Menu principal
Selon l’enquête, qui s’appuie sur les réponses de plus de 70 000 travailleurs dans les 27 États membres recueillies fin 2024 et début 2025, 90 % des travailleurs de l’UE utilisent des appareils numériques, les plus courants étant les ordinateurs, les appareils mobiles, les logiciels de bureau et les plateformes de communication.
Par ailleurs, une forte proportion de travailleurs de l’UE (30 %) a utilisé des outils basés sur l’IA au moins une fois au cours des 12 derniers mois. Cela concerne en particulier l’utilisation de chatbots IA basés sur des LLM (Large Language Model). Ce type d’utilisation de l’IA est particulièrement élevé au Danemark (45 %), en Belgique (43 %), aux Pays-Bas (40 %), en Finlande (38 %) et en Autriche (36 %), ce qui indique des taux différentiels de diffusion de l’IA dans l’UE.
La France, avec un taux de 25 % est très significativement en dessous de la moyenne de l’UE. Seules la Croatie (24 %), la Bulgarie (19 %), la Roumanie (17 %) et la Grèce (13 %) font pire. En termes d’outils IA utilisés, la France semble avoir une préférence pour les robots (5,9 % contre 3,8 % pour la moyenne UE) au détriment des systèmes prédictifs (4,2 % contre 8,8 % pour la moyenne UE) et des véhicules autonomes (4,3 % contre 4,8 % pour la moyenne UE).
Un déploiement rapide de l’IA
Les données de l’étude révèlent un déploiement rapide des technologies d’IA, le plus souvent utilisées pour des tâches liées au texte, telles que la rédaction et la traduction. Les travailleurs ont généralement une attitude positive à l’égard des avantages de l’utilisation de l’IA au travail (la plupart d’entre eux affirment que l’utilisation de l’IA a facilité leur travail). Cependant, il existe des différences significatives selon les professions : plus d’un tiers des cols blancs utilisent des outils d’IA au travail, contre moins de 20 % pour les autres professions et seulement 6 % pour les professions élémentaires. Selon les données de l’étude, l’outil d’IA le plus utilisé par les travailleurs dans l’UE est clairement ChatGPT (21 %) largement devant Copilot (4 %) et Gemini (1 %).
Une surveillance accrue
Revers de la médaille du développement de ces technologies, la surveillance numérique est assez répandue, en particulier la surveillance du temps de travail (37 % des travailleurs de l’UE font l’objet d’une surveillance numérique pour leurs heures de travail et 36 % pour leurs entrées/sorties du travail). La France se situe dans cette moyenne avec des taux respectifs de 33 % et 37 %. La « surveillance physique », c’est-à-dire la surveillance de la localisation physique des travailleurs, et la « surveillance des activités », c’est-à-dire la surveillance des activités des travailleurs à l’aide d’outils numériques, sont généralement moins fréquentes, mais elles concernent une proportion importante de travailleurs dans certains pays. Certaines de ces formes de surveillance numérique, telles que la surveillance du travail au bureau ou des réseaux sociaux, peuvent être très intrusives. Cela met en évidence la capacité croissante des employeurs à collecter des données sur les travailleurs. La prévalence varie considérablement d’un État membre à l’autre, étant particulièrement élevée dans certains États membres d’Europe centrale et orientale. La France semble particulièrement apprécier les outils surveillant l’utilisation de l’ordinateur (16 % font l’objet d’une surveillance, contre 11 % pour la moyenne UE).
Un encadrement de la gestion algorithmique
La gestion algorithmique, moins répandue que la surveillance numérique, est également importante et présente des schémas très divers selon les pays européens et les lieux de travail. Les résultats de l’enquête indiquent que 24 % des travailleurs de l’UE voient leur temps de travail attribué automatiquement. La France est un peu au-delà de la moyenne (27 %). Cette forme d’attribution automatisée du temps de travail est souvent associée à des algorithmes qui déterminent le flux de travail ou la hiérarchisation des tâches. Les auteurs soulignent que certaines formes combinées de surveillance numérique et de gestion algorithmique doivent être examinées avec attention en raison de leurs implications potentiellement négatives sur les conditions de travail. Ils appellent à « des mesures ciblées et à un effort concerté de la part des partenaires sociaux et des décideurs politiques afin de garantir que la numérisation continue du travail se déroule d’une manière à la fois économiquement avantageuse et socialement responsable. »