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Une étape critique a été franchie par le gouvernement de l’Ontario en matière d’utilisation de l’Intelligence artificielle (IA) dans la gestion du travail. La province exige maintenant aux employeurs de divulguer le rôle que joue l’IA dans leur processus de recrutement. Tous ceux ayant au moins 25 employés doivent indiquer s’ils ont utilisé l’IA pour examiner, évaluer ou sélectionner des candidatures.

C’est un bon premier pas.

Mais cette réforme démontre aussi que le débat public est encore restreint. Elle rend l’IA transparente au moment de l’embauche, mais le mystère plane encore sur la manière dont elle est utilisée pour attribuer les tâches, mesurer les performances, fixer les objectifs et instaurer la discipline.

La stratégie en matière d’IA récemment annoncée par le fédéral ne va pas plus loin. Elle traite l’IA comme un enjeu démocratique et considère le recrutement comme l’un des domaines où les systèmes d’IA prendront des « décisions qui auront des conséquences sur la vie des Canadiens ».

Pourtant, elle aborde l’IA au travail principalement du point de vue des compétences, de l’adoption et de la productivité. C’est là que repose la racine du problème. Au travail, l’IA ne se contente pas d’aider à la gestion. Elle en redéfinit les règles.

Les craintes du public au sujet de l’IA au travail se résument généralement à la suppression d’emplois et au rejet des travailleurs. Or, la technologie ne se contente pas de supprimer des postes ; elle les réorganise. Certains emplois disparaissent et d’autres voient le jour. Des secteurs complets sont remodelés. Les changements les plus profonds sont à la fois les plus difficiles à percevoir et les plus faciles à normaliser. Autrefois, les supérieurs hiérarchiques, les dirigeants et les spécialistes en ressources humaines prenaient les décisions. Aujourd’hui, ces décisions sont de plus en plus influencées par des ordinateurs qui classent, évaluent, prédisent et orientent. La véritable menace n’est pas le chômage, mais bien la diminution continue du pouvoir, de l’autonomie et de la capacité de négociation des travailleurs.

Le mot « surveillance » à lui seul ne peut plus désigner l’ampleur du problème. La surveillance suppose une distance. Le travail est observé de l’extérieur, consigné a posteriori, puis des actions sont prises. La gestion par l’IA va plus loin. Elle s’immisce dans la prise de décision dans la gestion interne.

Les données des travailleurs sont réutilisées ensuite pour planifier les horaires, attribuer les tâches, évaluer la performance et instaurer des mesures disciplinaires. Les systèmes d’IA ne se contentent pas à lire les rapports de travail en aval. Ils contribuent à les façonner en amont, au sein même des systèmes qui attribuent, évaluent et réalignent les tâches. Ce qui commence par une donnée devient ainsi une règle.

Le cycle perpétuel des données sur le travail

C’est la logique des données excédentaires. Auparavant, les données prises sur les lieux décrivaient un travail accompli. Une frappe au clavier, un signal de localisation, une note attribuée par un client ou le temps nécessaire à la réalisation d’une tâche ; ce sont des actions terminées qui sont enregistrées.

Sous une gestion pilotée par l’IA, les données compilées ne se limitent plus à une seule utilisation. Les données excédentaires prennent leur sens au moment de la seconde utilisation. Elles sont compilées, recomposées et renvoyées au gestionnaire sous forme de résultats, de classements, d’objectifs ou de seuils. Les données ne représentent plus seulement une trace de ce que les travailleurs ont fait. Elles redéfinissent la suite des événements.

Le traçage de données devient un moyen d’établir des seuils de productivité, des priorités d’horaire, des critères de promotion et de faire des signalements disciplinaires. Les travailleurs plus lents en raison d’un rythme de travail déraisonnable risquent d’être perçus comme moins productifs. Cette classification peut servir à justifier une réduction des heures de travail, une surveillance accrue du travailleur ou bien des mesures disciplinaires. En réaction, les travailleurs modifient leur comportement. Cette adaptation génère davantage de données et le cycle se poursuit.

Voilà la nouveauté. Auparavant, les employeurs pouvaient évaluer la performance de leurs employés en exerçant leur jugement. Avant de sévir, ils pouvaient moduler leurs actions en fonction de la raison et du contexte. Avec la gestion par l’IA, la mesure de la performance à elle seule peut redéfinir les nouvelles règles établies. Les seuils peuvent être rehaussés, les classifications révisées et les normes de travail redéfinies à l’insu des travailleurs. Parfois, cela se produit sans explication ni avertissement. Au fil du temps, ces outils ne se contentent pas de consolider les normes de travail, ils s’insinuent dans le système qui les régit.

Les algorithmes qui redéfinissent les normes

Ce n’est pas de la spéculation. Les données dont disposent les décideurs politiques montrent déjà la façon dont une gestion pilotée par l’IA redéfinit le travail. Dans une récente étude soumise à un comité sénatorial, le Syndicat canadien de la fonction publique (SCFP) prévient que la surveillance amplifiée par l’IA et la gestion algorithmique feront basculer le rapport de force au travail en faveur des employeurs. Cette étude explique la façon dont les données au travail peuvent être utilisées pour établir des profils, des prévisions et des décisions concernant le recrutement, l’attribution des tâches, les promotions, la fixation des salaires, les mesures disciplinaires et les licenciements. Elle met également en garde contre le fait que ces outils peuvent alourdir la charge de travail, accroître l’anxiété et nuire au bien-être psychologique des travailleurs.

Les décideurs politiques et les régulateurs doivent s’attarder aux données excédentaires. Le gouvernement fédéral affirme que l’IA devrait refléter les valeurs canadiennes, notamment la protection des droits de la personne et de la démocratie. Cet engagement est déjà au cœur du débat national sur l’IA. Il doit cependant être intégré plus précisément au milieu du travail, où l’IA influence désormais les revenus, la dignité, la vie privée et le pouvoir de négociation. Or, cet aspect est toujours négligé.

Un registre pour rendre visible l’invisible

Le Canada ne peut pas se contenter d’une simple divulgation du processus d’embauche. Il a besoin d’un registre des algorithmes utilisés dans les milieux de travail. Un tel registre rendrait les règles occultes visibles et contestables ainsi que les employeurs imputables.

Cela ne donnerait pas au gouvernement le pouvoir de saisir le code source, de divulguer des secrets commerciaux légitimes ou de prétendre qu’il peut réglementer le lieu de travail. Il incomberait aux employeurs de révéler qu’ils utilisent l’IA ou des outils algorithmiques, même si la technologie provient d’une multinationale.

Tout employeur utilisant ces outils pour décider, classifier, évaluer, recommander ou influencer de manière significative le recrutement, la planification d’horaires, la rémunération, les objectifs de productivité, les mesures disciplinaires ou les licenciements devrait déposer un formulaire normalisé auprès d’un organisme de régulation gouvernemental.

Ce formulaire devrait indiquer à quelles fins ces outils ont été utilisés, quelles données des travailleurs ont été utilisées et quelles décisions celles-ci ont influencées. Il devrait également préciser si les règles, les seuils ou les sources de données de l’employeur ont évolué au fil du temps. Ces déclarations devraient aussi indiquer qui est responsable de réviser les résultats et quels sont les moyens dont disposent les travailleurs pour contester ces résultats. Les déclarations devraient être mises à jour lorsque les systèmes subissent des modifications substantielles.

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Ottawa pourrait commencer par imposer de nouvelles exigences dans les contrats publics fédéraux et les systèmes de déclaration du travail pour établir la norme. Les provinces et les territoires pourraient emboîter le pas en fonction de leurs propres lois sur le travail, la protection de la vie privée et l’emploi. Un registre rendu public permettrait aux travailleurs, aux syndicats et aux futurs candidats de voir comment l’IA et les algorithmes au travail influencent leur vie professionnelle. Les déclarations confidentielles donneraient aux organismes de réglementation suffisamment de détails pour enquêter sur les préjudices.

L’objectif n’est pas d’interdire la technologie sur les lieux de travail. Le but est de garantir que les travailleurs ne soient pas régis par des règles imposées par l’IA qu’ils ne peuvent ni voir, ni remettre en question, ni contester. Un registre ne résoudrait pas tous les problèmes, mais il obligerait les employeurs à révéler les règles occultes dictées par l’IA avant qu’elles n’établissent les règles en matière de gestion de la rémunération, des horaires, des mesures disciplinaires et des licenciements.

La question centrale du travail à l’ère de l’IA n’est pas de savoir si les machines vont nous remplacer. Elle est de savoir si les travailleurs garderont le contrôle sur les règles qui ont des conséquences importantes dans leur vie.