IA s'inscrit dans la continuité de ces changements numériques. Plus encore, la « transformation numérique accélère le développement de l'intelligence artificielle, qui à son tour accélère la transformation numérique imprégnant ainsi la société de manière irréversible<fnref n="3" /> ». Selon France

<footnote>* Aix Marseille Université, LEST (UMR 7317 CNRS), Aix-en-Provence, France.</footnote>

<footnote>** Aix Marseille Université, CDS (UR 901), Aix-en-Provence, France.</footnote>

<footnote n="1">1 <https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/opinion-ia-generative-une-innovation-disruptive-1952304>.</footnote>

<footnote n="2">2 M. BENEDETTO-MEYER, A. BOBOC, *Sociologie du numérique au travail*, Paris, Armand Colin, 2021.</footnote>

<footnote n="3">3 A. ASHTA, V. MOGHA, « Les risques liés à l'innovation : le cas de l'intelligence artificielle », <https://www.openscience.fr/IMG/pdf/iste_technn23v8n1_1.pdf>.</footnote>
Stratégie<fnref n="4" />, l'IA est une brique technologique de la transformation numérique mais une brique bien particulière car elle est marquée par une forte accélération et généralisation de ses usages. De ce point de vue, l'IA est àla fois dans la continuité et en rupture avec les technologies précédentes.

Ainsi, la massification et la vitesse de
déploiement de certains outils d'IA pro-
duisent des bouleversements majeurs
induits par de nouveaux usages. On
pense, par exemple, aux IA généra-
tives qui sont parfois utilisées dans
l'ombre, de manière informelle et dis-
crète (shadow IA), adoptées par les sala-
riés de manière individuelle, parfois de
façon « clandestine » ou « spontanée »
avant même que l'entreprise n'ait eu
le temps d'encadrer ou d'officialiser
leurs utilisations.

Arrêtons-nous ici sur la définition de l'IA, car elle s'avère précisément difficile tant l'IA est plurielle. Selon Barcellini et al. (2024)<fnref n="5" />, l'IA ne désigne pas une technologie ou un type particulier de système mais un ensemble hétérogène d'algorithmes, de systèmes informatiques, de machines et plus largement de technologies sous différentes formes (logiciels, robotiques etc.) visant àimiter des facultés cognitives humaines.

Au sens du droit de l'Union européenne, un système d'IA (SIA) est « un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d'autonomie et peut faire preuve d'une capacité d'adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou impliquites, déduit, à partir des entrées qu'il reçoit, la manière de générer des sorties, telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels<fnref n="6" />». Il s'agit d'outils et de logiciels (de travail) qui ont donc une capacité d'apprentissage et d'adaptation et finalement d'influence forte sur les comportements et les décisions.

Définir est important car cela donne à
voir la nature des débats actuels sur la
manière de concevoir et d'utiliser les
SIA. La question n'est plus focalisée,
comme dans les années 2010, sur l'aut-
tomatisation des tâches répétitives et
sur les suppressions d'emploi subsé-
quentes. Elle doit également porter sur
les transformations des activités de tra-
vail, y compris les activités cognitives de
haut niveau.

S'il ne s'agit plus seulement de substi-
tution de la machine à l'humain mais
de travail avec les SIA, de multiples

<footnote n="4">4 France Strategie, 2017, *Mutations sociales, mutations technologiques*, Compte-rendu de séminaire, octobre 2015-juin 2017.</footnote>

<footnote n="5">5 F. BARCELLINI, T. GAMKRELIDZE, N. GREENAN, A. JOLIVET, M. ZOUIMAR, *Le travail et l'emploi à l'épreuve de l'IA. État des lieux et analyse critique de la littérature*, Rapport de recherche financé par l'Agence d'objectifs de l'Institut de Recherches Économiques et Sociales dans le cadre d'une convention avec la CGT/Force Ouvrière, mars 2024.</footnote>

<footnote n="6">6 Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle modifiant les règlements (CE) n° 300/2008, (UE) n° 167/2013, (UE) n° 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 et (UE) 2019/2144 et les directives 2014/90/UE, (UE) 2016/797 et (UE) 2020/1828, JOUE du 12 juill. 2024, art. 3 §1.</footnote>
questionnements se posent sur les
modes de mises en place, de contrôle
et de régulation. Par exemple, com-
ment faire une IA éthique à savoir une
IA dont les usages soient conformes à
un certain nombre de valeurs et dont
les résultats de son utilisation puissent
être explicables, transparents, respec-
tueux de la vie privée...

La problématique du contrôle, de l'enca-
drement de l'IA et de la régulation de ses
usages s'impose dès à présent comme
un enjeu majeur.

Ce 15e numéro de *Chroniques du travail* rassemble des contributions qui portent sur les interactions entre les SIA et le contenu et l'organisation du travail et portent des réflexions approfondies sur les modalités d'accompagnement de leurs usages. Ce numéro vise à interroger les impacts de l'introduction et de l'utilisation des systèmes d'IA sur le travail. Comment transforment-elles le travail ? Comment percutent-elles la manière dont les salariés travaillent ? Mais aussi comment les organisations syndicales et les représentants du personnel peuvent-ils se saisir de ces questions ? Quels sont les moyens des salariés et de leurs représentants pour une intégration réfléchie et équilibrée de l'IA dans les organisations ?

Cet ouvrage ambitionne donc de res-
tituer la diversité des usages, les dyna-
miques d'appropriation par les salariés,
les reconfigurations du travail réel, mais
aussi les asymétries de pouvoir et les ten-
sions sociales que les SIA accentuent ou

révèlent. La question de la capacité des
organisations, des collectifs de travail
et des individus au travail à être acteurs
de ces transformations sociotechniques
des milieux de travail constitue égale-
ment une perspective de ce numéro.

Les questionnements de l'impact de
l'IA sur le travail et l'emploi sont nom-
breux et font l'objet de débats nourris.
Ce numéro s'inscrit dans le cadre de ces
réflexions.

Depuis maintenant quelques années,
dans le monde du travail, l'IA suscite à
la fois engouvements et craintes, oppor-
tunités et fantasmes. Les pessimistes
avancent l'idée du remplacement du tra-
vail humain par la machine, envisagent
des pertes d'emploi et une augmenta-
tion des inégalités, tandis que les opti-
mistes considèrent la dimension éman-
cipatrice permettant aux travailleurs
de se concentrer sur des tâches signifi-
catives et créatives. Si ces innovations
réduisent incontestablement certains
risques et facilitent de nombreuses acti-
vités humaines au travail, dans le même
temps, elles génèrent leurs propres
risques qu'il convient d'appréhender et
d'évaluer sans excès, ni de pessimisme
ni d'optimise.

Le développement à grande vitesse du
numérique et de l'IA dans les entreprises
soulève nombre d'inquiétudes relatives
à ses effets sur le travail et son organi-
sation. Comment ces usages agissent
sur le travail et l'emploi ? Dans quelle
mesure le travail se trouve-t-il modifié et avec quelles répercussions sur l'emploi ?

Les tentatives de projection des impacts sur les métiers et les emplois sont durablement incertains car les facteurs qui conduisent une organisation, quelle qu'elle soit, à décider de recourir à des systèmes utilisant l'IA sont multiples et complexes<fnref n="7" />. Loin des discours techniciistes ou alarmistes, Mustafa Zouimar met justement en lumière la complexité et la diversité des effets des SIA selon les contextes professionnels. En effet, si les SIA transforment durablement le travail, leurs effets ne sont ni uniformes ni entièrement prédictibles.

En analysant les mutations du travail réel induites, il montre que les SIA peuvent améliorer certaines tâches (gains de productivité, fiabilité...) mais aussi complexifier le travail, créer de nouvelles tâches coûteuses en attention et engendrer perte d'expertise ou dépendance excessive aux outils. Chez les radiologues par exemple, les SIA peuvent être une «seconde paire d'yeux», utile pour détecter des lésions passées inaperçues, pour fiabiliser les diagnostics, mais ces bénéfices sont aussi variables en fonction du niveau d'expertise. En revanche, pour leurs secrétaires, le système automatisant la rédaction des comptes rendus radiologiques est à l'origine de la perte d'aprentissage. Les SIA peuvent aussi alourdir ou fragmenter l'activité, renforcer les inégalités (experts vs novices,

jeunes vs seniors) ou dégrader le travail collectif et l'expertise. Mustafa Zouimar met donc en évidence que les transformations du travail sont très hétérogènes et que la complémentarité Humain-IA est loin d'être toujours efficace. C'est dans une entreprise spécialisée dans le diagnostic des dégradations routières (Junovia) que Clément Fouquet examine les effets de l'intégration de l'IA. Grâce à une enquête ethnographique menée dès la création de l'entreprise, il montre comment l'introduction de la vision par ordinateur a transformé les pratiques professionnelles des experts routiers, sans les remplacer, mais en redéfinissant leur rôle. Dans ce cas, le métier d'expert est reconfiguré : les tâches d'analyse sont déléguées à l'IA, mais le travail humain se redéploie autour du contrôle, de la vérification et de l'interprétation des résultats. Dans ce domaine du diagnostic routier, le travail est redéfini dans son contenu et les opérateurs deviennent analystes, superviseurs, garants d'une expertise de terrain indispensable. Loin de provoquer une perte de sens, cette transformation renforce la cohérence du travail et valorise les compétences des professionnels. L'interaction Humain-IA est, ici et à ce stade, efficace. Cependant, elle redéfinit les rapports entre l'entreprise, les collectivités locales, les clients, et les autres acteurs des travaux publics. Clément Fouquet suggère que l'évolution de l'IA pourrait à terme reconfigurer les relations professionnelles et institutionnelles dans ce secteur.

<footnote n="7">7 France Strategie, *Intelligence artificielle et travail. Rapport pour la ministre du travail et au secrétaire d'État auprès du Premier ministre, chargé du Numérique*, mars 2008.</footnote>
À rebours des généralisations hâtives sur « les métiers qui vont disparaître », les études empiriques rapportées par Mustafa Zouimar et le cas analysé par Clément Fouquet soulignent que les impacts des SIA sur le travail dépendent de nombreux facteurs : les modalités de conception des systèmes, les logiques organisationnelles dans lesquelles ils s’insèrent, les marges de manœuvre laissées aux collectifs de travail ainsi que la capacité d’appropriation des outils.

Nombre de recherches a mis en lumière que les SIA supposent une quantité de travail humain importante mais peu qualifié et pour partie invisibilisé : le travail de ceux « enchaînés » à leur ordinateur qui par l’intermédiaire de plateformes numériques exécutent une activité payée à la tâche. Ce sont les travailleurs du clic qui « font tourner » les algorithmes d’IA : ils annotent, filtrent, enrichissent des données pour la création de gigantesques bases<fnref n="8" />. Les plateformes numériques ont ainsi rendu possible la sous-traitance à des « internautes » le traitement de données décomposé en microtâches (identification d’image, recherches internet, sondages, etc.). Ce travail est très faiblement rémunéré, parfois quelques centimes la tâche<fnref n="9" />. L’économie de plateforme est en effet un pan de l’IA qui permet de créer, grâce à la ges-

tion algorithmique, un processus de désintermédiation- réintermédiation.

La contribution de Julise Lemonge porte précisément sur le travail souvent invisible des microtravailleurs qui alimentent les systèmes d'IA. En analysant les plateformes de microtâches, elle montre que les transformations induites par l'IA s'étendent bien au-delà des lieux classiques de production et concernent aussi des formes de travail éclatées, précaires, difficiles à appréhender et à réguler. La « face cachée » de l'IA est celle des multitudes de tâches fragmentées, réalisées par les travailleurs sans reconnaissance ni protections sociales, des myriades de tâcherons du clic soumis au management algorithmique de plateformes. Elle s'attache à montrer comment l'organisation du microtravail empêche la construction d'une mémoire ou d'un récit commun sur l'expérience de ces travailleurs et contribue à leur effacement symbolique dans le discours sur l'IA. Le microtravail correspond à un environnement solitaire, compétitif, sans mémoire partagée, sans possible prise de conscience collective ou construction d'un récit politique. Par ailleurs, le discours dominant sur l'IA repose sur une construction narrative qui occulte délibérément l'intervention humaine. Ce discours met en avant l'autonomie des machines, exagère les capacités des algorithmes et ignore les

<footnote n="8">8 A. CASILLI, *En attendant les robots : enquête sur le travail du clic*, Paris, Seuil, 2019.</footnote>

<footnote n="9">9 P. BARRAUD DE LAGERIE, J. GROS, L. SIGALO SANTOS, « Qui veut gagner des centimes. Les microtravailleurs : derrière une foule de passage, une première ligne de précaires », in B. PALIER, dir., *Que sait on du travail*, Paris, Presses de Sciences Po, 2023, p. 350-364, <https://doi.org/10.3917/scpo.colle.2023.01.0350>; J. S. CARBONELL, *Le futur du travail*, Paris, Éditions Amsterdam, 2022, p. 92-103, chapitre « Les prolétaires du numérique ».</footnote>
processus humains de production, nettoyage et validation des données.

Le domaine des ressources humaines est lui aussi désormais impacté. L'outillage managérial est en effet doté d'algorithmes pour encadrer le travail, pour les recrutements, la gestion des parcours individuels, les plannings, le pilotage et le contrôle. Quelles sont les pratiques concrètes et les risques associés à l'utilisation des outils d'IA dans les Ressources Humaines ? C'est à cette question qu'Amandine Pascal s'attache à répondre. L'auteure adopte une posture nuancée, entre techno-enthousiasme et techno-critique, insistant sur la nécessité d'analyser les usages en situation, là encore sans généralisation hâtive. Le panorama des applications de l'IA pour les RH est vaste, allant du recrutement (tri automatisé des CV, matching profils-postes...), de la formation (personnalisée et adaptative, recommandations de parcours...) à l'évaluation de la performance (analyse des comportements, outils de scoring individuel...). L'auteure identifie des apports indéniables mais insiste sur les risques éthiques et sociaux.

Parmi ces risques, celui de biais algorithmiques. Les données mobilisées/travaillées par l'IA, même si elles ne sont pas porteuses d'un caractère discriminatoire, peuvent être utilisées dans des schémas algorithmiques qui le sont, de sorte que, dans le cas où l'IA est à l'origine d'applications utilisées précisément dans le cadre de la relation de travail (recrutements, promotions,

accès à la formation...), des décisions qui sortent de la « boîte noire » conduisent à des inégalités de traitement relevant de discriminations. Les capacités de l'IA reposent exclusivement sur l'absorption de millions de données. Et, les algorithmes ont des processus d'apprentissage potentiellement biaisés. Plus encore, si on considère par exemple les inégalités professionnelles entre les femmes et les hommes, ces inégalités sur le marché du travail sont inscrites dans les données dont se nourrissent les algorithmes et dont l'IA est souvent incapable de reconnaître le caractère discriminant. Les algorithmes reproduisent et parfois amplifier les stéréotypes de genre mais aussi tous ceux qui alimentent les autres motifs de discrimination.

Les usages de l'IA dans les ressources humaines en transformant les pratiques de sélection, de recrutement, de suivi de carrière et d'évaluation, en renforçant parfois des logiques gestionnaires, posent non seulement la question des biais algorithmiques, de l'opacité des critères de décision mais aussi du respect des libertés individuelles. Ces enjeux sont abordés de manière approfondie par Emma Zerillo dans une approche juridique des incidences principales de l'IA dans les relations de travail et spécialement sur les droits des salariés. La surveillance accrue des salariés et le traitement massif des données personnelles sont autant de potentielles atteintes à la vie privée. Les dispositifs juridiques actuels visant à protéger les droits fondamentaux des salariés
comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) ou enca drant la surveillance et la non-discrimination peuvent s'avérer insuffisants face à la rapidité et à la complexité des innovations technologiques. Emma Zerillo insiste sur la nécessité d'une adaptation continue du droit pour régul er efficacement les usages de l'IA dans le cadre des relations professionnelles. Et Amandine Pascal appelle à une gou vernance éthique des outils d'IA, fondée sur une implication active des profes sionnels RH et une vigilance sur les effets de déshumanisation. Chacune à sa façon, ces deux auteures soulignent la nécessité d'une approche équilibrée de la complémentarité entre l'humain et la machine, fondée sur une vigilance réglementaire, éthique et stratégique pour assurer que l'IA serve les intérêts des salariés et non le contraire.

Les contributions réunies dans cet ouvrage mettent en débat les voies pos sibles d'une régulation sociale, juridique et organisationnelle de l'IA. Elles sou lignent que la régulation de l'IA ne peut être uniquement l'affaire du législateur ou des concepteurs de technologies. Elle doit aussi s'élaborer au sein des entre prises, dans les espaces de dialogue social, les pratiques professionnelles et les dynamiques d'appropriation.

Moustafa Zouinar propose cinq piliers pour une régulation vertueuse de l'IA dans les organisations. Il insiste notam ment sur la conduite participative des projets de transformation, l'ancrage dans le travail réel, le dialogue social

en amont, l'expérimentation in situ et la formation critique à l'IA. Il suggère ainsi un cadre d'action concret, mobi lisable par les entreprises et les acteurs du travail pour accompagner l'intro duction des SIA dans une logique de co-construction.

Au regard de la défense des salariés, dans quelles mesures est-il possible d'accompagner l'introduction de ces outils par le dialogue social et en parti culier la négociation collective afin d'en limiter (ou de tenter de limiter) les effets négatifs : perte d'emplois, intensifica tion du travail, surveillance, discrimi nation, respect de la vie privée, etc. ? La régulation du déploiement de l'IA dans l'entreprise doit reposer sur un dialogue social structuré, dynamique et éclairé. C'est le propos de Mathieu Hallot qui insiste sur le rôle potentiel – mais encore sous-exploité – du dialogue social. Les représentants du personnel disposent théoriquement d'outils pour être infor més, consultés, voire pour négocier les modalités d'introduction de technolo gies nouvelles. Mais dans les faits, les pratiques sont encore balbutiantes. Les acteurs manquent souvent de formation et de ressources pour s'emparer de ces enjeux. Bien que le cadre réglementaire en matière de changements technolo giques prévoie la consultation des CSE et qu'il existe plusieurs incitations à la négociation (à travers l'accord-cadre européen de 2020 notamment), le di alogue social sur les questions de l'IA demeure encore très embryonnaire. Au niveau de l'entreprise, si la ques tion peut être abordée dans le cadre de
la négociation de la gestion prévision-
nelle des emplois et des compétences
(GEPP) ou de celle de la qualité de vie et
des conditions de travail (QVCT), il n'y a
pas d'obligation spécifiquement dédiée.
Il n'y a pas non plus d'Accord National
Interprofessionnel (ANI) à ce jour sur
le sujet. Les accords d'entreprise où il
est question de l'IA sont encore mar-
ginaux et les contenus se concentrent
principalement sur les enjeux d'emploi
et font peu de cas des transformations
du travail induites par l'IA<fnref n="10" />. La négocia-
tion collective constitue donc un levier
sous-exploité qui pourrait permettre de
mieux encadrer ces transformations.
Pour Mathieu Hallot, si les initiatives
des partenaires sociaux restent encore
trop timides et peu nombreuses, l'expli-
cation est à trouver dans l'insuffisance
de formation et de connaissance sur l'IA.

Cette difficulté à construire une régulation sociale de l'IA par la négociation collective trouve un écho dans l'analyse juridique proposée par Sophie Sereno, qui examine les apports et les limites du règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act) dans le champ des relations de travail. Si ce texte constitue une avancée majeure en encadrant les usages de l'IA selon une logique de risque – avec des obligations renforcées pour les systèmes dits à « haut risque », notamment en matière de recrutement, d'évaluation ou de gestion algorithmique des salariés –, son effectivité reste largement conditionnée à sa mise en œuvre concrète dans les entreprises.

L'une des difficultés pointées par l'au-
teure tient à la complexité du disposi-
tif, à la difficulté de classification des
systèmes d'IA et à la relative invisibilité
des usages algorithmiques dans le quo-
tidien professionnel. Dès lors, sans un
renforcement des capacités d'action des
représentants du personnel, en matière
de compréhension, de détection et
d'appropriation des systèmes IA, les
garanties prévues par le droit européen
risquent de rester théoriques. C'est tout
l'enjeu d'un empowerment collectif face
aux technologies, que l'AI Act esquisse,
mais qui suppose des relais organisa-
tionnels et syndicaux structurés. Sophie
Sereno plaide ainsi pour une articula-
tion forte entre ce nouveau cadre juri-
dique et les outils existants du droit du
travail, de la non-discrimination et du
dialogue social, condition indispensable
pour faire de la régulation de l'IA un
levier effectif de protection des droits
et de transformation démocratique des
environnements de travail.

Ce nouveau numéro de Chroniques du travail entend donner à voir les effets de l'IA au travail par une diversité d'approches et de regards articulant études de terrain, analyses juridiques et esquisses de propositions pratiques. En croisant les approches disciplinaires – droit du travail, sociologie, ergonomie, gestion – il cherche à mieux saisir la complexité des transformations en cours et les manières de pouvoir les réguler.

<footnote n="10">10 N. GREENAN, S. NAPOLITANO, J. PILLOSIO, « L'IA dans les entreprises : que révèlent les accords négociés ? », *Connaissance de l'emploi*, n° 200, octobre 2024.</footnote>
L'un des premiers enseignements tirés des travaux collectés ici est la forte contextualité des effets de l'IA sur le travail, ils sont hétérogènes et les contextes sont déterminants. Les mutations induites ne sont ni uniformes ni univoques. Elles doivent être étudiées dans leur matérialité concrète, dans les contextes socio-organisationnels où elles prennent corps et à partir des effets qu'elles produisent sur les salariés.

L'ensemble des contributions converge ainsi vers un constat : face à l'ampleur des transformations induites par l'IA, des régulations doivent être mises en place au sein des entreprises, dans les pratiques managériales, les collectifs de travail, la représentation du person-

nel et les organisations syndicales. Elles encouragent la participation active des salariés et de leurs représentants dans la définition des usages des systèmes d'IA, en les orientant selon leurs besoins spécifiques.

À la clé de ces régulations qui enca-drent les usages, se trouve la capacité des organisations et des acteurs de l'entreprise à « garder ou (re)prendre la main » sur les processus de transfor-mation de leur milieu de travail. C'est tout l'enjeu des travaux réunis dans cet ouvrage : ouvrir des pistes de compré-hension, d'action et de régulation pour penser une IA au travail qui soit vérita-blement au service du commun.
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