Intégrer l’intelligence artificielle dans le DUERP : une nécessité émergente face à des difficultés concrètes

Les difficultés à intégrer l'impact de l'IA dans le DUERP :

La première difficulté tient à la nature même des risques liés à l’intelligence artificielle (IA).

Contrairement aux idées reçues, l’IA a peu d’impact direct sur les risques physiques (chutes, bruit, incendie…). Ces risques « classiques » restent globalement stables et sont relativement simples à mesurer.

En revanche, l’IA agit surtout sur des dimensions plus immatérielles du travail. Même si le recul reste encore limité, plusieurs effets peuvent déjà être observés :

• Une augmentation de la charge cognitive : les salariés se voient confier des tâches plus complexes, car les plus simples sont automatisées. Par exemple, un agent administratif peut passer moins de temps à saisir des données, mais davantage à contrôler, corriger ou interpréter les résultats produits par une IA.
• Un sentiment d’insécurité professionnelle : l’évolution rapide des outils peut rendre certaines compétences obsolètes. Par exemple, un rédacteur ou un chargé de communication peut craindre d’être remplacé par des outils de génération automatique de contenu.
• Un flou dans les responsabilités : lorsqu’une décision est assistée ou produite par une IA, il devient parfois difficile de déterminer qui en est responsable (l’utilisateur, l’entreprise, le système).
• Une impression de surveillance accrue : dans certains secteurs (logistique, relation client…), des systèmes algorithmiques permettent d’analyser en temps réel la performance des salariés, ce qui peut générer du stress.

Ces effets relèvent majoritairement des risques psychosociaux (RPS). Contrairement aux risques physiques, les risques liés à l’IA sont diffus. Ils dépendent de nombreux facteurs : organisation du travail, niveau d’autonomie, qualité du management, ou encore formation des salariés.

De plus, leurs effets sur la santé peuvent être différés (stress chronique, perte de sens, démotivation) et inégaux selon les individus. Cela complique leur prise en compte dans un outil structuré comme le DUERP.

La deuxième difficulté tient à des limites méthodologiques :

• Les méthodes classiques d’évaluation des risques reposent souvent sur l’observation de situations existantes. Or, avec l’IA, il s’agit souvent d’anticiper des effets futurs ou en cours de transformation. Par exemple, comment évaluer les risques d’un outil qui est encore en phase de test ou dont l’usage va évoluer dans les prochains mois ?
• À cela s’ajoute le manque de référentiels opérationnels. Les acteurs de la prévention (RH, QHSE, managers) disposent encore de peu d’outils concrets pour évaluer ces risques. Ils peuvent également se sentir en difficulté face à des technologies qu’ils maîtrisent mal.
• L’intégration de l’IA dans le DUERP pose aussi la question des responsabilités. Qui doit piloter l’évaluation des risques : la direction, les équipes informatiques, les managers opérationnels ? Cette dimension transverse complique la démarche et nécessite une coordination renforcée.

‍