Agentiser le travail : ce que la science de l'analyse du travail dit de l'IA métier
« L'IA métier, c'est du travail ! ».
Je défends une thèse simple : l'IA agentique ne supprime pas le travail, elle le recompose.
Je détaille ici cinq idées qui vont contre la pensée ambiante. Je les appuie avec un siècle de recherche en analyse du travail, psychologie et sciences des organisations.
Voici pourquoi, agentiser le travail, pris sous le seul un angle technologique, nous induit en erreur. Ce que les techno-solutionistes encouragent largement. Mais si nous adoptons l'angle de la psychologie du travail et des sciences de l'organisation, on peut déjouer le biais de perception sur la déferlante de l'IA agentique.
1. L'emploi n'est pas l'unité d'automatisation
« Un emploi, c'est 90 à 150 tâches. Pour un recruteur, les tâches codifiables donnent naissance à possiblement 40 à 90 agents. »
Ce que dit la recherche :
L'approche par les tâches est née en économie avec Autor, Levy et Murnane (2003) : la technologie substitue des tâches routinières, pas des emplois entiers. Les travaux sur l'IA générative confirment ce grain fin. Eloundou et al. (2024) estiment qu'environ 80 % des travailleurs américains ont au moins 10 % de leurs tâches exposées aux grands modèles de langage, mais seulement 19 % en ont plus de la moitié.
Ces chiffres expliquent le décalage entre le discours sur « la fin des emplois » et la réalité. Presque tous les emplois sont touchés, très peu sont remplaçables en bloc. Pour un DRH, agentiser le travail commence donc par un inventaire de tâches, pas par une liste de postes à supprimer.
Pour approfondir :
« IA AGENTIQUE : Arrêtons de fantasmer ! », podcast épisode 19, saison 3, de la chaîne "Besoin de rien, Envie d'IA" avec Jean-Baptiste Audrerie. Il y distingue agent, assistant et automatisation traditionnelle, et pose la question de la suppression d'emplois.
« Agents IA en RH : le travail sans l'homme. C'est pour la fin de l'année. Vraiment ? ». Jean-Baptiste y soutient que « la tâche ne fait pas l'emploi » : automatiser une tâche ne suffit pas à éliminer un métier.
2. Un agent par tâche : la bonne granularité
« Un agent IA, c'est une tâche de cet emploi. »
Ce que dit la recherche :
L'analyse hiérarchique des tâches (Annett et Duncan, 1967) décompose un objectif en sous-objectifs jusqu'à un niveau où chaque opération produit un résultat vérifiable. Brynjolfsson et Mitchell (2017) montrent que l'apprentissage automatique réussit sur des tâches aux entrées et sorties bien définies.
Le principe « 1 agent = 1 tâche » applique cette logique : un livrable clair, donc contrôlable. La recherche ajoute une mise en garde. Plus on découpe, plus il y a de dépendances à gérer. Malone et Crowston (1994) définissent la coordination comme la gestion des interdépendances entre activités. La finesse du découpage a donc un coût, qui se paie en orchestration. Le chiffre de 40 à 90 agents par recruteur est une estimation issue de la vidéo : un ordre de grandeur, pas une mesure.
Pour approfondir :
« ATS : les agents IA prennent le contrôle ». Jean-Baptiste y décrit une chaîne de recrutement déléguée tâche par tâche, et le recruteur comme orchestrateur. Le modèle Pilote, Copilote, Autopilote y répartit chaque tâche entre humain et IA.
3. Agentiser le travail : formaliser avant de déléguer
« Un agent n'agentise pas tout seul. Vous formalisez les règles, les étapes, les garde-fous, les livrables. »
Ce que dit la recherche :
Le modèle de Rasmussen (1983) distingue trois niveaux de conduite : les automatismes, les règles et les connaissances. Le niveau des règles se formalise bien. Le niveau des connaissances, qui sert à traiter l'imprévu, beaucoup moins. Polanyi (The Tacit Dimension, 1966) rappelle que « nous savons plus que nous ne savons dire ». L'analyse cognitive des tâches (Crandall, Klein et Hoffman, Working Minds, 2006) propose des méthodes d'entretien pour rendre ce savoir explicite.
Agentiser le travail exige donc une compétence que peu d'organisations ont développée : faire parler l'expertise. Rédiger une skill pour un agent, c'est faire de l'analyse du travail. Les RH ont ici un rôle naturel, à condition de s'outiller.
Pour approfondir :
« Agents IA en RH : le travail sans l'homme ». Jean-Baptiste constate que seulement 30 à 40 % des tâches des travailleurs du savoir sont formalisées. Le reste, le travail réel, doit être explicité avant toute délégation, et les données RH doivent être structurées.
« Le double mode de l'IA en RH : deux nouvelles réalités ». Il pose la question qui découle de cette formalisation : « qui délègue quoi à qui ? »
4. La colle entre le travail réel et le travail délégué
« Vous êtes la colle entre le travail réel, l'implicite, le social, le relationnel, le tacite, et le travail délégué à ces agents. »
Ce que dit la recherche :
L'ergonomie de l'activité distingue le travail prescrit du travail réel (Guérin et al., Comprendre le travail pour le transformer, 1991). Christophe Dejours (Travail vivant, 2009) définit le travail comme ce qu'il faut ajouter aux prescriptions pour que cela fonctionne. Yves Clot (Le travail à cœur, 2010) montre que la qualité du travail se discute entre pairs.
Un agent exécute le prescrit. L'écart avec le réel ne disparaît pas : il se déplace vers l'humain. Bainbridge (1983) l'avait nommé « l'ironie de l'automatisation » : plus on automatise, plus les tâches qui restent à l'humain sont difficiles. Être « la colle » n'est donc pas un rôle résiduel. C'est le cœur du métier de demain.
Pour approfondir :
« Vers une organisation agentique : l'IA redessine départements RH et travail ». Jean-Baptiste y situe la valeur humaine sur le premier et le dernier kilomètre du travail : l'intention en amont, puis l'arbitrage contextualisé, politique et éthique en aval.
5. Piloter une population d'agents
« Ils ne s'autorégulent pas. À vous de les ajuster, d'en sacrifier, d'en faire naître. »
Ce que dit la recherche :
Mintzberg (The Structuring of Organizations, 1979) décrit plusieurs mécanismes de coordination. Les agents relèvent de la standardisation, qui suppose des règles écrites et maintenues. Parasuraman, Sheridan et Wickens (2000) proposent de choisir, fonction par fonction, le niveau d'autonomie confié à la machine.
Avec 2 500 agents dans une entreprise de 500 employés, la question n'est plus « que peut faire l'IA ? » mais « qui décide de son niveau d'autonomie, et qui le révise ? ». C'est un chantier de gouvernance RH, au même titre que la gestion des emplois et des compétences.
Pour approfondir :
« Le double mode de l'IA en RH : deux nouvelles réalités ». Jean-Baptiste y affirme que « les processus ne disparaissent pas; ils changent d'exécutant ». Gouverner, c'est donc suivre les processus autant que les outils.
« Organisation augmentée par l'IA : où votre entreprise se situe-t-elle ? ». Cette grille en six stades, de l'assistance aux tâches à l'entreprise symbiotique, aide à situer son organisation avant de confier de nouvelles autonomies aux agents.
1er Baromètre IA et RH Canada 2026. Premier baromètre sur l'IA en RH au Canada et au Québec, publié en février 2026, avec les analyses de 18 experts RH et IA.
Un chantier RH
La science de l'analyse du travail confirme mes observations client et les précise. Agentiser le travail réussit quand on décompose finement, qu'on formalise avec méthode, et qu'on reconnaît la part de travail réel que les agents ne prendront que très difficilement ou au prix d'une dispendieuse formalisation.
Où en est votre organisation ?
Répondez au Baromètre IA et RH Canada 2026.
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