IA agentique : qui contrôle encore le travail ?

L'IA agentique ne se contente plus de répondre à une question. Elle peut consulter une messagerie, rechercher un document, modifier un fichier ou déclencher une action.

Pour les élus CSE, le sujet dépasse donc largement la protection des données. Il concerne l'autonomie des salariés, la répartition des responsabilités et les conditions dans lesquelles le travail sera désormais organisé, contrôlé et évalué.

L'IA ne répond plus seulement : elle agit

Une IA générative classique produit un texte, une image ou une recommandation à partir d'une demande.

Une IA agentique va plus loin. Elle peut décomposer un objectif en plusieurs tâches, mobiliser différents outils et exécuter des actions avec une intervention humaine limitée.

Son fonctionnement repose généralement sur :

• un agent central chargé de comprendre la demande ;
• des agents spécialisés capables d'accomplir certaines tâches ;
• des connexions à la messagerie, aux agendas, aux bases documentaires ou aux outils métiers ;
• une mémoire permettant de conserver des informations entre plusieurs utilisations.

Cette architecture transforme la circulation des données. Une information confiée à un agent peut être transmise à d'autres composants, stockée dans plusieurs espaces de mémoire ou envoyée vers un service extérieur.

Le Conseil de l'IA et du numérique alerte ainsi sur la difficulté, pour l'utilisateur, de savoir quelles données sont mobilisées, où elles sont conservées et quels acteurs interviennent réellement dans le traitement.

Moins de tâches répétitives, mais beaucoup plus de données

C'est le principal paradoxe.

Pour faire gagner du temps, l'agent IA doit connaître précisément le salarié. Il doit accéder à ses dossiers, comprendre ses habitudes, retrouver ses échanges et parfois anticiper ses besoins.

Plus l'outil est personnalisé, plus il collecte et mémorise d'informations.

Dans l'environnement professionnel, cette mémoire peut révéler bien davantage que le contenu d'une demande ponctuelle :

• les personnes avec lesquelles le salarié échange ;
• ses horaires et son rythme de travail ;
• les projets auxquels il participe ;
• ses difficultés ou erreurs récurrentes ;
• ses centres d'intérêt professionnels ;
• parfois des informations relatives à sa santé ou à son activité syndicale.

Le risque ne réside donc pas seulement dans une éventuelle fuite de données.

L'accumulation progressive de ces informations permet de constituer un profil professionnel particulièrement détaillé. Ce profil pourrait ensuite influencer les tâches confiées, les recommandations formulées ou la manière dont l'activité est évaluée.

La CNIL rappelle que tout traitement de données personnelles par un système d'intelligence artificielle reste soumis au RGPD et aux droits des personnes concernées.

L'automatisation déplace le travail au lieu de le supprimer

Une tâche exécutée automatiquement ne signifie pas nécessairement une diminution équivalente de la charge de travail.

L'IA agentique crée de nouvelles activités, souvent peu visibles :

• vérifier que l'agent a compris la consigne ;
• contrôler les documents consultés ;
• corriger les résultats produits ;
• rechercher l'origine d'une erreur (gestion des hallucinations) ;
• vérifier qu'aucune donnée confidentielle n'a été transmise ;
• reprendre manuellement une procédure interrompue.

Le salarié devient alors le superviseur d'une chaîne technique qu'il ne maîtrise pas toujours.

Ce travail de contrôle peut être particulièrement exigeant. Une erreur commise par un agent IA ne reste pas forcément isolée. Elle peut être reprise par un autre agent, enregistrée dans une mémoire persistante puis utilisée pour déclencher de nouvelles actions.

L'automatisation peut ainsi produire un effet rebond : moins de manipulations manuelles, mais davantage de vigilance, d'incertitude et de responsabilités.

Une nouvelle forme d'intensification du travail

L'IA agentique peut également accélérer le rythme de production.

Parce que l'outil traite davantage de demandes, rédige plus rapidement et fonctionne en continu, les objectifs de productivité peuvent être relevés. Le temps économisé risque alors d'être immédiatement réaffecté à de nouvelles tâches.

La technologie peut aussi renforcer la fragmentation de l'activité.

Le salarié doit intervenir lorsqu'un agent demande une validation, signale une difficulté ou produit un résultat incertain. Il passe ainsi d'une tâche à une autre, au rythme des sollicitations du système.

Les conséquences possibles sont directement liées aux conditions de travail :

• augmentation de la charge cognitive ;
• multiplication des interruptions ;
• sentiment de perte de contrôle ;
• difficulté à attribuer les responsabilités ;
• appauvrissement de certaines compétences ;
• tensions entre les prescriptions de l'outil et le travail réel.

Un agent IA présenté comme un assistant peut finalement devenir un nouveau prescripteur du travail.

Qui sera responsable lorsque l'agent se trompe ?

L'autonomie des agents IA brouille aussi la chaîne des responsabilités.

Lorsqu'un salarié utilise un logiciel classique, il reste généralement à l'origine de l'action réalisée. Avec une IA agentique, plusieurs composants peuvent intervenir entre la demande initiale et le résultat final.

En cas de suppression d'un document, d'envoi à un mauvais destinataire ou de décision erronée, plusieurs questions se posent :

• la consigne du salarié était-elle suffisamment précise ?
• le système a-t-il mal interprété cette consigne ?
• un service connecté a-t-il transmis une mauvaise information ?
• l'employeur avait-il prévu une validation humaine ?
• le salarié avait-il été correctement formé ?

Sans règles claires, le risque est que la responsabilité soit reportée sur l'utilisateur final, alors même qu'il ne disposait pas d'une visibilité complète sur le fonctionnement du système.

Maintenir un humain « dans la boucle » ne suffit d'ailleurs pas lorsque sa validation devient automatique ou purement formelle. Il doit disposer du temps, des informations et du pouvoir nécessaires pour modifier réellement la décision.

Le CSE doit examiner le système dans son ensemble

Le débat ne doit pas se limiter au choix d'un outil ou au respect d'une charte informatique.

Les élus doivent pouvoir comprendre l'ensemble de l'organisation prévue :

• quelles tâches seront confiées aux agents IA ?
• quelles applications (connecteurs) et quelles données pourront-ils consulter ?
• quelles informations seront conservées en mémoire ?
• pendant combien de temps ?
• quelles actions nécessiteront une validation humaine ?
• comment un salarié pourra-t-il interrompre une opération ?
• qui contrôlera les erreurs et les incidents ?
• quels objectifs de productivité accompagneront le déploiement ?
• quelles formations seront proposées aux salariés et aux managers ?

Dans les entreprises d'au moins 50 salariés, le Code du travail prévoit l'information et la consultation du CSE sur l'introduction de nouvelles technologies ainsi que sur les aménagements importants modifiant les conditions de santé, de sécurité ou de travail.

Le déploiement d'une IA agentique peut donc relever d'une consultation nouvelle technologie lorsqu'il modifie concrètement l'organisation, les responsabilités, les compétences ou les méthodes de contrôle.

Le CSE peut également recourir à un expert afin d'en analyser les effets sur la santé, la sécurité et les conditions de travail. Une expertise IA peut notamment permettre d'examiner les flux de données, le niveau réel d'autonomie, la charge de supervision et les conséquences sur le travail réel.

Sources

[1] IA agentique et protection des données personnelles : équation à inconnues multiples pour les utilisateurs, Conseil de l'IA et du numérique, 2026. Disponible sur : https://www.conseil-ia-numerique.fr/nos-travaux/ia-agentique-et-protection-des-donnees-personnelles-equation-inconnues-multiples-pour

[2] IA - Comment se mettre en conformité ?, CNIL. Disponible sur : https://www.cnil.fr/fr/ia-comment-se-mettre-en-conformite