La gamification du travail dans l'économie de plateforme : le cas de Uber à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
La gamification est une technique managériale utilisée par les plateformes numériques de travail. Elle se matérialise sous forme de notes d’évaluation, de points à gagner, de défis à relever. Sous-catégorie de la gestion algorithmique, la gamification cherche principalement à fidéliser les travailleur.ses autonomes sans remettre en question ce statut et permet de mettre en place des incitatifs à la production. Elle est présentée par ses promoteurs comme un outil managérial win-win puisque motivant « en douceur » les travailleur.ses et leur permettant d’augmenter leur rémunération. Grâce à une enquête qualitative composée d’une « netnographie » et d’entretiens semi-dirigés avec des chauffeurs Uber travaillant dans la région du Grand-Montréal, la pratique de la gamification et son degré d’influence sur la motivation des travailleur.ses et leurs conditions de travail sont documentés. Les résultats de l’enquête qualitative montrent que les travailleur.ses sont principalement motivés par les incitatifs accompagnés de gain financier, invalidant l’idée avancée par les discours managériaux selon laquelle la participation au jeu est une motivation en soi. Les résultats mettent également en lumière certains effets pervers comme le constat que la gamification permet de remplacer progressivement des rémunérations stables et prédéfinies par des rémunérations incertaines et personnalisées. L’enquête conclut que la gestion algorithmique « bonifiée » par la gamification ne laisse aucune marge de manoeuvre aux travailleur.ses quant à leur influence sur l’organisation du travail, y compris quand ces derniers mettent en oeuvre des stratégies de résistances dans le but de conquérir un peu d’autonomie. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : gamification, nouvelles techniques managériales, gig economy, plateformes numériques de travail, gestion algorithmique, contrôle du travail, Uber.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».