Accueil » Perspectives du Marché » Durabilité et ESG » Ce qu'il faut savoir sur les emplois liés à l'IA et à la sécurité
publié
4 mai 2026
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SUJET
L'IA et l'avenir du travail en matière d'environnement, de santé et de sécurité au travail
━ Aperçu
ISHN a posé une question cruciale à divers acteurs du secteur de la santé et de la sécurité au travail : alors que les PDG du secteur technologique prévoient que l’IA automatisera la plupart des tâches administratives d’ici 12 à 18 mois, les emplois liés à la santé et à la sécurité au travail seront-ils les prochains touchés ? L’article qui en a résulté a interrogé des dirigeants de fournisseurs d’IA, des chercheurs et des praticiens – dont le PDG de Benchmark Gensuite – afin de recueillir leur analyse des risques.
Cette page développe le raisonnement qui sous-tend la position de Benchmark Gensuite dans ce débat : pourquoi la question « l’IA va-t-elle prendre des emplois dans le domaine de la sécurité ? » est moins pertinente que de se demander quelles parties du travail elle est réellement en mesure de prendre en charge.
━ Perspective de référence Gensuite
La vague actuelle de prédictions de pertes d'emplois liées à l'IA vise principalement les emplois de cols blancs : avocats, comptables, responsables marketing, chefs de projet, tous passés leurs journées devant un ordinateur. Il est pertinent d'étendre cette question aux professionnels de la santé et de la sécurité au travail, car une part importante de leur activité se déroule également à un bureau : rédaction de rapports, suivi des obligations de conformité, synthèse des incidents.
Mais cette vision occulte la part du travail qui ne se déroule pas derrière un bureau. Sensibiliser un employé aux comportements dangereux, instaurer la confiance nécessaire pour qu'un incident évité de justesse soit signalé, évaluer l'ambiance lors d'une discussion tendue après un incident : rien de tout cela ne relève du travail administratif, et rien de tout cela ne bénéficie d'un modèle plus complexe ou d'une puce plus rapide comme le ferait la rédaction d'un rapport. Les tâches les plus exposées à l'automatisation par l'IA se concentrent dans la sphère administrative du travail – mais « exposées » ne signifie pas « non supervisées ». Une exigence mal interprétée dans un résumé de permis ou une limite d'exposition négligée dans une analyse des risques ne sont pas une simple erreur de rédaction ; en matière de santé et de sécurité, c'est le genre d'erreur qui peut coûter une vie. Les tâches qui définissent la profession se situent en partie sur le terrain, et en partie dans le jugement appliqué à tout ce que l'IA produit avant même que quiconque ne s'y fie.
« Le contact humain est essentiel pour empêcher l’IA de prendre de mauvaises décisions ou de fournir de fausses informations. »
— R. Mukund, fondateur et PDG, Benchmark Gensuite
C’est pourquoi, chez Benchmark Gensuite, la supervision humaine n’est pas perçue comme une simple étape transitoire, à abandonner une fois les modèles suffisamment performants, ou réservée aux interventions de terrain. Elle s’applique tout autant aux tâches administratives pour lesquelles l’IA excelle : une obligation de permis mal extraite, une modification de fiche de données de sécurité (FDS) mal résumée, un danger signalé puis ignoré. Chacune de ces erreurs semble relever de la simple paperasserie jusqu’à ce qu’une équipe de conformité s’en préoccupe, ou omette de le faire. Or, en matière de santé et de sécurité, une erreur numérique non détectée n’est pas un simple revers de productivité ; elle peut faire la différence entre un incident évité et un incident qui ne l’a pas été. À mesure que les capacités de l’IA progressent, l’argument en faveur d’un contrôle reste valable ; les conséquences d’une erreur non détectée demeurent aussi graves qu’auparavant.
Pour les responsables EHS, la question pertinente n'est pas de savoir si l'IA « menace » la profession. Il s'agit plutôt d'un bilan honnête de la répartition actuelle du temps de l'équipe et de la part consacrée aux tâches administratives que l'IA est déjà bien placée pour prendre en charge, par rapport au travail de terrain et relationnel qui demeure une responsabilité humaine.
━ Thèmes clés
━ Cadre dirigeant en vedette
R. Mukund est le fondateur et PDG de Benchmark Gensuite, poste qu'il occupe depuis 2010. Au cours d'une carrière de plus de 30 ans, il a occupé des postes à responsabilités croissantes en tant que professionnel technique, chef d'équipe, maître ceinture noire Six Sigma et directeur de programme exécutif dans des organisations de recherche et de technologie, de conseil, de services diversifiés et de services basés sur la technologie du cloud.
La plateforme Benchmark Gensuite a été conçue sous la direction de Mukund dès son lancement. Aujourd'hui, elle prend en charge Plus de 480 XNUMX entreprises dans le monde en tant qu'abonnés à son logiciel de transformation numérique des entreprises en matière d'environnement, de santé et de sécurité, basé sur le cloud et axé sur les meilleures pratiques — couvrant la gestion des risques et la conformité, le reporting en matière de durabilité et de divulgation, les opérations de première ligne, la qualité et la gestion responsable des produits. La plateforme sert plus de 8 millions de travailleurs répartis dans plus de 30 secteurs industriels et plus de 150 pays, soutenue par une équipe mondiale répartie dans 10 bureaux, et dont le siège social est situé à Mason, dans l'Ohio.
Mukund est titulaire d'une maîtrise en chimie de l'Institut indien de technologie de Kanpur, ainsi que d'une maîtrise et d'un doctorat en sciences et ingénierie de l'environnement de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Il siège au conseil consultatif de la Chambre de commerce indo-américaine du Grand Cincinnati et du nord du Kentucky, et au conseil d'administration de RxPredict Inc., une jeune entreprise spécialisée dans la santé et le bien-être.
Questions fréquemment posées
L'IA remplacera-t-elle les professionnels de la sécurité et de la santé au travail ?
Quelles sont les tâches EHS les plus susceptibles d'être automatisées par l'IA ?
Que signifie l'intervention humaine dans la boucle pour l'IA dans les programmes de sécurité ?
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