La question de la fracture sociale est devenue un leitmotiv dans les discours des capitalistes bien-pensants et de leurs organes officiels. Certes en 2018, le FMI s’inquiĂšte des inĂ©galitĂ©s qui seraient mauvaises pour la croissance mais c’est pour se focaliser sur les inĂ©galitĂ©s entre gĂ©nĂ©rations et appeler Ă  les rĂ©duire, pas pour remettre en cause le partage entre le capital et le travail[1]. DĂšs 2015, l’OCDE[2] a montrĂ© que les inĂ©galitĂ©s de revenus ont un impact nĂ©gatif et statistiquement significatif sur la croissance ultĂ©rieure, en particulier l’écart entre les mĂ©nages Ă  faible revenu et le reste de la population.

Pour autant, malgrĂ© les rodomontades de Trump, aucun signal n’est enregistrĂ© du cĂŽtĂ© des entreprises qui montrerait une diminution de l’externalisation de la production vers des pays Ă  bas coĂ»t de main-d’Ɠuvre. Au contraire, la montĂ©e en compĂ©tences des entreprises de ces pays leur permet d’amĂ©liorer leur offre de services vers des produits plus haut de gamme. D’autre part, l’automatisation touche l’ensemble des activitĂ©s, mais plus fortement les emplois intermĂ©diaires moyennement qualifiĂ©s. Ceux-ci se caractĂ©risent par un travail routinier impliquant des tĂąches intellectuelles et manuelles, accomplies selon un ensemble explicite de rĂšgles : industrie manufacturiĂšre (de l’électromĂ©nager aux voitures) et activitĂ©s de services (guichetier, conseiller clientĂšle). Cette externalisation et cette automatisation constituent les deux principales causes identifiĂ©es comme conduisant Ă  la polarisation des emplois qui semble tant inquiĂ©ter FMI et OCDE. Ces phĂ©nomĂšnes ont Ă©tĂ© identifiĂ©s dans de nombreux pays occidentaux, dont les États-Unis[3], l’Allemagne[4] et la France[5].

La polarisation des emplois et les phĂ©nomĂšnes croissants qui l’accompagnent comme la flexibilitĂ© et la prĂ©caritĂ©, Ă  travers notamment le dĂ©veloppement de la sous-traitance des activitĂ©s des plus grosses entreprises vers des plus petites, conduisent Ă  ce que David Weil dĂ©signe sous le vocable de fissured workplace[6] : un lieu oĂč la diversitĂ© des statuts des travailleurs, la concurrence effrĂ©nĂ©e organisĂ©e entre eux ou entre les entreprises sous-traitantes mettent Ă  mal les salaires, les conditions de travail et les solidaritĂ©s. Phoebe Moore s’est plus particuliĂšrement intĂ©ressĂ©e Ă  l’influence de la numĂ©risation (digitalization) des activitĂ©s comme outil qui accompagne (et permet dans une large mesure) cette dĂ©structuration du travail humain pour des profits toujours accrus pour les entreprises initiatrices des chaĂźnes de valeurs avec en contrepartie des activitĂ©s plus contraintes et moins rĂ©munĂ©rĂ©es pour une majoritĂ© des travailleurs[7].

C’est dans cette logique que s’inscrit le prĂ©sent article. À partir d’exemples concrets pris dans l’actualitĂ© de ces deux derniĂšres annĂ©es, il montre la tentation de plus en plus forte qu’éprouvent certains de considĂ©rer le travailleur comme un supplĂ©tif de l’automate : qu’il soit virtuel quand il s’agit d’un algorithme ou sous la forme bien rĂ©elle d’un robot dans l’industrie.

Tant de travail humain dont le mĂ©rite revient Ă  l’algorithme

Dans En attendant les robots. EnquĂȘte sur le travail du clic[8], Antonio Casilli a montrĂ© Ă  quel point l’apprentissage, mais aussi le fonctionnement quotidien des intelligences artificielles dĂ©pendent encore des humains. Travaux souvent rĂ©pĂ©titifs et trĂšs mal rĂ©munĂ©rĂ©s, absence de protection sociale, isolement professionnel, le statut d’indĂ©pendant de ces travailleurs du clic contribue Ă  saper les bases de la rĂ©gulation de l’organisation du travail mises en place depuis la fin du XIXĂšme siĂšcle grĂące aux luttes des travailleurs et celles des rĂ©gimes de protection sociale.

De façon analogue, on constate depuis quelques annĂ©es que le dĂ©veloppement des technologies de l’information et de la communication (TIC) sous des formes de plus en plus avancĂ©es peut avoir pour effet de dĂ©grader significativement les conditions de travail et d’augmenter les risques professionnels, alors qu’une automatisation sous contrĂŽle social pourrait avoir les rĂ©sultats inverses : diminution des pĂ©nibilitĂ©s physique et intellectuelle, diminution du temps de travail, etc.

Le plus Ă©tonnant dans cette affaire, c’est que cela semble advenir dans une relative indiffĂ©rence du corps social (quelques luttes des travailleurs mises Ă  part), comme si la prĂ©sence du logiciel, de l’algorithme, de l’automate dĂ©douanait l’employeur de ses responsabilitĂ©s en termes de santĂ© et de sĂ©curitĂ© au travail et anesthĂ©siait la rĂ©ponse de la sociĂ©tĂ©, voire des États et des organismes compĂ©tents en matiĂšre de rĂ©gulation et de contrĂŽle du travail et de ses conditions. Certes, des organisations syndicales organisent la riposte, mais elle semble avoir moins de poids (voire moins de lĂ©gitimitĂ©) que s’il s’agissait d’entreprises classiques et non pas de firmes issues de l’économie numĂ©rique.

La situation interpelle d’autant plus que la porositĂ© augmente de jour en jour entre les entreprises dites classiques et celles de la gig economy, les mĂ©thodes de travail des secondes percolant de plus en plus vers les premiĂšres, dans un temps oĂč se nouent des alliances, oĂč s’organisent des rachats et se crĂ©ent des filiales communes. Que se passe-t-il donc ? En quoi la situation a-t-elle changĂ© ces derniĂšres annĂ©es qui justifierait qu’on accorde moins d’intĂ©rĂȘt Ă  la personne humaine ?

Elon Musk dĂ©crĂšte que les ouvriers n’ont plus rien Ă  faire sur les chaĂźnes de montage de l’industrie automobile

La production de la Tesla Model 3 devait ĂȘtre une rĂ©volution dans l’industrie automobile. Pour la premiĂšre fois une voiture, Ă©lectrique de surcroĂźt et Ă  un prix « abordable[9] Â», devait ĂȘtre construite entiĂšrement par des robots sans aucune intervention humaine. Pourtant dĂšs son lancement mi 2017, les objectifs de production se sont rĂ©vĂ©lĂ©s impossibles Ă  tenir : en cause, de nombreux dysfonctionnements sur la chaĂźne de montage, fruits d’une automatisation parfois hasardeuse et d’une durĂ©e de la phase de tests trop courte.

Il a fallu rapidement rĂ©introduire des humains sur les deux chaĂźnes automatisĂ©es et construire de bric et de broc une troisiĂšme chaĂźne associant humains et machines, Ă  l’instar de ce qui se pratique chez les autres constructeurs automobiles. MĂȘme dans ces conditions, les objectifs de production du dĂ©part n’ont jamais pu ĂȘtre tenus[10]. La conclusion d’Elon Musk sur Twitter[11] (« Oui, une automatisation excessive chez Tesla Ă©tait une erreur. Pour ĂȘtre prĂ©cis, mon erreur. Les humains sont sous-estimĂ©s Â») n’est pour autant pas trĂšs rassurante quand on regarde d’un peu plus prĂšs les conditions de travail des opĂ©rateurs employĂ©s au montage du Model 3.

À la lecture des accidents du travail compilĂ©s dans un article[12] consacrĂ© aux conditions de travail dans cette usine Tesla situĂ©e Ă  Fremont, la rĂ©intĂ©gration des humains sur les chaĂźnes de production s’est faite
 Ă  des conditions de travail acceptables par des robots. Qu’on en juge : exposition Ă  des colles toxiques se traduisant par des problĂšmes respiratoires et/ou allergiques parce qu’aucune ventilation du poste de travail n’a Ă©tĂ© prĂ©vue, multiplication des mouvements rĂ©pĂ©titifs sur des postes mal conçus conduisant Ă  des troubles musculosquelettiques (TMS), mauvais agencement des postes de travail liĂ© Ă  l’encombrement des ateliers se traduisant par des chutes ou des lombalgies, durĂ©e des postes de travail pouvant atteindre douze heures.

Pourtant, Ă  en croire les chiffres de sinistralitĂ© diffusĂ©s par Tesla, la situation de l’usine Ă©tait devenue dans l’intervalle meilleure que la moyenne de l’industrie automobile des États-Unis. Il s’agissait bien sĂ»r du rĂ©sultat d’une invisibilisation des accidents et des maladies[13]. Contrairement Ă  la lĂ©gislation qui impose la dĂ©claration de tout accident, un certain nombre d’entre eux Ă©taient considĂ©rĂ©s par l’entreprise comme des accidents « privĂ©s Â» qui, bien que survenus sur le lieu de travail pendant les horaires de travail, ne devaient pas ĂȘtre comptabilisĂ©s, soit parce que le travailleur avait pu reprendre son poste ensuite (ou un poste amĂ©nagĂ© en fonction de son Ă©tat de santĂ©), soit parce que son contrat prĂ©caire n’avait pas Ă©tĂ© renouvelĂ©, soit parce qu’un mĂ©decin avait considĂ©rĂ© qu’il n’y avait pas de lien direct entre l’accident survenu et la pathologie constatĂ©e, etc.

Cette situation Ă©tait facilitĂ©e par le systĂšme de soins mis en place sur le site gĂ©rĂ© par une clinique privĂ©e y ayant dĂ©lĂ©guĂ© des personnels mĂ©dicaux et paramĂ©dicaux : appels aux urgences interdits parce que comptabilisĂ©s par les services officiels, utilisation systĂ©matique de vĂ©hicules de tourisme avec chauffeur (VTC) plutĂŽt qu’un recours aux ambulances et surtout consultations mĂ©dicales minorant souvent les pathologies pour Ă©viter toute dĂ©claration immĂ©diate. Tout cela avait pour objectif de diminuer le nombre des dĂ©clarations d’accidents, pourtant rendues obligatoires par la loi de l’État de Californie. Les dĂ©clarations ultĂ©rieures Ă©taient systĂ©matiquement contestĂ©es par l’entreprise qui y voyait le rĂ©sultat de comportements individuels relevant du privĂ©, n’ayant rien Ă  voir avec une cause professionnelle.

Il semble que cet Ă©chec de l’automatisation totale de la production soit considĂ©rĂ© par ses promoteurs comme un alĂ©a provisoire auquel on sera en mesure de remĂ©dier rapidement. On peut mettre le fait que le procĂ©dĂ© n’ait pas Ă©tĂ© rĂ©ellement adaptĂ© Ă  la « rĂ©introduction Â» de l’homme sur la chaĂźne sur le compte de l’urgence : compte tenu de la situation financiĂšre dĂ©licate de Tesla, il fallait assurer la production au mieux et sans dĂ©lais. Mais on peut aussi considĂ©rer que dans l’esprit d’Elon Musk et de son Ă©quipe, l’hypothĂšse qu’on puisse s’en passer dĂ©finitivement n’a Ă©tĂ© que provisoirement invalidĂ©e et que des progrĂšs techniques Ă  venir apporteront la solution.

On peut apporter Ă  l’appui de cette assertion le fait que dans le mĂȘme temps le dĂ©veloppement des voitures sans chauffeur destinĂ©es dans un premier temps Ă  remplacer taxis et VTC ait Ă©tĂ© poursuivi malgrĂ©, lĂ  aussi, de nombreuses difficultĂ©s techniques. Et il est paradoxal qu’Elon Musk admette, comme on l’a vu prĂ©cĂ©demment, avoir sous-estimĂ© les capacitĂ©s de l’Homme (ce que peu d’acteurs du milieu industriel se permettent de faire), alors que dans l’affaire, ce sont plutĂŽt les capacitĂ©s des robots (ou peut-ĂȘtre celle des ingĂ©nieurs les concevant) qu’il avait surestimĂ©es.

Quoi qu’il en soit, dans son esprit, la rĂ©fĂ©rence n’est plus l’ĂȘtre humain, mais la machine, le premier Ă©tant sommĂ© d’aligner ses pratiques professionnelles sur les procĂ©dures et les process des secondes. Pire, cet alignement devra s’effectuer au niveau de performance attendu des machines, mĂȘme si une technique dĂ©faillante le rend inatteignable Ă  la robotique rĂ©ellement existante. La relation est renversĂ©e : l’Homme devient le supplĂ©tif de la machine, potentiellement Ă  un rythme qu’il n’est pas en mesure d’assurer, au lieu de bĂ©nĂ©ficier des avancĂ©es techniques qu’elle pourrait apporter Ă  son propre travail.

Il convient cependant de ne pas perdre de vue le fait que le niveau de performance attendu des machines rĂ©sulte lui-mĂȘme d’un choix humain : la dĂ©cision politique ou Ă©conomique, ce n’est pas la machine qui la prend, c’est bien le concepteur et Ă  travers lui, le donneur d’ordres (employeur). La machine intelligente n’existe pas quoi que veuillent faire croire Musk et ses semblables. En revanche, outre son rĂŽle technique, elle remplit aussi un rĂŽle de leurre, en dĂ©tournant l’attention de ceux qui sont rĂ©ellement responsables de la mise en Ɠuvre de changements nĂ©fastes aux conditions de travail.

On a donc chez Tesla les prĂ©mices d’une rĂ©alitĂ© plus ou moins fantasmĂ©e qui se traduirait par un Homme au service de la machine. Restait Ă  imaginer le procĂ©dĂ© qui le mettrait sous sa dĂ©pendance au quotidien.

Quand l’algorithme devient le patron (ou au moins le surveillant)

Les travailleurs de certains centres d’appels ont vu rĂ©cemment l’écran de leur poste de travail s’enrichir d’une nouvelle fonctionnalitĂ© : si l’opĂ©rateur parle trop vite, un compteur apparaĂźt l’incitant Ă  ralentir, s’il semble manquer de conviction, ce sera une tasse de cafĂ© et s’il manque d’empathie, un cƓur palpitant lui rappellera que l’achat est un acte d’amour[14].

Certes, le travail dans les centres d’appels a toujours Ă©tĂ© fortement prescrit, mais jusqu’à prĂ©sent les superviseurs procĂ©daient par sondage pour vĂ©rifier que la procĂ©dure Ă©tait bien suivie. GrĂące Ă  l’utilisation d’un outil d’intelligence artificielle, baptisĂ© en toute modestie Cogito, le suivi devient permanent et le travailleur se voit rappelĂ© de façon continue Ă  ses devoirs. Et comme cet outil a vocation Ă  maintenir le travailleur sous surveillance en continu, si le travailleur l’occulte sur son Ă©cran, le superviseur en est informĂ© immĂ©diatement. Un jour viendra peut-ĂȘtre le temps oĂč la sanction pourra ĂȘtre suggĂ©rĂ©e par la machine, comme chez Amazon


Dans les entrepĂŽts de logistique d’Amazon, l’activitĂ© des travailleurs est rĂ©gie par un logiciel mais leurs performances qualitatives et quantitatives sont Ă©galement enregistrĂ©es automatiquement et peuvent entraĂźner le licenciement si elles sont jugĂ©es insuffisantes[15]. Ainsi l’entreprise s’est sĂ©parĂ©e dans un de ses entrepĂŽts situĂ© aux États-Unis de 300 employĂ©s (sur un effectif total de 2500 personnes) sur une durĂ©e d’un an, chiffre infĂ©rieur, au nombre enregistrĂ© les annĂ©es prĂ©cĂ©dentes (la tendance serait Ă  une baisse rĂ©guliĂšre). Cette tendance Ă  la baisse peut aussi ĂȘtre analysĂ©e comme la traduction de la transformation des travailleurs prĂ©sents dans cet atelier en population survivante (au sens Ă©pidĂ©miologique) : ceux qui ne peuvent pas s’adapter Ă  l’organisation et au rythme de travail sont progressivement Ă©jectĂ©s de l’entreprise.

On est bien loin d


Article publié le 30 Juin 2020 sur Contretemps.eu