Le « patron invisible » de 76 % des entreprises est la gestion algorithmique : comment elle affecte le travail et les travailleurs

Récupérez les colis dans l’entrepôt, répondez au téléphone d’un centre d’appels, gérez une équipe au bureau, sélectionnez des CV ou livrez de la nourriture à votre domicile. Ce sont des métiers très différents, avec des niveaux d’éducation et de revenus différents, mais ils ont aujourd’hui un élément commun : dans tous ces secteurs, une partie des décisions qui concernent les travailleurs est prise par un système automatisé. Un système sans visage, sans bureau et dont la logique échappe souvent à la compréhension directe. Est appelé gestion algorithmique – gestion algorithmique en anglais – et, très probablement, cela influence déjà également votre lieu de travail.

Nous ne sommes pas ici pour faire une croisade contre la technologie. Un manager humain n’est pas automatiquement meilleur qu’un système algorithmique : les gens sont influencés par les likes, les préjugés inconscients (sexe, âge ou origine) et les humeurs passagères. Souvent, un logiciel peut évaluer de manière beaucoup plus équitable, réduire la discrimination dans la sélection du personnel ou répartir les équipes plus efficacement. Le problème n’est pas le défi entre l’homme et la machine, mais la différence entre un pouvoir exercé avec transparence et une pratiquée dans une opacité absolue.

Les chiffres en Italie et les 5 leviers de contrôle : 76% des entreprises sont gérées par des algorithmes

Si vous pensez qu’avoir un algorithme comme « patron » est l’apanage exclusif des coureurs ou de la logistique, vous vous trompez. Selon une enquête de l’OCDE menée en 2025 auprès de plus de 6 000 managers, la gestion algorithmique est répandue partout. En Europe, la moyenne d’adoption est de 79 %, et en Italie nous sommes à 76%. Trois entreprises sur quatre dans notre pays utilisent déjà un logiciel de gestion du personnel : 64 % les utilisent pour attribuer des tâches, 67 % pour suivre l’activité des employés et 27 % pour évaluer les performances réelles.

Malgré la grande variété d’utilisations, la structure de ce logiciel repose presque toujours sur un mécanisme à cinq leviers. Cela commence par leaffectationdans lequel le système décide qui fait quoi, quand et pendant combien de temps. Puis quelqu’un prend le relais surveillance constante, où chaque respiration, clic ou pause numérique produit des données enregistrées. Toutes ces données sont rassemblées en une seule évaluationsoit un score qui n’est souvent pas entièrement transparent pour le salarié. Pour augmenter la productivité, nous utilisons gamificationutilisant une logique similaire à celle du jeu vidéo (badges, défis, niveaux). Enfin, la dernière étape est la sanction automatique: suspensions ou réductions appliquées directement depuis une notification, sans écouter un homologue humain.

Secteurs et métiers les plus concernés par la gestion algorithmique : comment ça marche de la logistique aux RH

Mais qui travaille déjà sous le prisme d’un système automatisé ? La carte est plus grande que prévu :

• Logistique et entrepôts: c’est le cas le plus connu. Le système suit la vitesse de préparation des colis, les pauses et les quotas de production. Ceux qui ne suivent pas le rythme reçoivent des notifications automatiques qui, dans les cas les plus extrêmes (comme l’ont révélé diverses enquêtes documentaires), peuvent conduire à des licenciements sans réelle intervention humaine.
• Livraison et transport (coureurs et chauffeurs): l’algorithme attribue des trajets, fixe les tarifs, calcule un score invisible et décide de désactiver le compte, souvent pour des raisons indépendantes de la volonté humaine (comme le trafic ou les portes fermées).
• Centres d’appels: le logiciel retranscrit les conversations en temps réel, analyse le ton de la voix et calcule un score de sentiment client. Le système évalue « l’empathie » de l’opérateur, mais ignore complètement le contexte d’un appel particulièrement difficile.
• Ressources humaines (RH): La sélection des CV est désormais automatiquement filtrée. Le risque ? Des biais sensationnels. En 2018, un géant de la tech a dû retirer son algorithme car il rejetait systématiquement les femmes : le logiciel s’était formé sur des archives historiques dans lesquelles les candidats embauchés dans le passé étaient presque tous des hommes, apprenant et amplifiant les préjugés humains.
• Travail de gestion et de bureau: L’algorithme vérifie également qui il doit vérifier. Les systèmes de analyse de la main-d’œuvres surveiller les e-mails, les réunions et les rythmes de collaboration, en renvoyant des tableaux de bord de données aux managers. Le risque est qu’un employé qui envoie beaucoup d’emails apparaisse « actif », tandis que celui qui produit un travail d’excellente qualité sans interactions numériques continues apparaît « peu impliqué ».
• Soins de santé: Les systèmes attribuent des équipes ou des priorités dans les listes d’attente. En 2019, le magazine Science a révélé comment un algorithme hospitalier américain avait tendance à sous-estimer les besoins des patients afro-américains, après s’être formé sur des historiques de dépenses de santé qui reflétaient un accès inégal aux soins.
• Journalisme et édition: Il n’y a pas que les IA qui écrivent des articles. L’algorithme des réseaux sociaux ou des sites analyse les métriques en temps réel et dicte efficacement la ligne éditoriale, récompensant les contenus qui génèrent du trafic et enterrant les autres.

Ce que dit la loi en Italie et en Europe pour protéger les travailleurs

Les réglementations ont du mal à suivre le rythme de la technologie. Au niveau européen, la nouvelle directive sur le travail sur plateforme (en vigueur à partir de décembre 2024 et mise en œuvre d’ici fin 2026) introduit la présomption d’emploi pour les personnes soumises à une gestion algorithmique forte. En Italie, le Décret Transparence de 2022 oblige les entreprises à informer les salariés sur l’utilisation des systèmes automatisés qui les concernent. Il ne s’agit toutefois que d’une exigence d’information. Il n’existe toujours pas de véritable droit à obtenir une explication compréhensible de la raison pour laquelle l’algorithme a pris une certaine décision ; il n’y a pas d’exigence de surveillance humaine pour des sanctions graves et, surtout, il y a un manque de contrôles (audit) indépendant des codes de ces logiciels.

En conclusion, la gestion algorithmique n’est pas de la science-fiction, mais le présent de millions de travailleurs. Le problème n’est pas le logiciel lui-même, mais l’opacité avec laquelle il est utilisé. La grande question à laquelle nous devons trouver une réponse, avant qu’il ne soit trop tard, n’en est qu’une : Qui a le droit de comprendre comment fonctionne le système et qui a le pouvoir de modifier les règles lorsqu’elles deviennent injustes ? Bien sûr, l’algorithme ne nous le dira pas.