L’intelligence artificielle générative promet de nous faire gagner du temps en automatisant certaines tâches : rédiger un e-mail, résumer un rapport, synthétiser des informations ou préparer un document. Mais ce temps gagné se traduit-il toujours par une charge de travail allégée ? Pas nécessairement. Car si l’IA accélère la production, elle ne supprime pas le travail humain. Elle en transforme une partie : vérifier les résultats, repérer les erreurs, reformuler les demandes, prendre des décisions et assumer les conséquences. Cette évolution soulève une question importante pour les entreprises : comment profiter des possibilités de l’intelligence artificielle sans augmenter la charge cognitive et fragiliser la santé mentale des personnes qui l’utilisent ?
Intelligence artificielle et charge mentale au travail : quand la charge se transforme
L’un des principaux arguments en faveur de l’intelligence artificielle est sa capacité à automatiser les tâches répétitives et chronophages. En théorie, le temps ainsi libéré pourrait être consacré à des activités plus créatives, stratégiques ou relationnelles. Mais ce scénario suppose que le travail supprimé par l’automatisation ne soit pas simplement remplacé par d’autres exigences. Dans le webinaire Préventica « Managers et SANTÉ MENTALE : qui prend soin d’eux ? », Garance Michaut souligne justement que les tâches simples et administratives sont souvent les premières à être automatisées. Le risque est alors de se retrouver avec une activité composée essentiellement de tâches complexes, qui demandent davantage d’analyse, d’arbitrage et de prise de décision. Elle résume cette transformation par une phrase particulièrement éclairante :
« L’outil peut produire plus vite. Mais cela ne veut pas dire que le travail humain disparaît, il devient juste de plus en plus complexe. »
Le temps gagné n’est donc pas nécessairement du temps de repos, d’apprentissage ou d’échange avec les collègues. Il peut être réinvesti dans de nouveaux objectifs, de nouvelles tâches ou une cadence de travail plus soutenue. C’est là que se joue une partie du problème : automatiser une tâche ne signifie pas automatiquement alléger la charge de travail de la personne qui l’effectuait. Dans les passages de son livre consacrés à l’intelligence artificielle et à la charge cognitive, Jérémy Lamri développe cette idée de transfert de charge. Lorsqu’une machine prend en charge l’exécution, l’humain reste impliqué dans la surveillance, le contrôle et la correction des erreurs. Il formule ce paradoxe ainsi :
« L’automatisation nous dépossède de la maîtrise ordinaire du travail tout en nous laissant l’entière responsabilité des situations extraordinaires. »
L’automatisation peut donc modifier la nature du travail sans faire disparaître les responsabilités. Le collaborateur n’exécute plus nécessairement toutes les tâches, mais il doit rester capable d’évaluer le résultat, de détecter une anomalie et d’intervenir lorsque c’est nécessaire.
Pourquoi l’utilisation de l’IA peut-elle augmenter la charge cognitive ?
Vérifier les résultats plutôt que produire directement
La charge cognitive correspond ici à l’effort mental mobilisé pour traiter des informations, maintenir son attention, analyser une situation et prendre des décisions. L’utilisation de l’intelligence artificielle générative peut solliciter ces capacités de plusieurs façons. Une réponse générée rapidement n’est pas forcément une réponse correcte ou adaptée au contexte. L’utilisateur doit examiner le contenu, en vérifier la pertinence, repérer les éventuelles erreurs et décider s’il peut l’utiliser. Il doit aussi parfois reformuler sa demande ou recommencer une partie du travail. La production peut être plus rapide, mais le contrôle reste à effectuer. Jérémy Lamri insiste sur le coût cognitif de cette vigilance : l’utilisateur doit rester attentif à une production qu’il n’a pas entièrement construite lui-même. Il décrit cette situation comme une forme de surveillance passive particulièrement exigeante.
Apprendre à utiliser un nouvel outil
L’IA ne s’utilise pas spontanément. Il faut apprendre à formuler des requêtes pertinentes (les fameux prompts), à interpréter les résultats et à comprendre les limites de l’outil. Cette phase d’apprentissage mobilise, elle aussi, des ressources mentales. Le temps consacré à la maîtrise de l’IA peut donc s’ajouter aux tâches habituelles, surtout si l’utilisation de l’outil devient rapidement une nouvelle exigence professionnelle.
Prendre des décisions toute la journée
Le problème ne tient pas uniquement au temps nécessaire pour vérifier une réponse. Dans les passages du webinaire Préventica consacrés à l’IA, Garance Michaut met également en avant un risque moins visible : la disparition progressive de certaines tâches simples qui permettaient de varier les activités au cours de la journée. Lorsqu’un salarié passe davantage de temps à analyser, arbitrer, contrôler et décider, il peut disposer de moins de moments où son attention est moins sollicitée. L’intensification cognitive ne se mesure donc pas uniquement au nombre de tâches réalisées. Elle dépend aussi de la nature des tâches, de l’effort qu’elles demandent et de la possibilité de récupérer mentalement.
Risquer de perdre progressivement sa capacité à faire seul
Jérémy Lamri soulève également le risque d’une dépendance cognitive. À force de confier à un outil certaines opérations de synthèse ou d’argumentation, nous pourrions moins exercer les capacités nécessaires pour les réaliser nous-mêmes. Si cet effet n’est pas systématique pour toute utilisation de l’IA, il invite néanmoins à réfléchir à la place laissée au jugement humain et à la capacité des collaborateurs à comprendre, questionner et s’approprier les résultats produits. L’enjeu n’est pas de refuser l’assistance de la machine, mais de veiller à ce qu’elle ne se substitue pas systématiquement à la réflexion.
Attention au travail : le coût invisible des sollicitations numériques
Les interruptions numériques fragmentent la concentration
La charge cognitive liée à l’IA s’inscrit dans un environnement numérique déjà riche en sollicitations : notifications, messages, e-mails, applications et demandes qui interrompent régulièrement l’activité. « La richesse d’information crée une pauvreté d’attention. » écrivait, déjà en 1971,l’économiste Herbert Simon. Cette idée éclaire une difficulté quotidienne : plus les informations disponibles se multiplient, plus il devient nécessaire de sélectionner celles qui méritent notre attention. En 2008, les travaux de Gloria Mark, chercheuse en sciences de l’information à l’UC Irvine, estiment à 23 minutes et 15 secondes exactement le temps nécessaire pour retrouver un état de concentration profonde après une coupure.
La capacité à se concentrer dépend aussi de l’environnement dans lequel le travail est réalisé
Au-delà du chiffre, le mécanisme décrit mérite l’attention des entreprises : une succession d’interruptions peut fragmenter le travail et rendre plus difficile le maintien d’une concentration durable. Si l’IA accélère certaines productions tout en multipliant les contrôles et les sollicitations, le gain de productivité apparent peut masquer un coût cognitif plus difficile à observer. Ce coût ne figure pas nécessairement dans les indicateurs habituels de performance. Pourtant, il concerne directement la manière dont les personnes peuvent réaliser leur travail, mobiliser leur attention et récupérer au cours de la journée.
Santé mentale au travail : pourquoi la réponse ne peut pas être uniquement individuelle
Face à ces évolutions, une réponse consiste à former les collaborateurs à mieux utiliser l’IA, à organiser leur temps ou à limiter les interruptions. Ces actions peuvent être utiles. Mais elles ne suffisent pas si l’organisation du travail crée, en parallèle, de nouvelles exigences ou ne laisse aucune marge de manœuvre. Le webinaire Préventica du 23 octobre 2026 consacré à la santé mentale des managers met précisément en lumière ce décalage entre les compétences demandées aux personnes et les conditions dans lesquelles elles doivent travailler. Les managers doivent écouter leurs équipes, repérer les signaux faibles, accompagner les changements, maintenir l’engagement et atteindre les objectifs. Ils doivent également composer avec leur propre charge mentale, les injonctions contradictoires et parfois un manque de marge de manœuvre. Dans ce contexte, la santé mentale ne peut pas être réduite à la capacité de chacun à mieux gérer son stress ou à s’adapter aux transformations.
« La vraie question, c’est pas seulement comment aider les managers à être plus résilients, mais aussi comment éviter de construire une organisation qui les oblige à être résilients en permanence. »
Cette réflexion vaut également pour l’intégration de l’intelligence artificielle. Si l’entreprise automatise certaines tâches, mais utilise systématiquement le temps gagné pour augmenter les objectifs, accélérer les délais ou ajouter de nouvelles missions, les salariés peuvent se retrouver avec une activité plus dense et plus exigeante cognitivement.
Comment intégrer l’intelligence artificielle sans augmenter la charge mentale des équipes ?
Les questions à se poser avant de déployer l’IA
- Les tâches sont-elles effectivement allégées ?
- Le temps gagné permet-il de mieux travailler, de prendre du recul ou de développer d’autres compétences ?
- Les collaborateurs disposent-ils de suffisamment de temps pour vérifier les résultats et prendre des décisions ?
- Les responsabilités liées aux erreurs et aux anomalies sont-elles clairement définies ?
- L’utilisation de l’IA modifie-t-elle les objectifs, les priorités ou le rythme de travail ?
Ces questions permettent de replacer l’outil dans son contexte : celui d’une activité réelle, avec ses contraintes, ses exigences et ses ressources.
Les quatre principes de l’IA en entreprise
1. Miser sur la transparence
Pour utiliser une IA de manière pertinente, les collaborateurs doivent pouvoir comprendre ses limites et évaluer ses résultats. L’objectif n’est pas de leur demander de faire confiance aveuglément à l’outil, mais de leur donner les moyens d’exercer leur jugement. Cela suppose notamment de clarifier les usages attendus, les vérifications nécessaires et les responsabilités de chacun.
2. Préserver le pouvoir d’agir
L’IA doit rester une aide à la réflexion et à la décision, plutôt qu’un système qui impose automatiquement une réponse ou une manière de travailler. Les personnes doivent conserver la possibilité de questionner un résultat, de l’adapter au contexte et de décider de la suite à donner. Ce pouvoir d’agir est essentiel pour ne pas réduire le travail à une succession de validations automatiques.
3. Respecter les temporalités humaines
Une machine peut produire des informations rapidement. Cela ne signifie pas que l’humain peut les analyser, les mettre en perspective et prendre une décision pertinente à la même vitesse. Le temps de vérification, de réflexion et d’échange fait partie du travail. Il ne devrait pas être considéré comme un retard à rattraper systématiquement. Pour les managers et les dirigeants, cela implique de ne pas confondre la capacité technique à accélérer la production avec la capacité humaine à absorber toujours plus de tâches et de décisions.
4. Observer les effets réels sur le travail
Au-delà de ces trois premiers principes, une entreprise peut s’interroger sur les effets concrets de l’IA après son introduction. Il ne suffit pas de mesurer le nombre de tâches automatisées ou le temps de production économisé. Il est également utile de regarder la charge ressentie, la clarté des priorités, les marges de manœuvre, le travail de vérification et les possibilités de récupération. Ces questions permettent de ne pas limiter l’évaluation de l’IA à sa performance technique. Elles invitent à regarder aussi ce qui se passe pour les personnes qui l’utilisent : la qualité du travail, les responsabilités qu’elles assument et les conditions dans lesquelles elles peuvent continuer à exercer leur activité.
L’intelligence artificielle générative ouvre des possibilités intéressantes pour automatiser certaines tâches et faciliter le travail. Mais ses effets ne se résument pas au temps nécessaire pour produire un document ou obtenir une réponse. Elle peut aussi déplacer la charge vers la vérification, la surveillance, l’analyse et la prise de décision. Et si le temps gagné se transforme systématiquement en nouvelles exigences, l’allègement promis risque de ne jamais se concrétiser. L’enjeu n’est donc pas de choisir entre l’humain et la machine. Il est de déterminer comment organiser leur collaboration pour que les gains techniques ne se fassent pas au détriment de l’attention, de la qualité du travail et de la santé mentale. C’est aussi une question de Qualité de Vie et Conditions de Travail : les outils évoluent, mais les personnes ont toujours besoin de temps, de marges de manœuvre et de conditions adaptées pour faire du bon travail. La vraie question à se poser n’est peut-être pas seulement : « Combien de temps l’IA nous fait-elle gagner ? » mais aussi : « Que faisons-nous de ce temps gagné, et à quel prix pour ceux qui travaillent ? »
Questions fréquentes sur l’IA et la charge mentale au travail
À propos de l’auteur Ludivine Bouix-Maillet
Consultante et formatrice en Qualité de Vie et Conditions de Travail, fondatrice de QVCT-Solutions, j’accompagne les entreprises, les managers et les RH pour créer des environnements de travail plus sains, motivants et performants. Prévention des RPS, engagement des équipes, réduction de l’absentéisme ou encore conflits au travail : et si on avançait ensemble, concrètement et avec le sourire ?
