Nouveau rapport : Contrôler, rationaliser et réorganiser le travail grâce à la technologie numérique

Cracked Labs, en collaboration avec UNI Europa et d'autres partenaires, a publié une étude de cas qui explore, examine et documente les systèmes logiciels et les technologies utilisés par les employeurs qui utilisent de nombreuses données personnelles sur les activités professionnelles et les comportements des employés.

Nouveau rapport : Contrôler, rationaliser et réorganiser le travail grâce à la technologie numérique

La collecte de données sur le lieu de travail est devenue omniprésente. Les employeurs utilisent un nombre croissant de systèmes d'information pour planifier, organiser et gérer les flux de travail et le travail effectué par leurs employés, en particulier les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) et de gestion de la relation client (CRM), qui sont désormais utilisés par les organisations de taille moyenne à grande dans la plupart des secteurs d'activité. De nombreux systèmes stockent en permanence des enregistrements numériques sur les activités professionnelles et les comportements des employés. Ces données sont de plus en plus souvent stockées dans des bases de données centralisées et dans le nuage. Les employeurs exploitent les données pour soutenir les décisions de gestion, organiser le travail, automatiser les flux de travail et surveiller les travailleurs. Les systèmes techniques en place sont souvent complexes et opaques. La plupart des travailleurs ne sont pas conscients des flux de données et des décisions qui se produisent en arrière-plan alors qu'ils interagissent régulièrement avec des logiciels et des appareils en réseau sur leur lieu de travail.

Cracked Labs, en collaboration avec UNI Europa et d'autres partenaires, a publié une étude de cas qui explore, examine et documente les systèmes logiciels et les technologies utilisés par les employeurs qui utilisent de nombreuses données personnelles sur les activités professionnelles et les comportements des employés pour rationaliser, réorganiser et gérer le travail, étendre le contrôle sur les travailleurs, les soumettre à une surveillance numérique et prendre des décisions automatisées à leur sujet - en mettant l'accent sur l'Europe. Pour illustrer les pratiques les plus répandues, le rapport étudie les logiciels basés sur le cloud pour l'analyse des données d'entreprise, l'automatisation des flux de travail et la gestion algorithmique fournis par l'éditeur allemand Celonis, sur la base d'une analyse détaillée de la documentation du logiciel et d'autres sources de l'entreprise.

Celonis est considéré comme le leader mondial du marché des logiciels d'exploration des processus, qui utilisent les données des journaux d'activité enregistrées par les systèmes d'entreprise de fournisseurs tels que SAP, Oracle, Salesforce et Microsoft pour créer une représentation numérique de la manière dont le travail est réellement effectué dans une organisation, jusqu'aux étapes et aux tâches les plus granulaires. L'exploration des processus vise à analyser, normaliser et optimiser les flux de travail afin de les rendre plus productifs et efficaces tout en réduisant les coûts. Encore considérée comme une "startup", Celonis dispose d'une clientèle importante en Europe et aux États-Unis. Elle a reçu plus d'un milliard de capital-risque et a été classée parmi les cinq plus gros investissements privés dans la technologie de l'"IA" au niveau mondial en 2022. Celonis fournit également des logiciels pour l'automatisation des flux de travail et la gestion des tâches.

L'étude de cas documente un large éventail de pratiques en matière de données, qui peuvent affecter les travailleurs dans de nombreux domaines, de la gestion des demandes d'indemnisation à la fabrication, du travail créatif à la préparation des commandes dans les entrepôts, des bas salaires au travail de la connaissance. En se basant sur de grandes quantités de données de journal concernant les activités professionnelles, Celonis évalue et contrôle les flux de travail dans de nombreux secteurs afin de les optimiser en fonction des objectifs commerciaux des employeurs. Les mesures de productivité, de temps, de qualité, d'automatisation et de coût sont omniprésentes. Plusieurs mécanismes permettent d'automatiser la réorganisation et la gestion du travail. En outre, la technologie de Celonis peut être utilisée pour surveiller, évaluer et classer les travailleurs au niveau individuel. La technologie d'automatisation des flux de travail de l'entreprise hiérarchise, distribue et attribue automatiquement les tâches aux travailleurs.

La dernière partie de l'étude de cas résume les pratiques identifiées en matière de données et examine les implications potentielles pour les travailleurs. Si le contrôle granulaire des performances au niveau individuel est clairement problématique, l'extraction de connaissances globales à partir de données personnelles accroît le déséquilibre des pouvoirs au travail et peut également avoir des effets significatifs. L'utilisation des données pour normaliser et réorganiser unilatéralement les flux de travail peut accélérer et intensifier le travail, réduire le pouvoir discrétionnaire, faciliter le remplacement des travailleurs, faciliter l'externalisation, saper le pouvoir de négociation et affecter les salaires. L'attribution automatisée des tâches et les pratiques de gestion algorithmique peuvent également avoir toute une série d'effets secondaires. L'expansion rapide des flux de données et de leur fonctionnalité risque de compromettre la limitation de la finalité, pierre angulaire de la législation européenne sur la protection des données.

Pour plus d'informations sur l'étude de cas ici et sur le projet plus large ici.

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