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As a first example, consider how workplace monitoring generates data that companies can use to automate the very tasks workers are being paid to perform. When Uber drivers carry passengers from one location to another, or simply cruise around town waiting for fares, Uber gathers extensive data on routes, driving speed, and driver behavior. That data may prove useful in developing the many algorithms required for autonomous vehicles—for example by illuminating how a reasonable driver would respond to particular traffic or road conditions.

with GPS data from millions of trips across town, Uber may be able to predict the best path from point A to point B fairly well, accounting not just for map distance, but also for current traffic, weather, the time of day, etc. In other words, its algorithms can replicate drivers’ subtle, local knowledge. If that knowledge was once relatively rare, then Uber’s algorithms may enable it to push down wages and erode working conditions.

By managing drivers’ expectations, the company may be able to maintain a high supply of drivers on the road waiting for fares. The net effect may be to lower wages, since the company only pays drivers when they are ferrying passengers.

Par son essence même, l’algorithme est un casseur de grève : son rôle est de répartir en temps réel la force de travail pour faire face à la demande. Qu’il pleuve et que la demande de livraisons augmente, ou qu’il y ait une grève et que l’offre de travail diminue, peu importe au fond, l’algo fera froidement son travail en faisant en sorte que les clients reçoivent au plus vite leur burger au bacon.

De la même manière que les plateformes nient aux livreurs le droit d’être salariés, elles les empêchent aussi de faire valoir efficacement leur droit de grève. C’est ce qui explique que le mot d’ordre des livreurs à vélo comprenne une phrase peu commune dans un mouvement social : «Nous appelons tous les clients de plateformes de livraison à ne pas commander la semaine du 8 au 15 juillet.» La grève de la livraison ne peut fonctionner que si elle est corrélée à une grève des commandes.

Pour ces livreurs, une grève ne s’appelle pas un «débrayage» mais plutôt une «déconnexion». Pour réussir un mouvement social dans une économie uberisée, il faut en fait une déconnexion générale. Non seulement des livreurs, mais aussi des clients et des restaurateurs, pour laisser l’algorithme mouliner dans le vide.

Par exemple, il y a ce géant mondial de la restauration qui est en train de tester des caméras intelligentes d’Augustin Marty, ce sont des appareils qui détectent les plats sur votre plateau et déterminent votre addition. Le coût d’installation complet est de 30 000 euros. Un caissier au SMIC coûte à l’employeur 18 000 euros par an, donc au bout de 21 mois, le matériel est déjà rentabilisé. Si vous partez du principe que les 50 000 caissiers en France perçoivent le SMIC, l’économie pourrait s’élever à 940 000 euros par an. On voit bien que du point de vue du business, c’est une super solution. Mais là où cela devient compliqué, c’est au niveau de l’image. Vous ne pouvez pas virer tant de personnes sans en pâtir un peu. Du coup, la plupart du temps, quand quelqu’un part à la retraite ou dans une autre entreprise, il n’est pas remplacé.

il y a aussi des situations comme celle d’Intermarché. L’enseigne a fait appel à au cabinet Eurodecision, spécialisé dans l’optimisation logistique. Celui-ci a calculé comment rendre plus rentable les magasins Intermarché en s’appuyant sur des algorithmes. Résultat: les entrepôts dans le Gers ont fermé puis ont tous été regroupés 80 kilomètres plus loin, dans un centre automatisé, et 200 personnes ont été licenciées. Celles qui ont accepté d’aller dans le nouvel entrepôt font les mêmes gestes tous les jours, à une vitesse folle. Elles sont elles-mêmes robotisées.

Le problème aujourd’hui est que les gens se définissent par leur travail, c’est le prestige social. C’est pour cela que l’on se sent si mal au chômage. Il faut que la société évolue, il faut que l’on arrête de regarder celui qui n’a pas d’emploi comme un perdant. Si notre société du futur est une société qui regarde de haut ces gens-là, cela posera un problème. L’autre souci, c’est notre système actuel : dans le monde et l’économie tels qu’ils sont organisés, il est inconcevable de vivre sans salaire, la rémunération est ce qui fait vivre les gens.

Première piste d’évidence : briser la neutralité, l’équivalence des différents types de travail, ou plutôt d’emplois.

Une deuxième piste supposerait, pour être tracée, de revaloriser les métiers du care, du soin, de l’éducation et du service à la personne, qui relèvent d’une intelligence pratique et empathique qu’aucune machine ne remplacera jamais. Mais il s’agit également, dans les réponses individuelles comme dans le modèle de travail à encourager, de refuser la fragmentation de l’individu et des communautés. De considérer toujours les gens comme bien plus que juste des clients, juste des patients, juste des usagers, juste des bénévoles, juste des patrons, juste des travailleurs ou juste des parents.

Une troisième clé, sur laquelle parie à juste titre Dominique Méda, consiste à oublier la boussole imbécile et destructrice du PIB ainsi que les billevesées de la croissance purement comptable pour mieux construire la nouvelle économie d’une reconversion écologique radicale – mais sans s’illusionner sur quelque retour au plein emploi… Nous pourrions d’ailleurs associer à ce sésame environnemental et non entropique l’horizon de la « société des communs » telle qu’aimeraient par exemple la construire Michel Bauwens et les acteurs de la P2P Foundation. Ce qui supposerait d’inventer un nouveau régime de valeur, où « des citoyens qui s’organisent pour nettoyer une plage à la suite d’une marée noire » ne feraient pas baisser la mesure de ce qui « compte » (aujourd’hui le PIB), « là où le bateau qui l’a provoquée crée de la valeur, puisqu’il engendre une activité économique liée à la réparation de ses propres dommages[3]. 

The line between automation and humans blurs more often than Silicon Valley might like to admit. Facebook hired thousands of people this year to moderate content on its social network, after algorithms repeatedly failed to do the job. Uber depends on more than 2 million drivers worldwide to provide rides every day, as well as employees at headquarters to make sure enough of those drivers are on the road. Behind much of Google’s digitization of books and maps is random people on the internet, conscripted using reCaptcha. Expensify is just another example.

The receipts on Mechanical Turk belonged to “less than 0.00004% of users—none of whom are paying customers,” Barrett said, adding that, at any rate, there is nothing important on a receipt, “that’s why receipts are so commonly thrown out—because they are literally garbage.” Also: “anybody concerned by the real-world risks of a vetted, tested transcriptionist reading their Uber receipt should probably consider the vastly more immediate and life-threatening consequences of getting into that stranger’s car in the first place.”

L’histoire de la théorie des organisations est indissociable de l’essor de la firme managériale. L’un des traits communs des premières théorisations, notamment celle de Ronald Coase en 1937 dans son célèbre article sur « la nature de la firme », est d’opposer le fonctionnement interne de la firme (hiérarchique, contrôlé) à celui (plus horizontal) du marché.

Cette distinction fondatrice, qui sert souvent d’introduction aux manuels de théorie des organisations, n’est évidemment plus de mise lorsque l’on se penche sur des plates-formes telles qu’Uber, Airbnb, Taskrabbit ou autres Deliveroo. Ces acteurs ne possèdent pas les actifs nécessaires à la réalisation de l’activité. À l’aide d’algorithmes (qui remplacent une grande partie du travail effectué par le management intermédiaire), les plates-formes pair-à-pair mettent en relation et organisent des transactions marchandes entre offreurs et demandeurs, eux-mêmes indépendants de la plate-forme. Ces « organisations-marché » se construisent sur une hybridation qui rend caduque l’idée d’une différence de nature entre entreprise et marché.

Dans la théorie de l’agence, la firme n’est plus vue comme une « entité » identifiable. Au contraire, son enveloppe disparaît au profit d’une « fiction légale », support d’un processus de contractualisation dont l’unique objectif est de maximiser la valeur pour l’actionnaire. De ce point de vue, Uber ou Airbnb, semblent constituer l’incarnation pure et parfaite de la firme « nœud de contrat » : elles se réduisent à une structure centrale légère et flexible (la « fiction légale »), qui pousse la logique d’externalisation à son paroxysme pour toutes les activités productives.

Tu devrais jeter cet œil inquiet (et attentif) au Rapport AI Now (2016). Tu devrais te soucier des thèmes qu’ils mettent en lumière, notamment en ce qui concerne les impacts sur le travail, la santé, l’égalité et l’éthique à l’heure où l’intelligence artificielle s’insinue dans nos vies quotidiennes.

Tu devrais réfléchir à la façon dont l’apprentissage machine change nos façons de travailler et le travail tout court. Tu devrais te préoccuper de l’impact de l’intelligence artificielle sur la création et la destruction de nos emplois, te soucier des questions éducatives, de formation à de nouveaux métiers et des allocations et modes de redistribution qui devraient résulter d’une reconfiguration du travail par l’IA. Tu devrais considérer la question de l’automatisation non pas seulement du point de vue de la robotique mais sous l’angle des infrastructures : comment les industries du transport, de la logistique, seront affectées par l’apprentissage machine ? Scoop : elles le sont déjà au prix de nombreux emplois.

Tu devrais te préoccuper des articles publiés par ProPublica sur les biais algorithmiques, notamment celui-ci qui explique comment les logiciels de police prédictive accusent de façon inconsidérée les noirs et beaucoup moins les blancs. Tu devrais te soucier de cet autre article de ProPublica qui indique que certains assureurs augmentent les prix pour les personnes de couleur. Les raisons sous-jacentes ne sont pas si claires mais selon ProPublica, des algorithmes prédateurs favorisent les quartiers blancs plus que les autres. La négligence derrière cette masse de données devrait t’inquiéter

la déconnexion des dirigeants au terrain, une problématique déjà évoquée par Michel Crozier et approfondie aujourd'hui par l'un de ses continuateurs, François Dupuy, auteur notamment de La fatigue des élites, Lost in management et La faillite de la pensée managériale. On retrouve justement la problématique de la quantophrénie et du chiffre. En effet, plus les dirigeants s'éloignent des processus de travail et ont du mal à les cerner et plus ils demandent du reporting, des données. Il y a alors une grande partie de l'énergie des opérateurs qui est dérivée, déviée vers la production de chiffres.

on est en France dans ce contexte particulier d'un taylorisme dont on a des difficultés à sortir. En même temps, ces vingt dernières années il y a eu un effort extrêmement important sur l'éducation : le niveau moyen s'est considérablement élevé et de plus en plus de jeunes sortent de l'université. Ainsi, des personnes de mieux en mieux formées se trouvent confrontées à des marges de manœuvre de plus en plus réduites. D'où cet intérêt vis-à-vis de l'entreprise libérée qui existe aussi en Belgique, mais nulle part à ce point ailleurs en Europe. D'où aussi le nombre important de jeunes qui veulent créer leur startup, préférant la liberté et le dynamisme à la contrainte. Cet esprit entrepreneurial est l'aspect positif, mais il y a un gros revers, c'est le désengagement d'autres personnes dans l'entreprise et ce que l'on appelle « la grève du zèle ». Quand tout le monde suit les consignes à la lettre, cela bloque le travail et les organisations. Cela prouve que l'hyper-prescription du travail n'est pas un gage de performance, ni sur le plan économique ni sur le plan humain.

En France, on a souvent une vue assez critique sur le management, on a même tendance à le diaboliser. Mais, pour moi, il ne faut pas aller dans le sens de ce que voudrait nous faire croire l'entreprise libérée qui développe son « modèle idéal » : dialogue direct entre le chef d'entreprise - le libérateur - et ses collaborateurs. J'estime au contraire que ce modèle est détestable dès que l'entreprise atteint une certaine taille et doit composer avec la complexité. L'étude de Technologia que j'ai mentionnée montre à quel point la fréquence et la qualité de la relation avec le manager de proximité sont déterminantes pour construire la QVT. Lorsqu'il y a un désaccord ou un conflit, on doit trouver les moyens de les résoudre. S'il n'y a plus personne pour le faire les tensions montent et les risques psychosociaux (RPS) avec. Même si les machines et algorithmes peuvent apporter un certain nombre d'informations, la dimension humaine est irremplaçable.

We do still have a boss. It just isn’t a person. It’s an algorithm.

The standard ride-sharing or courier app’s business model looks something like this:  When introducing your app into a new city, take heavy losses by over-paying drivers and under-charging customers. Offer drivers cash bonuses to get their friends to sign up. Once you’ve got a steady supply of drivers invested in the app, start lowering their pay. 

Et d'autant que les données LinkedIn serviront, notamment, à améliorer les technos et applications "d'intelligence artificielle" (Deep Learning) de Microsoft. On peut donc aisément imaginer dans un futur proche des scénarios assez triviaux où le dialogue avec cette "IA" s'enrichira d'un nouvel horizon dialogique qui lui permettra de vous signaler différents événements professionnels et de vous faire toute une série de propositions de mutation, de nouveaux contacts, etc., mais également des scénarios plus "élaborés" dans lesquels ce même assistant intelligent piloté par une IA gèrera en temps-réel la totalité de votre "carrière"

Cerise sur la gâteau, en complément des avantages que confère de facto cette acquisition à Microsoft, elle est également le cheval de Troie idéal lui permettant d'établir un pont avec les politiques publiques (ou privées) de formation : la plupart des néo-inscrits sur LinkedIn le sont dès leurs études universitaires. Je vous laisse alors imaginer ce monde dans lequel, en plus des accords passés avec Cisco (et avec Microsoft) par le ministère de l'éducation nationale, le même Microsoft (et ses partenaires privés) auront alors la capacité de réguler les choix d'étude et de formation professionnelle de la plupart des futurs travailleurs.

La "valeur" de la base LinkedIn est liée à trois facteurs essentiels. D'abord sa volumétrie : il s'agit du site rassemblant le plus d'informations sur le plus grand nombre de travailleurs sur la planète (400 millions d'utilisateurs). Ensuite son positionnement : c'est le site leader sur le secteur de l'employabilité et de la mobilité professionnelle. Enfin sa dimension "relationnelle", au sens premier et informatique de ce que l'on appelle une "base de donnée relationnelle", c'est à dire la capacité d'offrir différents niveaux de navigation, de croisement et d'analyse parmi l'ensemble des données structurées présentes dans la base.

Uber has long claimed it’s a technology company, not a transportation company. Uber’s drivers are promoted as entrepreneurs and classified as independent contractors. The company claims to provide only a platform/app that enables drivers to be connected with passengers; as an intermediary, the company relies on the politics of platforms to elude responsibility as a traditional employer, as well as regulatory regimes designed to govern traditional taxi businesses.

Drivers must submit to a system that molds their interactions, controls their behavior, sets and changes rates unilaterally, and is generally structured to minimize the power of driver (“partner”) voices. Drivers make inquiries to outsourced community support representatives that work on Uber’s behalf, but their responses are based on templates or FAQs.

Uber uses surge pricing to lure drivers to work at a particular place at a particular time, without guaranteeing the validity of the surge incentive if they do follow it. Surge is produced through an algorithmic assessment of supply and demand and is subject to constant dynamism. The rate that drivers are paid is based on the passenger’s location, not their own. Even when they travel to an active surge zone, they risk receiving passengers at lower or higher surge than is initially advertised, or getting fares from outside the surge zone. Drivers will be locked out of the system for varying periods of time, like 10 minutes, 30 minutes, etc. for declining too many rides. They also get warnings for “manipulating” surge.

Il n’y a pas de chef des coursiers. Il y a des leaders. Il y a des gens qui prennent des initiatives pour le groupe, pour tout ce qui est demandes syndicales on va dire. Même si on est indépendants. Ils jouent le rôle de représentants, officieusement au moins. Ce sont des gens qui parlent plus que d’autres, qui sont là depuis plus longtemps que les autres, et donc qui forcément et naturellement prennent le « lead » sur les questions de salaires, de conditions de travail ou autres

On a un groupe Facebook où tout le monde peut donner ses idées, et où eux ils répondent directement, et on voit ensemble ce qu’on peut améliorer. Ils savent très bien que sans les livreurs ils sont rien du tout. J’ai l’impression que leur but, c’est d’aller dans notre sens, et nous aider. Parce que, si demain il n’y a plus de livreurs, il n’y a plus de Take Eat.

Il y a aussi une gazette qu’on reçoit tous les mois qui s’appelle La Gazette des coursiers, qui reprend les news du mois, qui rappelle les consignes de sécurité, les chiffres du mois précédent. Mais on communique beaucoup plus par Facebook.

Le numérique nous donne en effet l’occasion de reconsidérer le travail non plus tel un emploi condamné à devenir toujours plus précaire, anxiogène et de l’ordre de l’auto-exploitation, mais dans le cadre d’un projet de société contributive dont ce même emploi serait un moyen parmi d’autres plutôt qu’une fin en soi. Une entreprise comme TaskRabbit crée certes de la valeur d’usage via sa plateforme de petits emplois à la demande, mais elle garde pour elle et ses actionnaires tous les bénéfices de sa valeur d’échange. A l’inverse, Loconomics est une coopérative détenue par ceux qui y proposent leurs services. Contre les plateformes de ladite économie du partage, qui n’en a que le nom, Trebor Scholz défend le «coopérativisme de plateforme», pour bâtir une société des communs au-delà des seules dimensions économique et financière.

Il suppose de s’atteler aux métiers du futur, concernant tout autant les orfèvres des data pour utiliser et nous libérer des algorithmes que le soin aux personnes, sans besoin de la moindre machine ; de codifier le travail d’une façon à la fois très protectrice de notre art de vivre et beaucoup moins administrative qu’aujourd’hui ; d’interroger la mise en place d’un revenu d’existence suffisant, justifié de façon structurelle par le chômage numérique massif et la lente agonie à venir de l’emploi ; d’expérimenter l’extension du régime des intermittents dans la perspective d’une société réellement contributive, d’accession et de transmission des savoirs par tous et entre tous ; d’étudier une refonte de la fiscalité selon les principes de la Taxe Pollen, quitte à instaurer d’abord une taxe européenne sur les flux issus du Trading Haute Fréquence (THF) afin de financer le revenu universel.

Nous avons donc, d'un côté, les actuels GAFAM qui, pour mieux asseoir leur contrôle sur notre activité de consommation, opèrent une redistribution des règles de la privacy à leur seule convenance, avec le risque déjà palpable de la mise en oeuvre d'une société du contrôle Orwellienne, et fondent ce nouveau capitalisme de la surveillance. D'un autre côté, le High-Frequency Trading est le modèle déjà constitué et opératoire de régulation des marchés grâce à une analyse temps-réel dont sont seuls capables les algorithmes dédiés et la puissance de calcul associée, risquant à tout moment de nous plonger dans une nouvelle crise spéculative. En parallèle, est en train d'émerger, dans le sillage d'Airbn'B et d'Uber notamment, un nouveau modèle de salariat algorithmique, dont l'enjeu est de proposer un nouveau cadre de régulation de ce qui restera du travail ou des activités humaines non-automatisables, modèle qui en externalisant presque totalement les charges incombant jusqu'ici à l'employeur et en précarisant les travailleurs, renforce le risque d'une fin du modèle social compensatoire que nous connaissions jusqu'ici (et dans lequel les employeurs payaient des charges qui elles-mêmes permettaient de financer des politiques publiques, dans lequel un modèle de protection sociale était fondé sur l'impôt, etc ...).

Ceux qui supportent ces changements, c'est à dire ... nous, ont vaguement fait le deuil du rêve d'intelligence collective (trop rarement réactivé par exemple lors des négociations collectives autour de la privacy) qui avait présidé à l'émergence d'internet et se sont constitués en une nouvelle classe, un "cognitariat" jusqu'ici presque uniforme mais qui commence, du fait de la pression du salariat algorithmique et de la portion congrue des activités échappant encore au seul traitement calculatoire, un cognitariat disais-je, qui commence à voir émerger un sous-cognitariat. C'est ce cognitariat qui supporte des bouleversements dont l'enjeu d'est rien d'autre que la régulation des comportements sociaux (la régulation des comportements socio-culturels étant déjà opératoire au travers de la théorie de la bulle de filtre d'Eli Pariser notamment), régulation qui se fait notamment au travers de l'analyse prédictive permise par le traitement des "Big Data", et qui comporte également de nombreux risques liés à une essentialisation de l'humain ainsi qu'à une "biologisation" déjà à l'oeuvre au travers de l'essor de la génomique personnelle et de l'internet du génome.