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Si vous pensez que votre manager vous traite injustement, l'idée vous a peut-être traversé l'esprit que remplacer ledit patron par une machine impartiale qui récompense les performances sur la base de données objectives est une voie vers le bonheur au travail.
Mais aussi attrayant que cela puisse paraître, vous auriez tort. Notre examen de 45 études sur les machines en tant que gestionnaires montre que nous détestons être esclaves d'algorithmes (peut-être encore plus que nous détestons être esclaves de personnes ennuyeuses).
La gestion algorithmique, dans laquelle les décisions concernant l'attribution des tâches aux travailleurs sont automatisées, est le plus souvent associée à l'économie des petits boulots.
Des plateformes telles qu'Uber ont été construites sur une technologie qui utilisait la collecte et la surveillance de données en temps réel, systèmes de notation et « nudges » pour gérer les travailleurs. Amazon a été un autre adoptant enthousiaste, en utilisant un logiciel et une surveillance pour diriger les travailleurs humains dans ses immenses entrepôts.
Alors que les algorithmes deviennent de plus en plus sophistiqués, nous les voyons dans plus de lieux de travail, prendre en charge des tâches autrefois la province des patrons humains.
Pour avoir une meilleure idée de ce que cela signifiera pour la qualité du travail et le bien-être des gens, nous avons analysé des études de recherche publiées à travers le monde qui ont étudié l'impact de la gestion algorithmique sur le travail.
Nous avons identifié six fonctions de gestion que les algorithmes sont actuellement capables d'effectuer :surveillance, fixation d'objectifs, gestion des performances, Planification, compensation, et la cessation d'emploi. Nous avons ensuite examiné comment ces travailleurs ont affecté, s'appuyant sur des décennies de recherche psychologique montrant quels aspects du travail sont importants pour les gens.
Seulement quatre des 45 études ont montré des effets mitigés sur le travail (certains positifs et d'autres négatifs). Le reste a constamment mis en évidence des effets négatifs sur les travailleurs. Dans cet article, nous allons examiner trois impacts principaux :
1. Réduction de la variété des tâches et de l'utilisation des compétences
Un excellent exemple de la façon dont la gestion algorithmique peut réduire la variété des tâches et l'utilisation des compétences est démontré par une étude de 2017 sur l'utilisation de la surveillance électronique pour payer les infirmières britanniques fournissant des soins à domicile aux personnes âgées et handicapées.
Le système dans lequel travaillaient les infirmières était censé améliorer leur efficacité. Ils devaient utiliser une application pour « marquer » leurs activités de soins. Ils n'étaient payés que pour les tâches qui pouvaient être étiquetées. Rien d'autre n'a été reconnu. Le résultat a été qu'ils se sont concentrés sur les tâches de soins urgentes et techniques, telles que changer les pansements ou donner des médicaments, et ont renoncé à passer du temps à parler à leurs patients. Cela a réduit à la fois la qualité des soins et le sentiment des infirmières de faire un travail important et utile.
La recherche suggère que l'utilisation croissante d'algorithmes pour surveiller et gérer les travailleurs réduira la variété des tâches et les compétences. Centre d'appels, par exemple, utilisent déjà la technologie pour évaluer l'humeur d'un client et indiquer à l'employé du centre d'appels comment répondre exactement, de quelles émotions ils devraient profondément à à quelle vitesse ils devraient parler.
2. Autonomie de travail réduite
Les travailleurs de concert appellent le « sophisme de l'autonomie » qui découle de la capacité apparente de choisir quand et combien de temps ils travaillent, alors que la réalité est que les algorithmes de la plate-forme utilisent des éléments tels que les taux d'acceptation pour calculer les scores de performance et déterminer les affectations futures.
Cette perte d'autonomie générale est soulignée par une étude de 2019 qui a interrogé 30 gig workers utilisant les plateformes "à la pièce" Amazon Mechanical Turk, MobileWorks et CloudFactory. En théorie, les travailleurs pouvaient choisir combien de temps ils travaillaient. Dans la pratique, ils pensaient qu'ils devaient être constamment en disponibilité pour obtenir les tâches les plus rémunératrices.
Ce n'est pas seulement l'expérience des travailleurs de concert. Une étude détaillée de 2013 sur l'industrie américaine de la conduite de camions a montré les inconvénients des algorithmes dictant les itinéraires que les conducteurs devraient emprunter, et quand ils devraient s'arrêter, en fonction des conditions météorologiques et de circulation. Comme l'a dit un conducteur participant à l'étude :« Un ordinateur ne sait pas quand nous sommes fatigués, fatigué, ou quoi que ce soit d'autre […] Je suis aussi un professionnel et je n'ai pas besoin d'un [ordinateur] pour me dire quand arrêter de conduire."
3. Intensité et insécurité accrues
La gestion algorithmique peut augmenter l'intensité du travail de plusieurs façons. Il peut dicter le rythme directement, comme avec l'utilisation par Amazon de minuteries pour les "récupérateurs" dans ses centres de distribution.
Mais peut-être plus pernicieux est sa capacité à augmenter indirectement la pression de travail. Les travailleurs qui ne comprennent pas vraiment comment un algorithme prend ses décisions se sentent plus incertains et peu sûrs de leurs performances. Ils s'inquiètent de tous les aspects qui affectent la façon dont la machine les évalue et les classe.
Par exemple, dans une étude de 2020 sur l'expérience de 25 coursiers gastronomiques à Édimbourg, les motards ont dit qu'ils se sentaient anxieux et qu'ils étaient « à cran » d'accepter et de terminer des travaux de peur que leurs statistiques de performance ne soient affectées. Cela les a amenés à prendre des risques tels que traverser des feux rouges ou traverser une circulation dense sous de fortes pluies. Ils se sont sentis obligés d'accepter toutes les tâches et de les terminer le plus rapidement possible afin de se voir attribuer plus de tâches.
Éviter un tsunami de travail malsain
La mesure écrasante dans laquelle les études montrent des résultats psychologiques négatifs de la gestion algorithmique suggère que nous sommes confrontés à un tsunami de travail malsain à mesure que l'utilisation de cette technologie s'accélère.
Actuellement, la conception et l'utilisation de systèmes de gestion algorithmiques sont guidées par « l'efficacité » pour l'employeur. Une approche plus réfléchie est nécessaire pour garantir que ces systèmes peuvent coexister avec des un travail significatif.
La transparence et la responsabilité sont essentielles pour garantir que les travailleurs (et leurs représentants) comprennent ce qui est surveillé, et pourquoi, et qu'ils peuvent faire appel de ces décisions devant une instance supérieure, Humain, Puissance.
Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original. 
