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Les algorithmes peuvent faire de bons collègues

Les algorithmes ne travaillent pas tous seuls | Chris Isherwood via Flickr CC License by

Les algorithmes ne travaillent pas tous seuls | Chris Isherwood via Flickr CC License by

Les algorithmes ne vont pas remplacer les humains. Nous allons tous travailler ensemble.

Si vous lisez les journaux ou que vous regardez la télé, vous avez peut-être entendu que les robots arrivaient et qu’ils allaient nous voler nos emplois.

Bonne nouvelle: le remplacement total des humains n’est de loin pas aussi imminent que ce qu’on veut nous faire croire. Et c’est vrai malgré la capacité des algorithmes à faire une gamme impressionnante de choses que l’on considérait autrefois comme des tâches de nature exclusivement humaine. Ils sont capables d’écrire des articles de journaux, d’identifier des visages, d’éditer des pages Wikipédia, de fournir des conseils financiers, de découvrir de nouveaux médicaments et de coordonner des réunions entre collègues, pour ne citer que quelques exemples. Mais ils ne travaillent pas tous seuls.

C’est un point crucial mais souvent négligé dans le débat portant sur les algorithmes et le futur du travail. La plupart des emplois humains vont être reconfigurés plutôt que remplacés dans un futur proche. Il faut à tout prix que l’on s’inquiète de ce que cela impliquera à long terme en matière de demande de main-d’œuvre humaine et de la façon dont cela va affecter notre économie. Mais si l’on s’inquiète uniquement de savoir si et quand les humains vont être remplacés, on passe à côté de l’impact qu’ont déjà les algorithmes sur le travail et des occasions que nous avons de faire des choix, en tant que designers et en tant que consommateurs, quant à la façon dont les algorithmes seront à l’avenir en mesure de court-circuiter ou de renforcer les dynamiques de pouvoir déjà en place.

Exploitation de la main-d’œuvre

Un rapport publié en novembre 2015 par le Global Institute de McKinsey arrive à la même conclusion. Même s’il fait allusion à des statistiques alléchantes à propos de l’efficacité de l’automation [un processus d’automatisation réalisé à l’aide d’un logiciel informatique], il relève que moins de 5% des emplois, en tant qu’occupations, pourront être entièrement automatisés dans un futur proche. Ce qui contredit une étude d’Oxford datant de 2014, qui a été beaucoup relayée et qui évoquait une proportion de l’emploi de 47% aux États-Unis qui serait en danger à cause de l’automation. Le rapport de McKinsey conclut que les effets à venir de l’automation au travail doivent être examinés sous la loupe de tâches de travail, plutôt que d’emplois en tant que tels.

Dans leur étude de décembre 2015 intitulée «Les robots peuvent-ils être avocats?», Dana Remus, de l’Université de Caroline du Nord, et Frank Levy, du MIT, s’écartent par exemple de la théorie dans le vent qui dit que les algorithmes remplaceront bientôt les avocats. Ils s’appuient sur des preuves empiriques de ce que la technologie est actuellement en mesure d’accomplir et de la façon dont le travail des avocats est en train de changer. Sur la base d’analyses des heures passées par des avocats dans différents cabinets, ils sont arrivés à la conclusion que seules certaines tâches pouvaient être automatisées. Même le passage en revue automatisé de documents nécessite une importante contribution humaine en temps et en expertise afin de mettre au point les systèmes de classification qui dirigent les algorithmes. Remus et Levy reconnaissent que l’automation aura un impact sur le nombre d’avocats employés mais ils estiment que des effets dramatiques sont peu probables vu les limitations techniques de l’intelligence des machines et les attentes sociales de la valeur des avocats. Communiquer avec les clients et les conseiller, ce qui représente une part importante du travail d’avocat, demeure nettement dans la sphère de compétence des humains.

Mais que l’on considère un travail comme étant plus adapté aux humains ou aux machines dépend autant des dynamiques de pouvoir et des hiérarchies sociales que des possibilités techniques. Par exemple, dans un fast-food ou un restaurant familial, la tâche consistant à «communiquer avec les clients et conseiller ceux-ci» est de celles qu’on estime pouvoir déléguer à des ordinateurs. Pourtant, la chercheuse en technologie Tamara Kneese a observé que les systèmes de commande par iPad placés dans les terminaux d’aéroports, qui sont censés améliorer le service grâce à des recommandations algorithmiques, finissent en fait par créer plus de travail pour les serveuses et pour les clients frustrés. 

On a tendance à penser que l’automation épargne aux humains les tâches pénibles, leur permettant d’avoir l’esprit libre pour penser à des décisions plus importantes, mais cela s’avère erroné

Travailler avec –ou dans le cadre– de systèmes algorithmiques affecte non seulement les compétences et la perception que nous avons de l’expertise mais aussi les conditions du travail en lui-même. L’économie du «sur demande» fonctionne en partie grâce aux aspects automatisés et prédictifs des systèmes algorithmiques. La planification du travail par roulement, à bas revenu et dans le secteur des services et de la vente en particulier, est de plus en plus souvent «optimisée» par des algorithmes qui se servent de larges ensembles de données pour prédire les motifs de vente et pour créer les rapports les plus efficaces entre main-d’œuvre, consommateurs et ressources matérielles. Les entreprises ont ainsi pu accroître leurs profits tout en faisant baisser le coût de la main-d’œuvre. Toutefois, cette forme de planification incohérente et de dernière minute a rendu la vie de nombreux travailleurs insoutenable, comme l’a montré un article du New York Times datant de 2014.

Si le potentiel d’exploitation de la main-d’œuvre est loin d’être nouveau, le travail géré de façon algorithmique crée des conditions nouvelles qui désavantagent les travailleurs et leur enlèvent leur pouvoir. Les régulations existantes qui visent à protéger les travailleurs ne s’appliquent pas toujours. C’est le cas dans le cadre des débats portant sur le statut des chauffeurs Uber. Comme les entreprises de courses de taxi à la demande telles qu’Uber estiment qu’elles fournissent une plateforme permettant aux conducteurs et aux passagers d’entrer en contact, elles ne sont pas responsables des chauffeurs en tant qu’employés, épargnant ainsi à leur modèle économique d’immenses coûts de main-d’œuvre. Il est sans doute vrai que tous les conducteurs ne souhaitent pas être employés au sens traditionnel du terme, mais la Commission californienne pour la main-d’œuvre est l’une des voix qui plaide pour que les conducteurs sur demande ne soient pas mis dans la catégorie des contractuels indépendants. Une étude d’octobre 2015 menée par Alex Rosenblat, de Data and Society (où je travaille également), et Luke Stark, de l’Université de New York, démontre comment les algorithmes d’Uber exercent sur les conducteurs un contrôle notoire, analogue aux différentes formes de gestion du personnel. L’attention nouvelle portée aux conditions de travail des chauffeurs sur demande a exposé la façon dont les anciennes catégories n’étaient pas à même de protéger le bien-être de nombreux travailleurs.

Implications sociales

Mais les algorithmes peuvent aussi changer la vie professionnelle des gens dans le bon sens du terme et leur fournir de meilleurs services. Les algorithmes de détection de collision ont le potentiel de sauver des milliers de vies sur les autoroutes des États-Unis, notamment les chauffeurs de camions, les vendeurs et d’autres qui sont sur la route pour leur travail. La collaboration entre humains et ordinateurs a tendance à être plus efficace que lorsque les humains et les ordinateurs travaillent chacun de leur côté. Mais il n’est pas évident de créer des équipes humain-algorithme optimales.

Cela fait plus de vingt ans que le problème est manifeste dans le domaine de l’aviation. Psychologues et chercheurs spécialisés en facteurs humains disent depuis longtemps que de déléguer des tâches à des systèmes algorithmiques peut avoir un coût important. On a tendance à penser que l’automation épargne aux humains les tâches pénibles, leur permettant d’avoir l’esprit libre pour penser à des décisions plus importantes, mais cela s’avère erroné. Plus de temps libre ouvre la voie à une dégradation des compétences et au vagabondage des esprits. Des études ont démontré que la vigilance des pilotes se détériorait en général avec l’intensification de l’automation. Par conséquent, de plus en plus de chercheurs plaident pour une refonte globale de la façon d’aborder l’interaction entre les systèmes complexes, fortement automatisés et autonomes, et les humains.

Qu’on soit subalterne ou chef, col blanc ou col bleu, les changements qui accompagnent l’utilisation généralisée d’algorithmes dans la vie professionnelle vont toucher tout le monde. Plutôt que de nous acharner à aborder l’impact des algorithmes sur le futur du travail sous l’angle du remplacement des humains, une quête de nouvelles définitions nous mettra en meilleure position pour interroger les implications sociales des algorithmes sur le futur du travail.

Il est facile d’oublier que l’innovation technologique ne se déploie pas en suivant un chemin prédéterminé. Il n’y a pas de destin. Les technologies se développent par soubresauts, à force de travail acharné et d’accidents. Il y a de nombreux choix à faire en cours de route. En tant que consommateurs, designers et commentateurs, nous pouvons concevoir des systèmes algorithmiques qui soient optimisés à la fois pour les employeurs et pour les employés et qui respectent la dignité de chaque type de travail. Ou du moins nous pouvons réclamer de tels systèmes. Le futur du travail n’est pas rempli que de robots. Il est rempli de gens qui créeront les conditions et les possibilités pour les duos humain-algorithme. Et celles-ci ont le pouvoir de rendre la vie professionnelle soit meilleure, soit moins bonne.

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