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071223-WP-Sur la discrimination salariale algorithmique-Dubal
Auteurs:
Veena DubalUniversité de Californie, Faculté de droit, San Francisco
Abstrait:
Les développements technologiques récents liés à l’extraction et au traitement des données ont suscité des inquiétudes généralisées quant à une réduction de la vie privée sur le lieu de travail. Pour un nombre croissant de main-d’œuvre à faible revenu et subordonnée aux minorités raciales aux États-Unis, cependant, la collecte de données sur le lieu de travail et les systèmes de prise de décision algorithmique ont un impact beaucoup plus profond mais négligé : ces technologies modifient fondamentalement l’expérience de la main-d’œuvre et compromettent la possibilité de stabilité économique et de mobilité par le travail. S’appuyant sur une étude ethnographique pluriannuelle, la première du genre, sur l’organisation des travailleurs à la demande, cet article examine la rupture historique dans le calcul, la coordination et la distribution des salaires découlant de la logique du capitalisme informationnel : l’utilisation de données granulaires produire une rémunération horaire imprévisible, variable et personnalisée. Enraciné dans les expériences de travail des travailleurs, je construis un nouveau cadre pour comprendre l’ascension des pratiques de rémunération variable numérisées, ou le transfert de la discrimination par les prix du consommateur au contexte du travail, ce que j’identifie comme discrimination salariale algorithmique.
Dans toutes les entreprises, les pratiques opaques qui constituent la discrimination salariale algorithmique soulèvent des questions centrales sur la nature changeante du travail et sa réglementation sous le capitalisme informationnel. Plus important encore, qu’est-ce qui rend équitable le paiement de la main-d’œuvre sur les plates-formes ? Comment la discrimination salariale algorithmique change-t-elle et affecte-t-elle l’expérience de travail ? Et, face à ces questions, comment le droit doit-il intervenir dans ce moment de rupture ?
Pour préfacer une évaluation, la partie I examine la montée de la discrimination salariale algorithmique et sa légalisation historique en Californie et dans l’État de Washington comme des occasions cruciales pour comprendre comment les données du travail et les systèmes décisionnels algorithmiques modifient les pratiques salariales dans les secteurs des services et de la logistique. La section examine également dans quelle mesure ces nouvelles lois sont conformes aux attentes juridiques et culturelles concernant les économies morales du travail découlant de et intégrées dans des lois de longue date sur l’égalisation des salaires, à savoir les lois sur le salaire minimum et la lutte contre la discrimination. La partie II utilise les résultats et l’analyse de la recherche ethnographique pour évaluer comment les données sur le travail sont utilisées pour produire une discrimination salariale algorithmique dans le travail à la demande et comment les travailleurs vivent et réagissent subjectivement à la pratique. Je constate que les travailleurs décrivent les structures de paiement variables comme des formes de jeu et de supercherie, et que ces expériences, à leur tour, produisent des attentes morales profondément troublantes concernant le travail et la rémunération. La partie III évalue à la fois comment les groupes de travailleurs ont tiré parti des lois existantes sur la confidentialité des données et les associations professionnelles pour contester la discrimination salariale algorithmique et les limites de ces approches. L’article se termine en proposant une restriction légale non susceptible de dérogation à sa pratique, qui à son tour limitera également l’extraction de données nuisibles et dissuadera les pratiques de fissuration des entreprises.
