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Dans les algorithmes (5 non lus)

• 02 October 2025
• 7:00

  IA et travail : on ne sait pas qui sera remplacé, mais on sait que tous seront dégradés

  sur Dans les algorithmes

  Derrière le déploiement de l’IA dans les entreprises, une bataille des places est en cours. Dans le New York Times, le journaliste Noam Scheiber avait posé la question : « quels salariés vont être pénalisés par l’IA, les plus inexpérimentés ou les plus expérimentés ? » Sa conclusion montrait que c’était peut-être les travailleurs intermédiaires qui seraient les plus menacés. En réalité, pour l’instant, « l’alarme sur la destruction de l’emploi liée à l’IA n’a pas lieu d’être », expliquait Ekkehard Ernst, qui dirige l’observatoire sur l’IA et le travail dans l’économie numérique de l’OIT, qui rappelait combien le chômage technologique a toujours été rare. Cela n’empêche pas les inquiétudes d’être au plus haut, d’abord et avant tout, disions-nous, parce que la discussion sur le partage des fruits du déploiement de l’IA n’a pas lieu.
  

  Dans son précédent livre, Le Futur du travail (éditions Amsterdam, 2022), le sociologue Juan Sebastian Carbonell nous expliquait déjà que le futur du travail n’était pas notre « grand remplacement » par les machines, mais notre prolétarisation. Il y décrivait déjà une « taylorisation assistée par ordinateurs » qui vise bien plus à « intensifier le travail, déqualifier les salariés, les discipliner et les surveiller ». Les robots ne travaillent pas à notre place mais nous imposent une intensification nouvelle, à l’image des employés de la logistique soumis aux rythmes de la commande vocale.

  Un taylorisme sous stéroïdes…

  Son nouveau livre, Un taylorisme augmenté : critique de l’intelligence artificielle (éditions Amsterdam, 2025) nous explique que l’IA n’est « ni une solution miracle aux problèmes de la société, ni Prométhée déchaîné », elle n’est qu’un taylorisme augmenté qui élude les questions de fonds que sont les conditions de travail, son organisation et la distribution du pouvoir. Le chercheur rappelle qu’il n’y a pas de consensus quant aux effets de l’IA sur le travail. Pour les uns, elle augmente les besoins de qualifications de ceux qui vont les utiliser, pour les autres, l’IA produit surtout une polarisation des emplois. Pour Carbonell, l’IA n’est ni l’un ni l’autre. Elle est d’abord un outil de dégradation du travail. 

  Pour le chercheur, il n’y a pas de polarisation homogène des emplois, c’est-à-dire le fait que les métiers intermédiaires et routiniers auraient tendance à disparaître au profit de métiers très qualifiés d’un côté et des métiers peu qualifiés et non routiniers de l’autre. Si ce phénomène s’observe parfois, les profils des emplois changent surtout au sein de mêmes métiers. Cela signifie qu’il faut non seulement prendre en compte les tâches, mais également l’organisation du travail. La distinction entre tâches routinières et non routinières est souvent caricaturée dans un discours qui dit que l’IA ferait disparaître les tâches répétitives pour nous en libérer. Ce n’est pas ce que constatent les employés de la logistique ou de la traduction, au contraire. Ce n’est plus ce que constatent également les codeurs, victimes désormais de la « Prompt fatigue », épuisés par l’usage de l’IA générative, rapporte Le Monde informatique… Certains qualifiant déjà le recours à ces outils « d’illusion de rapidité ».

  « Le degré de routine ne fait pas tout », rappelle le sociologue. Il est nécessaire de prendre en compte, les « stratégies de profit » des entreprises et leur volonté à automatiser le travail. Enfin, la variété des produits, des composants et processus déterminent également la possibilité d’automatiser ou pas une production. « Une même technologie peut donc avoir des effets très différents sur le travail ». Des métiers hautement qualifiés, peu routiniers et hautement cognitifs peuvent ainsi être déstabilisés par l’IA, comme s’en inquiétait l’artiste Aurélie Crop sur son compte Instagram, en observant les possibilités du nouveau service d’IA de Google, Nano Banana, ou encore les scénaristes de cinéma associés face aux annonces d’OpenAI de produire un film d’animation entièrement génératif. Ces métiers ne vont pas disparaître, mais vont être taylorisés, c’est-à-dire « simplifiés, standardisés ou parcellisés ». C’est-à-dire précarisés pour en réduire le coût et augmenter les profits. Car ce qui demeure déterminant dans le choix technologique au travail, c’est le contrôle, « c’est-à-dire le pouvoir de décider comment on travaille et avec quels outils ».

  … non pas guidé par l’efficacité technique mais par la prise de contrôle du management

  Carbonell revient bien sûr sur l’émergence du taylorisme à la fin du XIXe siècle, rappelant combien il est lié à la vague d’immigration américaine, à l’entrée à l’usine d’ouvriers sans qualification, venant remplacer le long apprentissage des ouvriers spécialisés. L’objectif premier de Taylor était de « briser l’ouvrier de métier » pour y imposer la norme patronale c’est-à-dire contrôler le rythme et la façon de travailler. Le taylorisme a souvent été réduit à la chaîne de montage que Taylor n’a pourtant pas connu. Pour l’économiste Harry Braverman, le taylorisme consiste à dissocier le processus de travail en le décomposant, à séparer la conception de l’exécution et enfin à utiliser le monopole de l’organisation du travail pour contrôler chaque étape du processus et de son exécution. Parcelliser chaque métier abaisse le coût de chaque tâche, expliquait l’économiste américain. Ce taylorisme-là n’est pas mort avec Taylor, explique Carbonell, il se confond désormais avec l’organisation du travail elle-même. L’informatique, le numérique, puis l’IA aujourd’hui, sont surtout venus le renforcer. 

  Les machines rythment et contrôlent les décisions venues de la direction afin d’améliorer la productivité du travail. L’introduction des machines-outils à commande numérique après la Seconde Guerre mondiale va permettre de transférer les compétences des ouvriers à la direction en pilotant toujours plus finement et en standardisant l’usinage. Mais leur adoption ne repose pas sur le seul critère de l’efficacité technique, rappelle le sociologue, elle est d’abord le résultat de choix politiques, « notamment la volonté de retirer le contrôle du processus de travail aux tourneurs-fraiseurs ». « Une technologie s’impose surtout en raison de la supériorité des acteurs qui la promeuvent ». Pour Juan Sebastian Carbonell, le progrès technique ne s’impose pas de lui-même, sous couvert d’une efficacité immanente, mais répond d’abord d’enjeux politiques au profit de ceux qui le déploient. Le taylorisme augmenté n’a cessé de s’imposer depuis, par exemple avec les centres d’appels, avec l’invention de systèmes capables de distribuer les appels, complétés de scripts et de procédures extrêmement standardisées et des modalités capables de surveiller les échanges. Et l’IA ne fait rien pour arranger cela, au contraire. Ils sont désormais confrontés à « la tornade de l’intelligence artificielle », rappelait Alternatives Economiques, plongeant les services clients à un stade d’embolie terminal (voir notre article sur le sujet). 

  Le service client a ainsi pu être externalisé et les statuts des personnels dégradés. La standardisation et l’intensification vont toujours de pair, rappelle le sociologue. « Les tâches non automatisées par les outils ne sont pas celles qui ont un contenu peu routinier, mais plutôt celles qui, tout en étant routinières, sont trop coûteuses pour être automatisées ». A l’image de la logistique : on n’a pas remplacé les employés par des robots, mais on a transformé les employés en robots devant suivre les ordres des machine, comme l’expliquait très bien le sociologue David Gaborieau : « On n’est pas du tout en train d’automatiser les entrepôts, au contraire. Il y a de plus en plus d’ouvriers dans le secteur de la logistique. En fait, ce discours sur l’automatisation produit seulement des effets politiques et des effets d’invisibilisation du travail. On ne cesse de répéter que ces emplois vont disparaître ce qui permet surtout de les dévaluer. » 

  Si le taylorisme numérique est particulièrement frappant sur les plateformes, il s’applique également aux métiers très qualifiés, comme les musiciens, les artistes, les journalistes ou les traducteurs, à mesure qu’ils sont intégrés à des chaînes de valeur mondiales. Carbonell donne d’autres exemples de capture des connaissances et de confiscation des savoir-faire. Notamment avec les premiers systèmes experts d’IA symbolique, comme les systèmes pour diagnostiquer les maladies infectieuses ou gérer les protocoles de chimiothérapie ou encore les outil-test de maintenance de la RATP, mais qui, pour beaucoup, a surtout consisté à valider les protocoles organisés par ces logiciels qui proposaient surtout beaucoup d’alertes, nécessitant de passer du temps pour distinguer les alertes graves de celles qui ne le sont pas. Tous ces développements contribuent à « une déqualification des métiers, même les plus qualifiés ». L’IA connexionniste d’aujourd’hui, elle, est capable de faire fi des règles explicites pour formuler ses propres règles. La capture de connaissance devient un processus implicite, lié aux données disponibles. L’IA générative qui en est le prolongement, dépend très fortement du travail humain : d’abord du travail gratuit de ceux qui ont produit les données d’entraînement des modèles, celui des salariés et d’une multitude de micro-travailleurs qui viennent nettoyer, vérifier, annoter et corriger. Pour Carbonell, l’IA générative s’inscrit donc dans cette longue histoire de la « dépossession machinique ». « Elle n’est pas au service des travailleurs et ne les libère pas des tâches monotones et peu intéressantes ; ce sont les travailleurs qui sont mis à son service ». Dans le journalisme, comme le montrait un rapport d’Associated Press, l’usage de l’IA accroît la charge de travail et les dépossède du geste créatif : la rédaction d’articles. Ils doivent de plus en plus éditer les contenus générés par IA, comme de corriger les systèmes transformant les articles en posts de réseaux sociaux. Même constat dans le domaine de la traduction, où les traducteurs doivent de plus en plus corriger des contenus générés. Dans un cas comme dans l’autre, cependant, le développement de l’IA relève d’abord des choix économiques, sociaux, politiques et éditoriaux des entreprises. 

  Carbonell rappelle qu’il faut aussi saisir les limites technologiques et nuancer leurs performances. La qualité de la traduction automatique par exemple reste assez pauvre comme le constatent et le dénoncent les syndicats et collectifs de traducteurs, la Société française des traducteurs ou le collectif en Chair et en Os. En musclant leurs revendications (rémunération, transparence, signalement des traductions automatisées, fin des aides publiques à ceux qui ont recours à l’automatisation…), ils montrent que le changement technologique n’est pas une fatalité. C’est l’absence de critique radicale qui le rend inéluctable, défend Juan Sebastian Carbonell. Et le sociologue de battre en brèche l’inéluctabilité de l’IA ou le discours qui répète qu’il faut s’adapter pour survivre et se former. La formation ne remet pas en cause le pouvoir et l’organisation du travail. Elle ne reconnaît pas le droit des salariés à décider comment travailler. La formation ne propose rien d’autre que l’acceptation. Elle tient bien plus du catéchisme, comme le pointait pertinemment Ambroise Garel dans la newsletter du Pavé numérique. 

  La division du travail est un moyen pour rendre le management indispensable 

  Dans l’entreprise, le contrôle relève de plus en plus du seul monopole de l’employeur sur l’organisation du travail et sert à obtenir des salariés certains comportements, gestes et attitudes. Le contrôle a longtemps été l’apanage du contremaître, qui devint l’agent de la direction. A ce contrôle direct s’est ajouté un contrôle technique propre aux milieux industriels où les employés doivent répondre de la formulation des tâches avec des machines qui dirigent le processus de travail et imposent leur rythme. Après la Seconde Guerre mondiale s’ajoute encore un contrôle bureaucratique où la norme et les dispositifs de gestion remplacent le pouvoir personnel du contremaître. Le management algorithmique s’inscrit dans la continuité du commandement à distance et des dispositifs de gestion qui renforcent le taylorisme numérique. L’IA n’est qu’un outil de contrôle de plus, comme l’expliquaient Aiha Nguyen et Alexandra Mateescu de Data & Society. 

  Face à ces constats, le sociologue rappelle une question de fond : pourquoi le travail est-il divisé entre ceux qui commandent et ceux qui exécutent ? Pour l’économiste Stephen Marglin, la division du travail entre commandement et exécution n’est pas liée à l’efficacité économique ou technologique, mais serait purement politique, expliquait-il en 1974. « La division du travail et l’entreprise hiérarchisée ne résultent pas de la recherche d’une organisation du travail plus efficace, ni d’un progrès technologique, mais de la volonté des employeurs de se rendre indispensables en s’interposant entre le travailleur et le marché ». Le système de la fabrique comme le taylorisme visent à faire disparaître le contrôle ouvrier sur le travail au profit d’un contrôle managérial qui renforce la subordination. « C’est en approfondissant la division du travail que le capitaliste peut s’assurer de demeurer indispensable dans le processus de production, comme unificateur d’opérations séparées et comme accès au marché ». Contrairement à la vulgate, « les algorithmes ne sont pas des outils numériques permettant une coordination plus efficace », explique Carbonell, mais « des dispositifs de mise au travail traversés par des rapports de pouvoir ». La plateforme agit sur le marché, à l’image des algorithmes d’Uber. « En se plaçant entre le travailleur et le marché, il agit comme un employeur cherchant à exercer un contrôle numérique sur sa main d’œuvre ». Le management algorithmique produit et renforce le commandement. Il dirige, évalue et discipline et ces trois fonctions se renforcent l’une l’autre. Dans le cas des applications de livraisons de repas, ils interviennent à chaque étape, de la commande à la livraison en exploitant à chaque étape l’asymétrie de l’information qu’ils permettent et mettent en œuvre. Même chose avec les applications qui équipent les employés de la logistique ou ceux de la réparation, contrôlés en continue, les laissant avec de moins en moins de marge de manœuvre. Dans la restauration ou le commerce, le management algorithmique est d’abord utilisé pour pallier au très fort turnover des employés, comme le disait Madison Van Oort. L’évaluation y est permanente, que ce soit depuis les clients qui notent les travailleurs ou depuis les calculs de productivité qui comparent la productivité des travailleurs les uns avec les autres. Les systèmes disciplinent les travailleurs, comme l’expliquait la sociologue Karen Levy ou le chercheur Wolfie Christl. Elle produit les cadences. Licenciements, récompenses, promotions et pénalités sont désormais alignés aux performances. L’évaluation sert à produire les comportements attendus, comme le montrait Sophie Bernard dans UberUsés : le capitalisme racial de plateforme (Puf, 2023). 

  Mais il n’y a pas que les employés du bas de l’échelle qui sont ubérisés par ces contrôles automatisés, rappelle Carbonell. Les managers eux-mêmes sont désormais les exécutants de ce que leur disent les données. « Ils ne gèrent pas les travailleurs, ils appliquent ce que le système informatique leur dicte ». Et Carbonell de conclure en rappelant que notre patron n’est pas un algorithme. Dans le taylorisme augmenté, « l’asymétrie d’information devient une asymétrie de pouvoir ». L’asymétrie de l’information est le produit de la division du travail et celle-ci s’accentue avec des outils qui permettent d’atomiser le collectif et de mettre en concurrence les employés entre eux en les évaluant les uns par rapport aux autres. 

  Cette asymétrie n’est pas accidentelle, au contraire. Elle permet d’empêcher les collectifs de travail de contester les décisions prises. Sans droit de regard sur les données collectées et sur les modalités d’organisation des calculs, sans possibilité de réappropriation et donc sans discussion sur l’accès aux données des entreprises par les collectifs, rien n’évoluera. Comme le rappelle Carbonell, en Allemagne, l’introduction de nouvelles technologies qui surveillent la performance des travailleurs doit être validée par les comités d’entreprise où siègent les représentants du personnel. En France aussi, la négociation collective s’est timidement emparée du sujet. Le Centre d’études de l’emploi et du travail avait d’ailleurs livré une analyse des accords d’entreprise français signés entre 2017 et 2024 qui mentionnent l’IA. Depuis 2017, un peu moins d’un accord sur mille fait référence à l’IA, ceux-ci insistent particulièrement sur la préservation de l’emploi.

  L’IA, moteur de déresponsabilisation

  Pour l’instant, explique Juan Sebastian Carbonell, l’IA est surtout un moteur de déresponsabilisation des patrons. Les entreprises ont recours à des systèmes tiers pour établir ces surveillances et contrôles. Ce qui permet une forme de dispersion de la responsabilité, comme l’évoquait le professeur de droit d’Oxford, Jeremias Adams-Prassl, tout en « concentrant le contrôle » (voir également son livre, L’ubérisation du travail, Dalloz, 2021).

  « De la même façon que, dans les configurations de l’emploi précaire, avec leurs schémas de sous-traitance en cascade, il est difficile d’établir qui est l’employeur responsable, l’usage d’IA dans la gestion de la main-d’œuvre brouille les frontières de la responsabilité », rappelle le sociologue. « Si les systèmes de contrôle (direct, technique, bureaucratique et algorithmique) se succèdent, c’est parce qu’ils rencontrent toujours des limites, correspondant aux résistances des travailleurs et de leurs organisations ». Pourtant, à mesure que le panoptique se referme, les résistances deviennent de plus en plus difficiles, faute de marge de manœuvre. 

  Pour Carbonell, un renouveau luddite aurait toute sa place aujourd’hui, pour donner aux individus et aux collectifs les moyens de garder un contrôle sur l’organisation du travail, pour réouvrir des marges de manœuvre. Reste que le « luddisme diffus » qui émerge à l’égard de l’IA ne s’incarne pas dans un mouvement de masse ancré dans les mondes du travail, mais au mieux « dans un rejet individuel et une approche morale de l’IA », voire dans une vision technique et éthique qui consiste à améliorer les calculs plus qu’à les rendre redevables. Les travailleurs ont pourtant de bonnes raisons de s’opposer au changement technologique au travail, conclut le sociologue, surtout quand il ne vient plus accompagné de progrès sociaux mais au contraire de leurs délitements, comme une solution de remplacement bon marché de l’Etat Providence, disaient la linguiste Emily Bender et la sociologue Alex Hanna dans leur récent livre, The AI Con (HarperCollins, 2025). Avec l’IA et l’ubérisation s’impose un monde où les statuts protecteurs du travail reculent. 

  L’appropriation collective des moyens de production n’est plus une promesse pour transformer le monde. Il ne peut y avoir de chaîne de montage socialiste, car « il n’y a rien de potentiellement émancipateur dans la dissociation entre la conception et l’exécution ». Peut-on imaginer une IA qui nous aide à sortir de Taylor plutôt que de nous y enfermer ?, questionne le sociologue en conclusion. Une IA qui rende du pouvoir aux travailleurs, qui leur permette de concevoir et d’exécuter, qui leur rende du métier plutôt qu’elle ne les en dépossède. 

  Pour l’instant, on ne l’a pas encore aperçu ! 

  Hubert Guillaud

  Couverture du livre de Juan Sebastian Carbonell, Un taylorisme augmenté.

• 01 October 2025
• 7:00

  Aux Etats-Unis, la résistance contre les data centers s’organise

  sur Dans les algorithmes

  Pour Tech Policy Press, Justin Hendrix discute avec Vivek Bharathan, membre de l’association No Desert Data Center Coalition qui s’oppose à la construction de centres de données dans le désert, à Tucson, en Arizona, et Steven Renderos directeur de Media Justice, une association qui aide à la mobilisation contre le déploiement des data centers, et qui a notamment publié le rapport The People Say No: Resisting Data Centers in the South. 

  La discussion montre la difficulté pour les habitants d’obtenir de l’information sur les déploiements en cours, voire sur les projets que décident les collectivités locales de plus en plus souvent liées par des contrats de confidentialité. Ce qui fait le plus réagir les gens, c’est la perspective de voir leurs factures d’électricité ou d’eau grimper, du fait de la concurrence entre ces nouveaux déploiements industriels et les usages domestiques. Les opposants aux projets rappellent qu’ils ne sont jamais invités à s’exprimer lors des réunions publiques, quand ceux qui le défendent, eux, sont payés pour le faire. 
  Pour Steven Renderos, le rapport de Media Justice montre qu’il s’agit de savoir qui sera sacrifié dans la course à l’IA. Ceux qui déploient ces projets affirment que “les intérêts économiques des habitants sont les mêmes que l’intérêt national”, qu’importe si la course à l’IA implique d’empoisonner des Américains. Pour eux, certaines personnes méritent d’être sacrifiées pour le progrès technologique. Mais quels que soient les gagnants de la course mondiale à l’IA, les perdants seront toujours les mêmes. Même la promesse d’emploi est une illusion qui se terminera en ne proposant qu’une poignée d’emplois sous-traités. Ce que ces projets proposent, c’est de sacrifier des communautés au profit des produits technologiques et des bénéfices d’autrui. “Les entreprises technologiques construisent intentionnellement des installations là où elles pensent trouver la voie de la moindre résistance”, c’est-à-dire dans des endroits déjà dévastés par des procédés extractifs pour les renforcer encore. Ce que la résistance populaire montre, c’est qu’il est possible de dire non et que ces constructions ne sont pas inéluctables.

• 30 September 2025
• 7:00

  IA et science : du pliage de protéines… à l’illusion de la connaissance

  sur Dans les algorithmes

  « Le discours selon lequel l’intelligence artificielle révolutionne la science est désormais quasiment incontournable », rappelle William Burns, consultant en politique scientifique, pour Tech Policy Press. « L’histoire raconte déjà que l’IA n’est pas seulement l’avenir : elle révolutionne les découvertes scientifiques ». Même des gens assez critiques de l’IA et de ses développements disent qu’elle possède des « capacités prometteuses » pour la recherche scientifique, justifiant son développement. Pourtant, l’IA, telle qu’elle est actuellement déployée en science, occulte plus qu’elle ne révèle, exacerbant les problèmes qu’elle prétend résoudre. 

  Les chercheuses Lisa Messeri et Molly J. Crockett affirmaient l’année dernière dans Nature que « la prolifération des outils d’IA en science risque d’introduire une phase de recherche scientifique où nous produisons davantage, mais comprenons moins ». Mais surtout, l’usage de l’IA pourrait compromettre la capacité à produire des connaissances fiables, sur lesquelles repose tout l’édifice scientifique. Cette crise annoncée prolonge celle que traverse la recherche depuis le début du XXIe siècle, notamment liée à la stagnation des découvertes pharmaceutiques. Burns rappelle par exemple que le Projet Génome Humain dans les années 90 a été lancé en promettant une prolifération de nouveaux médicaments qui n’est jamais advenue. Un chercheur d’une grande entreprise scientifique expliquait en 2008 que « rien de ce que les entreprises ont fait pour accroître la production de nouveaux médicaments n’a fonctionné, y compris les fusions, les acquisitions, les réorganisations et l’amélioration des processus ».

  Le microbiologiste américain, Carl Woese, opposant à l’ingénierie biologique, estimait, en 2004, que la crise de l’innovation était liée à la généralisation de l’ingénierie du vivant. En 2011, l’économiste Philip Mirowski estimait que le néolibéralisme, obsédé par la technologie, avait tué la rigueur scientifique. La promesse de renouveau scientifique par l’IA s’inscrit pleinement en prolongement de cette crise. En 2023, l’OCDE expliquait que l’IA pourrait venir aider une science devenue « plus difficile ». A l’image d’AlphaFold, le système de pliage des protéines de Google DeepMind, pour lequel Demis Hassabis et John Jumper ont reçu le prix Nobel de chimie en 2024.

  Les protéines ne sont pas des puces de silicium

  AlphaFold a permis de prédire la structure de 200 millions de protéines, mais il serait expérimentalement impossible d’en vérifier n’en serait-ce qu’une fraction. Pour ce faire, « il faudrait généralement isoler des protéines des cellules en quantités importantes – un processus capricieux – puis les soumettre à des techniques telles que la diffraction des rayons X et la résonance magnétique nucléaire. Ces étapes pourraient prendre des années, même pour une seule protéine ». Néanmoins, la philosophe Daria Zakharova a affirmé dans un pre-print que si les prédictions d’AlphaFold sont considérées comme fiables et sont utilisées par les scientifiques, cette « connaissance » est bien imparfaite. « D’un point de vue strictement matériel, AlphaFold n’est pas une représentation du comportement des protéines, mais plutôt du comportement des puces de silicium (sur lesquelles repose le calcul). En ce sens, les inventeurs d’AlphaFold ont avancé l’hypothèse que des puces de silicium pourraient imiter les protéines. Cela soulève la question de savoir comment des matériaux sans lien entre eux, tant chimiquement que spatialement et temporellement, pourraient s’imiter. Au minimum, des preuves substantielles seraient nécessaires pour le prouver. Pourtant, lorsque des efforts ont été déployés pour le vérifier, les résultats ont été mitigés », rappelle Burns. Une étude récente de Garrido-Rodríguez et ses collègues a par exemple soutenu que le calcul d’AlphaFold ne « correspondait pas aux modèles déterminés expérimentalement », faisant référence à une classe de protéines omniprésentes et biologiquement vitales appelées serpines. « De toute évidence, des recherches plus approfondies pourraient être nécessaires sur la fiabilité de l’IA en tant qu’outil prédictif ». Pour Burns, les preuves ne sont pas suffisamment solides à ce stade. Bien sûr, le repliement des protéines est complexe. Leur modélisation est ancienne et repose sur des hypothèses manifestement différentes de leur réalité. Longtemps, ces modèles servaient à interpréter des données d’observation issues de la diffraction des rayons X, et non à créer un modèle informatique, comme avec AlphaFold. Le problème, estime le chercheur en cancérologie et lauréat du prix Nobel de physiologie ou médecine 2019, William G. Kaelin Jr., c’est que la publication doit construire son savoir sur des briques plutôt que sur de la paille. 

  Au Royaume-Uni, la UK Biobank, une entreprise publique qui détient des données génétiques sur un sous-ensemble de la population britannique, aurait conclu en mars dernier un partenariat avec des sociétés pharmaceutiques et Calico, filiale d’Alphabet, qui auront accès à ces données pour des études menées avec l’IA. Le projet a été décrit par le Financial Times comme « un exemple emblématique de la manière dont les ordinateurs avancés et les modèles d’intelligence artificielle peuvent exploiter de vastes ensembles de données biologiques pour étudier en profondeur le fonctionnement du corps humain et ses dysfonctionnements potentiels ». Une question se pose cependant : l’exploitation de ces ensembles de données est-elle susceptible de produire des connaissances fiables, même en théorie ? En 2017, ces données ont été décrites comme « non représentatives de la population générale… Les participants à la UK Biobank vivent généralement dans des zones socio-économiquement moins défavorisées ; sont moins susceptibles d’être obèses, de fumer et de consommer de l’alcool quotidiennement ; et présentent moins de problèmes de santé autodéclarés ». La structure de ces ensembles de données de santé, et d’autres similaires, qui ne sont certainement pas secrets, suscite des doutes. Même les observateurs optimistes doivent l’admettre : si les données sont inadéquates et l’IA opaque, quelle est la valeur épistémique réelle de ces projets ? Le prix Nobel Kaelin Jr. a conseillé : « La question… devrait être de savoir si… les conclusions sont susceptibles d’être correctes, et non de savoir s’il serait important qu’elles soient vraies. » 

  Ralentir la science

  Si l’on veut sauver la science de son malaise actuel, des solutions sont déjà possibles, conclut Burns. « Des propositions comme la « slow science » d’Isabelle Stenger semblent valoir la peine d’être tentées, car elles pourraient élargir la charge de la preuve aux affirmations scientifiques et encourager un esprit de service public parmi les scientifiques. Pourtant, si une rénovation épistémique a eu lieu jusqu’à présent dans le domaine scientifique, elle est restée extrêmement timide et n’a pas produit d’effets escomptés. 

  Il faut dire que pour les investisseurs, l’idée que l’IA puisse nous sortir de l’impasse actuelle et donner naissance à toutes sortes d’inventions rentables est doublement séduisante. L’IA est une méthode qui ne nécessite que des capitaux pour sa mise en œuvre et qui peut être réalisée à grande échelle, contrairement à la recherche empirique, centrée sur l’humain et fastidieuse, où l’ingéniosité et la chance (qui ne s’achètent pas si facilement) semblent prédominer. Mais investir dans l’IA est aussi un moyen efficace de maintenir le statu quo, tout en semblant le bouleverser, car il pose l’hypothèse d’un avenir technologique sans les changements systémiques qu’impliquent d’autres réformes. 

  Dans cette optique, nous devons résister au spectacle. L’IA fait vendre une vision du progrès où les algorithmes peuvent révéler les secrets plus rapidement, mieux et à moindre coût ; pourtant, les secrets de la nature ne sont pas si facilement révélés, et la connaissance sans compréhension n’est pas une connaissance du tout. »

  S’il y avait besoin d’une explication supplémentaire, Alberto Romero dans sa newsletter algorithmic Bridge, revient sur une étude du MIT et de Harvard, où les chercheurs se sont demandé si les modèles d’IA pouvaient passer de la simple prédiction au « développement de modèles fiables », en les faisant travailler sur un problème de physique assez classique ? Mais au lieu de tester avec le langage, qui est assez complexe et difficile à analyser, ils se sont concentrés sur la physique classique. Ils voulaient voir si le modèle utiliserait les lois de Newton pour prédire les vecteurs de force à l’origine du mouvement de révolution de la terre autour du soleil ou s’il inventerait simplement ses prédictions sans comprendre la physique réelle. Ils ont conclu que les modèles d’IA font des prédictions précises, mais ne parviennent pas à encoder le modèle universel de Newton et recourent plutôt à des heuristiques spécifiques à chaque cas, non généralisables et fortement incohérents. L’étude montre que « les modèles d’IA sont tout simplement incapables de coder un ensemble de lois robustes pour régir leurs prédictions : ils sont non seulement incapables de retrouver des modèles du monde, mais intrinsèquement mal équipés pour le faire ». Un modèle d’IA d’apprentissage profond est peut-être architecturalement incapable de développer des modèles du monde corrects estiment-ils.Même le rêve que l’IA puisse être utilisée pour améliorer la prédictibilité des modèles climatiques est battue en brèche. Dans leur livre, AI Snake Oil (voir notre recension), les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor montraient que son amélioration était assez limitée et qu’elle pourrait même atteindre un pallier indépassable, à mesure que les phénomènes deviennent plus extrêmes. La croyance dans un progrès scientifique exponentiel porté par l’IA ne sert qu’à raviver les promesses des technosciences comme le disaient déjà Marc Audétat et les chercheurs invités dans Sciences et technologies émergentes : pourquoi tant de promesses ? (Hermann, 2015, voir notre recension). L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.

• 29 September 2025
• 7:00

  Les écrans de voiture en questions

  sur Dans les algorithmes

  En 2022, Vi Bilagare, un magazine automobile suédois, a mesuré le temps nécessaire aux conducteurs pour effectuer des opérations comme changer de station de radio ou modifier la température, tout en roulant à 110 km/h. L’étude a comparé 11 voitures équipées d’écrans tactiles à un seul modèle plus ancien équipé de véritables boutons, rapporte The Economist. Dans l’ancienne voiture, les conducteurs pouvaient effectuer toutes leurs tâches en une dizaine de secondes, pendant lesquelles la voiture parcourait environ 300 mètres. Dans la voiture moderne la moins performante, les mêmes tâches prenaient 45 secondes, durant lesquelles la voiture parcourait 1,4 km. Même dans les modèles les plus performants, les testeurs ont mis plusieurs secondes de plus que dans l’ancienne voiture. 

  Une autre étude, réalisée en 2024 par des chercheurs d’un organisme norvégien a utilisé des caméras de suivi du regard pour comparer la durée de distraction des conducteurs lors de l’exécution de différentes tâches sur un écran tactile. Même la tâche la plus rapide – changer la température – impliquait en moyenne trois secondes et demie sans regarder la route. Trouver une nouvelle station de radio prend 11 secondes et saisir une nouvelle adresse dans le GPS, 16 secondes (ce qui semble vraiment très rapide !). Une analyse publiée en 2020 par le Transport Research Laboratory, un organisme britannique, a révélé que les écrans tactiles entraînaient davantage de ralentissements dans la réaction du conducteur qu’une conduite en état d’ébriété. 

  Les organismes de sécurité commencent à s’en rendre compte. À partir de janvier, de nouvelles règles d’Euro NCAP, l’organisme qui évalue la sécurité des voitures vendues en Europe, stipulent qu’aucune voiture ne pourra obtenir la note maximale de cinq étoiles si certaines fonctions cruciales – les clignotants, par exemple, ou les essuie-glaces – ne sont pas commandées par de véritables interrupteurs. Si les directives de sécurité d’Euro NCAP n’ont aucune valeur juridique, les constructeurs automobiles utilisent ses notes comme un argument de vente, ce qui pourrait les inciter à limiter le développement des écrans de fonctions.

  Les constructeurs qui reviennent aux boutons peuvent également en tirer d’autres avantages. De nombreux conducteurs n’apprécient pas les écrans tactiles pour des raisons autres que la sécurité, les trouvant fastidieux et pénibles à utiliser. D’ailleurs, certaines marques ont commencé à réintégrer au moins certains boutons sur leurs nouveaux modèles, invoquant l’aversion croissante des conducteurs pour les écrans.

• 11 September 2025
• 7:00

  Sludge : de la dégradation volontaire du service client

  sur Dans les algorithmes

  Dans The Atlantic, Chris Colin raconte le moment où il a eu un problème avec l’électronique de sa Ford. La direction se bloque, plus possible de ne rien faire. Son garagiste reboot le système sans chercher plus loin. Inquiet que le problème puisse se reproduire, Colin fait plusieurs garagistes, contacte Ford. On promet de le rappeler. Rien. A force de volonté, il finit par avoir un responsable qui lui explique qu’à moins que « le dysfonctionnement du véhicule puisse être reproduit et ainsi identifié, la garantie ne s’applique pas ». Colin multiplie les appels, au constructeur, à son assureur… Tout le monde lui dit de reprendre le volant. Lui persévère. Mais ses appels et mails sont renvoyés jusqu’à ne jamais aboutir. Il n’est pas le seul à qui ce genre de démêlés arrive. Une connaissance lui raconte le même phénomène avec une compagnie aérienne contre laquelle elle se débat pour tenter de se faire rembourser un voyage annulé lors du Covid. D’autres racontent des histoires kafkaïennes avec Verizon, Sonos, Airbnb, le Fisc américain… « Pris séparément, ces tracas étaient des anecdotes amusantes. Ensemble, elles suggèrent autre chose ». 

  Quelque soit le service, partout, le service client semble être passé aux abonnées absents. Le temps où les services clients remboursaient ou échangaient un produit sans demander le moindre justificatif semble lointain. En 2023, l’enquête nationale sur la colère des consommateurs américains avait tous ses chiffres au rouge. 74% des clients interrogés dans ce sondage ont déclaré avoir rencontré un problème avec un produit ou un service au cours de l’année écoulée, soit plus du double par rapport à 1976. Face à ces difficultés, les clients sont de plus en plus agressifs et en colère. L’incivilité des clients est certainement la réponse à des services de réclamation en mode dégradés quand ils ne sont pas aux abonnés absents.  

  Dégradation du service client : le numérique est-il responsable ?

  Dans leur best-seller Nudge, paru en 2008, le juriste Cass Sunstein et l’économiste Richard Thaler ont mobilisé des recherches en sciences du comportement pour montrer comment de petits ajustements pouvaient nous aider à faire de meilleurs choix, définissant de nouvelles formes d’intervention pour accompagner des politiques pro-sociales (voir l’article que nous consacrions au sujet, il y a 15 ans). Dans leur livre, ils évoquaient également l’envers du nudge, le sludge : des modalités de conception qui empêchent et entravent les actions et les décisions. Le sludge englobe une gamme de frictions telles que des formulaires complexes, des frais cachés et des valeurs par défaut manipulatrices qui augmentent l’effort, le temps ou le coût requis pour faire un choix, profitant souvent au concepteur au détriment de l’intérêt de l’utilisateur. Cass Sunstein a d’ailleurs fini par écrire un livre sur le sujet en 2021 : Sludge. Il y évoque des exigences administratives tortueuses, des temps d’attente interminables, des complications procédurales excessives, voire des impossibilités à faire réclamation qui nous entravent, qui nous empêchent… Des modalités qui ne sont pas sans faire écho à l’emmerdification que le numérique produit, que dénonce Cory Doctorow. Ou encore à l’âge du cynisme qu’évoquaient Tim O’Reilly, Illan Strauss et Mariana Mazzucato en expliquant que les plateformes se focalisent désormais sur le service aux annonceurs plus que sur la qualité de l’expérience utilisateur… Cette boucle de prédation qu’est devenu le marketing numérique.  

  La couverture de Sludge.

  L’une des grandes questions que posent ces empêchements consiste d’ailleurs à savoir si le numérique les accélère, les facilite, les renforce. 

  Le sludge a suscité des travaux, rappelle Chris Colin. Certains ont montré qu’il conduit des gens à renoncer à des prestations essentielles. « Les gens finissent par payer ce contre quoi ils n’arrivent pas à se battre, faute d’espace pour contester ou faire entendre leur problème ». En l’absence de possibilité de discussion ou de contestation, vous n’avez pas d’autre choix que de vous conformer à ce qui vous est demandé. Dans l’application que vous utilisez pour rendre votre voiture de location par exemple, vous ne pouvez pas contester les frais que le scanneur d’inspection automatisé du véhicule vous impute automatiquement. Vous n’avez pas d’autre choix que de payer. Dans d’innombrables autres, vous n’avez aucune modalité de contact. C’est le fameux no-reply, cette communication sans relation que dénonçait Thierry Libaert pour la fondation Jean Jaurès – qui n’est d’ailleurs pas propre aux services publics. En 2023, Propublica avait montré comment l’assureur américain Cigna avait économisé des millions de dollars en rejetant des demandes de remboursement sans même les faire examiner par des médecins, en pariant sur le fait que peu de clients feraient appels. Même chose chez l’assureur santé américain NaviHealth qui excluait les clients dont les soins coûtaient trop cher, en tablant sur le fait que beaucoup ne feraient pas appels de la décision, intimidés par la demande – alors que l’entreprise savait que 90 % des refus de prise en charge sont annulés en appel. Les refus d’indemnisation, justifiés ou non, alimentent la colère que provoquent déjà les refus de communication. La branche financement de Toyota aux Etats-Unis a été condamnée pour avoir bloqué des remboursements et mis en place, délibérément, une ligne d’assistance téléphonique « sans issue » pour l’annulation de produits et services. Autant de pratiques difficiles à prouver pour les usagers, qui se retrouvent souvent très isolés quand leurs réclamations n’aboutissent pas. Mais qui disent que la pratique du refus voire du silence est devenue est devenue une technique pour générer du profit. 

  Réduire le coût des services clients

  En fait, expliquaient déjà en 2019 les chercheurs Anthony Dukes et Yi Zhu dans la Harvard Business Review : si les services clients sont si mauvais, c’est parce qu’en l’étant, ils sont profitables ! C’est notamment le cas quand les entreprises détiennent une part de marché importante et que leurs clients n’ont pas de recours. Les entreprises les plus détestées sont souvent rentables (et, si l’on en croit un classement américain de 2023, beaucoup d’entre elles sont des entreprises du numérique, et plus seulement des câblo-opérateurs, des opérateurs télécom, des banques ou des compagnies aériennes). Or, expliquent les chercheurs, « certaines entreprises trouvent rentable de créer des difficultés aux clients qui se plaignent ». En multipliant les obstacles, les entreprises peuvent ainsi limiter les plaintes et les indemnisations. Les deux chercheurs ont montré que cela est beaucoup lié à la manière dont sont organisés les centres d’appels que les clients doivent contacter, notamment le fait que les agents qui prennent les appels aient des possibilités de réparation limitées (ils ne peuvent pas rembourser un produit par exemple). Les clients insistants sont renvoyés à d’autres démarches, souvent complexes. Pour Stéphanie Thum, une autre méthode consiste à dissimuler les possibilités de recours ou les noyer sous des démarches complexes et un jargon juridique. Dukes et Zhu constatent pourtant que limiter les coûts de réclamation explique bien souvent le fait que les entreprises aient recours à des centres d’appels externalisés. C’est la piste qu’explore d’ailleurs Chris Colin, qui rappelle que l’invention du distributeur automatique d’appels, au milieu du XXe siècle a permis d’industrialiser le service client. Puis, ces coûteux services ont été peu à peu externalisés et délocalisés pour en réduire les coûts. Or, le principe d’un centre d’appel n’est pas tant de servir les clients que de « les écraser », afin que les conseillers au téléphone passent le moins de temps possible avec chacun d’eux pour répondre au plus de clients possibles. 

  C’est ce que raconte le livre auto-édité d’Amas Tenumah, Waiting for Service: An Insider’s Account of Why Customer Service Is Broken + Tips to Avoid Bad Service (En attente de service : témoignage d’un initié sur les raisons pour lesquelles le service client est défaillant + conseils pour éviter un mauvais service, 2021). Amas Tenumah (blog, podcast), qui se présente comme « évangéliste du service client », explique qu’aucune entreprise ne dit qu’elle souhaite offrir un mauvais service client. Mais toutes ont des budgets dédiés pour traiter les réclamations et ces budgets ont plus tendance à se réduire qu’à augmenter, ce qui a des conséquences directes sur les remboursements, les remises et les traitements des plaintes des clients. Ces objectifs de réductions des remboursements sont directement transmis et traduits opérationnellement auprès des agents des centres d’appels sous forme d’objectifs et de propositions commerciales. Les call centers sont d’abord perçus comme des centres de coûts pour ceux qui les opèrent, et c’est encore plus vrai quand ils sont externalisés. 

  Le service client vise plus à nous apaiser qu’à nous satisfaire

  Longtemps, la mesure de la satisfaction des clients était une mesure sacrée, à l’image du Net Promoter Score imaginé au début 2000 par un consultant américain qui va permettre de généraliser les systèmes de mesure de satisfaction (qui, malgré son manque de scientificité et ses innombrables lacunes, est devenu un indicateur clé de performance, totalement dévitalisé). « Les PDG ont longtemps considéré la fidélité des clients comme essentielle à la réussite d’une entreprise », rappelle Colin. Mais, si tout le monde continue de valoriser le service client, la croissance du chiffre d’affaires a partout détrôné la satisfaction. Les usagers eux-mêmes ont lâché l’affaire. « Nous sommes devenus collectivement plus réticents à punir les entreprises avec lesquelles nous faisons affaire », déclare Amas Tenumah : les clients les plus insatisfaits reviennent à peine moins souvent que les clients les plus satisfaits. Il suffit d’un coupon de réduction de 20% pour faire revenir les clients. Les clients sont devenus paresseux, à moins qu’ils n’aient plus vraiment le choix face au déploiement de monopoles effectifs. Les entreprises ont finalement compris qu’elles étaient libres de nous traiter comme elles le souhaitent, conclut Colin. « Nous sommes entrés dans une relation abusive ». Dans son livre, Tenumah rappelle que les services clients visent bien plus « à vous apaiser qu’à vous satisfaire »… puisqu’ils s’adressent aux clients qui ont déjà payé ! Il est souvent le premier département où une entreprise va chercher à réduire les coûts. 

  Dans nombre de secteurs, la fidélité est d’ailleurs assez mal récompensée : les opérateurs réservent leurs meilleurs prix et avantages aux nouveaux clients et ne proposent aux plus fidèles que de payer plus pour de nouvelles offres. Une opératrice de centre d’appel, rappelle que les mots y sont importants, et que les opérateurs sont formés pour éluder les réclamations, les minorer, proposer la remise la moins disante… Une autre que le fait de tomber chaque fois sur une nouvelle opératrice qui oblige à tout réexpliquer et un moyen pour pousser les gens à l’abandon. 

  La complexité administrative : un excellent outil pour invisibiliser des objectifs impopulaires La couverture du livre Administrative Burden.

  Dans son livre, Sunstein explique que le Sludge donne aux gens le sentiment qu’ils ne comptent pas, que leur vie ne compte pas. Pour la sociologue Pamela Herd et le politologue Donald Moynihan, coauteurs de Administrative Burden: Policymaking by Other Means (Russel Sage Foundation, 2019), le fardeau administratif comme la paperasserie complexe, les procédures confuses entravent activement l’accès aux services gouvernementaux. Plutôt que de simples inefficacités, affirment les auteurs, nombre de ces obstacles sont des outils politiques délibérés qui découragent la participation à des programmes comme Medicaid, empêchent les gens de voter et limitent l’accès à l’aide sociale. Et bien sûr, cette désorganisation volontaire touche de manière disproportionnée les gens les plus marginalisés. « L’un des effets les plus insidieux du sludge est qu’il érode une confiance toujours plus faible dans les institutions », explique la sociologue. « Une fois ce scepticisme installé, il n’est pas difficile pour quelqu’un comme Elon Musk de sabrer le gouvernement sous couvert d’efficacité »… alors que les coupes drastiques vont surtout compliquer la vie de ceux qui ont besoin d’aide. Mais surtout, comme l’expliquaient les deux auteurs dans une récente tribune pour le New York Times, les réformes d’accès, désormais, ne sont plus lisibles, volontairement. Les coupes que les Républicains envisagent pour l’attribution de Medicaid ne sont pas transparentes, elles ne portent plus sur des modifications d’éligibilité ou des réductions claires, que les électeurs comprennent facilement. Les coupes sont désormais opaques et reposent sur une complexité administrative renouvelée. Alors que les Démocrates avaient œuvré contre les lourdeurs administratives, les Républicains estiment qu’elles constituent un excellent outil politique pour atteindre des objectifs politiques impopulaires. 

  Augmenter le fardeau administratif devient une politique, comme de pousser les gens à renouveler leur demande 2 fois par an plutôt qu’une fois par an. L’enjeu consiste aussi à développer des barrières, comme des charges ou un ticket modérateur, même modique, qui permet d’éloigner ceux qui ont le plus besoin de soins et ne peuvent les payer. Les Républicains du Congrès souhaitent inciter les États à alourdir encore davantage les formalités administratives. Ils prévoient d’alourdir ainsi les sanctions pour les États qui commettent des erreurs d’inscription, ce qui va les encourager à exiger des justificatifs excessifs – alors que là bas aussi, l’essentiel de la fraude est le fait des assureurs privés et des prestataires de soins plutôt que des personnes éligibles aux soins. Les Républicains affirment que ces contraintes servent des objectifs politiques vertueux, comme la réduction de la fraude et de la dépendance à l’aide sociale. Mais en vérité, « la volonté de rendre l’assurance maladie publique moins accessible n’est pas motivée par des préoccupations concernant l’intérêt général. Au contraire, les plus vulnérables verront leur situation empirer, tout cela pour financer une baisse d’impôts qui profite principalement aux riches ». 

  Dans un article pour The Atlantic de 2021, Annie Lowrey évoquait le concept de Kludgeocracrie du politologue Steven Teles, pour parler de la façon dont étaient bricolés les programmes de prestations en faisant reposer sur les usagers les lourdeurs administratives. Le but, bien souvent, est que les prestations sociales ne soient pas faciles à comprendre et à recevoir. « Le gouvernement rationne les services publics par des frictions bureaucratiques déroutantes et injustes. Et lorsque les gens ne reçoivent pas l’aide qui leur est destinée, eh bien, c’est leur faute ». « C’est un filtre régressif qui sape toutes les politiques progressistes que nous avons ». Ces politiques produisent leurs propres économies. Si elles alourdissent le travail des administrations chargées de contrôler les prestations, elles diminuent mécaniquement le volume des prestations fournies. 

  Le mille-feuille de l’organisation des services publics n’explique pas à lui seul la raison de ces complexités. Dans un livre dédié au sujet (The Submerged State: How Invisible Government Policies Undermine American Democracy, University of Chicago Press, 2011), la politologue Suzanne Mettler soulignait d’ailleurs, que les programmes destinés aux plus riches et aux entreprises sont généralement plus faciles à obtenir, automatiques et garantis. « Il n’est pas nécessaire de se prosterner devant un conseiller social pour bénéficier des avantages d’un plan d’épargne-études. Il n’est pas nécessaire d’uriner dans un gobelet pour obtenir une déduction fiscale pour votre maison, votre bateau ou votre avion…». « Tant et si bien que de nombreuses personnes à revenus élevés, contrairement aux personnes pauvres, ne se rendent même pas compte qu’elles bénéficient de programmes gouvernementaux ». Les 200 milliards d’aides publiques aux entreprises en France, distribués sans grand contrôle, contrastent d’une manière saisissante avec la chasse à la fraude des plus pauvres, bardés de contrôles. Selon que vous êtes riches ou pauvres, les lourdeurs administratives ne sont pas distribuées équitablement. Mais toutes visent d’abord à rendre l’État dysfonctionnel. 

  L’article d’Annie Lowrey continue en soulignant bien sûr qu’une meilleure conception et que la simplification sont à portée de main et que certaines agences américaines s’y sont attelé et que cela a porté ses fruits. Mais, le problème n’est plus celui-là me semble-t-il. Voilà longtemps que les effets de la simplification sont démontrés, cela n’empêche pas, bien souvent, ni des reculs, ni une fausse simplification. Le contrôle reste encore largement la norme, même si partout on constate qu’il produit peu d’effets (comme le montraient les sociologues Claire Vivès, Luc Sigalo Santos, Jean-Marie Pillon, Vincent Dubois et Hadrien Clouet, dans leur livre sur le contrôle du chômage, Chômeurs, vos papiers ! – voir notre recension). Il est toujours plus fort sur les plus démunis que sur les plus riches et la tendance ne s’inverse pas, malgré les démonstrations. 

  Et le déferlement de l’IA pour le marketing risque de continuer à dégrader les choses. Pour Tenumah, l’arrivée de services clients gérés par l’IA vont leur permettre peut-être de coûter moins cher aux entreprises, mais ils ne vont répondre à aucune attente. 

  La résistance au Sludge s’organise bien sûr. Des réglementations, comme la règle « cliquez pour annuler » que promeut la FTC américaine, vise à éliminer les obstacles à la résiliation des abonnements. L’OCDE a développé, elle, une internationale Sludge Academy pour développer des méthodes d’audits de ce type de problème, à l’image de la méthodologie développée par l’unité comportemementale du gouvernement australien. Mais la régulation des lacunes des services clients est encore difficile à mettre en œuvre. 

  Le cabinet Gartner a prédit que d’ici 2028, l’Europe inscrira dans sa législation le droit à parler à un être humain. Les entreprises s’y préparent d’ailleurs, puisqu’elles estiment qu’avec l’IA, ses employés seront capables de répondre à toutes les demandes clients. Mais cela ne signifie pas qu’elles vont améliorer leur relation commerciale. On l’a vu, il suffit que les solutions ne soient pas accessibles aux opérateurs des centres d’appels, que les recours ne soient pas dans la liste de ceux qu’ils peuvent proposer, pour que les problèmes ne se résolvent pas. Faudra-t-il aller plus loin ? Demander que tous les services aient des services de médiation ? Que les budgets de services clients soient proportionnels au chiffre d’affaires ? 

  Avec ses amis, Chris Colin organise désormais des soirées administratives, où les gens se réunissent pour faire leurs démarches ensemble afin de s’encourager à les faire. L’idée est de socialiser ces moments peu intéressants pour s’entraider à les accomplir et à ne pas lâcher l’affaire. 

  Après plusieurs mois de discussions, Ford a fini par proposer à Chris de racheter sa voiture pour une somme équitable. 

  Dégradation du service client ? La standardisation en question

  Pour autant, l’article de The Atlantic ne répond pas pleinement à la question de savoir si le numérique aggrave le Sludge. Les pratiques léontines des entreprises ne sont pas nouvelles. Mais le numérique les attise-t-elle ? 

  « Après avoir progressé régulièrement pendant deux décennies, l’indice américain de satisfaction client (ACSI), baromètre du contentement, a commencé à décliner en 2018. Bien qu’il ait légèrement progressé par rapport à son point bas pendant la pandémie, il a perdu tous les gains réalisés depuis 2006 », rappelle The Economist. Si la concentration et le développement de monopoles explique en partie la dégradation, l’autre raison tient au développement de la technologie, notamment via le développement de chatbots, ces dernières années. Mais l’article finit par reprendre le discours consensuel pour expliquer que l’IA pourrait améliorer la relation, alors qu’elle risque surtout d’augmenter les services clients automatisés, allez comprendre. Même constat pour Claer Barrett, responsable de la rubrique consommateur au Financial Times. L’envahissement des chatbots a profondément dégradé le service client en empêchant les usagers d’accéder à ce qu’ils souhaitent : un humain capable de leur fournir les réponses qu’ils attendent. L’Institute of Customer Service (ICS), un organisme professionnel indépendant qui milite pour une amélioration des normes de la satisfaction client, constate néanmoins que celle-ci est au plus bas depuis 9 ans dans tous les secteurs de l’économie britannique. En fait, les chatbots ne sont pas le seul problème : même joindre un opérateur humain vous enferme également dans le même type de scripts que ceux qui alimentent les chatbots, puisque les uns comme les autres ne peuvent proposer que les solutions validées par l’entreprise. Le problème repose bien plus sur la normalisation et la standardisation de la relation qu’autre chose. 

  « Les statistiques des plaintes des clients sont très faciles à manipuler », explique Martyn James, expert en droits des consommateurs. Vous pourriez penser que vous êtes en train de vous plaindre au téléphone, dit-il, mais si vous n’indiquez pas clairement que vous souhaitez déposer une plainte officielle, celle-ci risque de ne pas être comptabilisée comme telle. Et les scripts que suivent les opérateurs et les chatbots ne proposent pas aux clients de déposer plainte… Pourquoi ? Légalement, les entreprises sont tenues de répondre aux plaintes officielles dans un délai déterminé. Mais si votre plainte n’est pas officiellement enregistrée comme telle, elles peuvent traîner les pieds. Si votre plainte n’est pas officiellement enregistrée, elle n’est qu’une réclamation qui se perd dans l’historique client, régulièrement vidé. Les consommateurs lui confient que, trop souvent, les centres d’appels n’ont aucune trace de leur réclamation initiale. 

  Quant à trouver la page de contact ou du service client, il faut la plupart du temps cinq à dix clics pour s’en approcher ! Et la plupart du temps, vous n’avez accès qu’à un chat ou une ligne téléphonique automatisée. Pour Martyn James, tous les secteurs ont réduit leur capacité à envoyer des mails autres que marketing et la plupart n’acceptent pas les réponses. Et ce alors que ces dernières années, de nombreuses chaînes de magasins se sont transformées en centres de traitement des commandes en ligne, sans investir dans un service client pour les clients distants. 

  « Notre temps ne leur coûte rien »

  « Notre temps ne leur coûte rien », rappelle l’expert. Ce qui explique que nous soyons contraints d’épuiser le processus automatisé et de nous battre obstinément pour parler à un opérateur humain qui fera son maximum pour ne pas enregistrer l’interaction comme une plainte du fait des objectifs qu’il doit atteindre. Une fois les recours épuisés, reste la possibilité de saisir d’autres instances, mais cela demande de nouvelles démarches, de nouvelles compétences comme de savoir qu’un médiateur peut exister, voire porter plainte en justice… Autant de démarches qui ne sont pas si accessibles. 

  Les défenseurs des consommateurs souhaitent que les régulateurs puissent infliger des amendes beaucoup plus lourdes aux plus grands contrevenants des services clients déficients. Mais depuis quels critères ? 

  Investir dans un meilleur service client a clairement un coût. Mais traiter les plaintes de manière aussi inefficace en a tout autant. Tous secteurs confondus, le coût mensuel pour les entreprises britanniques du temps consacré par leurs employés à la gestion des problèmes clients s’élève à 8 milliards d’euros, selon l’ICS. Si les entreprises commençaient à mesurer cet impact de cette manière, cela renforcerait-il l’argument commercial en faveur d’un meilleur service ?, interroge Claer Barrett. 

  Au Royaume-Uni, c’est le traitement des réclamations financières qui offre le meilleur service client, explique-t-elle, parce que la réglementation y est beaucoup plus stricte. A croire que c’est ce qui manque partout ailleurs. Pourtant, même dans le secteur bancaire, le volume de plaintes reste élevé. Le Financial Ombudsman Service du Royaume-Uni prévoit de recevoir plus de 181 000 plaintes de consommateurs au cours du prochain exercice, soit environ 10 % de plus qu’en 2022-2023. Les principales plaintes à l’encontre des banques portent sur l’augmentation des taux d’intérêts sur les cartes de crédits et la débancarisation (voir notre article). Une autre part importante des plaintes concerne les dossiers de financement automobiles, et porte sur des litiges d’évaluation de dommages et des retards de paiements. 

  Pourtant, selon l’ICS, le retour sur investissement d’un bon service client reste fort. « D’après les données collectées entre 2017 et 2023, les entreprises dont le score de satisfaction client était supérieur d’au moins un point à la moyenne de leur secteur ont enregistré une croissance moyenne de leur chiffre d’affaires de 7,4 % ». Mais, celles dont le score de satisfaction est inférieur d’un point à la moyenne, ont enregistré également une croissance de celui-ci du niveau de la moyenne du secteur. La différence n’est peut-être pas suffisamment sensible pour faire la différence. Dans un monde en ligne, où le client ne cesse de s’éloigner des personnels, la nécessité de créer des liens avec eux devrait être plus importante que jamais. Mais, l’inflation élevée de ces dernières années porte toute l’attention sur le prix… et ce même si les clients ne cessent de déclarer qu’ils sont prêts à payer plus cher pour un meilleur service. 

  La morosité du service client est assurément à l’image de la morosité économique ambiante.

  Hubert Guillaud