Les quatre moments du travail à l’ère du capital algorithmique
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s’appuie sur la prémisse qu’un nouveau régime d’accumulation, que nous appelons le « capital algorithmique », domine progressivement l’économie mondiale depuis les 15 dernières années. Dans le sillon de cette profonde transformation marquée entre autres par la montée des plateformes et des technologies algorithmiques, les rapports entre capital et travail se modifient. L’article explore la reconfiguration du travail dans la foulée des vagues d’automation et de l’émergence de nouvelles formes de « travail digital ». Les impératifs reliés à l’accumulation algorithmique (extraction de données, développement de l’apprentissage machinique et de l’intelligence artificielle, automation, etc.) ne se limitent toutefois pas au travail digital, ils transforment également de plus en plus les moments industriel, extractif et domestique du travail global. Cet article conceptualise l’unité de ces quatre moments du travail — digital, extractif, industriel, domestique — sous la catégorie de travail algorithmique et explore les façons dont ils entrent en relation à la fois complémentaire et conflictuelle avec le capital algorithmique. Nous abordons également des formes de tensions et de luttes entre capital et travail qui émergent à l’ère du capital algorithmique et nous concluons en défrichant le problème du « fétichisme des algorithmes ».
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».