Artificial Intelligence and Workplace Well-being: A Systematic Literature Review Following the PRISMA 2020 Protocol Balancing Organizational Health and Psychosocial Risk: Conditions for Responsible Adoption

Résumé

Résumé

La transformation digitale des organisations s’accélère et l’intelligence artificielle (IA) occupe désormais une place croissante dans la gestion du travail, la prise de décision managériale et les pratiques de ressources humaines. Cette évolution soulève une question centrale en sciences de gestion : l’IA constitue-t-elle un levier d’amélioration du bien-être au travail ou, au contraire, une source de nouveaux risques psychosociaux ? Cet article propose une revue systématique de la littérature à visée théorique afin d’analyser les effets de l’IA sur le bien-être des collaborateurs, d’identifier ses bénéfices et ses risques, et de déterminer les conditions organisationnelles favorisant une adoption responsable, soutenable et centrée sur l’humain. Sur le plan méthodologique, l’étude s’appuie sur le protocole PRISMA 2020 et mobilise une démarche qualitative fondée sur une stratégie de recherche reproductible couvrant la période 2015-2026, des équations de recherche bilingues, des critères explicites d’inclusion et d’exclusion, une grille d’extraction des données et un codage thématique. L’échantillon final comprend 24 études scientifiques, sélectionnées à partir de 176 références initialement identifiées, après suppression de 48 doublons, examen de 128 références et évaluation de 41 articles en texte intégral. Les résultats mettent en évidence quatre axes principaux : les contributions de l’IA à l’amélioration du bien-être organisationnel, les risques psychosociaux associés à l’IA et au management algorithmique, les conditions organisationnelles favorisant une IA compatible avec le bien-être des salariés et les principales lacunes de la recherche actuelle. La principale conclusion montre que les effets de l’IA sur le bien-être au travail ne sont ni systématiquement positifs ni intrinsèquement négatifs, mais dépendent largement des modalités de conception, de déploiement et de gouvernance de ces technologies. L’article propose ainsi un cadre conceptuel intégrateur articulant la théorie socio-technique, le modèle Job Demands-Resources, la théorie de l’autodétermination et la théorie de la conservation des ressources, tout en soulignant l’importance de la transparence algorithmique, de la gouvernance éthique, de la participation des salariés et de la formation numérique.

Mots clés : intelligence artificielle ; bien-être au travail ; management algorithmique ; risques psychosociaux ; qualité de vie au travail ; IA responsable ; transformation digitale.

Abstract

The digital transformation of organizations is accelerating, while artificial intelligence (AI) is increasingly shaping work management, managerial decision-making, and human resource practices. This development raises a major question in management research: does AI act as a driver of employee well-being, or does it generate new psychosocial risks? This article provides a theory-oriented systematic literature review aimed at examining the effects of AI on workplace well-being, identifying its potential benefits and adverse consequences, and determining the organizational conditions required for responsible, sustainable, and human-centered adoption. Methodologically, the study follows the PRISMA 2020 protocol and adopts a qualitative approach based on a reproducible search strategy covering the 2015-2026 period, bilingual search strings, explicit inclusion and exclusion criteria, a data extraction framework, and thematic coding. The final sample consists of 24 scientific studies selected from 176 initially identified records, following the removal of 48 duplicates, the screening of 128 records, and the full-text assessment of 41 articles. The findings are organized around four main dimensions: AI as a driver of organizational well-being, the psychosocial risks associated with AI and algorithmic management, the organizational conditions supporting well-being-oriented AI, and current research gaps. The main conclusion is that AI is neither inherently beneficial nor intrinsically harmful to employee well-being; rather, its effects depend largely on how these technologies are designed, implemented, and governed within organizations. The article therefore proposes an integrative conceptual framework combining socio-technical theory, the Job Demands-Resources model, self-determination theory, and conservation of resources theory, while emphasizing the importance of algorithmic transparency, ethical governance, employee participation, and digital upskilling.

Keywords : artificial intelligence; employee well-being; algorithmic management; psychosocial risks; quality of work life; responsible AI; digital transformation.