Une étude récente montrant que la saisie de données est l'une des tâches les plus redondantes et les plus détestées sur le lieu de travail soulève des questions sur les raisons, à l'ère de l'intelligence artificielle, l'exploration de données et les technologies intelligentes, cette tâche est toujours effectuée manuellement.

Y a-t-il un moyen pour qu'il soit moins méprisé ?

Mon travail de terrain en cours dans une startup axée sur les données, dénommée Sage (une véritable entreprise, mais pas son vrai nom en raison des exigences de confidentialité), suggère que les solutions technologiques ne sont pas aussi sophistiquées que beaucoup le pensent et ne remplaceront pas de sitôt la saisie humaine des données.

Depuis près de deux ans, J'ai étudié l'évolution des pratiques d'embauche et des emplois de Sage.

Le plan initial de Sage était de développer et d'utiliser l'IA pour produire des données qu'elle vendrait aux clients dans le cadre de ses services plus larges. En attendant, Sage a demandé à ses analystes de collecter et de saisir ces données manuellement. Mais lorsque Sage a mené un projet pilote avec une société de conseil en IA, ils ont découvert que l'IA produirait, au plus, cinq pour cent des données qu'ils recueillaient manuellement, et à un prix sensiblement plus élevé.

Ils ne pouvaient pas se permettre l'IA. Par conséquent, ils ont déplacé leur stratégie de collecte de données de l'IA à l'intelligence humaine. Reconnaissant que les analystes coûtaient trop cher et seraient trop mécontents de faire ce travail exclusivement, Sage a embauché des opérateurs de saisie de données dédiés dans un bureau satellite pour faire une grande partie du travail.

La technologie ne fonctionne pas toujours

Ce type de scénario n'est pas rare. La technologie ne fonctionne pas toujours comme prévu, et a des effets variés selon les emplois et les organisations. Les failles de la technologie, cependant, n'offrent qu'une explication partielle de la raison pour laquelle la saisie manuelle des données existe toujours en tant que tâche, et pourrait pendant un certain temps. Pour mieux comprendre, nous devons considérer les tâches dans un contexte plus large.

Les tâches existent rarement de manière isolée. Ils font partie des emplois et ces emplois sont constitués d'autres tâches. Ils sont associés aux personnes qui les exécutent, d'autres qui les gèrent ou travaillent avec eux, et avec d'autres emplois au sein des professions et des organisations.

Ce contexte plus large, et les relations en son sein, rend difficile l'élimination complète d'une tâche, mais signifie également qu'une seule tâche méprisée ne signifie pas toujours un travail entièrement méprisé.

Chez Sage, la tâche très routinière de saisir des données était presque inséparable de l'acte de collecter des données. Bien que certaines données puissent être facilement trouvées dans les rapports annuels, pour une bonne partie du reste, les analystes, puis les opérateurs de saisie, a dû chercher sur Internet des informations supplémentaires. Une fois ces informations trouvées, ils devaient ensuite l'entrer dans une base de données.

Cela n'aurait aucun sens et serait pratiquement impossible d'automatiser la partie saisie des données de cette tâche.

Cela met en évidence que tous les travaux de saisie de données ne sont pas créés égaux, et tous les travaux de saisie de données ne sont pas identiques. Par conséquent, les attitudes à l'égard de la saisie des données sont beaucoup plus complexes que ne le suggère l'enquête récente.

Fausses attentes

Les analystes de Sage méprisaient le travail de saisie des données, mais pas seulement en raison de la nature de la tâche elle-même. Les attentes ont façonné leurs attitudes. Lorsqu'ils ont été embauchés, nombre d'entre eux s'attendaient à ce qu'ils fassent ce qu'ils appellent un travail d'analyste — des choses comme la création de rapports à partir de données, rédaction de contenu et interaction avec les clients.

Certains d'entre eux avaient initialement postulé à des postes de conseil qui devaient être constitués des responsabilités susmentionnées. Ils s'attendaient à un travail plus glamour, plus épanouissant. Dans ce contexte, il n'est pas surprenant qu'ils aient considéré la corvée de saisie de données et pensé que c'était en dessous d'eux.

Les opérateurs de saisie, d'autre part, ont été embauchés avec l'espoir qu'ils feraient ce que le titre du poste impliquait — la saisie de données. Contrairement aux analystes, certains d'entre eux ont déclaré avoir été agréablement surpris par le travail et la quantité de réflexion et de jugement qu'il impliquait.

Même au sein du même poste dans la même organisation, il peut y avoir des variations dans ce que font les employés et ces variations peuvent conduire à des résultats différents.

Par exemple, une étude a montré que les agents féminins de la Transportation Security Administration aux États-Unis ont fini par faire beaucoup plus de palpations, une tâche indésirable, que les agents masculins. Il en a résulté une qualité d'emploi moindre et des opportunités réduites.

Opérateurs de saisie promus

L'histoire de Sage est loin d'être terminée. Je continue d'observer l'évolution des tâches et des rôles là-bas. Un pivot stratégique récent de l'entreprise a fait que la collecte de données est devenue moins centrale pour les objectifs de l'entreprise.

Avec ce pivot, le rôle des analystes a évolué pour inclure beaucoup plus d'interaction avec les développeurs de l'entreprise dans la création de produits pour les clients et faire plus pour produire du contenu.

Le métier d'opérateur de saisie, cependant, est en grande partie inchangé. Les gens vont et viennent, mais certaines personnes chargées de la saisie des données ont été promues à des postes d'analystes, suggérant que la tâche redoutée peut être une voie vers un travail moins redouté.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.