Un outil promet de détecter le stress avant qu’il ne conduise à l’épuisement professionnel. Un autre analyse les réponses aux questionnaires, les échanges écrits ou certains signaux physiologiques afin d’identifier des équipes potentiellement exposées aux risques psychosociaux (RPS). La perspective est séduisante : anticiper les difficultés, intervenir plus tôt et privilégier la prévention plutôt que la réparation.
Toutefois, avant de s’interroger sur les performances de ces technologies, une question fondamentale mérite d’être posée : que mesurent-elles réellement ? S’agit-il d’un état de détresse individuelle, d’une émotion supposée ou des facteurs liés à l’organisation du travail susceptibles de fragiliser la santé des salariés ?
Ces dimensions sont étroitement liées, mais elles ne se confondent pas. La distinction est essentielle, car une prévention efficace ne saurait se limiter à repérer la souffrance d’un salarié sans chercher à comprendre les conditions de travail qui peuvent en être à l’origine.
Un score ne suffit pas à comprendre la réalité du travail
L’intelligence artificielle appliquée aux risques psychosociaux recouvre des usages très divers. Certains outils analysent des questionnaires ou des témoignages écrits ; d’autres proposent des dispositifs numériques d’accompagnement psychologique. Certains systèmes vont plus loin en prétendant déduire le stress ou l’état émotionnel d’une personne à partir de sa voix, de son visage, de son activité numérique ou de données physiologiques.
Pour autant, mesurer un symptôme ne revient pas à évaluer un risque professionnel.
Un niveau de stress déclaré ne permet pas, à lui seul, de déterminer si les difficultés rencontrées sont liées à une charge de travail excessive, à des horaires imprévisibles, à un manque d’autonomie, à des tensions relationnelles ou encore à une insécurité professionnelle. De même, une variation de la voix ou de la fréquence cardiaque ne constitue pas, en elle-même, un diagnostic de stress ou d’épuisement.
Un modèle d’intelligence artificielle peut identifier des régularités dans les données qui lui sont soumises. Il ne dispose cependant pas nécessairement du contexte complet dans lequel s’inscrit le travail, ni de la signification que le salarié attribue à son expérience. Il peut contribuer à faire émerger des signaux d’alerte, mais leur interprétation exige une validation rigoureuse et une analyse tenant compte des réalités professionnelles.
Cette distinction est déterminante. Réduire un problème collectif à un indicateur individuel pourrait conduire à privilégier des actions visant à aider les salariés à mieux gérer leur stress, alors que les mesures les plus pertinentes pourraient concerner la charge de travail, le management, les horaires ou l’organisation des activités.
L’enjeu n’est donc pas seulement de détecter une difficulté, mais d’en comprendre les déterminants afin d’agir sur ses causes éventuelles.
Des perspectives prometteuses, mais des preuves encore à consolider
La littérature scientifique internationale s’intéresse de plus en plus aux outils d’intelligence artificielle destinés au soutien psychologique dans le monde professionnel. Une revue systématique récente a recensé 17 études portant notamment sur des interventions numériques telles que les chatbots et les dispositifs d’accompagnement.
Les résultats observés dans certaines études sont encourageants. Les auteurs soulignent néanmoins plusieurs limites, parmi lesquelles la durée parfois réduite des recherches, la taille limitée des échantillons et l’hétérogénéité des résultats. Des incertitudes persistent également concernant l’efficacité à long terme et les conditions de déploiement de ces dispositifs dans des environnements professionnels réels.
Revue systématique publiée dans le British Medical Bulletin.
Il convient dès lors de distinguer deux questions complémentaires : un outil peut-il contribuer au soutien psychologique d’un salarié ? Et peut-il identifier de manière fiable les facteurs organisationnels à l’origine des risques psychosociaux ? La démonstration de l’efficacité d’un accompagnement numérique ne suffit pas à établir la capacité d’un système à mesurer ou à prévenir les causes professionnelles de la souffrance.
Au Maroc, plusieurs travaux se sont déjà intéressés au stress et aux risques psychosociaux dans différents secteurs, notamment les centres d’appels, les entreprises informatiques et les établissements de santé. Une prépublication explore également le recours au machine learning pour contribuer à la prévention du burnout chez les professionnels de santé marocains.
Ces recherches témoignent d’un intérêt croissant pour les possibilités offertes par les nouvelles technologies. Toutefois, les sources publiques disponibles ici ne permettent pas d’affirmer qu’un outil d’intelligence artificielle capable de mesurer les risques psychosociaux aurait déjà été validé de manière suffisamment robuste dans les entreprises marocaines.
Étude consacrée aux centres d’appels ; prépublication sur le burnout des soignants.
Ce constat ne remet pas en cause l’intérêt de ces initiatives. Il souligne plutôt la nécessité de les évaluer avec méthode avant de leur attribuer une capacité prédictive ou préventive. Sur quelles données les modèles ont-ils été entraînés ? À quels critères de référence leurs résultats ont-ils été comparés ? Quels secteurs et quelles populations ont été étudiés ? Quels sont leurs taux d’erreur ? Enfin, quelles actions concrètes ont été engagées à la suite des alertes produites ?
Ces questions sont indispensables pour passer d’une innovation technologique prometteuse à un outil réellement utile à la santé au travail.
Au Maroc, la diversité linguistique est un enjeu majeur de validation
Dans les entreprises marocaines, les échanges professionnels peuvent mobiliser le français, l’arabe standard, la darija, l’Arabizi — c’est-à-dire la darija écrite en caractères latins — ainsi que des formulations mêlant plusieurs langues au sein d’une même phrase.
À cette diversité s’ajoutent les particularités culturelles de la communication : l’humour, l’ironie, les expressions régionales ou encore les manières indirectes d’exprimer un désaccord, une inquiétude ou une difficulté.
Des ressources de traitement automatique de la langue existent pour la darija marocaine, notamment dans les domaines de l’analyse de sentiment et de l’alternance entre l’arabe marocain et le français. Cependant, l’existence de ces ressources ne démontre pas qu’un outil soit capable d’identifier avec fiabilité le stress, l’épuisement professionnel ou les risques liés aux conditions de travail dans les échanges de salariés marocains.
Corpus consacré à la darija et à l’alternance des langues ; étude sur l’analyse de sentiment en darija.
La validation linguistique ne devrait donc pas se limiter à traduire une interface ou à soumettre quelques exemples de phrases au système. Elle devrait examiner, dans les langues et les formes d’expression effectivement utilisées, les erreurs d’interprétation, les situations dans lesquelles des salariés sont classés à tort comme étant à risque, ainsi que les cas où une souffrance réelle n’est pas détectée.
Sans cette démarche, les performances observées sur une langue, une culture ou une population ne peuvent être automatiquement transposées à une autre.
Pour le Maroc, la question est donc double : disposer de données suffisamment représentatives des réalités locales et vérifier que les résultats produits sont pertinents dans les contextes professionnels concernés.
Préserver la confiance : une condition incontournable de la prévention
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans la prévention des risques psychosociaux soulève également des questions importantes en matière de confidentialité, de protection des données personnelles et de respect de la vie privée.
Les questionnaires psychologiques, les témoignages écrits et certaines données physiologiques peuvent révéler des informations particulièrement sensibles. Selon leur contenu et leur degré d’identifiabilité, leur collecte et leur analyse peuvent exposer les salariés à des usages secondaires qu’ils n’avaient pas anticipés.
Au Maroc, la loi n° 09-08 relative à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel encadre ces pratiques. Elle prévoit notamment des dispositions spécifiques concernant les données relatives à la santé, ainsi que des exigences relatives à la sécurité et aux transferts de données à l’étranger. Les conditions applicables doivent être examinées au regard de la finalité du traitement, des acteurs concernés et des dispositions légales pertinentes.
La déontologie médicale rappelle, par ailleurs, l’importance de l’indépendance du médecin du travail et du respect du secret professionnel. Le Code du travail marocain prévoit également des dispositions relatives à la médecine du travail et à la communication d’informations concernant les risques professionnels.
Code de déontologie de la profession médicale, article 78 ; Code du travail marocain, articles 318 à 325.
Ces principes invitent à établir une distinction claire entre deux objectifs : permettre à l’entreprise de comprendre les facteurs collectifs qui affectent la santé au travail et protéger les informations personnelles relatives à la situation de chaque salarié.
L’employeur doit pouvoir identifier les difficultés organisationnelles et engager les mesures correctives nécessaires. Cela ne signifie pas qu’il doive accéder aux confidences individuelles, aux scores psychologiques ou aux données médicales des salariés.
La confiance ne peut reposer sur une simple mention dans une politique de confidentialité. Elle suppose des garanties concrètes et compréhensibles : qui collecte les données ? Qui peut consulter les réponses libres ? Où sont-elles hébergées ? Combien de temps sont-elles conservées ? Peuvent-elles être réutilisées à des fins de gestion des ressources humaines ? Les salariés peuvent-ils refuser de participer sans subir de conséquences défavorables ? Enfin, quelles informations sont communiquées à l’employeur : des tendances collectives anonymisées ou des alertes nominatives ?
Ces questions doivent être traitées en amont du déploiement, et non après l’apparition des premières difficultés.
Faire de l’intelligence artificielle un levier d’amélioration des conditions de travail
L’Organisation mondiale de la Santé recommande notamment de privilégier des interventions organisationnelles s’attaquant aux facteurs psychosociaux du travail et d’associer véritablement les travailleurs aux démarches de prévention.
Ces interventions peuvent porter sur la répartition des charges, l’aménagement des horaires, l’autonomie professionnelle, la qualité du management, les relations au sein des équipes ou encore les dispositifs de soutien. Elles rappellent que la prévention des risques psychosociaux ne peut se réduire à des solutions individuelles de gestion du stress.
Recommandations de l’OMS sur la santé mentale au travail.
Dans cette perspective, l’intelligence artificielle pourrait constituer un appui intéressant pour analyser des tendances, repérer des signaux collectifs, orienter les investigations et évaluer les effets des mesures de prévention. Son utilisation devrait néanmoins s’inscrire dans une démarche structurée, sous la responsabilité de professionnels compétents et avec la participation des salariés.
Elle suppose également de rendre explicites les limites des modèles, de vérifier leur pertinence linguistique et culturelle, de protéger les données personnelles et de maintenir une séparation claire entre la prévention collective, l’accompagnement médical et les décisions de gestion des ressources humaines.
La valeur d’un tel dispositif ne devrait pas être appréciée uniquement au nombre d’alertes qu’il génère ou à sa capacité à prédire un risque. Elle devrait aussi être évaluée à l’aune des améliorations concrètes apportées aux conditions de travail, de la réduction des expositions évitables et de la confiance qu’il inspire aux personnes concernées.
Au Maroc, la priorité est de mesurer avec justesse pour prévenir avec responsabilité
L’intelligence artificielle ouvre des perspectives intéressantes pour renforcer la prévention des risques psychosociaux. Mais son potentiel ne saurait dispenser les entreprises, les professionnels de santé au travail et les pouvoirs publics d’une réflexion approfondie sur la pertinence des outils, la qualité des données, les exigences éthiques et les réalités du contexte marocain.
L’enjeu n’est pas de demander à l’intelligence artificielle de détecter toujours plus tôt, mais de s’assurer qu’elle détecte avec justesse, qu’elle n’ignore pas certaines situations et que son utilisation respecte les personnes qu’elle observe.
Car la prévention ne commence pas au moment où un algorithme attribue un score à un salarié. Elle commence lorsque les signaux recueillis conduisent à comprendre les difficultés, à agir sur les facteurs de risque et à améliorer durablement l’organisation du travail.
Au fond, la véritable question n’est peut-être pas de savoir si l’intelligence artificielle peut prédire le stress au travail, mais si nous saurons l’utiliser pour construire des environnements professionnels plus sains, plus équitables et plus respectueux de la dignité humaine.