Intelligence artificielle et reconnaissance implicite des soignants : cadre conceptuel et enseignement d’une étude qualitative multi-cas en milieu hospitalier

Résumé

La reconnaissance implicite, entendue comme la valorisation des efforts invisibles des soignants, constitue un levier essentiel du bien-être et de l’engagement au travail, bien qu’elle demeure difficile à objectiver et à gérer. Cette recherche examine la contribution potentielle de l’intelligence artificielle (IA) à la détection des signaux faibles de reconnaissance implicite et à l’appui des pratiques managériales en milieu hospitalier. Une approche qualitative multi-cas a été menée dans deux hôpitaux publics togolais, à partir de vingt entretiens semi-directifs analysés thématiquement à l’aide de NVivo. Trois résultats majeurs se dégagent : la centralité de la reconnaissance implicite dans la motivation des soignants, l’insuffisance des dispositifs formels pour la repérer et la valoriser, et une perception ambivalente de l’IA, perçue comme un outil d’aide à la vigilance mais nécessitant une médiation humaine. L’étude propose un cadre conceptuel « IA-Reconnaissance implicite » articulant détection des signaux faibles, inférence automatisée et intervention humaine, assorti de principes éthiques de transparence et de minimisation des données. Ces résultats ouvrent des perspectives opérationnelles pour une intégration éthique de l’IA dans les pratiques de reconnaissance en milieu hospitalier. Les limites tiennent à la taille restreinte de l’échantillon et au caractère auto-rapporté des données, invitant à des investigations futures quantitatives et longitudinales.