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Gig workers font le même travail pour un salaire différent, et ce modèle pourrait venir sur votre lieu de travail un jour.
C'est selon une nouvelle recherche de Veena Dubal, professeur de droit à l'Université de Californie à Hastings, qui s'est appuyée sur six ans et des milliers d'heures d'entretiens et d'observations avec des centaines de chauffeurs Uber et Lyft, dont beaucoup travaillaient pour plus d'une plateforme de concerts.
Selon Dubal, des entreprises comme Amazon et [Uber](https://www .businessinsider.com/uber-used-program-called-hell-to-track-lyft-drivers-2017-4?r=UK) ont des "ensembles de données massifs" sur les contractuels utilisant leur [livraison](https:/ /www.businessinsider.com/amazon-ups-walmart-gig-economy-fast-delivery-can-it-scale-2021-9) ou des plateformes de covoiturage, y compris quand ils travaillent, pendant combien de temps et quel type de rémunération ils 'ai pris pour des emplois passés. Ces entreprises sont en mesure d'utiliser ces données pour "calculer les taux de salaire exacts nécessaires pour inciter les comportements souhaités", a-t-elle déclaré au Los Angeles Times (https://www.latimes.com/business/technology/story/2023-04 -11/algorithmic-wage-discrimination), une pratique qu'elle appelle "la discrimination salariale algorithmique".
"D'Amazon à Uber en passant par le secteur de la santé, les travailleurs sont payés des montants différents pour la même quantité de travail effectuée pendant la même durée", a déclaré Dubal, dont les recherches ont été publiées dans le Social Science Research Network en janvier et seront être inclus dans une prochaine Columbia Law Review.
Dubal a déclaré que ces cas pourraient prendre la forme d'un chauffeur-livreur de nourriture qui se verrait proposer un tarif inférieur à celui d'un autre chauffeur, car l'algorithme d'intelligence artificielle a prédit que le premier chauffeur serait plus susceptible d'accepter ce tarif. Si un chauffeur a tendance à travailler jusqu'à ce qu'il atteigne un certain seuil quotidien, disons 100 $, elle a déclaré que l'algorithme pourrait lui offrir des tarifs plus bas pour que le chauffeur travaille plus longtemps.
"Il s'agit essentiellement d'une rémunération variable personnalisée pour les individus en fonction de ce qui est vraiment, vraiment beaucoup de données accumulées sur ces travailleurs pendant qu'ils travaillent", a déclaré Dubal.
Un chauffeur d'Uber interrogé par Dubal, Domingo, s'est souvenu qu'il lui manquait un tour pour débloquer un bonus de 100 $ un soir, mais a ensuite déclaré qu'il avait vécu 45 minutes de "temps mort" dans un quartier populaire avant de pouvoir obtenir un autre trajet.
"C'est comme si l'algorithme se retournait contre vous", a-t-il déclaré, ajoutant que "vous avez littéralement l'impression d'être puni par un Dieu méchant inconnu".
Dubal a décrit le prétendu système de rémunération variable comme une "gamblification du travail", un sentiment partagé par d'autres travailleurs de concerts.
"C'est comme le jeu", a déclaré Ben, un chauffeur de covoiturage. "La maison gagne toujours."
Lorsqu'il a été contacté pour commenter, un porte-parole d'Uber a déclaré à Insider : "C'est une bonne chose que l'article du professeur Dubal soit encore un brouillon, car sa prémisse centrale sur la façon dont Uber présente Les tarifs initiaux pour les conducteurs sont tout simplement faux. Nous n'adaptons pas les tarifs individuels aux conducteurs individuels "aussi peu que le système détermine qu'ils sont prêts à accepter". les gains totaux ou l'historique des trajets antérieurs ne sont pas pris en compte dans le calcul des tarifs et, lorsque Upfront Fares est disponible, les conducteurs voient exactement ce qu'ils gagneront et où ils vont avant de décider si cela vaut la peine ou de refuser la demande. Une carte qui ne tient compte que du temps et de la distance pendant un trajet permet à la technologie de tarification d'Uber de mieux tenir compte de choses comme les longs temps de prise en charge et si un conducteur se rend vers une destination où la demande est généralement faible.
La porte-parole d'Amazon, Simone Griffin, a déclaré à Insider : "Nous avons créé le programme Amazon Flex pour donner aux individus la possibilité de définir leur propre horaire et d'être leur propre patron, avec des revenus compétitifs qui dépassent en moyenne 26 dollars par heure programmée. Nous entendons parler de la plupart des Amazon Flex partenaires de livraison qu'ils adorent le programme, et nous sommes fiers du travail qu'ils accomplissent chaque jour pour le compte de nos clients. »
Lyft n'a pas répondu à la demande de commentaire d'Insider.
Alors que les implications potentielles des technologies d'intelligence artificielle ont fait l'objet d'un examen approfondi depuis le déploiement de ChatGPT en novembre, les entreprises utilisent des outils d'IA depuis des années pour aider à [fixer les prix](https://hbr.org/2021/03/how-ai-can-help-companies-set-prices- plus éthique), prendre des décisions, et même embaucher et licencier des travailleurs. Dans son article, Dubal a cité la discrimination salariale algorithmique parmi les raisons pour lesquelles la California Labour Commission a poursuivi Uber et Lyft en 2020 – et a affirmé que les entreprises devaient aux conducteurs un total de 1,3 milliard de dollars de paiements pour leurs heures travaillées . Les procès sont toujours en cours.
Alors que les entreprises intègrent les technologies d'IA vont de l'avant, Dubal craint que les pratiques algorithmiques de discrimination salariale " ont le grand potentiel de s'infiltrer dans les pratiques des entreprises d'autres secteurs », ce qui signifierait que plus que les travailleurs à la demande seraient touchés.
Dubal a déclaré qu'il devrait y avoir une interdiction sur l'utilisation d'algorithmes et d'IA pour fixer les salaires et a appelé le gouvernement fédéral à se pencher de plus près sur la question.
"Pour résoudre ces problèmes, cet article invite les législateurs et les régulateurs à porter leur attention, non seulement sur les problèmes de transparence et de précision des technologies d'automatisation au travail, mais également sur une évaluation des méfaits sociaux intégrés dans la logique des systèmes algorithmiques eux-mêmes. ", a-t-elle écrit dans la conclusion du journal.
Note de la rédaction, 13 avril 2023 : Cette histoire a été mise à jour après sa publication pour inclure un commentaire mis à jour d'Uber.