En Russie, des entreprises poursuivent des salariés pour leur usage de l'IA, mais les tribunaux leur donnent rarement raison

Les entreprises russes cherchent de plus en plus à obtenir réparation auprès de salariés et de prestataires qui utilisent les réseaux de neurones comme substitut rapide à l'expertise. Mais les premiers litiges montrent que le simple recours à l'IA ne rend personne fautif, et que l'employeur doit prouver non pas la technologie, mais un préjudice précis et un manquement aux conditions.

Pourquoi on en est arrivé devant les tribunaux

L'origine des conflits est toujours la même : l'entreprise attendait de la rapidité et a obtenu des reprises, des arrêts d'activité et de nouveaux frais. Dans un cas, un product manager a configuré un service cloud en suivant les conseils d'un chatbot et, après des manipulations ratées, a supprimé presque toutes les données des serveurs de l'entreprise. Au lieu d'économiser, la société a perdu plusieurs jours d'activité normale et a dû payer à part la restauration depuis des sauvegardes. Ce n'est plus un incident isolé, mais le symptôme d'une nouvelle pratique.

On retrouve un scénario proche dans des tâches plus « de bureau ». Des consultants remettent des rapports volumineux qui paraissent solides, mais ignorent les données du client, répondent à côté des questions et sentent le style machine. En marketing et en design s'ajoutent des erreurs dans l'analyse de la concurrence, une argumentation faible et un risque de réclamations pour atteinte au droit d'auteur si la génération copie la manière reconnaissable d'artistes ou de photographes précis. Résultat : le projet est officiellement clos, mais il faut en pratique le refaire.

Ce que voient les juges

La logique judiciaire reste pour l'instant assez pragmatique : on n'évalue pas si la personne a utilisé l'IA, mais ce qu'elle a précisément rendu et quelles obligations étaient fixées par écrit. Si le contrat de travail, la fiche de poste ou la mission n'interdisaient pas les réseaux de neurones et que le résultat a été accepté, l'employeur a nettement plus de mal à contester le paiement, à réclamer de l'argent ou à prouver une faute grave. Pour le tribunal, la qualité du résultat compte plus que la quantité de travail « manuel ».

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Le client paie pour le résultat, pas pour la quantité de travail manuel de l'exécutant ».

Le problème pour les entreprises est que le Code du travail ne régit pas encore séparément le travail avec l'IA. Beaucoup se présentent donc au procès avec des règles floues, qui ne précisent ni quand un réseau de neurones est admissible, ni qui répond de la vérification des faits, ni comment le préjudice est consigné. Dans ce contexte, le salarié peut soutenir qu'il a utilisé un outil de travail ordinaire, et non enfreint une interdiction qui n'existait pas formellement. C'est précisément là que les employeurs perdent le plus souvent.

Où les entreprises perdent de l'argent

Les réseaux de neurones sont déjà un outil de travail de masse. Selon les estimations citées dans l'article, 45 % des Russes utilisent l'IA au travail de façon ponctuelle, 36 % de plus de manière très active, et seuls 15 % travaillent dans un environnement d'entreprise. Cela explique pourquoi le problème est vite sorti du cadre des expérimentations pour devenir une question de gestion : les salariés confient à l'IA des textes, des recherches de données, du design, des présentations et même des documents juridiques, mais le contrôle qualité reste souvent une formalité.

• Les erreurs dans le code, l'analytique et les supports marketing doivent être revérifiées à la main
• Les documents juridiques peuvent contenir des normes, des affaires et des références inventées
• Des litiges de droit d'auteur sont possibles lorsque le contenu est généré « dans le style » d'auteurs précis
• Démêler le contenu d'IA de mauvaise qualité produit par des collègues coûte des heures à l'équipe
• L'usage de modèles publics accroît le risque de travailler hors d'un environnement interne protégé

Les textes juridiques et réglementaires sont désignés comme une zone particulièrement dangereuse. Vouloir remplacer un spécialiste par un chatbot peut aboutir à un document convaincant, mais fondé sur des lois inexistantes ou des précédents hors sujet. Au final, l'entreprise paie deux fois : d'abord pour un brouillon rapide mais faible, puis pour une vérification complète et une réécriture. Selon des experts, environ 40 % des salariés ont déjà été confrontés à de mauvais documents de collègues créés avec l'IA, et le traitement d'un seul cas prend en moyenne près de deux heures.

Ce que cela signifie

La piste la plus probable pour les entreprises n'est pas d'interdire l'IA, mais de la formaliser. Elles inscriront des règles dans les contrats et les missions, orienteront les salariés vers des modèles internes et exigeront une vérification humaine obligatoire du résultat. Pour les salariés, c'est une mauvaise nouvelle dans un seul cas : si le réseau de neurones sert à rendre un brouillon brut en le faisant passer pour une expertise aboutie. Le litige ne portera alors plus sur l'IA, mais sur la qualité du travail et la responsabilité.