Quand les algorithmes discriminent au salaire

Vous connaissez la personnalisation des publicités, mais connaissez-vous celle des salaires ? Dans un article pour le Law and Political Economy Project, la professeure de droit au U.C. Hastings College of the Law de San Francisco Veena Dubal détaille certains résultats de son travail de recherche au croisement du droit, des technologies et du travail précaire.

Elle explique, en particulier, les effets des modèles algorithmiques utilisés par les plateformes pour calculer les rémunérations de leurs gig workers au plus efficace. Ce genre de technique accroît le contrôle exercé par les entreprises sur leurs employés via des dispositifs technologiques tout en privant ces derniers de stabilité économique.

« Au lieu de recevoir un salaire horaire prévisible – ou un revenu fixe – », ces travailleurs « gagnent leur vie dans le cadre d’un nouveau système dans lequel leurs salaires, qui fluctuent constamment, sont étroitement liés à la gestion algorithmique du travail », écrit la chercheuse.

La méthode permet aux employeurs de personnaliser, donc de différencier les salaires d’un travailleur à l’autre sans que ceux-ci ne le sachent ni ne puissent facilement comparer leurs situations. Par ailleurs, ces outils restent – comme souvent – enclins aux erreurs.

Chez Uber, par exemple, on peut déjà constater que les femmes sont payées en moyenne 7% de moins que les hommes, ce qui pourrait s’expliquer par des choix personnels (travailler moins longtemps, ou à des heures précises)… sauf que dans ce cas précis, l’écart de salaire est bien plus le résultat d’une discrimination encodée dans l’algorithme que de différences effectives de comportement.

Faute de transparence, il est quasiment impossible pour celles et ceux dont la paie est calculée par ces systèmes de se rendre compte des erreurs et des différences de traitement, donc encore plus complexe de les faire corriger.

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