Vos employés savent-ils qu’ils travaillent aux côtés d’agents IA ?
Écart de sensibilisation: De nombreux employés ignorent la présence d'agents IA dans leur environnement de travail, ce qui génère méfiance et confusion.
Importance de la transparence: Les cadres de gouvernance présument une supervision humaine, mais l'absence d’information auprès des employés met en danger la responsabilité.
Érosion de la confiance: De nombreux travailleurs jugent les systèmes IA peu fiables, 62 % exprimant des inquiétudes concernant la fiabilité des agents IA.
Implication des employés: La divulgation est essentielle : les employés doivent comprendre le rôle de l’IA pour pouvoir superviser et collaborer efficacement.
Déficit de formation: Seules 38 % des organisations proposent une formation aux outils IA, ce qui accentue le sentiment de déclassement chez les employés.
La plupart des employés ignorent ce qui travaille à leurs côtés.
L’IA agentique a largement dépassé le stade pilote et oriente désormais les requêtes de service client, signale les performances atypiques, planifie les entretiens et résume les réunions avant même que quiconque ne se soit déconnecté.
Dans un nombre croissant d’organisations, elle rédige des réponses et prend des décisions à faible enjeu pour le compte d’employés qui n’ont pas été informés de ce qui se passe.
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Le déploiement a dépassé la communication. Selon une enquête de la Cloud Security Alliance publiée en avril, 82 % des entreprises ont découvert, au cours de l’année écoulée, des agents d’IA jusqu’alors inconnus dans leurs environnements informatiques, dont nombre d’entre eux sont apparus à plusieurs reprises. C’est un problème de visibilité pour l’IT. Mais le déficit de sensibilisation des employés est encore plus profond.
La recherche mondiale Workday 2025 (en anglais), menée auprès de près de 3 000 décideurs en Amérique du Nord, APAC et EMEA, a révélé que seulement 24 % des employés se sentent à l’aise avec des agents IA travaillant en arrière-plan sans qu’ils le sachent.
Il ne s’agit pas d’une préoccupation marginale lorsque trois travailleurs sur quatre tracent une limite claire – la plupart du temps sans information complète sur la façon dont cette limite se manifeste réellement dans leur propre entreprise.
Transparence et hypothèses partagées
L’argument éthique pour combler cet écart est simple : les travailleurs ont le droit légitime de comprendre les systèmes qui influent sur la répartition des tâches, la charge de travail, et dans certains cas, l’évaluation de leur performance. Mais l’argument opérationnel parlera sans doute plus aux dirigeants concernés.
Les cadres de gouvernance, comme le cadre de gestion des risques d’IA du NIST, les exigences de transparence de l’AI Act européen, et la plupart des politiques IA d’entreprise rédigées ces deux dernières années, reposent sur l’hypothèse fondamentale que l’humain reste dans la boucle.
Pas seulement les cadres ou les équipes conformité, mais aussi celles et ceux qui font le travail. La supervision humaine signifie que lorsqu’un agent commet une erreur, oriente mal un dossier, applique un critère erroné ou s’écarte de son comportement prévu, quelqu’un peut le détecter. Cette personne, c’est presque toujours un collaborateur de première ligne, suffisamment proche de la production pour percevoir ce qui ne va pas.
Quand les employés ignorent qu’un agent agit, cette supervision disparaît structurellement. L’architecture de la responsabilité dépend d’une prise de conscience qui n’existe pas.
Que se passe-t-il lorsqu’ils l’apprennent ?
Quand la rupture arrive, elle est souvent vécue de façon personnelle. Environ huit mois avant de s’entretenir avec People Managing People, Mike Rolfe, VP produit chez Outbuild — une plateforme de planification dans la construction — a déployé un système agentique dans les opérations de succès client capable de surveiller la santé des comptes, planifier des appels pour les CSM et rédiger des rapports de risques sur les renouvellements, le tout de manière autonome et sans intervention humaine.
La direction avait été informée, mais pas l’ensemble de l’équipe service client, notamment parce qu’en interne, tout le monde parlait d’« automatisation » au lieu de ce qu’il s’agissait réellement.
Un CSM s’est présenté à un appel client et le client a mentionné une réunion qu’il avait déjà programmée, ce que le CSM n’avait jamais mis en place.
La perte de confiance au sein de l’équipe a mis des semaines à s’estomper. Sa règle désormais : dès lors qu’un système IA prend une décision qu’une autre personne peut constater, la personne dont le nom figure sur l’action doit être informée avant qu’elle ne soit exécutée.
Son équipe a également totalement renoncé à utiliser le terme « automatisation », désormais remplacé par des descriptions claires. Par exemple : « le système prendra des rendez-vous pour vous et notifiera le client sous votre nom ».
Cela s’explique notamment parce que, surtout dans la culture du BTP, les termes techniques vagues ne mènent pas à un consentement éclairé, mais à des situations semblables à celle vécue par son CSM.
La responsabilité incombe à l’humain
Steven Betito, COO et responsable de la protection des données chez Elestio, l’a également constaté directement.
Lorsque son équipe a intégré l’IA agentique dans les opérations quotidiennes, ils ont inclus la transparence dès le départ. Chaque agent avait un rôle documenté et était présenté explicitement à l’équipe en tant qu’IA, ce qui signifiait que personne n’ignorait avec quoi il travaillait. Ce qu’ils n’ont pas mis en place assez tôt, c’est une structure claire d’escalade.
Au cours des premiers mois, nous n’avons pas formalisé les voies d’escalade. Un collègue humain envoyait un e-mail à un agent avec une demande ambiguë, l’agent interprétait du mieux qu’il pouvait, et le résultat se retrouvait parfois en production sans relecture humaine claire.
La solution a été simple une fois le problème identifié. Désormais, toute action d’un agent au-delà d’un certain seuil exige l’approbation d’un humain désigné, mais la leçon est restée : La transparence sur ce qu’est un agent ne garantit pas automatiquement la responsabilité de ce qu’il fait. Ce sont deux problèmes distincts qui requièrent des solutions distinctes.
La confiance est introuvable
Le rapport 2025 d’Asana sur l’état mondial de l’IA au travail, qui a interrogé plus de 2 000 travailleurs du savoir aux États-Unis et au Royaume-Uni, révèle que 62 % considèrent les agents IA comme peu fiables.
Encore plus révélateur, 82 % des salariés estiment qu’une formation adéquate est essentielle pour utiliser efficacement les agents IA, mais seulement 38 % des organisations l’ont proposée.
Le problème ici n’est pas tellement que les salariés rejettent les agents IA, ils essaient de composer avec un décalage entre ce qu’on leur fournit et ce qu’on leur a appris et se sentent de moins en moins à leur place à mesure que leur déploiement s’accélère.
Lorsque les employés découvrent, par un collègue, un changement de processus ou un résultat qu’ils ne s’expliquent pas, que des systèmes IA fonctionnent dans leurs flux de travail, la réaction n’est généralement pas la curiosité. C’est une forme bien précise de défiance, celle qui naît du fait de se sentir géré plutôt qu’inclus. Et cette défiance ne reste pas limitée à la question de l’IA.
Une partie du problème est une question de définition. L’« IA agentique » ne figure pas dans la plupart des manuels des employés ou des formations pour managers, même si les outils eux-mêmes y sont déjà présents. De nombreuses organisations ont déployé des agents sous des noms de produits fournisseurs — assistants de workflow, intégrations CRM, plateformes de planification — qui ne laissent pas entrevoir l’autonomie sous-jacente.
Un salarié qui suit une recommandation d’acheminement de dossier peut n’avoir aucune idée que cette recommandation émane d’un agent IA, et non d’un responsable ou d’une règle fixe.
Le sondage de WalkMe pour 2025 sur le monde du travail indique que 78 % des employés utilisent des outils IA non fournis par leur employeur, et près de la moitié ont choisi de ne pas divulguer leur utilisation de l’IA au travail pour éviter d’être jugés. L’adoption de l’ombre et l’opacité institutionnelle s’auto-alimentent.
Régler cette question ne se fait pas avec une simple opération de communication ponctuelle. Ce qui fonctionne, c’est d’inclure la transparence dans le déploiement, en expliquant ce que fait ou ne fait pas un système avant sa mise en service dans les workflows de l’équipe, d’assurer une visibilité continue sur les zones d’action des agents et de fournir aux salariés un canal clair pour signaler toute anomalie.
Ce dernier point est plus important que ce que prévoient la plupart des plans de déploiement de l’IA.
Les employés ne sont pas que le public de la transparence. Ils constituent la principale couche de détection d’erreur pour tout système agentique opérant dans leur domaine. S’ils savent ce qui fonctionne et comprennent quoi faire quand ça dysfonctionne, la gouvernance fonctionne comme prévu. Sinon, ces cadres restent théoriques.
