Il faut oser lire l’article Négocier l’intelligence artificielle ? La mise en objet de l’IA et ses modes de problématisation dans la négociation collective d’entreprise (2017-2026), signé par Nathalie Greenan, Silvia Napolitano et Justin Pillosio, tous chercheurs au CEET, Centre d’études de l’emploi et du travail, publié il y a peu, dans la série Documents de travail du CEET, n° 220 (lire ici).
Je dis oser car, autant l’avouer d’emblée, le jargon académique y est élevé au rang des Beaux-arts ; cela peut contrarier l’intérêt du lecteur/ de la lectrice à poursuivre la lecture d’un texte pourtant passionnant. Il faut donc se raisonner et lire ce texte jusqu’à sa conclusion, 35 pages après la page de couverture, sans s’obnubiler sur le vocabulaire, propre aux travaux académiques…
Trois motifs m’incitent à cette invitation à lire cet article : un, c’est une tentative de mobiliser de puissants outils d’analyse lexicométrique pour étudier un corpus d’accords collectifs d’entreprise, et le résultat est plus que fécond ; deux, cela permet de comprendre comment des objets techniques (ici, l’IA, l’intelligence artificielle ; mais cela peut convenir à d’autres objets, organisationnels, par exemple) deviennent des objets de négociation collective ; et trois, c’est une manière de séquencer des temporalités dans l’émergence de ces nouveaux objets et, au-delà, de suivre pas à pas, année après année, l’évolution des lexiques utilisés par les négociateurs quand ils traitent, chacun à leur manière, d’une thématique donnée.
L’originalité du travail de Nathalie Greenan et ses collègues du CEET réside dans l’articulation étroite entre données langagières (ce que dit l’accord collectif, par quels mots cela est dit et quelles finalités sont nommées dans ces textes), des outils mathématico-linguistiques (« test hypergéométrique », « analyse factorielle des correspondances », « classification ascendante hiérarchique », etc.) et des concepts ou des manières de penser les évènements du monde (ce que les auteurs, empruntant à Claude Didry, nomment « modes de problématisation », désignant par là les modalités de la mise en débat d’objets sociotechniques pour qu’ils deviennent des objets de négociation). Détaillons.
Lexicométrie. La mobilisation des outils lexicométriques est un dépassement heureux de ce que nous nommions, au siècle dernier, des analyses de contenu. Nous les pratiquions alors à la main, avec des feutres de couleurs, une calculette, de la patience (et un courage qui, parfois, mollissait). J’avais ainsi compté à la main, un à un, au début des années 1990 et en poursuivant mon travail de thèse, les mots environnant de part et d’autre ce que je nommais des mots-pôles (« entreprise, usine, boîte, firme, société ») dans les résolutions d’une dizaine de Congrès syndicaux CGT et CFDT, entre 1970 et 1990. Aujourd’hui ce travail prendrait quelques heures ; il m’en avait pris, à l’époque, des centaines… (pour l’article L’entreprise et sa représentation à la CGT et à la CFDT (1970-1989), lire ici). J’ai toujours considéré que ce travail sur les lexèmes – les unités sémantiques de base, porteuses de sens, comme conflit, qu’on retrouve dans diverses locutions (conflits sociaux, conflits du travail, conflits de personnes, etc.) et diverses variations grammaticales (conflictuel, conflictualité, conflictogène, etc.) – permettait de repérer, sur des périodes plus ou moins longues, des schémas discursifs singuliers et donc, des séquences temporelles singulières où tel mot a remplacé tel autre, présent dans une séquence antérieure.
Temporalités. C’est là l’une des originalités – et tout l’intérêt – de ce travail lexicométrique sur les accords collectifs mentionnant l’IA (c’est-à-dire 593 accords d’entreprise signés depuis 2017): la possibilité de séquencer des périodes, à partir des spécificités du vocabulaire utilisé et, par elles, d’examiner la manière dont s’opère, au fil du temps, cette « mise en débat » de l’IA dans les espaces dédiés à la négociation collective.
L’analyse porte au jour trois périodes. La première, avant l’épidémie de Covid, est celle de « l’appropriation de l’IA dans la négociation ». C’est le fait « d’entreprises disposant des ressources nécessaires pour initier ces discussions atypiques ». Ces textes émanent plutôt de grandes entreprises opérant dans des secteurs producteurs ou utilisateurs de ces technologies. L’IA s’y « juxtapose à d’autres technologies, comme le big data (43% des occurrences de la période) ou la robotique (57%) ». L’IA y est moins décrite que postulée, car « enchâssée dans un faisceau d’innovations qui forment l’arrière-plan des mutations annoncées ». La référence à l’IA dans ces accords « agit ainsi comme un opérateur d’anticipation, inscrivant des actions de formation dans le cadre d’une projection dont le contenu technologique demeure flou. Loin de constituer une régulation stricto sensu de l’IA, cette modalité relève du traitement des incertitudes qu’elle symbolise. »
La deuxième période est celle de la crise sanitaire (2020-2022). S’intensifie et se précise la production normative sur l’IA ; 133 accords signés, soit près du triple de la période précédente. « Cette amplification » écrivent les auteurs, « prend place dans un contexte où la pandémie, en catalysant la digitalisation des organisations, réactualise la problématique des mutations technologiques du travail dans la négociation collective. » Deux tendances caractérisent cette période : l’association entre l’IA et le télétravail ; et l’appréhension de l’IA « au travers de la gouvernance des données professionnelles et personnelles. »
La troisième période est celle de la consécration de cette technologie « comme un référentiel autonomisé », portée par la sortie de ChatGPT en novembre 2022. Entre 2023 et 2024, la production normative relative à l’IA double. Ce rythme, notent les auteurs, se maintient entre 2024 et février 2026. Ils ajoutent : « L’anticipation reste la principale modalité associée à l’IA, mais elle s’articule désormais autour d’une préoccupation plus immédiate pour l’encadrement de l’usage de ces outils en situation de travail. »
Mise en débat de l’IA. Autrement dit, dans les mots des auteurs : sa « problématisation ». L’intention est louable : savoir à quel moment et sous quelles formes émerge une thématique nouvelle de négociation, et identifier le travail (de problématisation, donc) que cela suppose (comment est-il engagé, opéré, poursuivi, et par quelles forces ? Etc.).
Apparaissent de l’analyse du corpus – sans surprise, de mon point de vue – « des modes distincts articulant différemment les enjeux selon le secteur d’activité, les thématiques négociées et l’inscription temporelle » – ce que les auteurs nomment des configurations. Dans leurs mots, et pour comprendre leur démarche : « Saisir ces configurations suppose d’identifier les régularités lexicales qui organisent l’espace des problématisations de l’IA, c’est-à-dire les schèmes par lesquels les organisations formalisent leur rapport à cette technologie. L’analyse factorielle des correspondances (AFC), appliquée au tableau lexical agrégé du corpus, offre cette possibilité en mettant au jour les associations systématiques entre formes lexicales. La classification ascendante hiérarchique (CAH), opérée sur les coordonnées factorielles, permet alors d’identifier les modes typiques par lesquels l’IA est constituée en problème au sein de la négociation collective. »
Deux « modes typiques » de mise en débat / en problème de l’IA sont repérables (via leur forte opposition lexicale) : 1) une logique « d’anticipation des effets de l’IA sur l’emploi » et 2) une logique « d’intégration des systèmes d’IA dans l’entreprise. ». Dans cette seconde problématisation, « l’IA n’y figure plus essentiellement comme facteur d’une transformation du marché du travail à anticiper, mais comme dispositif déployé ou susceptible de l’être, qu’il convient d’encadrer et de réguler dans ses usages effectifs. »
***
Que retenir de cette étude ? Qu’elle permet d’envisager, sur d’autres objets de négociation collective, hors rémunérations et épargne (comme ceux autour de la « transition écologique », ou les « modalités de l’organisation du travail ») un traitement de corpus d’accords collectifs permettant d’identifier la manière, synchronique et diachronique, dont se construit cette régulation sociale conjointe que porte la négociation collective. Certes, l’analyse lexicométrique a ses limites – elle ne peut, par construction, rendre compte du processus, chaotique, de la mise en accord ; elle lit ce qu’il y a d’écrit dans un corpus donné, mais ne peut dire pourquoi cela a été écrit de cette façon, qui a tenu la plume et ce que furent les versions successives avant le texte finalement signé.
Mais cette technique de traitement de corpus, par sa sophistication, est aujourd’hui capable – l’étude de Nathalie Green an et ses collègues le montre – de « faire parler » les accords collectifs, bien au-delà d’une stricte analyse de contenu. Ce que les auteurs ont conscience puisqu’ils notent, en conclusion, que les accords collectifs consacrés à l’IA « prolongent trois modalités déjà identifiées : l’anticipation des transformations par la GEPP-GPEC, la régulation par des commissions ad hoc articulées à l’information-consultation, l’encadrement des usages des salariés ou de leur employeur par des chartes ou des accords de QVCT. » Ainsi l’IA n’est-elle plus seulement « un objet de négociation » mais aussi, d’où sa potentialité, et j’emprunte cette formulation aux auteurs, « un lieu d’innovations institutionnelles favorisant le développement de nouveaux usages, le partage des connaissances et, partant, l’amélioration des conditions dans lesquelles les salariés sont associés à la transformation numérique de leur entreprise »…
