Le contrôle du travail sur les plateformes numériques : le cas de l'assistance virtuelle
Notice bibliographique
Résumé
Les plateformes numériques de travail permettent à des travailleurs et travailleuses de vendre leurs services en ligne. En croissance constante depuis les dernières années (Bureau international du travail, 2021 : 52), les caractéristiques de ce type d'activité s'étendent maintenant à d'autres types d'emplois salariés (Johanston et al., 2021 : 9). L'objectif de ce mémoire est de mieux comprendre le contrôle du travail dans ces relations triangulaires impliquant travailleurs et travailleuses, clientèle et plateforme. Plus précisément, nous cherchons à savoir comment et par quelle/s partie/s à la relation triangulaire s'exerce le contrôle du travail d'assistance virtuelle vendu sur une plateforme numérique de type marché. En utilisant une approche matérialiste, plus précisément la Labour Process Theory, nous avons documenté l'activité d'assistantes virtuelles identifiées comme canadiennes sur la plateforme Upwork, ici considérée comme un point de production digital. Cette étude de cas s'appuie sur un protocole de recherche mixte basé sur l'observation participante, l'analyse de contrats de travail, des entrevues semi-dirigées et des journaux de bord. Nos résultats, basés sur sept entrevues, 28 contrats et autant de journaux de bord, révèlent que l'assistance virtuelle sur Upwork est caractérisée par des mandats et des conditions de travail et d'emploi imprévisibles. Pour résoudre ces flous et performer sur ce marché, il est essentiel d'accomplir six modalités de travail invisible : de cumul, de recherche de contrats, de développement professionnel, de communication, de gestion de la réputation et émotionnel. Différentes ressources frontières, outils digitaux qui structurent la plateforme, seront utilisées par la clientèle et par Upwork afin de diriger, évaluer et discipliner (Kellogg et al. : 2020 : 380) les assistantes virtuelles. Est ainsi constitué un système sociotechnique, basé sur l'utilisation synergétique de ces ressources, dont la finalité est un autocontrôle de la travailleuse visant à assurer le respect des objectifs productifs de la clientèle et de la plateforme. La relation triangulaire est donc asymétrique et renouvèle les dynamiques d'exploitation présentes dans la relation salariale.
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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».