IA et services à la personne : transformation en marche

IA et services à la personne transformation en marche

IA et services à la personne : vers une transformation responsable

Face à une population vieillissante et à une pénurie croissante de main-d’œuvre, les services à la personne se tournent vers l’intelligence artificielle. Le livre blanc de la FESP, explore les opportunités et les limites de cette révolution technologique, avec lucidité et pragmatisme.

Une IA au service du lien humain, pas de sa substitution

Loin des fantasmes, l’IA est perçue comme un outil pour libérer du temps humain, améliorer la qualité d’accompagnement et anticiper les fragilités. Elle peut :

  • détecter les signaux faibles d’isolement ou de perte d’autonomie,
  • ajuster les interventions aux besoins réels,
  • renforcer la coordination entre acteurs.

Mais la condition est claire : impliquer les professionnels dans la conception et l’usage des outils, pour éviter toute déshumanisation.

Un levier économique sous conditions

Le potentiel de productivité est réel : optimisation des plannings, automatisation administrative, contractualisation, etc.

Toutefois, le coût d’entrée reste élevé, et la rentabilité dépend de la taille critique des structures et d’une transformation organisationnelle profonde. La mutualisation et les plateformes partagées sont des pistes à privilégier.

L’éthique, un impératif non négociable

Le respect de la vie privée, la transparence des algorithmes, la lutte contre les biais sont autant de conditions sine qua non. Le livre blanc recommande :

  • des algorithmes auditables et supervisés,
  • des comités d’éthique opérationnels,
  • un droit au non-recours pour les usagers.

Demain : des métiers augmentés, pas remplacés

Dans 10 ans, les métiers du secteur devraient évoluer vers plus de personnalisation, de coordination et d’interactions qualitatives. L’automatisation intégrale est exclue : le modèle à viser est l’hybridation intelligente entre humain et technologie.

10 recommandations concrètes

  1. Partir d’un besoin métier, non d’une techno
  2. Former aux usages, pas aux algorithmes
  3. Prioriser les cas d’usage simples
  4. Coconstruire avec les pros de terrain
  5. Adopter une charte éthique
  6. Mutualiser les efforts
  7. Maintenir une supervision humaine
  8. Débuter par un pilote
  9. Intégrer l’IA dans la stratégie d’établissement
  10. Être curieux, vigilant, ambitieux
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