Pratiques de contournement des travailleurs composant avec des technologies de gestion algorithmique

Ce projet porte sur le phénomène croissant de la gestion algorithmique qui englobe la supervision, l’évaluation et l’optimisation numérique des processus de travail tant dans les nouvelles formes d’organisation issues de la gig economy que dans les organisations dites « traditionnelles », où l’intelligence artificielle (IA) est utilisée pour suivre, catégoriser, évaluer et gérer les actions et les émotions des travailleurs. Il devient important de questionner le discours dominant sur les promesses des approches computationnelles de la gestion du travail, censées optimiser l’efficacité, le bien-être et la productivité, et d’enquêter sur leurs risques, tels que la surveillance abusive, la discrimination, les problèmes de confidentialité et la perte d’autonomie professionnelle. Face aux technologies de suivi de leurs activités (bossware), d’évaluation de leurs émotions (analyse de sentiments alimentée par l’IA) ou aux plateformes optimisant le travail à la demande (crowdworking), les travailleurs développent des pratiques de contournement (workarounds), par lesquelles ils investissent du temps, des efforts et des connaissances tacites pour négocier et contourner la surveillance algorithmique. Le projet s’intéresse aux discours des développeurs de ces technologies, des organisations qui les adoptent, ainsi que des travailleurs élaborant de telles pratiques de contournement.

Le projet est dirigé par Claudine Bonneau, professeure au Département d’analytique, opérations et technologies de l’information à l’UQAM (subvention Savoir CRSH, 2023-2026). Florence Millerand y participe à titre de cochercheure. L’équipe comprend également Camille Alloing, UQAM, cochercheur, Viviane Sergi, UQAM, cochercheuse, Jeremy Aroles, University of York, collaborateur, et Simon Bourdeau, UQAM, collaborateur. Lucie Énel, UQAM, y participe à titre d’assistante de recherche.

Ce contenu a été mis à jour le 19 décembre 2023 à 14 h 40 min.