Résumer un dossier, préparer un courrier ou expliquer une démarche administrative : l’intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles possibilités pour le travail social. Dans des métiers où les écrits et les procédures occupent une place importante, la perspective de dégager du temps pour l’accompagnement mérite notre attention à Linklusion.
Mais que devient cette promesse lorsque l’outil participe à l’évaluation d’une personne ou à une décision concernant ses droits ?
Les recherches invitent à examiner les conditions concrètes d’utilisation de ces technologies. Elles montrent aussi que les difficultés ne commencent pas avec l’IA : la numérisation des services sociaux a déjà transformé les relations entre les personnes accompagnées, les professionnels et l’administration. Comprendre cet héritage permet de mieux identifier les usages susceptibles de soutenir la capacité d’agir des publics.
A retenir
- Les gains de temps liés à l’IA ne garantissent pas, à eux seuls, une amélioration de l’accompagnement.
- Le contrôle humain doit permettre de vérifier, corriger ou refuser une proposition de l’outil.
- L’usage de l’IA par les personnes accompagnées doit rester un choix ; ses effets sur leur autonomie restent à étudier.
1. L’accès aux droits à l’heure du numérique
Les démarches administratives permettant d’accéder aux droits sociaux se sont massivement numérisées. Pourtant, disposer d’une connexion Internet ne garantit pas de pouvoir accomplir la démarche. Il faut également comprendre les consignes, retrouver les justificatifs attendus et utiliser les dispositifs d’identification. Allmann et Radu (2023) montrent ainsi que les pratiques numériques exigées par les services publics peuvent devenir une charge administrative et financière.
Cette difficulté concerne particulièrement les situations dans lesquelles se cumulent des barrières économiques, cognitives ou d’accessibilité. Pour autant, le numérique peut aussi soutenir l’autonomie, comme l’ont observé Van Holstein et ses collègues (2021) lors d’une étude menée à Melbourne auprès de personnes ayant une déficience intellectuelle. Celle-ci souligne le rôle du matériel, des compétences et du soutien disponibles dans l’appropriation des services numérisés par les usagers en situation de handicap.
Ces résultats nous invitent à regarder au-delà de l’outil. Une interface accessible peut élargir les possibilités d’action ; un service devenu exclusivement numérique peut laisser certaines personnes sans solution. La présence d’un professionnel capable d’expliquer une consigne ou de débloquer une situation participe alors directement à l’accès aux droits.
2. Gagner du temps dans l’accompagnement grâce à l’IA ?
Le numérique représente donc une opportunité et une contrainte dans les pratiques des travailleurs sociaux. La même équation se pose quant à l’introduction de l’IA dans les démarches sociales.Il faut notamment distinguer les usages que le professionnel de l’accompagnement social peut en faire : reformuler un courrier, proposer une orientation et intervenir dans l’attribution d’une prestation n’engagent pas les mêmes conséquences. Plus l’outil pèse sur la situation de la personne, plus les possibilités de contrôle et de correction deviennent déterminantes.
Dans son manuel consacré au travail social, Guionie (2026) envisage par exemple l’IA comme un appui aux écrits professionnels. Elle peut aider à organiser un texte ou proposer d’autres formulations. L’auteur explore aussi son utilisation comme « miroir réflexif » : une proposition produite par l’outil pourrait conduire le professionnel à interroger sa manière de décrire une situation.
Par ailleurs, il faut être prudent sur les promesses de productivité associées à l’utilisation de l’IA dans le travail social. Garkisch et Goldkind (2025) soulignent le manque de recherches empiriques sur les usages de l’IA. La protection de l’enfance y est le domaine le plus étudié, ce qui limite aussi la transposition des conclusions à d’autres activités. Nous ne pouvons donc pas affirmer qu’elle améliore globalement l’accompagnement, puisqu’un temps économisé sur la rédaction ne bénéficie aux usagers que si ce temps est réalloué à l’accompagnement humain.
Tableau 1 : Trois usages de l’IA et leurs points de vigilance
| Usage | Exemple envisagé | Point de vigilance |
|---|---|---|
| Écrits professionnels | Résumer un dossier ou reformuler un courrier. | Vérifier les faits, les nuances du témoignage et la confidentialité. |
| Orientation | Suggérer une démarche ou une ressource à examiner avec la personne. | Vérifier la pertinence de la proposition au regard de sa situation. |
| Décision sur les droits | Intervenir dans l’évaluation d’une situation ou l’attribution d’une prestation. | Pouvoir expliquer, contester et faire corriger le résultat auprès d’un interlocuteur humain. |
3. L’usager face aux erreurs de l’IA
Si l’IA attise de nombreux débats autour des gains de productivité, cela est dû à sa capacité d’automatisation des tâches. Or, le cas australien du Robodebt permet de comprendre plus en profondeur les enjeux d’une automatisation des décisions sociales. Ce dispositif rapprochait des données fiscales et sociales pour repérer des prestations indûment versées. Goggin et Soldatić (2022) montrent comment les personnes contestant les dettes calculées étaient confrontées à un mur administratif face aux erreurs de l’IA, sans possibilité d’interagir avec un humain pour régler rapidement la situation. Le mur se transformait d’ailleurs en muraille pour les usagers en situation de handicap issus des populations autochtones d’Australie, ces dernières ayant un accès encore plus limité aux ressources nécessaires pour interagir avec l’administration.
Cet exemple concerne l’automatisation administrative et ne doit pas être confondu avec les outils actuels d’IA générative, capables de produire des textes et des images. Il éclaire néanmoins un risque organisationnel : le travail de vérification peut être déplacé vers l’usager qui subit les conséquences du système. Mais à qui s’adresser lorsque le résultat paraît faux ? Comment faire reconnaître une situation qui entre mal dans les catégories prévues ? Une procédure plus rapide pour l’administration peut devenir plus difficile à comprendre et à contester pour ses usagers. Évaluer un dispositif suppose donc aussi de regarder ce qu’il exige des personnes pour réparer ses erreurs.
Point de vigilance
• Une procédure plus rapide pour l’administration peut devenir plus difficile à comprendre et à contester pour ses usagers.
4. Préserver une réelle capacité de décision humaine
À partir de ces travaux, plusieurs conditions se dégagent pour encadrer les usages. Le professionnel doit pouvoir vérifier une information, refuser une recommandation et expliquer sa décision. Une présence humaine dans la chaîne de traitement reste insuffisante si elle consiste seulement à valider ce que propose le système.
Les organisations ont également la responsabilité de définir les usages autorisés, protéger les données confidentielles et garantir un interlocuteur accessible en cas de difficulté. Associer les personnes accompagnées à l’évaluation permettrait aussi de repérer des obstacles que les indicateurs de rapidité ne montrent pas. Il faudrait notamment examiner les erreurs, les démarches abandonnées et les difficultés rencontrées selon les publics. Une bonne performance moyenne peut masquer des situations dans lesquelles l’outil complique l’accès au service.
Cette vigilance concerne jusque dans les écrits les plus ordinaires. Un résumé produit par IA peut omettre une nuance importante ; une reformulation peut modifier le sens d’un témoignage. L’attention portée au contexte et à la parole de la personne doit donc rester une composante du travail professionnel.
5. Accompagner les publics dans leur propre usage de l’IA
Une autre perspective plus optimiste peut également émerger : aider les personnes à utiliser elles-mêmes ces outils lorsqu’elles le souhaitent. Le travail social contribue déjà à l’inclusion numérique, à travers notamment du soutien individuel, des formations et de la pair-aidance Hartman-van der Laan et al. (2026). Ces pratiques pourraient offrir un point de départ pour accompagner l’appropriation de l’IA par les usagers afin d’accroître leur autonomisation.
Ahn et al. (2025) définissent la « littératie en IA » comme les connaissances et compétences permettant de comprendre, d’utiliser et d’évaluer ces systèmes de manière critique. Leur réflexion porte principalement sur les professionnels, mais l’étendre aux personnes accompagnées constitue ici une proposition.
Concrètement, un accompagnement pourrait consister à comparer une réponse avec une source officielle, à repérer une information inventée ou à savoir quelles données ne pas transmettre. La confiance dans l’outil mérite elle aussi une attention particulière pour bien accompagnemer les publics dans leur usage de l’IA. Dans une expérience auprès de 94 adultes, Cao et al. (2025) observent qu’une formation courte par vidéos améliore le sentiment de compétence, sans amélioration significative de la compréhension ou de l’évaluation de l’IA. Ce résultat, obtenu hors du travail social, rappelle que se sentir capable ne suffit pas à garantir une maîtrise critique.
Conclusion
Accompagner cette appropriation de l’IA par les usagers ouvre ainsi une hypothèse de recherche : le travail social pourrait contribuer à faire de l’IA une ressource supplémentaire pour développer la capacité d’agir des personnes accompagnées. Les effets d’un tel accompagnement sur l’accès aux droits restent à étudier ; une expérimentation pourrait, par exemple, examiner si les personnes parviennent mieux à préparer un rendez-vous ou à formuler une demande, et dans quelles situations elles ont toujours besoin d’un interlocuteur.
Une condition paraît cependant essentielle : cette compétence doit rester un choix. Savoir utiliser une IA ne devrait devenir ni une exigence pour obtenir une aide, ni un prétexte pour réduire le soutien humain. Pour les acteurs du secteur social, l’enjeu est de préserver la possibilité de comprendre sa situation, de participer aux décisions et de demander de l’aide, quel que soit son rapport à la technologie.
Examinez un usage de l’IA avec votre équipe
Lors de votre prochain échange d’équipe, choisissez un usage concret de l’IA et appuyez-vous sur le tableau pour en discuter. Qui vérifie le résultat ? Comment une personne accompagnée peut-elle demander une correction ? L’accès à un interlocuteur reste-t-il possible sans utiliser l’outil ? Associez les personnes concernées à cette réflexion pour repérer les obstacles rencontrés dans leurs démarches.
Références
Ahn, E., Choi, M., Fowler, P. et Song, I. H. (2025). Artificial Intelligence (AI) Literacy for Social Work: Implications for Core Competencies. Journal of the Society for Social Work and Research, 16(1), 9–26.
Allmann, K. et Radu, R. (2023). Digital footprints as barriers to accessing e-government services. Global Policy, 14(1), 84–94.
Cao, H. J., Lee, H. R. et Peng, W. (2025). Empowering Adults with AI Literacy: Using Short Videos to Transform Understanding and Harness Fear for Critical Thinking. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, article 203, 1–8.
Garkisch, M. et Goldkind, L. (2025). Considering a Unified Model of Artificial Intelligence Enhanced Social Work: A Systematic Review. Journal of Human Rights and Social Work, 10, 23–42.
Goggin, G. et Soldatić, K. (2022). Automated decision-making, digital inclusion and intersectional disabilities. New Media & Society, 24(2), 384–400.
Guionie, A. (2026). L’IA, un outil pour le travail social ? Manuel pratique et éthique à l’attention des professionnels. érès.
Hartman-van der Laan, M., Van Deursen, A. J. A. M., van Laar, E. et Tuinstra, J. (2026). The role of social work in digital inclusion: a systematic literature review. European Journal of Social Work, 29(3), 658–674.
van Holstein, E., Wiesel, I., Bigby, C. et Gleeson, B. (2021). People with intellectual disability and the digitization of services. Geoforum, 119, 133–142.
