Par Stéphen Bouquin //
Le développement d’un management algorithmique n’est pas resté sans réactions de la part des travailleurs. Face au contrôle algorithmique, les travailleurs – salarié·e·s ou pas, il faut le souligner – peuvent s’engager dans la non-coopération et la non-implication, en raison du caractère instantané et interactif des algorithmes. Une de ces nouvelles modalités de résistance renvoie à la mobilisation inversée des algorithmes qui passe par une renégociation de la prestation via les clients et les parties tierces. Les uns vont ignorer les recommandations ou les récompenses algorithmiques tandis que les autres boudent la gamification en refusant d’apprendre les règles du jeu ou en jouant mais volontairement très mal [1] . On peut donc « trainer des pieds », flâner, perdre son temps en appliquant des tactiques nouvelles. Le but est de se créer des espaces d’autonomie sur le plan psychologique, social, temporel ou physique, à la fois par rapport à l’effort de travail et à l’égard des bénéficiaires de la prestation [2] .
Une autre manière de s’engager dans la non-coopération consiste à perturber l’enregistrement algorithmique. Dans une étude sur le fonctionnement des tribunaux et des services de police, les enquêtes ont révélé que les professionnels du droit et les policiers mettent en jeu un ensemble de tactiques dont l’objectif relève d’un « obscurcissement des données », en bloquant la collecte de données ou en produisant une inflation d’informations que l’algorithme n’est plus en mesure de catégoriser [3].
Plusieurs enquêtes ont mis en évidence que les chauffeurs Uber résistent au contrôle algorithmique en désactivant leur mode conducteur lorsqu’ils se trouvaient dans certains quartiers, en restant dans les zones résidentielles pour éviter certains types de clients ou en se déconnectant fréquemment pour éviter les longs trajets peu rémunérateurs dans la tarification de la plateforme [4]. Une autre enquête [5] a constaté que ces travailleurs de plateforme tendent à « scanner » le comportement passé des clients en matière d’évaluation avant d’accepter les contrats. Lorsque les mauvaises évaluations de leur performance s’accumulent, ils mobilisent des avatars (autres identification auprès des plateformes) pour éviter d’être « désactivés ».
Il semble même possible de tirer parti des algorithmes pour résister au contrôle managérial de la performance. Certains travailleurs appliquent une sorte d’ingénierie inversée en priorisant les activités qui semblent avoir un impact positif sur leur évaluation [6]. Dans le même ordre d’idées, les travailleurs de Mechanical Turk ont déployé leurs propres algorithmes pour tenter de prendre le dessus sur la plateforme. D’autres travailleurs utilisent des scripts qui surveillent le marché des tâches qui sonnent l’alerte lorsque des tâches appropriées deviennent disponibles. Les plus audacieux ont mené des opérations de hacking pour supprimer les informations de l’interface utilisateur [7] .
Les résistances au contrôle algorithmique se font aussi en négociant de manière inversée avec les clients afin de contourner ou de modifier les évaluations algorithmiques. Au niveau de la vente en ligne, les vendeurs contactent des acheteurs ayant laissé une évaluation négative et tentent de les convaincre de la retirer [8]. Sur le marché du travail en ligne, ont tend à demander de manière pré-emptive des garanties d’évaluation « Karma »[9] . Ainsi, un chef de projet demande à son équipe de terminer un « déliverable » en échange d’une bonne note attribuée à chacun [10] . De telles interactions négociées autour des évaluations expliquent en partie pourquoi les marchés du travail en ligne connaissent une telle inflation des notes et des évaluations.
En plus des tactiques individuelles, les travailleurs peuvent aussi résister de façon collective, ce qui n’a rien de nouveau. Aujourd’hui, on voit apparaître cette logique collective chez les coursiers. Dans les métropoles européennes ou nord-amérciaines , des centaines de collectifs de coursiers ont émergés en quelques années seulement. Souvent, cela commençait par une organisation parallèle, un forum ou une liste Whatsapp qui permettait de briser l’atomisation sociale. Dans ces communautés en ligne, les travailleurs s’entraident pour apprendre de nouveaux systèmes et pratiques, éviter les processus disciplinaires, retrouver l’accès lorsqu’ils sont exclus des plateformes, identifier les clients ou les emplois souhaitables, ou encore apprendre comment lisser leurs revenus [11].
Des informaticiens et des collectifs syndicaux ont également conçu des plateformes permettant aux travailleurs de signaler ceux qui maltraitent le personnel embauché. Par exemple la plateforme Turkopticon qui est une plateforme d’information militante permettant aux travailleurs de rendre public leurs relations avec Amazon Mechanical Turk. Il y a aussi la plateforme Dynamo qui permet aux micro-travailleurs de se rassembler, d’atteindre une masse critique avant de se mobiliser[12]. Dans le même ordre d’idées, Peers.org propose un système de mise en commun de plusieurs comptes tandis que Guild.net permet de mener une pression collective de négociation sur les rémunérations. La plateforme Zen99 propose un tableau de bord intégré qui aide les travailleurs indépendants à organiser leurs finances, leurs impôts et leurs polices d’assurance.
Ces forums et plateformes peuvent aident les travailleurs à corriger partiellement l’asymétrie de pouvoir qui découle du contrôle algorithmique. Ce n’est pas rien et il ne faut pas mépriser ces petites marges de liberté. Dans certains cas, ces travailleurs s’engagent collectivement dans des tâches, partagent des informations sur les clients et organisent une discussion sur les astuces du métier. Dans d’autres cas, ils utilisent des forums en ligne pour partager des ressources et identifier des clients ou des commandes de travail à éviter ou acceptables. Ce type de réponses collectives rappelle un peu les Bourses du Travail lorsque les travailleurs s’organisèrent pour refuser d’être embauchés par tel ou tel employeur. On voit également apparaître des outils de secours mutuel, y compris sur la manière d’anticiper ou d’éviter les mesures disciplinaires ; ou encore sur les manières de retrouver l’accès à la plateforme alors qu’on a été expulsé. L’entraide existe aussi au niveau de l’échange d’informations sur les manières de lisser les gains et de maximiser les revenus en passant d’une plateforme à l’autre. Les forums en ligne permettent aussi de s’engager dans une mobilisation collective contre les plateformes. Le mouvement #Slaveroo critique les pratiques abusives des plateformes de livraison de nourriture et a été à l’initiative de grèves et de mobilisations des coursiers.
Parfois, les micro-travailleurs se livrent également à une « surveillance inversée », que certains proposent de conceptualiser comme une sorte de sousveillance [13]. Il s’agit d’enregistrer le management, de télécharger tous les évènements se déroulant dans le procès de travail, et de garder des « preuves documentaires complètes » au cas où les employeurs agiraient contre eux. Les employeurs sont évidemment réticents face à cette « sousveillance » informelle ou démonstrative. Pour évincer ce type de comportements, le management interdit au personnel d’Amazon d’apporter des appareils personnels dans l’entrepôt. Toutefois, tant que les collectifs de travail, ou les syndicats, n’ont pas accès aux données et aux algorithmes propriétaires des employeurs, l’impact de ces tactiques demeure limité.
Lorsque la résistance est impossible, parce qu’elle est réprimée et qu’une « armée de réserve » est prête à prendre la place des récalcitrants, il n’y a guère d’autre choix que la soumission ou le départ, appelée exit dans triptyque d’Albert Hirschmann [14]. Peut-être faut-il voir ici les origines de l’émergence d’un coopérativisme des plateformes visant à offrir le même de type de travail autonome mais libéré de la surexploitation. Le consortium « Platform Co-op » rassemble un large éventail d’organisations qui adhérent au projet de plateformes appartenant à leurs membres et où les revenus excédentaires sont transférés aux coopérateurs. Ce coopérativisme de plateforme rassemble désormais à travers le monde près de 300 structures de service. L’augmentation du nombre de plateformes coopératives contribue certainement à la transparence algorithmique, ce qui va atténuer la partialité des informations et atténuer l’extraction d’informations que permettent le management algorithmique. Mais il faut constater également que les coopératives restent de petite taille, ont une durée de vie assez courte et surtout, évitent d’engager le combat contre les GAFAM et les géants du net. On peut donc aussi se poser la question de savoir si cette voie-là est réellement celle qu’il faut privilégier pour transformer l’ordre des choses…
Historiquement, l’action syndicale s’est toujours fondée sur un ensemble de valeurs que sont la justice sociale, une sécurité d’existence ou encore le travail décent. Face au management algorithmique, il est évident que ces valeurs gardent leur raison d’être. Le management algorithmique exacerbe le sentiment d’injustice, de partialité, d’adversité. L’opacité qui entoure les algorithmes nourrit une méfiance et alimente l’idée que « les dés sont pipés ». A juste titre.
Les géants du net n’ont pas bonne presse dans les opinions publiques et les campagnes en faveur d’une imposition fiscale minimaliste, d’une responsabilité sociale et de la transparence algorithmique reçoivent partout un écho grandissant. La critique publique du management algorithmique gagne donc en popularité. Il ne faut donc pas reculer sur ce front-là.
Aux Etats-Unis, les militants syndicaux et les informaticiens ont commencé à élaborer des codes d’éthique professionnelle et de de veille sur l’usage du numérique. Les informaticiens et des chercheurs en science de la communication mènent une campagne contre le secret du management algorithmique. La principale association professionnelle des ingénieurs informaticiens (Association for Computing Machinery, ACM) a rédigé un code de conduite éthique. Lors de la conférence annuelle de l’ACM en 2019, un collectif d’ingénieurs informaticiens a dressé la liste noire les mauvaises pratiques et rendu public des algorithmes biaisés qui permettaient de générer plus de profits en trompant les travailleurs, comme les clients-usagers ou encore les annonceurs de publicité.
Ces informaticiens progressistes plaident en faveur d’une cartographie des scripts informatiques à prohiber. Il s’agit par exemple d’interdire un modèle d’apprentissage automatique conçu pour détecter le sourire et qui pourrait être utilisé par les employeurs pour se livrer à la surveillance des émotions de leurs employés. La production de modèles de chartes éthiques s’oriente donc vers une définition de ce qui est inacceptable, ce qui est quand-même plus radical d’une politique incitative des bonnes pratiques…
L’existence de ces multiples pratiques d’algo-résistance soulève des questions importantes pour les recherches futures. Tout au long de cette analyse, j’ai évoqué le potentiel des employeurs à utiliser les technologies algorithmiques pour mettre en œuvre une forme de contrôle plus compréhensive, instantanée, interactive et opaque. Pourtant, la simple existence d’un éventail de stratégies de résistance suggère que les travailleurs continuent d’avoir un pouvoir d’action. Reste à savoir comment ces conduites modulent l’impact de la direction, de l’évaluation et de la discipline algorithmiques sur le terrain … Il faudrait pour mieux savoir entreprise des recherches-action, en mobilisant les premiers concernés. Par exemple, les recherches futures pourraient explorer comment les coopératives pourraient mettre en œuvre des consultations itératives de leurs membres et utilisateurs lors du développement de systèmes de contrôle algorithmiques. Elles pourraient rendre public les variables, les pondérations et les modèles utilisés et rendre les algorithmes transparents. Dans ces conditions, les données algorithmiques pourraient être utilisées pour ancrer les discussions collectives et promouvoir la réflexivité parmi les membres et les utilisateurs. Des recherches futures pourraient également étudier comment les syndicats s’impliquent dans l’organisation des plateformes [15] .
La bataille ne fait que commencer
En ce qui concerne le management du travail sur le lieu de travail, des syndicats ont mené des campagnes contre l’enregistrement algorithmique en négociant des accords avec les employeurs sur la manière et les moments où les employeurs peuvent surveiller les employés et utiliser les données, ceci afin de limiter leur capacité à discipliner les employés [16] . Les usagers-consommateurs que nous sommes peuvent le faire aussi. Mais c’est à partir de l’activité de travail que l’on retrouve un vrai levier d’action.
Il est tout sauf insensé de revendiquer un droit d’arbitrage lorsque le management cherche à sanctionner les salariés à partir de données numériques tirées d’une surveillance algorithmique. Je citerai ici l’exemple du syndicat des chauffeurs d’UPS qui a négocié un accord selon lequel l’entreprise doit expliciter la surveillance tout en interdisant les sanctions uniquement basées sur les données numériques tout simplement parce qu’elles sont parfaitement falsifiables.
Les réglementations européennes sont encore très limitées. Il existe néanmoins une clause relative sur la protection des données (DPIA) du règlement général sur la protection des données (RGPD) qui appelle à réaliser des évaluations préventives sur l’impact potentiel des systèmes algorithmiques à haut risque sur « les droits et libertés des personnes physiques » (RGPD, article 35 ). Pour l’instant, la mise en œuvre des cadres DPIA et RGPD demeure peu limitative, puisque chacun.e concède que l’usage des données personnelles est possible en acceptant les cookies, ce que tout le monde fait évidemment, puisque faire l’inverse est chronophage…. Mais la bataille pour une bonne jurisprudence est bel et bien engagée. Certains juristes appellent à re-conceptualiser le droit à la vie privée, y compris celle des travailleurs, à partir de critères de vie privée « contextuelle » ou « relationnelle », ce qui nécessite l’articulation d’un ensemble de normes reliées au contexte et qui devrait limiter les droits des employeurs de placer des « mouchards » dans les ordinateurs, de surveiller la correspondance électronique ou les activités de navigation sur le web.
Un autre développement important concerne le statut d’emploi des travailleurs sous contrôle algorithmique. La plupart des plateformes font appel à une main d’œuvre composée d’auto-entrepreneurs indépendants. Mais les collectifs de lutte contestent de plus en plus cette classification juridique, arguant qu’ils doivent être considérés comme des salariés, des personnes employés plutôt que comme des gig workers. On ne compte plus les mobilisations menées pour mettre en œuvre des changements législatifs. En effet, à Paris, Milan, Madrid, Londres ou Bruxelles, les mobilisations des coursiers se renforcent en ces temps de pandémie. Le premier enjeu est de constituer un argumentaire socio-politique et juridique qui fait basculer les faux indépendants du côté du salariat. Le deuxième enjeu consiste à briser le code algorithmique, à les rendre publics et à exercer un contrôle sur leurs usages. Cette approche n’est pas nouvelle, elle rappelle l’action syndicale de co-détermination sur le procès de travail, ou encore les pratiques de « contrôle ouvrier » sur la gestion de l’entreprise. L’enjeu est d’arracher un droit de regard, d’obtenir un droit de véto et de négocier des conditions de mise au travail qui ne dégradent pas l’activité réalisée ni l’humain au travail. Imposer des standards de qualité, compatibles avec une qualité de vie et le bien-être est donc une vraie bataille qui devrait mobiliser toutes les forces du « travail vivant ».
Aux Etats-Unis, les batailles juridiques autour du statut des chauffeurs se sont intensifiées ces dernières années afin de limiter le recours aux entrepreneurs indépendants en imposant le « test ABC ». En vertu de ce test, un travailleur serait présumé être un salarié employé, sauf si l’entreprise fait la démonstration que (A) le travailleur est libre du contrôle et de la direction de l’entité qui l’embauche en ce qui concerne l’exécution du travail, tant sur le plan pratique (algorithmique) que contractuel ; (B) que le travailleur free lance effectue un travail qui sort du cadre habituel de l’activité de l’entreprise ; et (C) que le travailleur est engagé dans une activité commerciale, une profession ou une entreprise établie de manière indépendante du travail effectué pour l’entreprise. Dit autrement, si le chiffre d’affaires du travailleur indépendant est suffisamment diversifié. C’est suivant cette même argumentation que la cour de justice au Royaume-Uni veut imposer à Uber la reconnaissance du statut de travailleur salarié, ce qui a poussé la plateforme à thésauriser près de 630 millions de livres sterling pour régler des litiges présents et futurs avec près de 70 000 chauffeurs affiliés à la plateforme[17] .
Désormais, les militants ont commencé à s’engager dans une série d’initiatives législatives liées à la pression pour la propriété des données des travailleurs. Comme nous l’avons vu précédemment, de nombreux employeurs procèdent à un recodage algorithmique de leur management. Ils le font aussi parce que ces données ont de la valeur, indépendamment des enjeux de contrôle de l’activité de travail. Les réseaux d’informaticiens radicaux plaident ici en faveur de l’octroi aux personnes de la propriété de leurs données numériques et en faveur du traitement des données comme une forme de travail qui doit être rémunéré[18] . Ce type de propositions implique que les individus soient autorisés à louer ou à revendre leurs données à des entreprises technologiques par le biais d’intermédiaires numériques, appelés MID (Mediators of Individual Data), qui négocieraient les redevances sur les données, afin d’apporter un pouvoir de la négociation collective aux personnes qui sont les sources de données précieuses. Cela permettrait également de promouvoir des normes basées sur la qualité et l’identité des producteurs de données qu’ils représentent[19] .
Les mobilisations autour de la défense de la vie privée des salariés, en opposition à la surveillance managériale et pour la réappropriation des données représentent un autre champ d’action. En Europe, les organisations syndicales commencent à se saisir de ces questions. Elles plaident en faveur d’une codification précise visant à protéger la vie privée des employés, à limiter la surveillance managériale, à interdire les pratiques discriminatoires et à reclasser les auto-entrepreneurs en employés.
Au niveau européen, après dix-huit mois de pourparlers, la fédération des compagnies d’assurance et les syndicats de cette branche ont signé une déclaration conjointe sur l’usage du management algorithmique et de l’IA. Les signataires réaffirment le primat du contrôle humain, en opposition au contrôle automatisé, et plaident en faveur d’un usage éthique et responsable des technologies numériques, fondé sur la transparence et la défense de l’intégrité du travailleur. Le recrutement et le parcours professionnel ne peuvent être guidés par des systèmes algorithmiques automatisés. Pour Christy Hoffman, secrétaire générale de UNI Global Union (regroupant les fédérions nationales d’employés, ingénieurs, cadres et techniciens), cette déclaration conjointe constitue une avancée qu’il faudra concrétiser à partir de négociations dans les entreprises.
En France, quand une innovation technologique affecte les conditions de travail, l’emploi, le CSE a l’obligation d’être informé et consulté. Ces termes juridiques sont larges et ce sont souvent des experts diligentés par le CSE qui établissent un rapport, ce qui peut contribuer à dessaisir les syndicats de la question. En Allemagne, le Betriebsrät reste une institution incontournable lorsqu’il s’agit d’introduire des nouvelles technologies, capable d’exercer une activité de veille réelle au niveau de l’impact sur les conditions de travail. En Belgique, une convention collective de travail des années 1980 impose à l’employeur de fournir au Conseil d’Entreprise (l’équivalent du CSE) minimum trois mois à l’avance toutes les informations concernant l’introduction de nouvelles technologies, leurs effets sur l’organisation du travail, les conditions de travail et l’emploi. Les représentants du personnel doivent donner leur aval et les conséquences sociales doivent être anticipées et débattues. Aujourd’hui, les syndicats revendiquent une actualisation de cette convention nationale afin d’intégrer l’IA et le management par algorithmes dans son champ d’action. La proposition est faite d’imposer un test d’usage afin de vérifier si l’impact sur les conditions de travail est neutre. Il existe donc des leviers d’actions à l’échelle des établissements ou des entreprises. Toutefois, les discussions actuellement menées au niveau de l’UE sur l’Intelligence Artificielle ouvrent aussi le risque de remettre en question certaines réglementations nationales [20] .
Pour conclure provisoirement
Le management par algorithmes divise mais unifie aussi. Les actions des collectifs de coursiers le démontrent pratiquement. Dans cet article, je n’ai pas réellement analysé la mobilisation algorithmes sur les activités des consommateurs ou des usagers des réseaux sociaux. Ils ne sont pas de nature différente : il s’agit tout autant de recommander, de restreindre, d’enregistrer, d’évaluer l’impact, de remplacer que de récompenser. Quand le client scanne un article, achète un billet sur internet, réserve une chambre d’hôtel ou quand l’usager apprécie ou partage des photos, il ou elle réalise un travail gratuit, souvent à son insu. Il s’agit d’un travail car cette activité est hétéronome et aliénante qui mobilise du temps tout en produisant des ressources informationnelles qui pourront qui être captées, transformées et valorisées par le capital [21] .
Mais là aussi, les algorithmes tendent à unifier ce qu’ils séparent et c’est en prenant conscience de cela qu’une puissance d’agir collective peut émerger. L’enjeu est de refuser l’opacité des algorithmes et l’extorsion non délibérée des valeurs produites. Pour avancer dans cet objectif, la tâche première est de briser la chaîne algorithmique en exigeant la levée du secret et en prohibant ce qui transforme l’agir humain en automatisme social.
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[1] Mollick, E., & Werbach, K. (2015), Gamification and the enterprise. The gameful world: Approaches, issues, applications. Cambridge, MA: MIT Press.
[2] Bouquin S. (coord.) (2008), Les résistances au travail, Syllepse ; Bouquin S (2020), « Les résistances au travail en temps de crise et d’hégémonie managériale » (2020), in Mercure D., Les transformations contemporaines du rapport au travail, Hermann & Presses Universitaires de Laval, 208 p. (pp. 177-198) ; voir aussi Richard Edwards (1979), Contested terrain: The transformation of the workplace in the twentieth century: New York: Basic Books
[3] Brayne, S. (2017), « Big data surveillance: The case of policing », in American Sociological Review, 82(5): 977–1008.; voir également Levy, K. E. (2015) The contexts of control: Information, power, and truck-driving work, 31(2): 160–174.
[4] Lee et al. (2015), « Working with Machines : the impact of algorithmic and data driven management on human workers », Paper presented at ACM conference on Human Factors in Computing Systems, miméo.
[5] Lehdonvirta, V. (2018), « Flexibility in the gig economy: Managing time on three online piecework platforms », in New Technology,Work and Employment, 33(1): 13–29 ; Lehdonvirta, V. (2016), Algorithms that divide and unite: Delocalisation, identity and collective action in ‘microwork’, pp. 53–80. Berlin, Heidelberg, Germany: Springer.
[6] Lix, K. & Valentine, M. (2019). Kharma scores and team learning in software development gigs. Working Paper. Stanford University; Rahman, H. (2017). Reputational ploys: Reputation and ratings in online labor markets. Working Paper. Stanford University
[7] Lehdonvirta, V. 2018. Flexibility in the gig economy: Managing time on three online piecework platforms. New Technology,Work and Employment, 33(1): 13–29.
[8] Curchod, C., Patriotta, G., Cohen, L., & Neysen, N. 2019, Working for an algorithm: Power asymmetries and agency in online work settings. Administrative Science Quarterly, 1–33. Available at http://dx.doi.org/10.1177/0001839219867024.
[9] Rahman, H. 2017. Reputational ploys: Reputation and ratings in online labor markets. Working Paper. Stanford University
[10] Lix K & Valentine M. (2019), Kharma scores and team learning in software development gigs, Working Paper, Stanford University.
[11] Wood, A. J., Graham, M., Lehdonvirta, V., & Hjorth, I.( 2019), Good gig, bad gig: Autonomy and algorithmic control in the global gig economy. Work, Employment and Society, 33(1): 56–75.
[12] Graham, M., Hjorth, I., & Lehdonvirta, V. (2017). Digital labour and development: Impacts of global digital labour platforms and the gig economy on worker livelihoods. In : Transfer: European Review of Labour and Research, 23(2): 135–162; Scholz, T. (2016), Platform cooperativism. Challenging the corporate sharing economy. New York: Rosa Luxemburg Foundation; Martin et al. (201)4, Being a turker, Paper presented at the ACM conference ; Schwartz D. (2018), « Embedded in the crowd. Creative freelancers, crowdsourced work and occupational community », Work and Occupations, 45, 247-282
[13] https://medium.com/@sam.shepherd/surveillance-of-digital-life-and-the-use-of-sousveillance-as-a-response-7b306cfdb6e8
[14] Albert O. Hirschmann (1970), Exit, Voice and Loyalty. Responses to Decline in Firms, Organizations, and States, Harvard University Press.
[15] Kochan T, Yang D., Kimball W. & Kelly E. (2019), « Worker voice in America: is there a Gap between what Workers expect and What they Experience? », ILR Review, n°75 (1), pp.3-38 ; Wood et al., (2018), « Workers of the internet unite? One line freelancer organization among remote gig economy workers in six African and Asian countries », in New Technology, Work and Employment, 33 (2): 95-112
[16] https://labornotes.org/2021/05/breaking-draft-legislation-new-york-would-put-gig-workers-toothless-unions
[17] https://www.wired.co.uk/article/uber-loses-gig-economy-case
[18] Arrieta-Ibarra, Goff, Jimenez- Hernandez, Lanier, & Weyl (2018), Should we treat data as labor? Moving beyond “free”, AEA Papers and Proceedings, 108 :38-42 ; Scholz T (2016), Platform cooperativism. Challeging the corporate sharing economy, New York, Rosa Luxemburg Foundation
[19] Lanier J. & Weyl E. (2018), A blueprint for a better digital society. Harvard Business Review.
[20] Voir Valerio De Stefano, The EU Proposed Regulation on AI: a threat to labour protection?, Regulation for Globalization, Avril 2021.
[21] Voir Antonio A. Casilli (2019), En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic, Seuil, 400 p.