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Il y a aussi le « Google Now », ça c’est ce qu’ils appellent les « device actions ». Attention, là on rentre dans le genre de truc qui fait flipper les gens quand je leur dis. C’est quand tu notes la pertinence d’une action que le téléphone a faite quand une personne lui a demandé, à son téléphone, de faire quelque chose. Typiquement : « Envoie un message à Sarah, dis-lui que j’arrive dans 15 minutes. »

Quand ils ont fait leur moteur de recherche, ils se sont pas dit : « On va faire un annuaire de sites rempli à la main. » Avant ça existait, les annuaires de sites avec des gens qui remplissaient les rubriques, qui notaient les pages, etc. C’était avant le PageRank, qui fait ça automatiquement. Avec l’algorithme, c’est du passage à la chaîne. Moi, je suis le dernier ouvrier de la chaîne, qui est encore là parce qu’il y a encore un dernier truc qu’on ne sait pas faire faire à une machine.

Cette matière première issue de l’activité humaine est souvent considérée comme du « travail », au sens où elle participe de la création de valeur pour les entreprises du numérique, n’est pas le propos qui nous intéresse ici. Il est plutôt de souligner que même les univers les plus algorithmés sont consommateurs de main d’œuvre. Irréductible travail humain ?

L’enjeu est de taille car, au-delà de la question du “fliquage” (“l’employeur a le droit de contrôler et de surveiller ses salariés, mais seulement dans le cadre d’un contrôle de leur activité et à la condition de les avoir informés préalablement”, peut-on résumer à ce sujet), c’est la nature même du travail, de l’évaluation de la productivité à, en fait, toute la gestion d’un ensemble de données des salariés dans l’entreprise, qui est amenée à se réinventer. Et avec elle, de nouvelles politiques RH, “data-centrées”.

Initialement, le taylorisme a en effet été salué comme une force qui “libèrerait les salariés des penchants autocratiques de leurs supérieurs”, rappelle Peter Cappelli, qui insiste pour que le quantified work, ce travail où les salariés mesurent eux-mêmes diverses facettes de leur activité, ne reste pas aux mains des économistes, ingénieurs IT et autres data miners. À la manière des outils d’évaluation dont les conséquences éthiques sont un sujet pris en compte à l’heure de leur élaboration, notamment en y associant la psychologie du travail, la workforce science ne peut se prémunir d’un équilibre entre “l’intérêt des employeurs à prendre des décisions [plus efficaces] et des préoccupations plus vastes sur l’équité et les conséquences inattendues [en matière de motivation, notamment]“.

Exemple, ces armées de juristes employés outre-Atlantique par les cabinets d'avocats pour la recherche documentaire, indispensable là-bas aux procédures judiciaires. "Bientôt, une seule personne fera le travail de 500", affirmait sans sourciller au New York Times un spécialiste du secteur. En France, c'est l'automatisation de la gestion des contrats et des brevets dans des bases de données qui offre des gains d'efficacité et de productivité aux directions juridiques des grands groupes.  

Même chose pour les services de lutte contre la fraude, au fisc, aux allocations familiales ou dans les assurances : "Avec le data mining (exploration de données, NDLR), le taux de fraudes détecté par enquêteur est multiplié par dix", assure Mouloud Dey, directeur solutions et marchés émergents à SAS France, un des leaders de la gestion de données.  Plus étonnant, le big data renforce même l'efficacité de la police, grâce à des technologies de "police prédictive" : "En analysant une masse d'événements passés, on peut repérer les zones et les heures à risques et organiser les patrouilles en fonction", ajoute Mouloud Dey. Aux Etats-Unis, ces techniques ont amélioré les performances des services de police malgré les réductions d'effectifs.  

Des gains de productivité, on en retrouve aussi à une échelle inédite dans la programmation informatique (les algorithmes détectent et réparent mieux les bugs), la pharmacie (les ordinateurs modélisent et testent plus vite les molécules) ou la traduction. Cette révolution est due à Google. Depuis 2007, la firme de Mountain View a emmagasiné des millions de textes déjà traduits, qui permettent aujourd'hui à "Google Translate" d'en traduire d'autres automatiquement.

Ces activités produisent une ressource qui est par la suite commercialisée. C’est de l’exploitation au sens économique classique comme production de valeur, mais nous sommes aussi face à de l’exploitation au sens marxiste du terme, parce qu’on est dans de la création de plus-value appropriée par les propriétaires des plateformes et réinvestie dans un cycle productif. On ne peut toutefois pleinement comparer Google aux usines du 19ème siècle, parce qu’on est dans ce qu’on appelle un marché biface. Un marché biface, c’est aussi par exemple la télé : un marché où on a l’annonceur d’un côté et les utilisateurs de l’autre. Le public est à la fois client et travailleur. Plus il est nombreux, plus il crée de la valeur, du côté de l’annonceur.

La première logique de résistance, c’est introduire du conflit, casser la logique irénique de l’amitié à tout prix sur le Web social. Il faut reconnaître les éléments conflictuels, ne pas les gommer au prétexte de garantir une soit-disante civilisation de l’Internet.

Confidentiality means when we collect data on employees, there are at most one or two people in all of Google who could link a name to a particular response—and even those one or two people would have to jump through some hoops to do so. And for every survey we always give the option to participate anonymously.

Transparency means we then share the results back and explain to Googlers exactly how they’re going to be used. We have about a 90% participation rate for our annual employee survey, called Googlegeist (The Spirit of Google). And it’s not just the company results which are visible to everyone.For example, on our intranet you can pull down results from the annual survey on my team and on me, and see all the details.

L’entreprise américaine communique en effet de manière récurrente sur son approche scientifique des RH, comme le rappelait récemment son VP People Operations, Laszlo Bock, qui a contribué à réintroduire une dose de “certitude scientifique dans la manière dont on construit de bons environnements de travail, dont on maintient une culture de la très haute performance auprès de ses équipes, dont on maximise la productivité ou on améliore le bien-être”.

Depuis déjà plusieurs années, Google a quant à lui développé la data analysis  et une logique de R&D sur tous les pans ou presque de sa politique RH, afin d’“apporter le même degré de rigueur dans les décisions humaines que dans l’ingénierie“ – avec deux limites clairement posées, confidentialité et transparence : mise en oeuvre de KPI pour développer le leadership (Projet Oxygène) ; utilisation de méthodes de recherche et développement pour optimiser productivité, bien-être au travail… ou santé, en arrivant par exemple à la conclusion que la réduction de la taille des assiettes, à la cantine, réduirait l’apport calorique moyen (le “People & Innovation Lab”, modèle d’innovation RH “data-drivée” en voie de se répandre) ; développement d’un algorithme mathématique et de modèles prédictifs pour anticiper les envies de départ des collaborateurs, augmenter la diversité dans sa politique de promotion ou calculer la probabilité d’un recrutement réussi (“Project Janus”) ; etc.

La première session de gDNA, qui, espère le DRH, sera reproduite tous les ans pendant un siècle, a permis de distinguer deux catégories de “Googlers” : les “segmenteurs” (31% des salariés) dressent une barrière psychologique entre le stress du travail et le reste de leur vie : ils semblent peu affectés par la porosité – accrue par la technologie – entre les deux mondes et font de la déconnexion un élément important de bien-être  ; les “intégrateurs” (69% des salariés) vivent quant à eux un plus grand continuum entre vie professionnelle et vie personnelle, qu’il s’agisse d’actualiser frénétiquement son application boîte mail sur son smartphone avant d’aller se coucher ou de réserver ses prochaines vacances entre deux réunions. Avec le bien-être à la clé ? gDNA nuance : la moitié de ces intégrateurs souhaiteraient davantage “segmenter”.