COMMENT LES TRAVAILLEURS GIG ONT AUDITÉ ET RÉVÉLÉ DES PRATIQUES OPÉAQUES DE PAIEMENT DE SHIPT

Au début de l’année 2020, les travailleurs gig de l’entreprise de livraison basée sur une application Shipt ont remarqué quelque chose d’étrange à propos de leurs chèques de paie. Alors que l’entreprise, acquise par Target en 2017 pour 550 millions de dollars US, offrait des livraisons le jour même à partir de magasins locaux, les travailleurs ont constaté que leurs chèques de paie étaient devenus… imprévisibles. Ils effectuaient le même travail qu’auparavant, mais leurs chèques de paie étaient souvent inférieurs à ce qu’ils attendaient. Et ils ne savaient pas pourquoi.

Sur Facebook et Reddit, les travailleurs ont comparé leurs notes. Auparavant, ils savaient à quoi s’attendre de leur paie car Shipt avait une formule : elle attribuait aux travailleurs un salaire de base de 5 $ par livraison plus 7,5 % du montant total de la commande du client via l’application. Cette formule permettait aux travailleurs de consulter les montants des commandes et de choisir les emplois qui en valaient la peine. Mais Shipt avait modifié les règles de paiement sans avertir les travailleurs. Lorsque l’entreprise a finalement publié un communiqué de presse sur le changement, elle a révélé uniquement que le nouvel algorithme de paie rémunérait les travailleurs en fonction de "l’effort", incluant des facteurs tels que le montant de la commande, le temps estimé pour les achats et les kilomètres parcourus.

La société prétendait que cette nouvelle approche était plus équitable pour les travailleurs et correspondait mieux à la charge de travail requise pour une commande. Cependant, de nombreux travailleurs ne voyaient que leurs chèques de paie diminuer. Et comme Shipt ne fournissait pas d’informations détaillées sur l’algorithme, il était essentiellement une boîte noire à laquelle les travailleurs ne pouvaient pas accéder.

Les travailleurs auraient pu accepter leur sort en silence ou chercher un emploi ailleurs. Au lieu de cela, ils se sont regroupés, ont collecté des données et ont formé des partenariats avec des chercheurs et des organisations pour les aider à comprendre leurs données de paie. Je suis un data scientist; j’ai été impliqué dans la campagne à l’été 2020, et j’ai ensuite fabriqué un outil basé sur SMS – le Calculateur de transparence des acheteurs – pour collecter et analyser les données. Avec l’aide de cet outil, les travailleurs organisés et leurs partisans ont essentiellement audité l’algorithme et ont découvert qu’il avait donné à 40 % des travailleurs des baisses de salaire substantielles. Les travailleurs ont montré qu’il est possible de lutter contre l’autorité opaque des algorithmes, créant ainsi de la transparence malgré les souhaits d’une entreprise.

COMMENT NOUS AVONS CONSTRUIT UN OUTIL POUR AUDITER SHIPT

Tout a commencé avec un travailleur de Shipt nommé Willy Solis, qui a remarqué que de nombreux travailleurs postaient dans les forums en ligne au sujet de leur paie imprévisible. Il voulait comprendre comment l’algorithme de paiement avait changé, et il a pensé que la première étape était la documentation. À ce moment-là, chaque travailleur embauché par Shipt était ajouté à un groupe Facebook appelé la Shipt List, administré par l’entreprise. Solis a posté des messages invitant les gens à rejoindre un autre groupe Facebook dirigé par les travailleurs. À travers ce deuxième groupe, il a demandé aux travailleurs de lui envoyer des captures d’écran montrant leurs reçus de paie de différents mois. Il a saisi manuellement toutes les informations dans une feuille de calcul, espérant identifier des tendances et envisageant éventuellement de partager l’histoire avec les médias.

C’est à ce moment-là que Solis a contacté Coworker, une organisation à but non lucratif qui soutient la défense des travailleurs en aidant avec des pétitions, des analyses de données et des campagnes. Drew Ambrogi, alors directeur des campagnes numériques de Coworker, a présenté Solis à moi. J’étais en train de travailler sur mon doctorat au MIT Media Lab, mais je me sentais quelque peu désillusionné. J’ai vu l’affaire Shipt comme une opportunité de travailler avec une communauté et de l’aider à contrôler et à exploiter ses propres données. J’avais lu sur les expériences des travailleurs gig pendant la pandémie, soudainement considérés comme des travailleurs essentiels mais dont les conditions de travail n’avaient fait qu’empirer. Quand Ambrogi m’a dit que Solis collectait des données sur la paie des travailleurs de Shipt mais ne savait pas quoi en faire, j’ai vu un moyen d’être utile.

LA NÉCESSITÉ DE LA TRANSPARENCE ET DE L’AUTONOMIE DES TRAVAILLEURS

Les entreprises dont le modèle économique repose sur les travailleurs gig ont intérêt à maintenir leurs algorithmes opaques. Cette "asymétrie d’information" aide les entreprises à mieux contrôler leurs forces de travail – elles fixent les termes sans divulguer les détails, et le seul choix des travailleurs est d’accepter ou non ces termes. Les entreprises peuvent, par exemple, varier les structures de rémunération d’une semaine à l’autre, expérimentant pour découvrir, essentiellement, le moins qu’elles peuvent payer tout en ayant des travailleurs qui acceptent les emplois. Il n’y a aucune raison technique pour que ces algorithmes soient des boîtes noires ; la vraie raison est de maintenir la structure de pouvoir.

Pour les travailleurs de Shipt, la collecte de données était un moyen d’obtenir un levier. Solis avait lancé un projet de recherche impulsé par la communauté qui collectait de bonnes données, mais de manière inefficace. Je voulais automatiser sa collecte de données pour qu’il puisse le faire plus rapidement et à plus grande échelle. Au début, je pensais créer un site web où les travailleurs pourraient télécharger leurs données. Mais Solis a expliqué que nous devions construire un système auquel les travailleurs pourraient facilement accéder avec juste leurs téléphones, et il a affirmé qu’un système basé sur des messages textuels serait le moyen le plus fiable pour engager les travailleurs.

Sur la base de ces commentaires, j’ai créé un chatbot : n’importe quel travailleur de Shipt pouvait envoyer des captures d’écran de leurs reçus de paie au chatbot et recevoir des réponses automatiques avec des informations sur leur situation. J’ai codé le chatbot en script Python simple et l’ai exécuté sur mon serveur à domicile ; nous avons utilisé un service appelé Twilio pour envoyer et recevoir les messages. Le système utilisait la reconnaissance optique de caractères – la même technologie qui vous permet de rechercher un mot dans un fichier PDF – pour analyser l’image de la capture d’écran et extraire les informations pertinentes. Il collectait des détails sur la paie du travailleur à partir de Shipt, de tout pourboire du client, et de l’heure, de la date et de l’emplacement du travail, et mettait tout dans une feuille de calcul Google. Le système de reconnaissance de caractères était fragile, car je l’avais codé pour rechercher des informations spécifiques à certains endroits sur la capture d’écran. Quelques mois après le début du projet, lorsque Shipt a fait une mise à jour et que les reçus de paie des travailleurs étaient soudainement différents, nous avons dû nous précipiter pour mettre à jour notre système.

LES CONSÉQUENCES DE LA GESTION ALGORITHMIQUE POUR LES TRAVAILLEURS ET L’AVENIR DU TRAVAIL

Alors que les travailleurs gig ont fait preuve de résilience et de solidarité face aux pratiques opaques de paiement de Shipt, leur lutte ne fait que souligner les enjeux plus larges et urgents des droits des travailleurs dans le monde du travail actuel. En tant que consommateurs, citoyens et travailleurs, il est crucial de rester vigilants face à la manière dont les algorithmes prennent le contrôle de nos vies professionnelles et personnelles. La bataille pour des conditions de travail équitables et transparentes ne concerne pas uniquement les travailleurs gig, elle concerne chacun d’entre nous.

La pandémie de COVID-19 a accéléré la transition vers une économie de plus en plus axée sur l’algorithme et l’intelligence artificielle. Alors que ces avancées technologiques peuvent apporter des avantages, elles posent également des défis majeurs en termes de droits des travailleurs, de vie privée et d’autonomie. Il est essentiel de continuer à remettre en question le rôle des algorithmes dans nos vies et de veiller à ce que leur utilisation soit transparente, éthique et respectueuse des droits de l’homme.

Dans un monde où les algorithmes dictent de plus en plus nos interactions quotidiennes, il est impératif de rester informés, engagés et solidaires pour garantir que les droits des travailleurs et des individus soient protégés. La transparence, la participation et la responsabilité doivent guider nos actions pour façonner un avenir du travail plus juste, inclusif et durable pour tous.