Editorial #96

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Agora #96
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Les aspects clés récurrents des contributions de cette édition d'AGORA sur l'IA sont clairs. Il s'agit de préserver la dignité du travailleur, de le responsabiliser, d'éviter toute surveillance toxique superflue.

Le congrès 2023 de l’USF à Alicante a chargé les organes de l’USF d’accorder une attention accrue aux multiples répercussions de la numérisation sur les relations de travail et l’environnement de nos membres. Entre-temps, d’autres questions essentielles liées à l’introduction de l’intelligence artificielle ont été soulevées et attendent d’être analysées, comprises et traitées. Tous les auteurs et les personnes interrogées dans cette édition d’AGORA apportent une contribution importante au débat.

L’intelligence artificielle représente un défi considérable pour les travailleurs, y compris ceux du secteur public, et, inévitablement, pour les syndicats et leurs responsables. Les employeurs ne nous aideront pas nécessairement à comprendre où et quand nos membres, confrontés à de nouveaux défis, ont besoin de soutien. Nous, les syndicats de la fonction publique (internationaux), devons être prêts, poser les bonnes questions et exiger que la dignité des travailleurs, les aspects matériels de l’emploi et les principes fondamentaux du dialogue social soient respectés. Heureusement, l’Union européenne semble prendre conscience de l’ampleur des changements dans l’environnement de travail et, avec l’élaboration de la loi européenne sur l’IA, établit un premier cadre utile (règlement (UE) 2024/1689). Nos fédérations, la FSESP et la CES, accomplissent un travail remarquable au niveau européen avec le soutien de l’ETUI.

La communication numérique étant disponible à tout moment et en tout lieu, la notion d’« environnement de travail » s’estompe, voire disparaît, au-delà du contexte du télétravail à domicile. L’« environnement de travail » est progressivement remplacé par la « sphère de travail ». La disponibilité permanente entraîne un stress constant et des attentes chez les employeurs. Les gains d’efficacité obtenus au détriment de la santé des travailleurs peuvent également conduire à une situation cynique où les travailleurs sont appelés à former des systèmes d’IA qui entraînent des pertes d’emplois chez ceux qui ont contribué à leur formation. Ces aspects montrent à eux seuls que l’implication profonde des représentants est primordiale, par exemple pour contrôler le droit à la déconnexion et traiter les questions de réaffectation précoce lorsque des suppressions d’emplois sont envisagées.

Les aspects clés récurrents des contributions de cette édition d’AGORA sur l’IA sont clairs. Il s’agit de préserver la dignité du travailleur, de le responsabiliser, d’éviter toute surveillance toxique superflue, d’instaurer la confiance, de mettre à jour les règles de protection des données et de garantir la transparence. Il faut aussi impliquer profondément le personnel et/ou les représentants syndicaux dans l’ensemble des mesures de déploiement de l’IA. Il est essentiel de toujours garder l’être humain au cœur des processus décisionnels sensibles.

Réussir à atteindre cet objectif sera notre principal défi au cours des nombreuses années à venir.

Pour les responsables syndicaux comme pour les membres, il est utile d’étudier attentivement chaque article de cette édition d’AGORA, car ils offrent tous des informations précieuses sur des questions complexes et très sensibles liées à l’IA. D’autres sources sont indiquées. Tout commence par une meilleure compréhension, le partage des connaissances sur les menaces avec les membres, ainsi qu’une action concertée.

Au sein de diverses organisations internationales et européennes, les syndicats affiliés à l’USF devront comprendre les spécificités du déploiement de l’IA dans leur environnement. Ils devront ensuite partager leur expérience avec l’USF afin de mener autant d’actions que possible et d’assurer autant de coordination que possible.

Bonne lecture !

PETER KEMPEN

A propos de l’auteur

Secrétaire général de l’Union Syndicale Fédérale et membre de la SUEPO Berlin