Alors que les algorithmes et les modèles génératifs s’immiscent à un rythme soutenu dans les environnements professionnels, une question obsède les départements de ressources humaines et les psychologues du travail : l’intelligence artificielle est-elle en train d’épuiser les travailleurs ? Selon une vaste étude longitudinale publiée dans la revue scientifique SSM – Population Health par des chercheurs finlandais, la réponse s’avère bien plus nuancée qu’un simple réquisitoire contre la machine. En suivant plus de 2 000 salariés pendant plusieurs mois, l’équipe menée par Iina Savolainen révèle que l’usage direct de l’IA ne provoque pas, en soi, d’épuisement au travail. En revanche, le phénomène réveille une vulnérabilité psychologique bien connue : la tendance compulsive à évaluer ses propres performances par rapport à celles de ses collègues.
L’outil n’est pas le coupable : le poids des dynamiques sociales
Dans l’imaginaire managérial contemporain, l’accélération des cadences induite par les outils d’IA est régulièrement accusée de précipiter les employés vers le syndrome d’épuisement professionnel. Pourtant, les résultats de la recherche viennent contredire cette idée reçue. Les scientifiques n’ont relevé aucune association directe significative entre la fréquence d’utilisation de l’IA dans les tâches quotidiennes et une augmentation de l’épuisement au travail.
Le véritable catalyseur de l’usure mentale se situe ailleurs, niché au cœur des relations interindividuelles : il s’agit de la théorie de la comparaison sociale appliquée au bureau. Les personnes qui surveillent continuellement la manière dont leurs pairs s’en sortent, qui jaugent en permanence leur statut ou leurs compétences par rapport aux autres, présentent des niveaux de fatigue professionnelle considérablement plus élevés. Selon les données recueillies, cette corrélation s’avère remarquablement robuste, tant au niveau interindividuel (comparaison entre collègues) qu’au niveau intra-individuel (les périodes où un travailleur se compare davantage coïncident avec des pics d’épuisement personnel).
Se sentir prêt face à l’IA : une ressource protectrice
Face à la déferlante technologique, tous les employés ne réagissent pas avec la même anxiété. L’étude montre que le sentiment d’être adéquatement préparé et compétent face à l’IA — désigné sous le terme d’état de préparation perçu (perceived AI readiness) — constitue une barrière défensive majeure contre le surmenage.
Les salariés qui estiment maîtriser les bases techniques et comprendre le fonctionnement des systèmes déployés dans leur entreprise affichent un épuisement nettement amoindri par rapport à leurs homologues moins confiants. En psychologie organisationnelle, ce sentiment de maîtrise fonctionne comme une ressource psychosociale capitale : il préserve le sentiment d’efficacité personnelle, diminue l’impression de perte de contrôle face aux mutations du poste et permet d’appréhender l’outil comme une assistance plutôt que comme une menace constante pour son employabilité.
Quand la technologie amplifie les insécurités individuelles
Bien que l’usage général de l’IA ne soit pas nocif de façon isolée, les analyses exploratoires des chercheurs ont mis en lumière une interaction préoccupante : chez les employés caractérisés par une forte orientation vers la comparaison sociale, une utilisation intensive des technologies d’IA est bel et bien associée à une hausse mesurable de l’épuisement.
L’introduction d’outils automatisés complexes semble agir comme une loupe grossissante sur les doutes préexistants. L’employé enclin à scruter la réussite d’autrui peut rapidement percevoir l’IA comme un révélateur d’incompétence : pourquoi mon collègue réussit-il à automatiser ses comptes rendus plus vite que moi ? Mes compétences manuelles ou analytiques deviennent-elles obsolètes par rapport aux siennes ? Cette course silencieuse à la productivité algorithmique alimente une anxiété de performance chronique et un sentiment de dévalorisation professionnelle, transformant un simple gain de temps technologique en un fardeau émotionnel lourd à porter.
Une étude de suivi menée auprès de plus de 2 000 salariés
Pour parvenir à ces conclusions solides, l’équipe de recherche de l’Université de Tampere a mis en place un protocole longitudinal rigoureux en trois vagues successives d’enquêtes semestrielles. L’échantillon initial, constitué à l’automne 2024, rassemble 2 109 travailleurs adultes finlandais âgés de 18 à 65 ans (avec une répartition paritaire stricte de 50 % d’hommes et un âge moyen de 42,6 ans).
L’évaluation psychologique s’est appuyée sur des échelles validées par la communauté internationale :
- L’épuisement professionnel a été mesuré à l’aide de sous-échelles du Maslach Burnout Inventory (MBI).
- L’orientation vers la comparaison sociale a été quantifiée via l’échelle INCOM (Iowa-Netherlands Comparison Orientation Measure).
- Des modèles statistiques mixtes et multiniveaux ont permis de dissocier les effets stables propres à chaque individu des variations observées au fil du temps.
Pour les auteurs de la publication, les implications managériales sont claires : les entreprises ne peuvent plus se contenter de fournir des accès logiciels ou des modules de formation purement techniques. Réduire l’impact délétère des transitions numériques exige de soigner le climat relationnel, de désamorcer la compétition stérile entre collaborateurs et de valoriser l’apprentissage collectif afin que l’intelligence artificielle n’agisse pas comme un vecteur d’insécurité psychologique au travail.
Source
- Social comparison contributes to work exhaustion in the context of workplace AI use: A three-wave follow-up study of Finnish workers
- Researchers: Iina Savolainen, Teijo Osma, Roope Grönroos, Moona Heiskari, Atte Oksanen
- Journal: SSM – Population Health
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