Le phénomène du « salaire de surveillance »
De nos jours, il est courant que les prix des vols ou des trajets en Uber fluctuent selon divers critères : le moment de la recherche, l’emplacement ou le nombre de fois où l’utilisateur a visité une page. Mais ce dont nous n’avons peut-être pas conscience, c’est que certaines entreprises commencent à appliquer ces mêmes principes de tarification pour déterminer les salaires et les primes des employés. Ce système, connu sous le nom de « salaire de surveillance », ne concerne pas seulement les travailleurs de l’économie de petits boulots, mais commence à influencer les systèmes de ressources humaines pour établir les augmentations salariales et l’accès aux incitations.
Comment fonctionne l’algorithme de détermination des salaires
Le mécanisme est plus simple qu’il n’y paraît. Les entreprises utilisent des outils d’intelligence artificielle qui recueillent, en temps réel, des données publiques et des informations sur les réseaux sociaux concernant chaque employé : fréquence d’acceptation de shifts, rapidité de réponse aux offres, salaires précédents, et même dettes en cours. Sur la base de ces éléments, le système évalue le salaire minimum que la personne serait prête à accepter, et lui propose exactement ce montant.
Les conséquences de la surveillance salariale
Les systèmes de salaire de surveillance ne se limitent pas à établir le salaire d’un nouvel employé. Une fois engagé, le travailleur continue d’être surveillé : son salaire peut être ajusté en fonction de la rapidité avec laquelle il accepte des offres ou de l’urgence avec laquelle il travaille. Cela crée une situation où deux personnes occupant le même poste peuvent recevoir des rémunérations très différentes, sans pouvoir en discuter ni se défendre.
Un modèle qui favorise les vulnérabilités
Le « salaire de surveillance » peut avoir des effets néfastes, notamment pour les employés les plus vulnérables. Selon un rapport du Cornell University’s Worker Institute, 42 % des travailleurs de plateformes numériques à New York ont déclaré avoir été payés moins que prévu, avec peu de mécanismes de recours. Ces ajustements peuvent également se produire lorsque les employés montrent des signes de dégradation de leur situation financière, indiquant une dépendance accrue sur leur emploi, ce qui incite les entreprises à baisser leur salaire.
La transparence en question
Une des caractéristiques les plus préoccupantes de cette approche est l’opacité des algorithmes utilisés. Les travailleurs n’ont aucun moyen de connaître les données qui influencent leur rémunération. Ces algorithmes fonctionnent comme des « boîtes noires », rendant difficile l’accès à leur logique interne ni même aux syndicats ou régulateurs. Comme le souligne Joe Hudicka, auteur d’un livre sur la révolution des écosystèmes d’IA : « Ce plafond de verre de surveillance salariale est de fer. »
Réponses législatives en cours
Face à ces enjeux, certains législateurs prennent des mesures pour contrer cette tendance. Par exemple, le Colorado envisage un projet de loi, le HB26-1210, visant à réguler l’utilisation des outils algorithmiques pour fixer les salaires basés sur la surveillance des données personnelles. En Espagne, la loi Rider a été modifiée pour exiger une plus grande transparence sur les algorithmes influençant les salaires, afin d’éviter que les travailleurs ne soient indûment pénalisés.
Conclusion
Le phénomène du salaire de surveillance soulève d’importantes questions éthiques concernant l’utilisation des données personnelles et l’impact sur les droits des travailleurs. Alors que la législation commence à répondre à ces préoccupations, la transparence et l’égalité salariale demeurent des enjeux cruciaux pour l’avenir du travail.