Gestion algorithmique dans les lieux de travail européens

La gestion algorithmique est l’utilisation des technologies numériques pour automatiser totalement ou partiellement les fonctions managériales, y compris l’organisation, la coordination, le suivi, la supervision et l’évaluation du travail. Bien qu’initialement associé aux plateformes de travail numériques, le terme est désormais compris comme s’appliquant plus largement à un éventail plus large de milieux d’emploi.

Bien que la gestion algorithmique puisse améliorer l’efficacité et la gestion des risques et, dans certains secteurs, comme les services financiers et le transport, puisse être influencée par la conformité réglementaire, elle présente également des défis et des inconvénients potentiels. Bien que les preuves quantitatives basées sur des enquêtes représentatives soient relativement limitées, un corpus croissant de recherches – principalement basées sur des études qualitatives – relie la gestion algorithmique à l’intensification du travail, à l’augmentation de la pression temporelle et à la réduction de l’autonomie des employés. Les preuves existantes suggèrent également que les effets dépendent des ressources d’emploi disponibles pour les travailleurs, telles que l’autonomie, le soutien organisationnel et l’utilisation des compétences, ce qui peut atténuer les impacts négatifs potentiels.

Ce rapport contribue au débat politique en cours en présentant les résultats de l’analyse des données de l’Enquête européenne sur les conditions de travail 2024, en mettant l’accent sur la gestion algorithmique dans les lieux de travail européens. Dans ce rapport, la gestion algorithmique est mesurée selon si les employés rapportent que des programmes informatiques sont utilisés au travail pour répartir leurs tâches, déterminer leurs horaires de travail (horaires) ou surveiller leurs performances. Cette opérationnalisation simplifiée capture trois fonctions de gestion essentielles de la gestion algorithmique mais ne fournit pas de définition exhaustive du concept. L’analyse est réservée aux employés uniquement, examinant à la fois la prévalence de la gestion algorithmique et sa relation avec les conditions de travail ainsi que la santé et le bien-être des employés.

Pour étudier l’association combinée de la gestion algorithmique, des ressources et des exigences du poste avec les résultats en santé et bien-être, ce rapport s’appuie sur le concept de stress professionnel, défini comme une situation dans laquelle les exigences d’emploi dépassent les ressources professionnelles. Les employés sont répartis à travers une gamme de profils de qualité d’emploi, allant des emplois très sollicités caractérisés par des exigences élevées et des ressources limitées à des emplois très dotés de ressources caractérisés par un équilibre plus favorable entre les demandes et les ressources.

Suite à l’adoption de la directive sur le travail sur les plateformes (directive (UE) 2024/2831), l’attention politique s’est progressivement déplacée au-delà de son orientation initiale sur la gestion algorithmique dans le travail sur plateforme, pour l’utiliser dans des contextes de travail plus conventionnels. La classification de certains systèmes d’intelligence artificielle (IA) utilisés pour la gestion du travail comme systèmes à haut risque en vertu de la loi sur l’intelligence artificielle (règlement (UE) 2024/1689) marque une étape importante dans l’approche de l’UE pour la régulation des technologies numériques sur le lieu de travail et reflète une inquiétude croissante quant aux implications de ces technologies pour les employés.

D’autres instruments législatifs européens pertinents pour la gestion algorithmique incluent le Règlement général sur la protection des données (Règlement (UE) 2016/679), qui établit des garanties pour le traitement des données personnelles des travailleurs et la prise de décision automatisée ; la Directive-cadre sur l’information et la consultation (Directive 2002/14/CE), qui prévoit l’implication des représentants des travailleurs dans les décisions concernant l’organisation du travail ; et la Directive-cadre sur la sécurité et la santé au travail (Directive du Conseil 89/391/CEE), qui exige aux employeurs d’évaluer et de prévenir les risques pour la santé et la sécurité des travailleurs, y compris les risques psychosociaux.

Plus récemment, le Parlement européen, dans sa résolution sur la numérisation, l’intelligence artificielle et la gestion algorithmique au travail (2025), a reconnu à la fois les opportunités et les défis liés à l’utilisation croissante de la numérisation, de l’IA et de la gestion algorithmique sur le lieu de travail.

• La gestion algorithmique est la plus répandue chez les employés de bureau, les techniciens et les opérateurs d’usines et machines. Dans ces professions, l’allocation automatisée des tâches et la surveillance de la performance sont les fonctions de gestion algorithmique les plus fréquemment rapportées, tandis que la planification automatisée est beaucoup moins répandue. Les managers, professionnels, travailleurs des services et des ventes, artisans, travailleurs des métiers élémentaires et surtout les travailleurs agricoles qualifiés rapportent des niveaux globalement inférieurs de gestion algorithmique. La planification automatisée est également plus uniformément répartie entre les professions que les deux autres fonctions.

• Dans les secteurs où la gestion algorithmique est la plus prédominante – finance et immobilier, information et communications, transport et stockage – la surveillance de la performance et l’allocation automatisée des tâches sont systématiquement les fonctions les plus fréquemment rapportées, tandis que la planification automatisée est moins répandue. En revanche, ces trois fonctions sont relativement rares dans l’éducation, l’agriculture et l’exploitation minière, ainsi que dans la construction.

• Parmi les trois fonctions de gestion algorithmique, l’allocation automatisée des tâches est le principal prédicteur de la transformation des postes, incluant la création de nouvelles tâches, la suppression d’autres tâches et une plus grande interaction avec les collègues. La planification automatisée et la surveillance des performances présentent des associations similaires mais plus modérées avec la transformation des postes.

• L’utilisation des trois fonctions de gestion algorithmique est associée à des exigences d’emploi plus élevées, en particulier des exigences quantitatives (captant l’intensité du travail). Les employés soumis à la gestion algorithmique sont également plus susceptibles de subir une pression professionnelle que ceux qui ne le sont pas. Parmi les trois fonctions examinées, la surveillance de la performance se distingue comme celle la plus systématiquement associée à de moins bons résultats en matière de santé et de bien-être, et elle semble amplifier, dans une certaine mesure, les effets négatifs de la pression existante sur des emplois déjà exigeants.

• La gestion algorithmique atténue ou aggrave ces résultats négatifs dépend de la fonction algorithmique spécifique : l’allocation automatisée des tâches ne réduit ni n’aggrave la pression sur le poste ; la planification automatisée a un effet mitigateur marginalement significatif pour les employés dans des emplois difficiles ; et la surveillance de la performance aggrave considérablement les effets négatifs de la pression au travail, augmentant encore l’épuisement et les conflits travail-famille, et réduisant l’engagement au travail.

• La gestion algorithmique n’est pas répartie de manière égale entre les secteurs, professions et États membres de l’UE, ni un ensemble uniforme de pratiques ; elle englobe plutôt une gamme diversifiée de fonctions managériales et d’applications organisationnelles. Bien que des protections de base communes soient essentielles, leur mise en œuvre peut être soutenue par le dialogue social, la négociation collective, des conseils pratiques et des exemples de bonnes pratiques reflétant les différentes manières d’utilisation de la gestion algorithmique.

• Un suivi continu et des comparaisons entre les États membres peuvent contribuer à renforcer l’élaboration des politiques fondées sur des preuves. Parallèlement, un investissement accru est nécessaire dans l’analyse des pratiques de l’entreprise afin de mieux comprendre comment les fonctions de gestion algorithmique sont mises en œuvre et intégrées dans l’organisation du travail, y compris comment différents outils et pratiques interagissent et se combinent pour façonner les résultats au travail.

• La gestion algorithmique fait partie de la transformation numérique plus large du travail. Dans cette analyse, elle est associée à des exigences d’emploi plus élevées, en particulier des exigences quantitatives, et à une plus grande pression sur l’emploi, tandis que sa relation avec l’accès aux ressources d’emploi est plus mixte. À mesure que son adoption s’étend, il convient de porter attention aux implications sur la qualité de l’emploi en veillant à ce que sa mise en œuvre soit accompagnée de ressources adéquates, d’un soutien aux employés et de garanties pour des conditions de travail saines.

• La surveillance de la performance est la forme la plus répandue de gestion algorithmique et est liée à des exigences plus élevées, à moins de ressources et à de moins bons résultats en matière de santé et de bien-être, en particulier pour les travailleurs déjà surchargés. Les garanties doivent garantir la transparence sur ce qui est surveillé, la manière dont les données sont utilisées et les décisions prises. Une application rigoureuse des lois sur le travail et la protection des données – ainsi que la mise en œuvre effective des droits existants à l’information, à la consultation et à la négociation collective – est essentielle pour garantir que la surveillance algorithmique de la performance soit équitable et proportionnée.

• Il est essentiel d’assurer la mise en œuvre responsable et l’intégration des fonctions de gestion algorithmique au sein des processus organisationnels et des systèmes numériques via des cadres de gouvernance, des évaluations d’impact et l’implication des employés. Lorsque des risques pertinents sont identifiés, les organisations doivent mettre en place des garanties appropriées conformément à la législation existante sur le travail, la protection des données et l’IA. La gestion algorithmique peut remodeler les tâches et l’organisation du travail, nécessitant une refonte centrée sur l’humain des emplois afin d’aligner les gains de productivité avec le bien-être des employés, soutenue par des orientations politiques et des mécanismes de consultation.