L’IA et le travail : promesse d’emplois plus riches ou asservissement de tous ?

Pho­to du film “On Falling”, de Lau­ra Car­reira, et du dia­logue con­traint de l’ac­trice avec son scan­ner de codes-bar­res

Les pro­mo­teurs de l’IA partout nous assurent d’un renou­velle­ment mas­sif des emplois grâce à l’ar­rivée de l’IA, avec la sup­pres­sion des tâch­es répéti­tives pour aller vers plus de créa­tiv­ité… Tou­jours la légende schumpétéri­enne de la “destruc­tion créa­trice” qui, par l’in­no­va­tion tech­nologique, promet de ren­dre obsolète cer­taines pra­tiques pro­fes­sion­nelles pour en faire advenir de nou­velles, plus mod­ernes et plus pro­duc­tives.

Mais d’autres évo­quent que, par le déploiement de l’IA, le man­age­ment cherche surtout à pren­dre le con­trôle du tra­vail, notam­ment celui de ceux qui avaient jusque-là gardé une cer­taine autonomie. C’est notam­ment la thèse dévelop­pée par le soci­o­logue Juan Sebas­t­ian Car­bonell dans son livre “Un tay­lorisme aug­men­té : cri­tique de l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle”.

Extraits ci-dessous de la note de lec­ture d’Hu­bert Guil­laud.

“Pour l’in­stant, l’alarme sur la destruc­tion de l’emploi liée à l’IA n’a pas lieu d’être”, explique Ekke­hard Ernst, directeur de l’Obser­va­toire sur l’IA et le tra­vail dans l’économie numérique de l’OIT. Même si des antic­i­pa­tions de recrute­ment les intè­grent…

Le soci­o­logue Juan Sebas­t­ian Car­bonell prédi­s­ait déjà dans un précé­dent livre, Le Futur du tra­vail, que le risque n’é­tait pas notre “grand rem­place­ment” par les machines, mais notre pro­lé­tari­sa­tion. Il y décrivait une “tay­lori­sa­tion assistée par ordi­na­teurs” qui vise bien plus à “inten­si­fi­er le tra­vail, déqual­i­fi­er les salariés, les dis­ci­plin­er et les sur­veiller”. Les robots ne tra­vail­lent pas à notre place mais nous imposent une inten­si­fi­ca­tion nou­velle, à l’image des employés de la logis­tique soumis aux rythmes de la com­mande vocale (voir les films “Sor­ry We Missed You”, de Ken Loach, ou le récent “On Falling” sur les employé.es d’un entre­pôt Ama­zon, de la Por­tu­gaise Lau­ra Car­reira).

Un taylorisme sous stéroïdes…

Le nou­veau livre du soci­o­logue explique que l’IA n’est “ni une solu­tion mir­a­cle aux prob­lèmes de la société, ni Prométhée déchaîné”, elle n’est qu’un tay­lorisme aug­men­té qui élude les ques­tions de fonds que sont les con­di­tions de tra­vail, son organ­i­sa­tion et la dis­tri­b­u­tion du pou­voir.

Pour le chercheur, on ne peut pas dire que seuls les métiers inter­mé­di­aires et rou­tiniers auraient ten­dance à dis­paraître au prof­it de métiers très qual­i­fiés d’un côté et des métiers peu qual­i­fiés et non rou­tiniers de l’autre. Il faut non seule­ment pren­dre en compte les tâch­es, mais égale­ment l’organisation du tra­vail. La dis­tinc­tion entre tâch­es rou­tinières et non rou­tinières est sou­vent car­i­caturée dans un dis­cours qui dit que l’IA ferait dis­paraître les tâch­es répéti­tives pour nous en libér­er. Ce n’est pas ce que con­sta­tent les employés de la logis­tique ou de la tra­duc­tion, au con­traire. Ce n’est plus ce que con­sta­tent égale­ment les codeurs, vic­times désor­mais de la “Prompt fatigue”, épuisés par l’usage de l’IA généra­tive, rap­porte Le Monde infor­ma­tique… Cer­tains qual­i­fi­ant déjà le recours à ces out­ils “d’illusion de rapid­ité”.

Pour lui, il est néces­saire de pren­dre en compte, les “straté­gies de prof­it” des entre­pris­es et leur volon­té à automa­tis­er le tra­vail. Des métiers haute­ment qual­i­fiés, peu rou­tiniers et haute­ment cog­ni­tifs peu­vent ain­si être désta­bil­isés par l’IA, comme s’en inquié­tait l’artiste Aurélie Crop sur son compte Insta­gram, en obser­vant les pos­si­bil­ités du nou­veau ser­vice d’IA de Google, Nano Banana, ou encore les scé­nar­istes de ciné­ma asso­ciés face aux annonces d’OpenAI de pro­duire un film d’animation entière­ment génératif. Ces métiers ne vont pas dis­paraître, mais vont être tay­lorisés, c’est-à-dire “sim­pli­fiés, stan­dard­is­és ou par­cel­lisés”. C’est-à-dire pré­carisés pour en réduire le coût et aug­menter les prof­its. Car ce qui demeure déter­mi­nant dans le choix tech­nologique au tra­vail, c’est le con­trôle, “c’est-à-dire le pou­voir de décider com­ment on tra­vaille et avec quels out­ils”.

… non pas guidé par l’efficacité technique mais par la prise de contrôle du management

Le soci­o­logue revient sur l’émergence du tay­lorisme à la fin du XIXe siè­cle, rap­pelant com­bi­en il est lié à la vague d’immigration améri­caine, à l’entrée à l’usine d’ouvriers sans qual­i­fi­ca­tion, venant rem­plac­er le long appren­tis­sage des ouvri­ers spé­cial­isés. 

Pour lui, l’objec­tif pre­mier de Tay­lor était de “bris­er l’ouvrier de méti­er” pour y impos­er la norme patronale, c’est-à-dire con­trôler le rythme et la façon de tra­vailler. Le tay­lorisme a sou­vent été réduit à la chaîne de mon­tage que Tay­lor n’a pour­tant pas con­nu. Pour l’économiste Har­ry Braver­man, le tay­lorisme con­siste à dis­soci­er le proces­sus de tra­vail en le décom­posant, à sépar­er la con­cep­tion de l’exécution et enfin à utilis­er le mono­pole de l’organisation du tra­vail pour con­trôler chaque étape du proces­sus et de son exé­cu­tion. Par­cel­lis­er chaque méti­er abaisse le coût de chaque tâche, expli­quait l’économiste améri­cain.

Le tay­lorisme n’est pas mort avec Tay­lor, explique Car­bonell, il se con­fond désor­mais avec l’organisation du tra­vail elle-même. L’informatique, le numérique, puis l’IA aujourd’hui, sont surtout venus le ren­forcer. 

Les machines ryth­ment et con­trô­lent les déci­sions venues de la direc­tion afin d’améliorer la pro­duc­tiv­ité du tra­vail. L’introduction des machines-out­ils à com­mande numérique dès les années 50 va per­me­t­tre de trans­fér­er les com­pé­tences des ouvri­ers à la direc­tion en pilotant tou­jours plus fine­ment et en stan­dard­is­ant l’usinage. Mais leur adop­tion ne repose pas sur le seul critère de l’efficacité tech­nique, rap­pelle le soci­o­logue, elle est d’abord le résul­tat de choix poli­tiques, “notam­ment la volon­té de retir­er le con­trôle du proces­sus de tra­vail aux tourneurs-fraiseurs”. 

Pour Juan Sebas­t­ian Car­bonell, le pro­grès tech­nique ne s’impose pas de lui-même, sous cou­vert d’une effi­cac­ité imma­nente, mais répond d’abord d’enjeux poli­tiques au prof­it de ceux qui le déploient. Le tay­lorisme aug­men­té n’a cessé de s’imposer depuis, par exem­ple avec les cen­tres d’appels, avec l’invention de sys­tèmes capa­bles de dis­tribuer les appels, com­plétés de scripts et de procé­dures extrême­ment stan­dard­is­ées et des modal­ités capa­bles de sur­veiller les échanges. Et l’IA ne fait rien pour arranger cela, au con­traire. Ils sont désor­mais con­fron­tés à “la tor­nade de l’intelligence arti­fi­cielle”,  rap­pelle Alter­na­tives Economiques, plongeant les ser­vices clients à un stade d’embolie ter­mi­nal. 

Le ser­vice client a ain­si pu être exter­nal­isé et les statuts des per­son­nels dégradés. La stan­dard­i­s­a­tion et l’intensification vont tou­jours de pair, rap­pelle le soci­o­logue. “Les tâch­es non automa­tisées par les out­ils ne sont pas celles qui ont un con­tenu peu rou­tinier, mais plutôt celles qui, tout en étant rou­tinières, sont trop coû­teuses pour être automa­tisées”. A l’image de la logis­tique : on n’a pas rem­placé les employés par des robots, mais on a trans­for­mé les employés en robots devant suiv­re les ordres des machines, comme l’expliquait le soci­o­logue David Gaborieau : “On n’est pas du tout en train d’automatiser les entre­pôts, au con­traire. Il y a de plus en plus d’ouvriers dans le secteur de la logis­tique. En fait, ce dis­cours sur l’automatisation pro­duit seule­ment des effets poli­tiques et des effets d’invisibilisation du tra­vail. On ne cesse de répéter que ces emplois vont dis­paraître ce qui per­met surtout de les déval­uer.” 

Si le tay­lorisme numérique est par­ti­c­ulière­ment frap­pant sur les plate­formes, il s’applique égale­ment aux métiers très qual­i­fiés, comme les musi­ciens, les artistes, les jour­nal­istes ou les tra­duc­teurs, à mesure qu’ils sont inté­grés à des chaînes de valeur mon­di­ales. Car­bonell donne d’autres exem­ples de cap­ture des con­nais­sances et de con­fis­ca­tion des savoir-faire. Notam­ment avec les sys­tèmes pour diag­nos­ti­quer les mal­adies infec­tieuses ou gér­er les pro­to­coles de chimio­thérapie, ou encore les out­ils-tests de main­te­nance de la RATP, qui ont surtout cher­ché à économiser du temps pour dis­tinguer les alertes graves de celles qui ne le sont pas. Tous ces développe­ments con­tribuent à “une déqual­i­fi­ca­tion des métiers, même les plus qual­i­fiés”.

L’IA con­nex­ion­niste d’aujourd’hui est capa­ble de faire fi des règles explicites pour for­muler ses pro­pres règles. La cap­ture de con­nais­sance devient un proces­sus implicite, lié aux don­nées disponibles. L’IA généra­tive, qui en est le pro­longe­ment, dépend très forte­ment du tra­vail humain : d’abord du tra­vail gra­tu­it de ceux qui ont pro­duit les don­nées d’entraînement des mod­èles, et celui des salariés et d’une mul­ti­tude de micro-tra­vailleurs qui vien­nent net­toy­er, véri­fi­er, annot­er et cor­riger.

Pour Car­bonell, l’IA généra­tive s’inscrit donc dans cette longue his­toire de la “dépos­ses­sion machinique”. “Elle n’est pas au ser­vice des tra­vailleurs et ne les libère pas des tâch­es monot­o­nes et peu intéres­santes, ce sont les tra­vailleurs qui sont mis à son ser­vice”. Dans le jour­nal­isme, comme le mon­trait un rap­port d’Associated Press, l’usage de l’IA accroît la charge de tra­vail et les dépos­sède du geste créatif : la rédac­tion d’articles. Ils doivent de plus en plus éditer les con­tenus générés par IA, comme de cor­riger les sys­tèmes trans­for­mant les arti­cles en posts de réseaux soci­aux. Même con­stat dans le domaine de la tra­duc­tion, où les tra­duc­teurs doivent de plus en plus cor­riger des con­tenus générés. Dans un cas comme dans l’autre, cepen­dant, le développe­ment de l’IA relève d’abord des choix économiques, soci­aux, poli­tiques et édi­to­ri­aux des entre­pris­es. 

Car­bonell rap­pelle qu’il faut aus­si saisir les lim­ites tech­nologiques et nuancer leurs per­for­mances. La qual­ité de la tra­duc­tion automa­tique par exem­ple reste assez pau­vre, comme le con­sta­tent et le dénon­cent les syn­di­cats et col­lec­tifs de tra­duc­teurs, la Société française des tra­duc­teurs ou le col­lec­tif en Chair et en Os. En mus­clant leurs reven­di­ca­tions (rémunéra­tion, trans­parence, sig­nale­ment des tra­duc­tions automa­tisées, fin des aides publiques à ceux qui ont recours à l’automatisation…), ils mon­trent que le change­ment tech­nologique n’est pas une fatal­ité.

Le soci­o­logue bat en brèche l’inéluctabilité de l’IA ou le dis­cours qui répète qu’il faut s’adapter pour sur­vivre et se for­mer. La for­ma­tion ne pro­pose rien d’autre que l’acceptation. Elle tient bien plus du catéchisme, comme le pointait Ambroise Garel dans la newslet­ter du Pavé numérique. 

La division du travail est un moyen pour rendre le management indispensable 

Dans l’entreprise, le con­trôle relève de plus en plus du seul mono­pole de l’employeur sur l’organisation du tra­vail et sert à obtenir des salariés cer­tains com­porte­ments, gestes et atti­tudes. Le con­trôle a longtemps été l’apanage du con­tremaître, qui devint l’agent de la direc­tion. A ce con­trôle direct s’est ajouté un con­trôle tech­nique pro­pre aux milieux indus­triels où les employés doivent répon­dre de la for­mu­la­tion des tâch­es avec des machines qui diri­gent le proces­sus de tra­vail et imposent leur rythme. Après la Sec­onde Guerre mon­di­ale s’ajoute encore un con­trôle bureau­cra­tique où la norme et les dis­posi­tifs de ges­tion rem­pla­cent le pou­voir per­son­nel du con­tremaître. Le man­age­ment algo­rith­mique s’inscrit dans la con­ti­nu­ité du com­man­de­ment à dis­tance et des dis­posi­tifs de ges­tion qui ren­for­cent le tay­lorisme numérique. L’IA n’est qu’un out­il de con­trôle de plus, comme l’expliquent Aiha Nguyen et Alexan­dra Matees­cu de Data & Soci­ety. 

Face à ces con­stats, le soci­o­logue rap­pelle une ques­tion de fond : pourquoi le tra­vail est-il divisé entre ceux qui com­man­dent et ceux qui exé­cu­tent ? Pour l’économiste Stephen Mar­glin, la divi­sion du tra­vail entre com­man­de­ment et exé­cu­tion n’est pas liée à l’efficacité économique ou tech­nologique, mais serait pure­ment poli­tique, expli­quait-il en 1974.

Le sys­tème de la fab­rique comme le tay­lorisme visent à faire dis­paraître le con­trôle ouvri­er sur le tra­vail au prof­it d’un con­trôle man­agér­i­al qui ren­force la sub­or­di­na­tion. “C’est en appro­fondis­sant la divi­sion du tra­vail que le cap­i­tal­iste peut s’assurer de demeur­er indis­pens­able dans le proces­sus de pro­duc­tion, comme uni­fi­ca­teur d’opérations séparées et comme accès au marché”.

Pour Car­bonell, “les algo­rithmes ne sont pas des out­ils numériques per­me­t­tant une coor­di­na­tion plus effi­cace, mais des dis­posi­tifs de mise au tra­vail tra­ver­sés par des rap­ports de pou­voir”. A l’image des algo­rithmes d’Uber, “en se plaçant entre le tra­vailleur et le marché, il agit comme un employeur cher­chant à exercer un con­trôle numérique sur sa main d’œuvre”. Le man­age­ment algo­rith­mique dirige, éval­ue et dis­ci­pline et ces trois fonc­tions se ren­for­cent l’une l’autre.

Dans le cas des appli­ca­tions de livraisons de repas, ils inter­vi­en­nent à chaque étape, de la com­mande à la livrai­son en exploitant à chaque étape l’asymétrie de l’information qu’ils per­me­t­tent et met­tent en œuvre. Même chose avec les appli­ca­tions qui équipent les employés de la logis­tique ou ceux de la répa­ra­tion, con­trôlés en con­tin­ue, les lais­sant avec de moins en moins de marge de manœu­vre.

Dans la restau­ra­tion ou le com­merce, le man­age­ment algo­rith­mique est d’abord util­isé pour pal­li­er au très fort turnover des employés, comme le dit Madi­son Van Oort. L’évaluation y est per­ma­nente, que ce soit depuis les clients qui notent les tra­vailleurs ou depuis les cal­culs de pro­duc­tiv­ité qui com­par­ent la pro­duc­tiv­ité des tra­vailleurs les uns avec les autres. 

Les sys­tèmes dis­ci­plinent les tra­vailleurs, pro­duis­sent les cadences. Licen­ciements, récom­pens­es, pro­mo­tions et pénal­ités sont désor­mais alignés aux per­for­mances. L’évaluation sert à pro­duire les com­porte­ments atten­dus, comme le mon­trait Sophie Bernard dans UberUsés : le cap­i­tal­isme racial de plate­forme. 

Mais il n’y a pas que les employés du bas de l’échelle qui sont ubérisés par ces con­trôles automa­tisés, rap­pelle Car­bonell. Les man­agers eux-mêmes sont désor­mais les exé­cu­tants de ce que leur dis­ent les don­nées. “Ils ne gèrent pas les tra­vailleurs, ils appliquent ce que le sys­tème infor­ma­tique leur dicte”. Et Car­bonell de con­clure en rap­pelant que notre patron n’est pas un algo­rithme. Dans le tay­lorisme aug­men­té, “l’asymétrie d’information devient une asymétrie de pou­voir”. L’asymétrie de l’information est le pro­duit de la divi­sion du tra­vail et celle-ci s’accentue avec des out­ils qui per­me­t­tent d’atomiser le col­lec­tif et de met­tre en con­cur­rence les employés entre eux en les éval­u­ant les uns par rap­port aux autres. 

Cette asymétrie n’est pas acci­den­telle : elle per­met d’empêcher les col­lec­tifs de tra­vail de con­tester les déci­sions pris­es. Sans droit de regard sur les don­nées col­lec­tées et sur les modal­ités d’organisation des cal­culs, sans pos­si­bil­ité de réap­pro­pri­a­tion et donc sans dis­cus­sion sur l’accès aux don­nées des entre­pris­es par les col­lec­tifs, rien n’évoluera. 

Comme le rap­pelle Car­bonell, en Alle­magne, l’introduction de nou­velles tech­nolo­gies qui sur­veil­lent la per­for­mance des tra­vailleurs doit être validée par les comités d’entreprise où siè­gent les représen­tants du per­son­nel. En France aus­si, la négo­ci­a­tion col­lec­tive s’est timide­ment emparée du sujet. Le Cen­tre d’études de l’emploi et du tra­vail avait d’ailleurs livré une analyse des accords d’entreprise français signés entre 2017 et 2024 qui men­tion­nent l’IA. Depuis 2017, un peu moins d’un accord sur mille fait référence à l’IA, ceux-ci insis­tent par­ti­c­ulière­ment sur la préser­va­tion de l’emploi.

L’IA, moteur de déresponsabilisation

Pour l’instant, explique Juan Sebas­t­ian Car­bonell, l’IA est surtout un moteur de dére­spon­s­abil­i­sa­tion des patrons. Les entre­pris­es ont recours à des sys­tèmes tiers pour établir ces sur­veil­lances et con­trôles, ce qui per­met une forme de dis­per­sion de la respon­s­abil­ité, comme l’évoquait Jere­mias Adams-Prassl, tout en “con­cen­trant le con­trôle” (livre L’ubérisation du tra­vail).

“De la même façon que, dans les con­fig­u­ra­tions de l’emploi pré­caire, avec leurs sché­mas de sous-trai­tance en cas­cade, il est dif­fi­cile d’établir qui est l’employeur respon­s­able, l’usage d’IA dans la ges­tion de la main‑d’œuvre brouille les fron­tières de la respon­s­abil­ité”, rap­pelle le soci­o­logue. “Si les sys­tèmes de con­trôle (direct, tech­nique, bureau­cra­tique et algo­rith­mique) se suc­cè­dent, c’est parce qu’ils ren­con­trent tou­jours des lim­ites, cor­re­spon­dant aux résis­tances des tra­vailleurs et de leurs organ­i­sa­tions”.

Pour Car­bonell, un renou­veau lud­dite aurait toute sa place aujourd’hui, pour don­ner aux indi­vidus et aux col­lec­tifs les moyens de garder un con­trôle sur l’organisation du tra­vail, pour réou­vrir des marges de manœu­vre. Reste que le “lud­disme dif­fus” qui émerge à l’égard de l’IA ne s’incarne pas dans un mou­ve­ment de masse ancré dans les mon­des du tra­vail, mais au mieux “dans un rejet indi­vidu­el et une approche morale de l’IA”. Les tra­vailleurs ont pour­tant de bonnes raisons de s’opposer au change­ment tech­nologique au tra­vail, con­clut le soci­o­logue, surtout quand il ne vient plus accom­pa­g­né de pro­grès soci­aux mais au con­traire de leurs délite­ments, comme une solu­tion de rem­place­ment bon marché de l’Etat Prov­i­dence, dis­ent la lin­guiste Emi­ly Ben­der et la soci­o­logue Alex Han­na dans leur livre, The AI Con. Avec l’IA et l’ubérisation s’impose un monde où les statuts pro­tecteurs du tra­vail recu­lent. 

L’appropriation col­lec­tive des moyens de pro­duc­tion n’est plus une promesse pour trans­former le monde. Il ne peut y avoir de chaîne de mon­tage social­iste car “il n’y a rien de poten­tielle­ment éman­ci­pa­teur dans la dis­so­ci­a­tion entre la con­cep­tion et l’exécution”. Peut-on imag­in­er une IA qui nous aide à sor­tir de Tay­lor plutôt que de nous y enfer­mer ?, ques­tionne le soci­o­logue en con­clu­sion.