Les grands modèles de langage et les nouveaux enjeux psychosociaux au travail : un défi pour la santé au travail

Abstract

L’intégration des grands modèles de langage (LLMs) en entreprise soulève des enjeux majeurs en matière de risques psychosociaux (RPS). En modifiant l’organisation du travail, ces technologies peuvent intensifier les rythmes, générer une insécurité de l’emploi et entraîner une perte de sens pour les travailleurs concernés. Le rapport Gollac, qui identifie six facteurs de RPS – dont l’intensité du travail, le manque d’autonomie et l’insécurité de l’emploi – offre un cadre d’analyse pertinent pour comprendre ces risques nouveaux. Les LLMs peuvent aggraver ces facteurs en imposant aux salariés une charge cognitive accrue, une dévalorisation des compétences ou une fragilisation du lien social. Par ailleurs, l’incertitude liée aux suppressions d’emplois potentielles peut alimenter un stress chronique, particulièrement dans les professions où l’automatisation des tâches analytiques et rédactionnelles est avancée. Face à ces défis, il est impératif d’adapter les stratégies de prévention des RPS. La formation des médecins du travail et des professionnels de santé au travail est essentielle pour détecter ces nouvelles formes de souffrance psychologique et accompagner les salariés dans cette transition. L’article souligne la nécessité de former les équipes de santé au travail, d’intégrer ces problématiques dans le document unique d’évaluation des risques, de développer des outils de détection spécifiques et de renforcer le dialogue social autour de l’IA pour garantir une intégration plus équilibrée de ces technologies en entreprise.

The integration of large language models (LLMs) in the workplace raises significant concerns regarding psychosocial risks (PSRs). By reshaping work organization, these technologies can intensify workloads, create job insecurity, and lead to a loss of meaning for affected employees. The Gollac Report, which identifies six major PSR factors — including work intensity, lack of autonomy, and job insecurity — provides a relevant framework for analyzing these emerging risks. LLMs exacerbate these risks by increasing cognitive load (constant supervision and correction of AI outputs), devaluing human expertise (progressive deskilling), and weakening social connections (professional isolation). Additionally, job displacement fears contribute to chronic stress, particularly in professions heavily reliant on analytical and writing tasks. To address these challenges, PSR prevention strategies must be adapted. Occupational health professionals need targeted training to recognize these new psychological risks and support employees through the transition. The article advocates for training occupational health teams, integrating these concerns into the Risk Assessment Report (Document Unique), developing early detection tools, and fostering social dialogue on AI usage to ensure a more balanced and sustainable integration of LLMs in the workplace.