Cet article analyse l'impact des systèmes d'IA sur l'autonomie spécifique à un domaine (la capacité d'agir de manière autonome dans un domaine spécifique de compétences ou d'expertise) dans des situations où les systèmes d'IA soutiennent la prise de décision humaine dans les domaines professionnel, technique et personnel. En particulier, nous nous concentrons sur deux composantes essentielles de l'autonomie spécifique à un domaine : la compétence qualifiée (la capacité à porter des jugements éclairés dans un domaine donné) et la formation authentique de valeurs (la capacité à véritablement former des valeurs et des préférences liées au domaine). À l'aide de cas empiriques issus des domaines de la santé, de la finance et de l'éducation, nous démontrons comment l'absence d'indicateurs fiables d'échec et le potentiel de changement de valeurs inconscient érodent l'autonomie spécifique à un domaine à court et à long terme. Nous développons ensuite un cadre de composition pour les systèmes soutenus par l'IA qui maintiennent l'autonomie, et proposons des modèles de conception sociotechniques spécifiques qui renforcent plutôt qu'entravent l'autonomie humaine dans des domaines d'action spécifiques, tels qu'une spécification minutieuse des rôles, la mise en œuvre de mécanismes de contre-mesures et le soutien à la pratique réflexive.
