Pilotage par la performance au quotidien dans une administration publique: conséquences sur les conditions de vie au travail des cadres de proximité et des agents encadrés
Bibliographic record
Abstract
Une grande administration publique a souhaité comprendre l’incidence de son pilotage par la performance sur les conditions de vie au travail, notamment grâce à l’utilisation d’indicateurs. D’après la littérature, il n’existe pas une forme de performance, mais différentes performances dont les critères d’évaluation sont sélectionnés en fonction de la stratégie adoptée par l’organisation. L’application du pilotage par la performance dépend du choix des outils de mesure. Entre direction et agents, les cadres de proximité traduisent les objectifs de performance en missions concrètes. La façon de piloter les services pour atteindre les objectifs a des impacts sur la qualité du service produit, sur la qualité de vie au travail et le ressenti des conditions de travail. Une étude qualitative à partir de 36 entretiens centrés sur l’activité a été menée auprès d’agents, de cadres de proximité dans différents types de service, et de cadres intermédiaires. Ces résultats ont ensuite été croisés aux débats dans des groupes de travail «Métiers» et «Management-local». Les personnes interrogées ne remettent pas en cause l’utilisation d’indicateurs pour mesurer l’activité. Une culture du chiffre oriente même l’activité en priorisant certaines tâches au détriment d’un travail gris non mesuré. Néanmoins, il n’existe pas de perception commune de la performance au sein de cette administration, ce qui implique différents usages d’indicateurs. La recherche de la performance par l’administration via un pilotage par indicateurs a entraîné des phénomènes d’intensification du travail et d’évolution des métiers. Des pratiques induites afin de s’adapter aux conditions de travail se sont développées, celles-ci sont à la source d’écarts entre performance mesurée par les indicateurs et performance réelle des services. Ces stratégies de contournement sont un facteur dégradant les conditions de vie au travail, avec notamment un sentiment de non qualité du service rendu à l’usager et une perte de sens du métier. Les cadres de proximité, responsables de service, concilient tous ces paramètres afin de faire en sorte que les équipes puissent effectuer leur travail dans les meilleures conditions possibles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".