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Focus 26/03/2019

L'IA ne remplace pas les travailleurs mais elle crée du travail invisible

Les serres Metrolina Greenhouses, en Caroline du Nord, sont parmi les plus automatisées des Etats-Unis. CC BY 2.0, courtesy of US Dpt of Agriculture
Un rapport américain étudie l'effet de l'introduction de l'IA dans l'agriculture et la vente en supermarché. Il montre que l'IA ne remplace pas les travailleurs, mais reconfigure le travail en reposant sur des tâches invisibles et peu prises en compte.

Que va faire l’IA au travail ? Le discours public manque souvent d’éléments concrets, entre les pessimistes qui prédisent le règne de l’automation et le chômage de masse, et les techno-euphoriques qui promettent au contraire l’avènement d’une nouvelle ère.

Comme souvent avec le numérique, la réponse est ailleurs, dans une pensée de l’intégration des technologies dans les pratiques et les régulations plutôt que les récits qui mettent l’accent sur le grand remplacement. C’est ici que les travaux de sciences humaines sont précieux : en s’intéressant aux effets d’outils précis dans des contextes donnés, ils peuvent mettre en lumière des dynamiques oubliées par les discours globalisants.

C’est ce que se propose de faire un récent rapport de recherche publié par le Data and Society Institute (l’Institut « données et société » en français), centre de recherche new-yorkais créé par la chercheuse danah boyd. Dans celui-ci, les chercheuses Alexandra Mateescu (@cariatidaa ) et Madeleine Clare Elish (@m_c_elish ) ont étudié les conséquences concrètes de solutions d’IA dans deux secteurs que celle-ci est censée révolutionner : l’agriculture et la vente, plus particulièrement l’agriculture dans des fermes individuelles et la vente dans les supermarchés. Dans les deux cas, l’IA ne remplace pas les travailleurs mais elle entraîne une reconfiguration du travail, souvent invisible.

Les infrastructures humaines de l’IA


A l’origine de ce rapport, il y a une anecdote vécue par une des autrices. A la caisse automatique d’un supermarché, elle est impressionnée par la façon dont la machine semble identifier les bananes qu’elle vient de scanner et imagine qu’elle est dotée d’un puissant algorithme. Jusqu’au moment où elle plante, comme toutes les caisses automatiques, et que la chercheuse discute avec l’employée venue débloquer son écran. Elle apprend alors que c’est l’employée qui a entré le code des bananes – pas la machine.
Nous imaginons constamment que les machines sont intelligentes parce que nous ne voyons pas le travail humain qui leur permet de fonctionner : « l’infrastructure humaine » sur laquelle elles reposent. Antonio Casilli a récemment brillamment démontré comment le secteur entier de l’IA repose sur des tâches fragmentées et sous-payées : les autrices montrent ici l’importance de « l’infrastructure humaine » dans l’intégration de l’intelligence artificielle au travail, dans l’agriculture comme dans la vente. Car ce travail, essentiel, est invisibilisé et passé sous silence par la rhétorique de l’automation.

L’IA : une révolution pour l’agriculture ?


L’IA est censé révolutionner l’agriculture, en permettant une approche raisonnée, fondée sur la collecte de données et l’analyse des récoltes et entrants en temps réel. « L’agriculture de précision » est ainsi supposée aider les agriculteurs à optimiser rendements et investissements, en s’appuyant sur la collecte et l’analyse de gros volumes de données variées. Avec l’IA, on peut ainsi suivre au plus près l’évolution des récoltes en prenant en compte une multitude de facteurs, ou analyser des prévisions météo pour doser au mieux la quantité d’engrais ou de pesticide … Le discours marketing qui accompagne ces outils met l’accent non seulement sur l’augmentation de la productivité et la baisse des coûts, mais aussi sur l’enjeu éthique dans un contexte de risque de pénurie alimentaire mondiale : « les innovations de l’agtech sont présentées comme étant non seulement efficaces mais également impératives, pour sauver la terre ainsi que les populations humaines et animales qui l’habitent. »

Qui crée des frictions sur le terrain


Les auteurs du rapport montrent que l’adoption de ces technologies est loin d’être «sans friction ». Car les agriculteurs ne peuvent pas simplement « déployer » ou « adopter » ces outils d’IA ou les intégrer : pour que cela fonctionne, ils doivent « reconfigurer » une partie de leur environnement de travail.
A commencer par l’accès à Internet : la plupart de ces technologies sont conçues pour fonctionner avec le haut débit, inégalement distribué dans les zones rurales. Le système de capteurs déployés peut aussi nécessiter une réorganisation matérielle des fermes et des exploitations : réorganiser les champs pour les adapter aux machines ou réarranger les granges ou les silos pour qu’ils soient plus facilement lisibles par les capteurs. C’est ce que la chercheuse Shoshana Zuboff a appelé « l’informatage » (informing), mot-valise formé avec information et formatage : le travail nécessaire pour transformer des objets ou actions en données.
Quant aux données récoltées, elles entraînent aussi de nouvelles formes de travail : d’interprétation, d’expérimentation. Cela nécessite une adaptation profonde , plus ou moins facile selon les générations. La nature du travail agricole est parfois modifiée, comme l’explique un fermier de l’Indiana : « J’aimerais être plus souvent dans les champs, mais c’est plus utile pour moi d’être devant mon ordinateur. »
L’industrie tend à présenter ces problèmes comme une phase transitoire, mais les chercheurs soulignent que dans les faits, une part conséquente des agriculteurs décide tout simplement de se passer de ces outils ou ne de rien faire des données collectées.


Le fermier "perdu au milieu des données". Illustration d’un rapport d'Accenture , sur l’agriculture numérique

Les outils d’IA amènent un nouvel écosystème de travail


Cette « reconfiguration » du travail est aussi celle d’un écosystème. Les outils d’IA ne bénéficient pas également à tous les acteurs : il est plus facile pour les fermes qui ont déjà beaucoup de ressources de les adopter et d’en tirer profit. Même s’ils ne produisent qu’une augmentation de productivité marginale, ceci peut entraîner des profits conséquents grâce aux économies d’échelle. Ce n’est pas le cas pour les petites exploitations, pour qui le travail d’adaptation est plus coûteux .
Ceci entraîne « un cycle qui reproduit et inscrit durablement les inégalités entre agriculteurs». Les solutions d’IA et l’agriculture orientée par les données facilitent aussi la financiarisation du secteur, qui se traduit par une précarisation croissante des agriculteurs, dépendant des fluctuations des cours des produits agricoles et des marchés financiers. Ainsi, en 2018, un analyste annonçait à une assemblée d’agriculteurs et agricultrices : « Les fonds (financiers, ceux qui achètent et vendent sur les marchés financiers, ndlr) sont comme les requins dans l’océan et vous n’avez pas intérêt à être l’éléphant de mer qu’ils vont manger. Soyez les poissons qui se nourrissent dans leur sillage. Travaillez avec les requins. Travaillez avec les requins. »

Mais les fermiers ont la plupart du temps la possibilité de choisir, ou non, d’utiliser ces outils. Ce n’est pas le cas des employés de supermarché, qui doivent eux s’adapter aux décisions managériales.

Les caisses automatiques comme éléments de la précarisation du travail


L’autre secteur étudié est celui de la vente en supermarché. Sous la pression de nouveaux acteurs comme Amazon, le secteur de la vente en supermarché subit une forte pression pour « s’adapter » notamment grâce à l’adoption de solutions techniques lui permettant de mieux servir les clients, faire du marketing ciblé, anticiper la demande ou optimiser les ventes. Les caisses automatiques permettent d'« externaliser les coûts » en laissant les clients scanner leurs achats et les empaqueter.
Contrairement à certains discours pessimistes, aux Etats-Unis, les caisses automatiques n’ont pas tué les emplois, mais elles les ont modifiés, « souvent de façon négative ». L’introduction des caisses automatiques se comprend dans un contexte plus général, de déqualification du travail des caissiers et de flexibilisation du travail. Aujourd’hui, le taux de turn-over est très élevé et les contrats à temps partiel fréquents. Les caisses automatiques, qui peuvent être allumées ou éteintes à volonté, s’intègrent dans ce mouvement de flexibilisation et déqualification du travail. Les employés les perçoivent comme des moyens de réduire leurs heures de travail et de leur mettre la pression.

De caissier à « agent de la circulation »


Pourtant, les caisses automatiques ne fonctionnent pas sans travail humain. « Surveiller les caisses » implique de garder l’œil sur les clients pour reconnaître le moment où ils ont besoin d’aide, de repérer les vols, tout en gérant la fatigue liée à la concentration prolongée, au multi-tasking et au fait de rester debout pendant des heures d’affilée. Ce travail est bien différent de celui de la caisse : on est « plus proche d’un agent de la circulation, qui coordonne les véhicules à un carrefour complexe ». Ainsi, notent les chercheuses, « Nos recherche montrent que les technologies de self-service ont reconfiguré plutôt que réduit les tâches et les responsabilités incombant aux caissiers. La plupart du temps, ces technologies ont intensifié le travail et créé de nouveaux problèmes, comme celui de jongler entre la pression à la performance imposée par le management et les demandes des clients. » Ce travail invisible fourni par les employés « est possiblement invisible et sous-évalué »

A qui profite l’IA ?


Si les discours marketing qui accompagnent l’IA insistent souvent sur ses bénéfices universels, les enquêtes de terrain montrent que les bénéfices sont en réalité plus complexes. Car ces technologies ne peuvent être intégrées sans un travail humain spécifique qui est souvent assumé par les travailleurs situés en bas de la chaîne.
Pour que l’intégration de l’IA ne renforce pas les inégalités, les chercheuses préconisent donc de ne pas limiter le discours sur l’impact de l’IA au travail sur les potentiels de la technologie ou les scénarios idéaux d’utilisation, mais aussi de prendre en compte tout ce travail d’intégration des outils et les gens qui sont chargés de le faire.
« L’IA est une technologie très prometteuse pour faire avancer la société et se confronter à certains problèmes existants. Mais ces potentiels bienfaits ne doivent pas pour autant masquer les dangers potentiels. Ces dangers n’ont rien à voir avec les « robots tueurs » ou l’arrivée des « maîtres robots ». Ils résident dans le potentiel de l’IA de structurer le monde, d’une façon qui profitera à certains tout en laissant un grand nombre sur le carreau. »


Les commentaires

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Sebastien Guidel
Sebastien Guidel 28/03/2019 17:52:35

on va passer d'un monde d'ouvriers à un monde de bureaucrates


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