Programme préliminaire

• Lundi 11 mai 2026

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Appel à communications

1- PRÉSENTATION

Depuis son retour en force les cinq dernières années, l’intelligence artificielle (IA) continue à transformer radicalement nos organisations et nos sociétés, soulevant des questions inédites en matière d’Équité, de Diversité et d’Inclusion (ÉDI). Alors que ces technologies promettent efficacité et objectivité, elles reproduisent et amplifient souvent les inégalités existantes, créant de nouveaux défis pour la justice sociale et organisationnelle. Ce colloque international vise à rassembler chercheurs, praticiens et décideurs pour examiner les enjeux du croisement de l’IA avec l’EDI, partager des connaissances, des réflexions et des expériences, proposer des solutions innovantes et élaborer un agenda de recherche collaboratif pour le milieu académique et des plans d’intervention pour les milieux de la pratique. Pour ce faire, nous appelons à une mobilisation scientifique interdisciplinaire en faveur d'une IA véritablement inclusive.

2- PROBLÉMATIQUE

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le monde du travail n'est plus une prospective lointaine, mais une réalité tangible qui engendre un ensemble de paradoxes et de défis complexes pour les organisations, les travailleurs et la société. D'une part, l'IA est présentée comme un levier de productivité sans précédent, capable d'optimiser les processus, d'automatiser les tâches routinières et même d'augmenter les capacités cognitives humaines, libérant ainsi les travailleurs pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Elle promet de révolutionner des fonctions clés comme la GRH, en rendant entre autres le recrutement plus efficace et la formation plus personnalisée. D'autre part, cette même transformation soulève des inquiétudes profondes et légitimes en matière d’EDI. En effet, bien que l’IA améliore la qualité de l’emploi de certaines catégories d’employés, elle risque de la dévaloriser pour d’autres ce qui impacte l’inclusivité du marché de travail. De plus, l’exigence de détenir des compétences numériques pour utiliser l’IA sanctionne ceux qui ne les possèdent pas, ce qui pose des défis d’équité et de diversité et d’inclusivité. Des enjeux éthiques sont également relevés suite aux biais de discrimination crée par des outils de recrutement utilisant l’IA. Ces derniers conduisent à un profilage algorithmique qui reproduit des préjugés contre les femmes, les personnes en situation de handicap ou les minorités ethniques, et entraîne un tri social qui nuit à certains groupes sur le marché du travail. Par conséquent il génère un désavantage systémique qualifié de discrimination émergente. Face à ce double visage de l’IA, les organisations devraient s’assurer qu’elle est utilisée de manière responsable, afin de garantir des milieux de travail transparents, humains et diversifiés exempt de toute discrimination ou iniquité.

3- THÈMES DU COLLOQUE

Afin d’explorer d’une manière large les dimensions du sujet principal du colloque (ÉDI à l’ère l’IA) et maximiser ses retombées, les communications pourraient aborder l’un ou l’autre ou la combinaison des thématiques ci-dessous. D’autres thématiques intégrant ÉDI et IA pourraient également être considérées.

1. Promesses de l’ÉDI et paradoxes de l’IA entre objectivité, productivité, accessibilité, transparence, opportunité et bien-être d’une part, et biais algorithmiques, reproduction des inégalités, déqualification des emplois, précarité et chômage, surveillance accrue d’autre part ;
2. L'impact différencié de l’IA sur la population, sur le travail et sur l’employabilité ainsi que l’émergence d’autres formes de diversité (ex. 'illettrisme IA', ‘génération IA’) ;
3. Cas réussis et retour sur expérience de l’application de l’IA comme levier de l’EDI dans des secteurs particuliers (ex. éducation et pédagogie inclusive, aménagement urbain et architecture inclusive, productivité/création de la richesse et réduction de la précarité, santé et retour au travail, etc.) ;
4. État des lieux, évaluation, nouveaux modèles et perspectives futures pour une meilleure intégration de l’IA dans les pratiques de l’ÉDI (responsabilité/imputabilité/reconversion professionnelle, rôles, acteurs, exigences/compétences, formes d’organisation du travail, mesure et évaluation, lésions professionnelles, etc.).

4- PROCÉDURE ET MODALITÉS DE SOUMISSION

4.1- FORMAT ET FORMULE

• Conférence jumelée impliquant au moins deux conférenciers, un pour l’aspect théorique et l’autre pour l’aspect pratique ;
• Conférence standard animée par un ou plusieurs conférenciers ;
• Pour chaque conférence (standard ou jumelée), le temps imparti est de 20 min pour la partie présentation, et 5 à 10 min pour discussion et échange avec le public ;
• Le résumé de la communication ne devrait pas dépassées 1500 caractères incluant les espaces.

4.2- INSCRIPTION ET PARTICIPATION

• L’inscription au congrès est obligatoire pour toute personne désirant participer ou assister au congrès.
• Les conférences pourront être animée en présentiel ou à distance sur une plate-forme numérique ;

4.3- CRITÈRES D'ÉVALUATION

• Pertinence au regard du sujet du colloque ;
• Rigueur de la démarche méthodologique ;
• Contribution à l'avancement des connaissances, à l’amélioration des pratiques et au dialogue interdisciplinaire ;
• Qualité, clarté, originalité et nouveauté.

4.4- CALENDRIER ET SOUMISSION

• 13 février 2026, date limite pour soumettre votre communication à l’adresse courriel mouna.bahi@uqtr.ca
• 20 février 2026, retour du comité d’évaluation ;
• 11 mai 22026, tenue du colloque sur le campus de l’UQTR à Trois-Rivières (QC), Canada.

4.5- DIFFUSION POST-COLLOQUE

• Suite à la participation au colloque, les conférencier.e.s intéressé.e.s pourront soumettre pour évaluation une proposition de texte en lien avec leur communication pour une diffusion dans un dossier spécial d’une revue avec comité de lecture.

5- RÉFÉRENCES

Abe, E. N., Abe, I. I., & Adisa, O. (2021). Future of work: Skill obsolescence, acquisition of new skills, and upskilling in the 4IR. In Future of work, work-family satisfaction, and employee well-being in the fourth industrial revolution (pp. 217-231). IGI Global. 

Anoush, M. (2023). Artificial intelligence and skills in the workplace: An integrative research agenda. https://doi.org/10.1177/20539517231206804 

Bughin, J., Hazan, E., Lund, S., Dahlström, P., Wiesinger, A., & Subramaniam, A. (2018). Skill shift: Automation and the future of the workforce. McKinsey Global Institute, 1(2018), 3-84. 

Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. Conference on fairness, accountability and transparency, 

Cazzaniga, M., Jaumotte, F., Li, L., Melina, G., Panton, A. J., Pizzinelli, C., Rockall, E. J., & Tavares, M. M. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. Staff Discussion Notes, 2024(001). 

Chevalier, F., & Dejoux, C. (2021). Intelligence artificielle et Management des ressources humaines: pratiques d’entreprises. Le numérique et la refondation du système électrique, 15, 94-105. 

Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Only humans need apply: Winners and losers in the age of smart machines. Harper Business New York. 

Frank, A. G., Dalenogare, L. S., & Ayala, N. F. (2019). Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics, 210, 15-26. 

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. 

Gélinas, D., Sadreddin, A., & Vahidov, R. (2022). Artificial Intelligence in Human Resources Management: A Review and Research Agenda. Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems, 14(6), 1. https://doi.org/https://doi.org/10.17705/1pais.14601 

Gordon, J.-S., & Gunkel, D. J. (2024). Artificial Intelligence and the future of work. AI & SOCIETY. https://doi.org/10.1007/s00146-024-01960-w 

Hassel, A., & Özkiziltan, D. (2023). Governing the work-related risks of AI: implications for the German government and trade unions [Article]. Transfer: European Review of Labour and Research, 29(1), 71-86. https://doi.org/10.1177/10242589221147228 

Lane, M., & Saint-Martin, A. (2021). The impact of Artificial Intelligence on the labour market: What do we know so far? In (pp. 0_1,1-6,9-60). Paris: Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD).

Malik, A., Budhwar, P., & Kazmi, B. A. (2023). Artificial intelligence (AI)-assisted HRM: Towards an extended strategic framework [Editorial]. Human Resource Management Review, 33(1), Article 100940. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100940 

Massoud, M. F., Maaliky, B., Fawal, A., Mawllawi, A., & Yahkni, F. (2024). Transforming Human Resources With AI: Empowering Talent Management and Workforce Productivity. In Industrial Applications of Big Data, AI, and Blockchain (pp. 254-299). IGI Global. 

Mondolo, J. (2022). The composite link between technological change and employment: A survey of the literature. Journal of Economic Surveys, 36(4), 1027-1068. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/joes.12469 

OCDE (2023), Perspectives de l’emploi de l’OCDE 2023 : Intelligence artificielle et marché du travail, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/aae5dba0-fr.

Parry, E., & Battista, V. (2023). The impact of emerging technologies on work: a review of the evidence and implications for the human resource function. Emerald Open Research, 1(4).

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