L’enquête ouvrière du numérique

06 Fév L’enquête ouvrière du numérique

Posted at 10:45h Technologie Travail by revue.Ouvrage

Par le Capacitor Collective
Publié le 6 février 2026

Un essor de la résistance au travail, du syndicalisme et de l’auto-organisation est en train de se produire à plusieurs endroits tout au long de la chaîne de valeur du capitalisme numérique – les travailleur·ses concevant les logiciels, comme celles et ceux qui exercent le travail précaire aux marges du marché du travail, sont gouverné·es par les algorithmes. Depuis le milieu des années 2010, ce regain a été remarquable par son ampleur et sa variété, allant du mouvement non-coordonné, invisible, souterrain de la « démission silencieuse » [quiet quitting] et son équivalent chinois du « tang ping » [se coucher par terre], jusqu’aux luttes sur le télétravail et la sous-traitance, en passant par de véritables campagnes d’organisation, de grève et de walkouts [sortie collective] par les travailleur·ses contractuel·les de la technologie, des entrepôts du commerce en ligne et des applications de livraison¹. Pourtant, la plupart des chercheur·ses tendent à représenter ces travailleur·ses comme impuissant·es, invisibles et sujet·tes à être exploité·es et opprimé·es par des forces qu’elles et ils ne peuvent pas contrôler.

Bien qu’il soit important de souligner les rapports de pouvoir profondément inégaux entre le travail et le capital, la production de savoir doit aussi considérer la perspective des travailleur·ses, leurs désirs et leurs inquiétudes. Même si le type de travail que requiert le capitalisme numérique est souvent invisible et relève la plupart du temps d’un haut degré d’exploitation, les travailleur·ses sont toujours capables d’auto-organisation, même dans les circonstances les plus complexes. La vérité est que seul un savoir créé par la base – un savoir généré par et pour les travailleur·ses – peut saisir la créativité, la potentialité et le pouvoir des travailleur·ses dans leur totalité.

Comme dans tout mouvement social, les travailleur·ses utilisent la recherche de terrain [grassroot research] comme élément de leur organisation et de leur mobilisation². « La recherche est l’élément vital de notre stratégie », a affirmé un travailleur de plateforme à propos de l’utilisation du savoir pour adopter une posture offensive au lieu de toujours réagir aux attaques du capital. Par exemple, les travailleur·ses du commerce en ligne étudient leurs compagnies pour identifier les points faibles qui pourraient rendre ces dernières vulnérables à leurs actions de même que les meilleures tactiques pour les impacter. Les travailleur·ses qui étiquettent ou nettoient les données pour l’apprentissage des machines dans le but de créer « l’intelligence artificielle » utilisent la recherche sur les plateformes de crowdwork [travail participatif] pour comprendre la composition de classe et sa diversité en termes démographiques, géographiques et socio-économiques. Les livreur·ses de repas via applications de livraisons font de la recherche pour révéler la façon dont les décisions opaques des algorithmes déterminent l’assignation des tâches et la désactivation des comptes. Les travailleur·ses des applications de VTC [voiture de transport avec chauffeur·se, comme Uber] ont pris des captures d’écran et ont partagé les requêtes des applications dans des forums sur les réseaux sociaux ou sur des groupes de discussions en ligne pour étudier pourquoi et comment elles et ils pouvaient recevoir différents tarifs pour la même commande ou comment abaisser tous les tarifs durant une grève. Les travailleur·ses à la microtâche chez Amazon Mechanical Turk (AMT) se sont tourné·es vers les « donneurs d’ordres » [requesters], ceux qui les engagent pour les « tâches d’intelligence humaine » [Human Intelligence Tasks, HIT], en utilisant des logiciels conçus pour identifier ceux qui font du vol de salaire ou qui maltraitent leurs employés. Certain·es chercheur·ses militant·es ont appelé à effectuer ce qu’elles et ils appellent des enquêtes algorithmiques ou enquêtes ouvrières des données numériques, une forme de collecte de données et d’outil de développement qui donne aux travailleur·ses des plateformes un recours contre les discriminations salariales algorithmiques, en utilisant directement une recherche basée sur les données pour façonner leur stratégie³. Le besoin de comprendre la division internationale du travail au niveau des multinationales requiert aussi de la recherche ; par exemple, pour s’organiser au-delà de la division entre les ingénieur·es et les sous-traitant·es qui font de l’entrée de données, cuisinent ou nettoient dans les compagnies du secteur de la technologie, et donc, construire une solidarité mur à mur sans égard à la scolarité, au corps d’emploi et aux autres marqueurs de fragmentation.

Nous voyons toutes ces différentes façons de produire du savoir par la base comme des formes d’enquête ouvrière du numérique [digital workers’ inquiry], un terme qui circule de plus en plus dans les dernières années⁴. Nous l’employons ici pour référer à un vaste champ de recherches collaboratives et de pratiques de partage de savoir qui peuvent nourrir les efforts d’organisation en milieu de travail, dans et contre le capitalisme numérique de manière générale. L’enquête ouvrière du numérique en une forme de production du savoir qui rassemble, accompagne et façonne les formes de nos luttes menées depuis la base. Cette approche en recherche peut être formelle ou informelle, systématique ou éphémère. Elle peut être effectuée avec une collecte de données automatisée ou à travers des stratégies plus traditionnelles issues des sciences sociales, comme les entrevues et les ethnographies avec les travailleur·ses du capitalisme numérique. Dans tous les cas, les enquêtes ouvrières du numérique s’appuient sur les expériences situées des travailleur·ses et sur les aptitudes pertinentes des chercheur·ses à exposer, subvertir et renverser le pouvoir des technologies du capitalisme numérique.

Nous nous inspirons de la tradition militante des enquêtes ouvrières, particulièrement des recherches menées dans les années 1960 et 1970 en Italie par les sociologues et chercheur·es indépendant·es de la tradition opéraïste, qui ont étudié l’émergence de l’économie industrielle fordiste – du travail d’usine au travail ménager – en collaboration avec les travailleur·ses et avec des objectifs révolutionnaires⁵. L’enquête ouvrière adopte un parti pris irréductible, puisque sa recherche est non seulement toujours du côté des travailleur·ses, mais aussi explicitement anticapitaliste. Comme corollaire de la primauté du travail dans le développement capitaliste, l’enquête ouvrière centre la résistance au travail, même ses formes invisibles d’organisation, celles qui sont cachées ou difficiles à voir en surface⁶. Comme dérivé méthodologique de mouvements sociaux radicaux dirigés par les travailleur·ses, l’enquête ouvrière remet ouvertement en question les divisions des chercheur·es avec leur « sujet », en encourageant la collaboration autant que possible. Si tout se passe comme prévu, la recherche soutient l’organisation et l’organisation nourrit la recherche.

Cela reste vrai dans le capitalisme numérique, quoique les formes de ces enquêtes et la façon dont elles sont produites et partagées est substantiellement différente de celles traitant du capitalisme industriel au XXe siècle. Les plateformes et les technologies numériques ont contribué à restructurer le procès de travail, en particulier à travers les formes de gestion algorithmiques qui médient la relation entre travailleur·ses et employeurs. Il est aussi crucial de comprendre que la réorganisation algorithmique repose sur la nouvelle capacité du capital à automatiser la production d’information dans le procès de travail : l’extraction et le calcul algorithmique des données numériques sur les activités de travail équivalent à une nouvelle production de savoir pour le capital. De plus en plus, les données utilisées pour analyser et contrôler le travail résident dans des serveurs éloignés, inaccessibles aux travailleur·ses, traitées par des technologies propriétaires valant des milliards de dollars, et alimentent des formes de pouvoir au travail à l’apparence humaine qui bénéficient de décennies de restructuration et de défaites du mouvement ouvrier dans de nombreuses industries.

Les travailleur·ses peuvent sembler impuissant·es face aux nouveaux pouvoirs épistémiques du capital, mais nous soutenons ici que l’enquête ouvrière du numérique peut remettre en question et subvertir le monopole de ce savoir. L’enquête ouvrière du numérique n’est pas seulement l’application d’une méthode de recherche à un problème. Comme l’a théorisé l’opéraïsme, les luttes et les conflits n’imposent pas seulement des nouvelles directions au développement capitaliste, mais ils génèrent aussi un nouveau type de savoir par la base – incluant de nouvelles expériences, de nouveaux liens et de nouvelles formes d’organisation. En adaptant les intuitions explosives de Mario Tronti⁷, nous soutenons que, dans une situation transitoire, les travailleur·ses du capitalisme numérique semblent tester (et parfois dépasser) d’anciennes formes d’organisation collectives – sans pour autant s’être arrêté·es sur une nouvelle forme qui peut à nouveau renverser le mode de production dans sa totalité. À travers cette incertitude, le point de départ de notre recherche est les nouvelles formes de luttes des travailleur·ses du numérique. Celles-ci ont le potentiel non seulement d’imposer une forme différente de développement capitaliste, mais aussi de générer de nouvelles formes de savoir subversif et d’organisation. Le besoin urgent de connaître les objectifs du capital, ses outils de gestion et des contre-stratégies qui peuvent être utilisées dans l’organisation nourrissent ce savoir par la base.

L’analyse de la composition de classe – l’ensemble complexe et continuellement changeant de composantes de la classe ouvrière – est toujours au centre de l’enquête ouvrière. Traditionnellement, cela a voulu dire l’analyse de deux caractéristiques complémentaires : la composition technique et la composition politique. La composition technique est la forme prise par la technologie et les principes de gestion pour organiser le travail sur le plancher et ainsi, les rapports sociaux au travail. La composition politique est l’auto-organisation des travailleur·ses pour confronter le capital : leur culture politique, leurs tactiques de résistance et la construction de leur pouvoir. Une compréhension approfondie des deux composantes et de leurs relations est, selon les opéraïstes, une condition nécessaire à l’organisation.

Dans les dernières années, cette tradition a été redécouverte et mise à jour pour mieux saisir les circuits de l’économie du numérique. Par exemple, la revue britannique Notes from Below a ajouté à l’analyse la composition sociale : ce sont les relations sociales qui façonnent la force de travail au-delà du milieu de travail, incluant la race, le genre et l’handicap, avec les procès de consommation et de reproduction⁸. Une enquête ouvrière du numérique vise à appuyer le saut de la composition sociale et technique à la composition politique, ou ce que l’opéraïsme appelle la recomposition. Il s’agit d’une stratégie politique, soutenue par l’attention portée aux déterminants sociaux et politiques des luttes des travailleur·ses et aux connaissances des travailleur·ses sur leurs conditions de travail. Le but est d’unir une classe ouvrière artificiellement divisée et de trouver des façons de rendre la lutte plus efficace.

Dans les sections suivantes, nous présentons une foule d’exemples concrets dans trois champs où une enquête ouvrière du numérique peut contribuer à la recomposition⁹: (1) Générer du savoir sur la classe ouvrière dans le capitalisme numérique ; (2) Analyser à partir de la base la nature et les usages des technologies numérique dans le milieu de travail et; (3) Utiliser stratégiquement la recherche pour identifier les maillons faibles du procès de production ou les autres points faibles que les travailleur·ses peuvent utiliser comme levier. Premièrement, nous adressons la question épistémique derrière l’approche de l’enquête ouvrière pour produire du savoir par la base à travers la recherche: à qui le savoir?

Assumer notre position

En tant que chercheur·ses dans l’université néolibérale qui étudient le travail et les technologies numériques, nous avons été témoins, durant les deux dernières décennies, de la prolifération des bourses sur le travail médiées, organisées et contrôlées par les technologies numériques. Bien que nous soyons heureux·ses de voir les efforts de plusieurs de nos collègues attirés par cette dimension hautement importante de la vie sociale, nous nous posons de sérieuses questions sur la façon dont cette recherche est déployée. La plupart d’entre elles apparaît ambivalente ou apolitique dans ses orientations et extractive dans sa nature.

Un exemple paradigmatique de cette réalité est la façon dont des chercheur·ses sont parachuté·es dans des communautés de travailleur·ses – particulièrement des travailleur·ses de plateformes par les temps qui courent – pour extraire le savoir de ces travailleur·ses. Elles et ils présentent ensuite leurs résultats à une audience strictement académique, dans des journaux spécialisés payants ou à des conférences à des prix exorbitants. Ces chercheur·ses redonnent rarement à la communauté de travailleur·ses d’où vient le savoir. Bien que nous traitions de cette troublante dynamique de recherche ci-dessous, nous avons vu des développements spécifiques dans l’ère du capitalisme numérique.

Plus que tout, à l’époque actuelle, la « Big Tech » joue un rôle dominant dans la production de savoirs. Les compagnies versent des millions à des think tanks qui influencent fortement le rôle de la technologie numérique dans notre société. Elles embauchent des chercheur·es, subventionnent la création d’instituts de recherche et d’équipes internes d’éthique de l’IA et financent des conférences et des chaires de recherche dans les universités publiques¹⁰. Par exemple, Amazon est un leader corporatif en ce qui attrait à la somme importante d’argent qu’il dépense en recherche et en développement d’outils technologiques pour instrumentaliser et exploiter sa force de travail. Alors que la puissance de la recherche des compagnies Big Tech est impressionnante, les forces de l’industrie travaillent aussi à capter, façonner et contenir toute opposition à leur stratégie. Uber, par exemple, fait cela en payant des centaines de milliers de dollars à des professeur·es d’université respectées, connu·es pour produire des recherches académiques qui leur sont favorables, et même en embauchant des chercheur·es qui étaient critiques du modèle d’exploitation du travail de leur plateforme. Finalement, le capitalisme technologique verse de l’argent à des fondations qui construisent des réseaux d’experts capables de parler pour la globalité d’Internet, mettant leur priorité à l’ordre du jour, et à amplifier ou réduire la portée de certains débats, si ce n’est pas ouvertement pour en dicter les résultats. Malgré l’ethos cyberlibertarien longuement assumé de Sillicon Valley, Google a écrasé la dissidence interne en licenciant des chercheur·es critiques des orientations racistes prises par l’outil d’IA de la compagnie¹¹. Que ce soit à travers le financement, la coercition ou l’entretien de réseaux, le capital technologique a des stratégies de recherche – et elles sont dominantes.

Le contrôle excessif de l’industrie de la technologie sur les priorités de recherche académique s’inscrit dans une histoire plus ancienne, remontant à l’époque de la Guerre Froide, d’influence militaire sur la production de savoir scientifique, particulièrement aux États-Unis¹². La proximité au pouvoir rend difficile (et parfois dangereuse) pour les chercheur·es académiques de rester ouvertement critique de l’industrie qui finance directement leurs laboratoires et leurs institutions. En même temps, les mouvements ouvriers dans l’université et dans l’industrie de la technologie ont le pouvoir de subvertir et de façonner la trajectoire de la recherche et des stratégies d’organisation. Dans son entrevue avec les membres du Capacitor Collective pour ce livre, Alex Hanna (Distributed AI Research Institute) et Kate Sim (No Tech for Apatheid) discutent de la façon dont leur formation comme organisateur·ices syndicaux·les, ayant un niveau d’instruction universitaire, modèle leur stratégie d’organisation à Google comme ailleurs.

Cela suggère que, alors que la recherche universitaire met l’emphase sur la publication, les brevets et les bourses, les chercheur·ses peuvent contribuer à faire circuler le savoir au-delà de ces limites. Cela peut inclure de raconter des histoires d’organisation éclairantes et d’exposer ces possibilités à des personnes non-universitaires dans le secteur de la technologie ou à un public général, à travers l’enseignement ou même après avoir quitté son poste à l’université. La production de savoir académique peut aussi servir aux besoins des travailleur·ses au-delà de l’université, en contribuant à la compréhension critique de leur situation historique, géographique et hiérarchique en relation aux autres travailleur·ses tout au long de la chaîne de l’économie du numérique.

La pression de l’austérité sur les budgets dans l’université néolibérale fait du travail numérique un terrain d’investigation attrayant pour les universitaires. Le focus des recherches sur les nouvelles dynamiques de travail offre une façon de justifier la pertinence des programmes en sciences sociales puisqu’ils soutiennent la décroissance des budgets. Les chercheur·ses précaires et les organisations sans but lucratif para-académique qui suivent la mode des recherches sur le travail numérique attirent les bailleurs de fonds. Dans ce contexte, les chercheur·ses compétitionnent pour un nombre de plus en plus petit de postes avec sécurité d’emploi. Elles et ils augmentent le nombre de publications et conduisent des études sur les travailleur·ses en ligne rapidement et avec peu de temps pour établir un lien de confiance, pour comprendre le contexte de travail hors ligne ou pour structurer des questions de recherches qui servent la communauté étudiée. Les universitaires sont, après tout, aussi des travailleur·ses et sont sujet·tes à plusieurs invisibilités, iniquités et indignités au travail qui sont partagées dans l’ensemble du travail numérique.

Actualiser la tradition de l’enquête ouvrière au capitalisme numérique requiert que nous rejetions le détachement académiques encouragé par les institutions universitaires. Notre effort pour forger une relation différente entre la recherche et l’organisation est ancrée dans une tradition théorique et politique qui refuse vigoureusement la notion d’objectivité en recherche, s’alignant plutôt sur les approches de recherche féministes, communautaires et participatives. Ces traditions combinent l’organisation et le processus de recherche et troublent la distinction hiérarchique entre la ou le chercheur·se et le sujet de recherche. La recherche menée dans ces traditions vise à générer un savoir conflictuel et sans ambiguité politique ; ses chercheur·es construisent des liens de solidarité contre toute prétention à l’objectivité. Les philosophes et sociologues féministes ont souligné la nature située du savoir, démontrant le besoin de reconnaître et d’embrasser sa position plutôt que de prétendre à une fausse généralisation. Parmi celles-ci, Patricia Hill Collins a théorisé comment l’expérience des femmes noires en tant que travailleuses – dans le foyer comme à l’université – leur donne un meilleur aperçu des structures et des processus sociaux, puisqu’elles doivent naviguer à travers ce que leurs employeur et les autres personnes privilégiées ignorent ou nient¹³. De manière similaire, les chercheur·ses sont davantage portés à poser des questions pertinentes quand elles et ils s’en tiennent aux méthodes de recherches communautaires participatives¹⁴. À travers l’enquête, le mouvement ouvrier peut aussi remettre en question les croyances idéologiques qui reflètent les valeurs de la classe dominante – ce que le marxiste italien Antonio Gramsci appelait le « sens commun » – avec un savoir contre-hégémonique construit sur la compréhension incarnée des travailleur·ses et sur le « gros bon sens »¹⁵. Ces épistémologies démontrent comment une compréhension de son positionnement – une compréhension des limitations et des avantages de cette position – peut produire des savoirs plus robustes et réflexifs¹⁶. Ces modèles de recherche académique ont émergé de – et ont été influencés par – les mouvements sociaux ; ils sont donc irréductiblement partisans et attachés à des méthodes de solidarité. À mesure que nous menons des recherches à travers les innombrables clivages que la composition du capital nous imposent, ces traditions universitaires radicales mettent l’accent sur la réciprocité face à l’extractivisme.

En se basant sur ces approches, l’enquête ouvrière du numérique doit être ancrée dans la collaboration avec les travailleur·ses du numérique et leurs organisations, remettant en question et brisant les divisions qui séparent artificiellement les chercheur·ses des travailleur·ses¹⁷. Ces problèmes récurrents dans l’organisation et la recherche anticapitaliste se jouent maintenant sur un terrain différent de la composition de classe. Quand Gramsci a théorisé la division entre l’intellectuel et le travailleur, le dépassement était exemplifié par les intellectuels militants rencontrant les travailleur·ses aux portes des usines. De nos jours, nous vivons une nouvelle fracture : la division entre l’université et la tech, entre le permanent et le précaire et entre l’aristocratie ouvrière (par exemple les programmeur·ses) et les travailleur·ses mal payés dans les services alimentaires, l’entretien ménager et le secteur du soin.

S’organiser à travers ces démarcations peut être puissant. Par exemple, la Tech Workers Coalition (TWC) à Silicon Valley a pris forme quand un travailleur de la cafétéria – devenu militant – a recruté un ingénieur pour assister à une rencontre informelle parmi d’autres ingénieur·es qui s’organisaient en solidarité avec les travailleur·ses des services en vue de syndiquer leur campus¹⁸. Le mouvement a remis en question le libertarisme de la tech avec une analyse implacable de la division du travail à Silicon Valley et l’idée selon laquelle même le savoir intellectuel le plus prestigieux et le mieux payé peut se précariser.

Dans la dernière décennie, plusieurs travailleur·ses et chercheur·ses ont produit, à partir de la tradition des enquêtes ouvrières, des recherches puissantes menées par des travailleur·ses, adaptées aux conditions matérielles, politiques et sociales sous lesquelles le capitalisme numérique opère. Au Royaume-Uni, des universitaires ont introduit les enquêtes ouvrières dans les centres d’appel et à travers l’espace de travail métropolitain des compagnies de livraison de repas comme Deliveroo, en combinant la recherche et l’organisation¹⁹. Une équipe du Distributed AI Resarch Institute (DAIR) a initié un projet de recherche communautaire avec des travailleur·ses des données [data workers] à travers le monde qui ont pris l’initiative des enquêtes à propos de leurs expériences, leurs luttes et leurs efforts d’organisation²⁰. En Écosse, des activistes académiques et des organisateur·ices syndicaux·les ont revendiqué le développement d’une « science des travailleur·ses des données », mettant en lumière les pratiques de prises, de partage et d’analyse de données par la base²¹. Ces formes d’enquêtes ouvrières basées sur les données ont mis en lumière la composition diversifiée et située des luttes de la force de travail globale qui nourrit les IA et modère le contenu des médias sociaux. De manière plus importante, à travers des formes créatives d’expressions et de production de savoir dans une grande variété de médias – vidéos et films documentaires, vlogs, séries de conférences en ligne, zines – les enquêtes ouvrières du numérique attestent le besoin persistant de mettre au premier plan le savoir des travailleur·ses pour un empowerment au travail et pour l’organisation.

La production de savoir féministe nous rappelle d’être attentif à notre propre position en tant que chercheur·ses, qui sont pour la plupart basé·es à l’université. Bien que nous ne puissions ignorer les nombreuses différences, il y a une symétrie frappante entre les campus universitaires et les campus de la tech. Sous les vernis privilégiés des campus, le personnel précaires et sous-traitant des services alimentaires, de la surveillance et des tâches cléricales, facilite le travail cognitif de ce qu’on appelle l’innovation, réinscrivant les hiérarchies racialisées et genrées dans l’un et l’autre de ces deux contextes²². Mais encore, le travail cognitif est lui-même précaire ; dans les dernières décennies, le passage des postes permanents à des tâches d’enseignement à temps-partiel dans l’éducation supérieure ont rendu le travail académique de plus en plus comparable aux autres formes de « gigs » où les temporaires, les fournisseurs et les contractuels n’obtiennent pas les mêmes bénéfices, les mêmes ressources et la même sécurité que leur contrepartie employée à temps plein. En adoptant une position autoréflexive et en nous situant nous-mêmes à l’intérieur de ces dynamiques structurelles, les chercheur·ses peuvent commencer à comprendre le terrain plus large du capitalisme numérique et développer des projets qui renforcent le pouvoir des travailleur·ses.

Cartographier le champ social

Le capitalisme numérique demeure, après tout, le capitalisme. Mais pour répondre aux besoins des travailleur·ses sous le capitalisme numérique, nous devons comprendre comment les modes de production ont changé dans les dernières décennies. Les plateformes sont devenues une nouvelle façon hyper-centralisée et consommatrice en données d’organiser le procès de travail et de générer des données comme propriétés intangibles dans un but de surveillance. Nick Srnicek note qu’elles constituent un appareil extractiviste de données²³. Alimentées par la somme immense d’initiatives du capital et amplifiées par l’effet puissant des réseaux, les plateformes ont permis aux firmes de marchandiser les données et de gagner le pouvoir du monopole sur l’industrie de la publicité au commerce en-ligne, en passant par la livraison de repas, la musique et le stockage de données. Comme environnement contrôlé, marqué par l’hyper-surveillance, les plateformes sont aussi des espaces sociaux qui modèlent la nature du travail au XXIe siècle. Par exemple, AMT utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour monitorer les comportements « suspicieux » des travailleur·ses, les suspendre et saisir leurs revenus sans possibilité de recours. Les chauffeur·ses d’Uber et de Lyft se plaignent de manière similaire des suspensions de leurs comptes par l’algorithme, ce qui équivaut à un licenciement automatique. La compréhension des plateformes est donc critique non seulement pour comprendre comment opère le capitalisme numérique, mais aussi pour saisir comment on peut lui résister – et comment on lui résiste déjà.

Souvent, la force de travail dans l’économie numérique a besoin d’abord et avant tout d’apprendre à se connaître. Les plateformes tendent à organiser une force de travail dispersée géographiquement, la gardant elle-même divisée dans son procès de travail, capturant et privatisant les résultats d’un processus de coopération complexe médié et structuré par la technologie numérique. Prenons par exemple AMT ou tout autre travail de données en ligne, d’identification et d’étiquetage de données pour l’apprentissage des IA. Les travailleur·ses peuvent se trouver partout dans le monde et ne se rencontreront probablement jamais. La médiation numérique cache la présence corporelle des travailleur·ses et les lieux géographiques qu’elles et ils habitent.

Mais cette atomisation n’est pas simplement un sous-produit des changements technologiques ; cela fait entièrement partie de leur conception. Même quand les travailleur·ses sont physiquement proches les uns des autres, elles et ils peuvent être gardé·es séparé·es. Chez Google, les employés des services alimentaires utilisent une entrée séparée de l’immeuble et le groupe de travailleur·ses secret « ScanOps » – un groupe composé surtout de femmes et de travailleur·ses racisés précaires qui réalisent le travail hautement physique de numériser les textes pour Google Books – travaillent dans un immeuble séparé et sont découragé·es de parler aux autre travailleur·ses de campus de Mountain View²⁴. Tout au long de la chaîne de valeur du capitalisme numérique, les travailleur·ses sont caché·es les uns des autres par des murs de briques et par des voiles numériques, même quand leurs tâches deviennent de plus en plus interconnectées et interdépendantes.

Dans toute industrie, le capital cherche à déployer son procès à travers la sous-traitance et l’externalisation, s’appuyant sur le recours à des contrats et des relations de travail individualisés, et sur l’imposition d’une culture du travail individualiste et compétitive qui fracture la force de travail. L’opéraïsme appelle ce processus la décomposition et cherche à identifier des formes de recomposition qui permettent aux travailleur·ses de s’unir et faire face au capital comme classe unifiée. L’enquête ouvrière du numérique doit trouver des moyens de dépasser ces séparations artificielles et étudier la composition sociale de la force de travail au-delà des obstacles politiques et techniques que posent le capital numérique. Cela veut dire mettre en lumière la diversité et l’intersectionnalité de la force de travail numérique, identifier les relations communes et les manières d’apprendre, de socialiser et de s’organiser qui peuvent forger l’unité.

Les efforts pour produire un savoir depuis la base à l’intérieur du capitalisme numérique partent du besoin de rendre le travail visible et donc, du besoin de savoir qui sont les travailleur·ses et où sont-ils, incluant leur position en ce qui a trait au genre, à la race, à la géographie et au handicap, entre autres choses. AMT est encore le parfait exemple : les travailleur·ses se réunissent dans des forums en ligne entretenus par les travailleur·ses eux-mêmes, où elles et ils partagent des informations, montrent les meilleurs trucs aux nouveaux·les travailleur·ses, créent un réseau d’entraide et d’amitié et font de la recherche pour comprendre leur composition. Un travailleur, connu sur la plateforme comme « Clickhappier », a publié une méta-analyse d’études sur la démographie des travailleur·ses d’AMT conduites par des universitaires à travers plusieurs disciplines dans le but de comprendre la force de travail et le bassin à l’étude, mais ces universitaires n’ont pas rendus leurs enquêtes et leurs résultats ouverts à la participation des travailleur·ses, à leur rétroaction ou à leur usage. Leur travail était seulement accessible sur des sites payants. Clickhappier a compilé ces études pour comprendre le niveau d’éducation des travailleur·ses et leur localisation nationale, découvrant que la majorité de ses collègues avaient un niveau d’étude collégial. Cette découverte contredit le stéréotype selon lequel les travailleur·ses d’AMT sont non-qualifié·es.

Les travailleur·ses et leurs allié·es ont développé des données communautaires pour les aider à gagner du pouvoir sur la plateforme. Conçu en 2018, Turkopticon est un système créé par des étudiant·es cols blancs en technologie qui travaillent chez AMT pour compléter les recherches des travailleur·ses et la capacité de maintenance des forums. Le logiciel permet aux travailleur·ses d’échanger de l’information rapidement, comme écrire des avis sur les employeurs ou les « donneurs d’ordres » sur le système AMT, et d’accéder aux avis d’autres travailleur·ses quand elles et ils choisissent une tâche. Éventuellement, ceci a généré assez de pression pour forcer Amazon à ajouter un indicateur sur le pourcentage de tâches qu’un employeur a historiquement rémunérés²⁵. D’autres types de recherches orientées par les données depuis la base s’efforcent de se réapproprier les données extraites et monopolisées par les plateformes numériques, dans certains cas changeant la vocation des méthodes du capital pour automatiser l’analyse des données algorithmiques. L’initiative de la « science des données des travailleur·ses » par le Workers’ Observatory à Édimbourg vise à subvertir la collecte et l’analyse des informations numériques pour que les pratiques des travailleur·ses déjà existantes en matière de collecte, de partage et d’analyse de données puissent être collectivement redéfinies et enrichies par l’expertise du ou de la chercheur·e afin d’offrir un aperçu des conditions de travail, des salaires et des pratiques managériales²⁶.

Une enquête ouvrière peut prendre la forme de collecte de données ou de production de documents de recherche, mais elle peut aussi simplement être un ensemble de conversations qui construisent les solidarités à travers les groupes de travailleur·ses que les entreprises s’efforcent de garder séparé·es²⁷. Dans les premières années du TWC, les enquêtes ouvrières prenaient la forme d’un exercice brise-glace alternatif. À leurs rencontres mensuelles, les nouveaux et anciens membres formaient des petits groupes pour discuter de ce qu’ils faisaient au travail, en quoi ce qu’ils faisaient contribuaient à la production de valeur, de leurs doléances et de leurs frustrations au travail. À travers ces discussions, les travailleur·ses construisaient des relations, analysaient la composition de classe et jetaient les bases de leurs campagnes.

La création de médias peut aussi jouer un rôle important pour élargir l’impact de ces discussions. En harmonie avec l’approche inclusive et solidaire du groupe sur qui constitue un travailleur·se de la technologie, TWC a développé une publication, le TWC Newsletter [bulletin d’information], qui met en lumière l’expérience des travailleur·ses de l’entretien ménager chez Twitter, des artisan·es vendeurs sur Etsy, des contractuel·les et des temporaires chez Microsoft et des livreur·ses de repas sur Instacart. Dans la section appelée « La perspective des travailleur·ses », le bulletin présente des essais résultant d’un processus intensif d’entrevues et d’édition collaboratif, fait par les travailleur·ses. Ces narrations à la première personne résonnant à travers l’industrie de la technologie ont créé des espaces de connections et de solidarité, mettant en lien l’expérience individuelle avec l’organisation d’un mouvement plus large. De manière similaire, les chercheur·ses du Collective Action in Tech, de DAIR, du Collective Action School et de Data & Society ont collaboré sur un zine documentant l’expérience des travailleur·ses créatifs en lien avec l’IA générative comme contrepoids à l’enthousiasme et à la spéculation autour de l’impact de l’IA sur le travail. Les organisateur·ices ont ensuite utilisé le zine pour faciliter les conversations avec les travailleur.ses de la technologie et les chercheur·ses²⁸.

En dépit des technologies numériques et de la sous-traitance, les enquêtes ouvrières du numérique peuvent aussi assister les organisateur·ices dans la cartographie de leur milieu de travail, un élément essentiel de n’importe quelle campagne de syndicalisation. À Toronto, des syndicalistes ont organisé les livreur·ses Foodora avec leurs campagnes victorieuses Foodsters United, forcés de constater que la ville elle-même est leur milieu de travail et que personne ne savait vraiment combien de personnes travaillaient pour la plateforme. Les militant·es ont rencontré leurs collègues, ont eu des conversations de coin de rue et les ont amenés à signer des cartes syndicales aux intersections passantes²⁹. La recherche menée par le projet du Capacitor Collective a accompagné l’Alphabet Workers Union avec un sondage sans précédent sur la force de travail contractuelle d’Alphabet, en utilisant les outils de visualisation de données à même le système de messagerie interne de la compagnie³⁰. Le sondage a mis en lumière le volume de sous-traitants employés par Google, l’énorme différence de rémunération entre la force de travail interne et la force de travail contractuelle, ainsi que la manière dont ces inégalités parmi les temporaires, les fournisseurs et les sous-traitant·es sont exacerbées par la race, le genre, l’orientation sexuelle et le handicap³¹.

En Chine, les chauffeur·ses de taxi à Shenzen ont utilisé les groupes sur les média sociaux pour s’organiser en flottilles coopératives, à travers lesquelles elles et ils échangeaient de l’information à propos des paies pour les différents jobs, de la hausse des prix et des failles algorithmiques des plateformes de hélage électronique [ride-hailing]. Wei Ding défend que ces chauffeur·ses ont recréé leur connaissance de leur lieu de travail pour remettre en question les enclos technologiques de la plateforme³².

Les enquêtes ouvrières du numérique impliquent de comprendre que la composition de la force de travail ne se limite pas seulement à savoir qui sont les travailleur·ses ni à cartographier leurs expériences de création de valeur dans l’économie numérique. Les travailleur·ses et les chercheur·ses doivent aussi explorer comment les technologies sont construites pour les contrôler au travail et leur escroquer la valeur qu’il crée. Pour faire cela, elles et ils ont besoin de la recherche.

Analyser la strate technologique

Les algorithmes utilisés pour la gestion de la main d’œuvre sont reconnus pour être opaques. Même si les travailleur·ses rencontrent des calculs algorithmiques dans leurs activités quotidiennes, ces procédures sont exécutées à un niveau plus profond des strates technologiques et leur sont inaccessibles selon cette logique. Il y a des technologies de type « boîte noire » [black-boxed technologies]. Les systèmes du logiciel qui sont aux commandes sont exclusifs, brevetés, secrets ou simplement trop complexes pour être analysés et compris clairement. Par exemple, comment le prix d’une course est-il calculé? Pourquoi certaines marchandises sont-elles assignées à certains cueilleurs dans les entrepôts? Qu’est-ce qui mène un outil d’IA à générer une image spécifique en réponse à la demande d’un designer? Quelles données ont influencé le système d’évaluation? Une forme d’« injustice épistémique » impitoyable a rendu possible la distribution inégale de pouvoir entre les employé.es et les employeurs³³. L’inhabilité à comprendre la «logique calculative » qui sous-tend au système algorithmique est une composante déterminante des conditions auxquelles font face la force de travail numérique et sa composition technique.

Tel que soulevé par les chercheur·ses rencontrant ces défis, interagir avec ces logiciels requiert de considérer l’opacité comme une composante essentielle. La recherche sociale a développé des stratégies pour étudier les technologies de type « boîte noire », par exemple, à travers l’analyse des documents que les entreprises rendent accessibles au public, comme les instructions, les brevets ou le matériel publicitaire³⁴. Pourtant, les travailleur·ses du numérique sont positionné·es de manière singulière pour « ouvrir la boîte noire »³⁵ du système algorithmique. La collaboration entre chercheur·ses et travailleur·ses peut produire des outils puissants pour comprendre les algorithmes des technologies de type boîte noire. Le savoir des travailleur·ses – l’expérience vécue des travailleur·ses – reste la clé pour analyser le procès de travail et les technologies utilisées pour l’organiser. En même temps, les chercheur·ses entraîné·es en analyse des technologies numériques peuvent apporter un aperçu inestimable aux travailleur·ses qui rencontrent ces technologies au travail.

Il s’agit de tentatives pour générer du savoir organiquement depuis la base quand les travailleur·ses sont confronté·es à des technologies opaques. Par exemple, dans plusieurs industries, les travailleur·ses ont mis en place des espaces informels pour échanger leurs savoirs. Mettre ses ressources en commun pour naviguer l’application ou le logiciel qui médie son travail peut être vital quand ces outils donnent tant de pouvoir aux employeurs. Tant les chauffeur·es d’Uber que les travailleur·ses des entrepôts d’Amazon compte sur les forums Reddit pour publier anonymement de l’information à propos de leur expérience vécue avec l’application ou le système d’inventaire avec lesquels elles et ils travaillent. Les forums Facebook sont devenus des ressources importantes pour les livreur·ses des compagnies comme DoorDash qui ont besoin de comprendre la logique des algorithmes en lien avec la hausse des prix, l’assignation des courses ou la désactivation des comptes, afin qu’elles et ils puissent collectivement décliner les tâches aux prix abusifs et se donner une augmentation. Les conversations WhatsApp ont été cruciales dans le cycle de luttes qui a balayé le secteur de la livraison de repas en Europe et ailleurs³⁶. Dans ces espaces informels mis en place pour des entreprises basées sur des applications similaires, non seulement pour la livraison de nourriture, mais pour l’économie de service plus largement, les travailleur·ses peuvent trouver les données de l’application, des captures d’écran et peuvent renverser la logique algorithmique en se basant sur l’expérience vécue de leurs collègues³⁷.

Si ces formes de solidarité organiques sont essentielles, comment peuvent-elles être renforcées par des interventions plus structurées, basées sur la collecte et sur l’analyse systématique des données des travailleur·ses et sur leurs savoirs? Rideshare Drivers United (RDU), une organisation de chauffeur·es basée sur une application, a conduit une étude en 2021 ayant pour objectif de comprendre les échelles de paiement et les mécanismes dans l’industrie locale de service de hélage électronique [ride-hailing]. Elles et ils étaient assistés par la Driver’s Seat Cooperative, une organisation qui a développé une application qui s’appuie sur les données qu’Uber collecte sur ses travailleur·ses. Les données, analysées par le think tank de recherche PolicyLink, a montré que la taux horaire médian rapporté par un·e chauffeur·se est de seulement 6,20$ de l’heure en Californie et qu’il étaient parfois aussi bas que 4,20$ de l’heure. Ainsi, l’étude a démontré non seulement que la Proposition 22 — une loi introduite en 2020 qui nie aux chauffeur·ses d’Uber l’entièreté des droits du travail — nuisait substantiellement à la paie des chauffeur·ses et à leur accès aux avantages sociaux, mais aussi que ce processus de contrôle algorithmique était absolument central au procès de travail. Une initiative similaire visant à mieux calculer le taux horaire des chauffeur·ses de hélage électronique a été mise en place par la RideFaire Coalition et la Rideshare Drivers Association of Ontario en 2023-2024. En analysant quatre-vingt-seize relevés hebdomadaires soumis par les chauffeur·es, RideFaire a conclu que le taux horaire médian pour les chauffeur·ses à Toronto était estimé à 6,37$, bien en deçà du salaire minimum provincial³⁸. Les chauffeur·ses qui ont participé à ces initiatives n’étaient pas seulement des sujets qui fournissent des données à une recherche académique – elles et ils étaient engagé.es dans un élan d’organisation plus large qu’elles et ils contribuaient à concevoir afin de mieux comprendre leurs propres conditions de travail et d’y résister.

Prendre la résistance comme point de départ pour notre recherche ne signifie pas que nous ignorons comment la domination se déploie. Peu importe les méthodes utilisées pour les approcher, les artefacs technologiques – par exemple, une partie d’un logiciel ou d’un robot – ne peuvent être étudiés séparément des techniques managériales que le capital déploie pour organiser et contrôler la force de travail qui les opère. Pour les opéraïstes, l’exploitation est le résultat de la « rationnalité » du capital, qui se confronte aux travailleur·ses sous la forme de la machine, mais aussi dans des méthodes et des formes d’organisations résolument humaines³⁹. Les premières luttes dans le travail de livraison via applications visaient à exposer le gestionnaire humain caché derrière l’application. Les études chinoises des plateformes de livraison de repas et de la production de données pour l’IA suggèrent que le pouvoir de gestion humain est complémentaire aux systèmes algorithmiques pour le contrôle du travail visant à contenir les revendications des travailleur·ses. Ce phénomène capture l’idée du « despotisme augmenté », qui a été utilisé pour mettre en lumière comment l’organisation technologique du travail dans les entrepôts d’Amazon – avec son système de surveillance numérique omniprésent – augmente le pouvoir managérial plutôt qu’il le remplace ou l’automatise⁴⁰.

Une enquête ouvrière du numérique doit ultimement tendre à déconstruire radicalement et à renverser la mécanique par laquelle les technologies et la gestion travaillent ensemble de diverses façons pour assurer la domination du capital. Parfois, ce sont les travailleur·ses qui contrôlent la technologie. En plus de redéfinir et de subvertir les technologies du milieu de travail sur lesquelles le capital repose (comme Slack ou les listes courriels et systèmes de messagerie interne du milieu de travail), un des développement le plus intrigants des modes de résistance des travailleur·ses du numérique a été l’émergence de plateformes d’organisation au travail – les canaux de communication entre travailleur·ses intentionnellement construits pour l’organisation d’activistes dans le mouvement ouvrier. Turkopticon est un premier exemple de ces contre-technologies. Plusieurs collaboration avec des designers et des développeurs de logiciels ont depuis générés des outils d’organisation numérique conçus pour être utilisés directement dans la lutte, incluant le réseau social UnionBase dirigé par les syndicats, la « plateforme pour la voix des travailleur·ses » coworker.org et l’application chatbot questions-réponses dirigée par l’IA, par et pour les travailleur·ses de Walmart, Workit⁴¹.

Bien que cette première vague de technologies d’organisation ait rencontré des succès mitigés, elle a préparé le terrain pour une nouvelle génération de technologies qui peuvent suppléer les méthodes d’organisation en personnes, qui demeurent essentielles. En Colombie-Britannique, les programmeur·ses ont collaboré avec les syndicats pour développer Youln. Cette application a été conçue pour aider les travailleur·ses à entrer en contact les un·es avec les autres pour s’organiser⁴². Un autre exemple de ces technologies d’organisation maison est l’application Solidarity Tech, conçue en 2018 pour le RDU à Los Angeles. Dans une discussion autour du développement de contre-plateformes, le designer de l’application Ivan Pardo suggérait que « le logiciel est davantage un processus que nous concevons pour transformer les formulaires de collectes de données en une discussion avec quelqu’un [et] pour transformer ces formulaires en la possibilité d’avoir un·e leader après une série de formations »⁴³. L’outil permet aux chauffeur·ses militant·es de faire des appels encryptés, de prendre des notes et d’identifier les chauffeur·ses comme potentiel·les leaders, militant·es ou sympathisant·es. Bien que la plupart des membres de RDU se voient eux-mêmes – pas la technologie – au centre de la force d’organisation, l’application a été un élément clé pour dépasser l’atomisation des travailleur·ses à la tâche, permettant la discussion et le traitement d’une grande quantité d’information nécessaires pour une organisation à grande échelle.

Les efforts pour mieux comprendre la strate technologique de domination du capital et même pour concevoir des systèmes parallèles afin d’élargir la solidarité sont ultimement dirigés vers l’identification du chaînon le plus faible dans la chaîne de valeur du capital. Ici aussi, les choses bougent et les conflits de travail deviennent de plus en plus visibles.

Trouver le maillon faible

Si le but des enquêtes ouvrières du numérique est de produire du savoir qui peut être utilisé immédiatement pour la lutte, elles doivent dépasser l’analyse de la classe ouvrière et de son exploitation et saisir les tactiques à déployer contre le capital. Dans le capitalisme numérique, cela implique de trouver des façons de subvertir, bloquer ou ralentir l’organisation algorithmique de la production. Une telle tâche peut sembler terriblement difficile dans les milieux de travail contemporains complètement mis en réseaux. Comment organisez-vous un syndicat quand votre milieu de travail est virtuel et/ou transnational et que vous ne rencontrez jamais aucun de vos collègues en personne? Comme vous mettez-vous en grève contre votre compagnie qui peut facilement réacheminer la production à travers tout un ensemble d’entrepôts? Comment pouvez-vous construire le pouvoir ouvrier dans une compagnie où les canaux Slack sont surveillés et que plusieurs collègues sont soit dépolitisés ou soit ont peur de se faire renvoyer?

En premier lieu, la connaissance intime des procès de travail par des travailleur·ses dans les milieux hautement automatisés peut être réorientée vers des actes individuels de sabotage et de résistance. Cela peut aider les travailleur·ses à subvertir l’organisation algorithmique globale du travail : en Italie, un travailleur du commerce en ligne a mal placé les produits sur les tablettes, donc déjouer le logiciel d’inventaire qui est supposé être le seul à connaître la positions d’items aléatoire dans l’entrepôt ; en Chine, un chauffeur des services de hélage électronique utilise des applications robotisées pour contourner les règles algorithmiques et rejeter les demandes de courses qui paient des faibles tarifs sans faire face aux conséquences comme la désactivation du compte par la plateforme ; en Espagne, un livreur apprend à duper le logiciel de reconnaissance faciale de l’application de livraison et à simultanément se connecter à différentes compagnies pour augmenter ses chances de faire assez d’argent sur un quart de travail ; aux États-Unis, un ingénieur de sécurité de Google bricole un message pop-up qui informe les travailleur·ses visitant le site web d’une firme légale antisyndicale de leurs droits légaux de s’organiser⁴⁴. Ces exemples démontrent comment les pratiques de résistance individuelle peuvent rapidement être transformées en armes tactiques.

Le même savoir peut être exploité pour nourrir les efforts de recomposition et de luttes quand les travailleur·ses construisent des réseaux d’aide mutuelle ou s’organisent en collectif. Au Canada, les travailleur·ses d’Amazon et leurs allié·es ont cartographié les entrepôts de l’aire métropolitaine pour identifier le maillon faible dans le réseau d’établissements organisé par l’algorithme que la compagnie utilise pour réacheminer les commandes. Le commerce en ligne s’appuie sur un réseau redondant pour que la perturbation d’un seul établissement ne puisse menacer d’arrêter l’entièreté des opérations. Les efforts canadiens n’ont pas encore mené à la mobilisation, mais dans une tentative similaire en Italie en 2021, une grève à travers l’ensemble de la chaîne de production – des centres d’appel aux entrepôts en passant par les établissements locaux de tri et par les livraisons de fin de parcours – ont exposé le goulot d’étranglement que présentait la livraison. Alors que le but politique de la grève était de rendre visible la division nationale du travail sur laquelle s’appuie le commerce en ligne, un autre résultat a été d’accumuler du savoir sur les liens stratégiques les plus fort de la recomposition : les chauffeur·ses qui, en arrêtant leur travail, ont été capable d’empêcher la livraison de dizaine de milliers de commandes seulement à Milan.

Des formes similaires de production de savoir par la base qui nourrissent directement la lutte entrent en jeu dans les grèves et les autres mobilisations organisées par les travailleur·ses d’application. Une stratégie commune a été d’utiliser une analyse collective, par la base, pour subvertir les temporalités du capitalisme numérique. Les travailleur·ses, particulièrement dans les industries de la livraison de repas et du hélage électronique, se déconnectent en masse de leur application après avoir accumulé assez de savoir sur le moment où il serait plus pertinent d’entrer en grève, par exemple, au moment le plus profitable pour la compagnie. De manière similaire, les livreur·ses de repas de plusieurs villes se sont concerté·es pour accepter puis annuler les commandes de restaurants populaires pour maximiser l’effet d’une action menée par une minorité d’employés. Ce savoir n’est pas construit par une démarche de recherche coordonnée (même si dans certains cas des chercheur·ses militant·es faisaient partie de ces groupes), mais plutôt, par une série de discussions informelles et collectives – dont le partage de captures d’écran affichant des hausses de prix et autres informations sur l’application⁴⁵.

D’autres ont concentré leurs efforts à subvertir les divisions artificielles du capitalisme numérique qui séparent et décomposent la classe ouvrière. Par exemple, les algorithmes d’Uber sont conçus pour garder séparé·es les travailleur·ses. Pour contrer cela, les chauffeur·ses de l’application à Los Angeles et à Washington, D.C. ont pris avantage du lieu de l’aéroport pour s’organiser localement, redéfinissant la logique algorithmique qui produit des travailleur·ses situé·es « au bon endroit, au bon moment » un peu partout dans la ville⁴⁶.

Parfois, le maillon faible est symbolique. C’est ce que met en lumière le walkout majeur organisé par les travailleur·ses de Google à travers la planète en 2018 pour protester contre les mauvaises pratiques et, plus particulièrement, contre la réponse de l’entreprise au harcèlement sexuel au travail. L’action a représenté un choc important à l’image de Google, vu comme un des milieux de travail les plus enviables pour la force de travail de la technologie, avec son aura d’informalité, d’horizontalité et de créativité. Google a déjà retiré son slogan « Don’t be evil », mais pour plusieurs, apprendre l’étentdue des problèmatiques au travail a été une surprise. Alors que les walkouts n’étaient pas le résultat d’une initative de production de savoir formalisée par la base, ils ont catalysé et inspiré les travailleur.ses à utiliser leur expérience vécue à Google comme source de formes d’enquêtes narratives. Cela a parfois pris la forme de mémoires intimes et introspectifs, comme le livre de Wendy Liu Abolish Silicon Valley. Alors que les essais personnels des femmes sont souvent diminués et ridiculisés, ils ont ici exposés avec succès les inégalités structurelles incrustées dans l’industrie de la technologie⁴⁷.

Les travailleur·ses de la technologie en Chine avaient des buts similaires quand il ont dénoncé la culture endémique du surtravail et mobilisé un mouvement en ligne basé sur l’application GitHub appelé 996.ICU. Le nom réfère à « travaille le 996, malade aux soins intensifs », une expression qui capture l’horaire de travail typique de ce secteur: de 9h à 21h, 6 jours par semaine. Ce mouvement anti-996 a attiré l’attention du gouvernement chinois et a gagné un support extraordinaire des travailleur·ses de la technologie localement et internationalement, contraignant certaines compagnies du secteur de la technologie (par exemple, ByteDance) à annoncer des changements à l’horaire de travail. Notamment, les travailleur·ses de la technologie en Chine ont reconverti la page de problèmes techniques de GitHub – normalement utilisée pour la résolution d’enjeux techniques – pour partager les revendications de leur milieu de travail. Même si le mouvement anti-996 s’est éteint peu de temps après que les travailleur·ses de l’international aient démontré de la solidarité et que les menaces de renvois pèsent lourd dans le ralentissement de l’économie chinoise, cela a mis en lumière les mauvaises conditions de travail des professionel·les hautement qualifié·es à l’intérieur de l’industrie globale de la technologie.

Et les syndicats dans tout ça?

Les enquêtes ouvrières du numérique amènent les chercheur·ses à entrer en contact avec les syndicats et à maintenir des liens rapprochés avec eux, ce qui soulève des questions politiques, éthiques et méthodologiques à propos de nos relations avec ces organisations. D’un côté, en tant qu’institution qui apporte indéniablement des avantages tangibles au travailleur·ses et qui les élèvent à l’aide du pouvoir et des ressources dont ils disposent, les syndicats méritent par défaut notre soutien et notre collaboration. Bien qu’un nombre significatif d’initiatives d’organisation dans le capitalisme numérique sont nées de groupes de travailleur·ses auto-organisés, comme le Amazon Workers Union, Turkopticon, le African Content Moderators Union et le RDU, les syndicats établis ont été présents tout au long de la chaîne de valeur où ces embrasements ont pris.

Dans les larges campus de la technologie états-uniens, les services sous-traités de nettoyage, de nourriture et de sécurité ont lancé une révolte de travailleur.ses en s’organisant avec succès à UNITE HERE, les Teamsters et le Service Employee International Union (SEIU). Les travailleur·ses des plateformes de production culturelle comme Kickstarter et Bandcamp se sont organisé·es à travers le Office and Professional Employee International Union (OPEIU) et ceux de Google ont choisit le Communications Workers of America (CWA) pour soutenir l’émergence du Alphabet Workers Union. Les employé·es temporaires et contractuel·les au Google Contractor HCL Technologies se sont organisés avec le United Steelworkers (USW) à Pittsburg⁴⁸. De manière similaire, dans le travail de plateforme, des syndicats établis ont organisé les travailleur·ses de livraison de repas à Toronto, alors que les travailleur·ses du commerce en ligne à Amazon ont été organisé·es par la CGIL en Italie et par la GMB au Royaume-Uni, parmi tant d’autres. Les syndicats se sont rattrapés sur les problématiques auxquelles a fait face la nouvelle force de travail qui rendent le capitalisme numérique possible. Dans ce processus, ils ont aussi généré leur propre savoir à propos de l’économie du numérique, souvent à travers les départements de recherche des syndicats ou à travers différentes initiatives de recherche du type «Future of Work [futur au travail]» qui se concentrent sur les impacts de la nouvelle automatisation du travail.

Malgré ces contributions importantes, pour paraphraser le collectif Zerowork, une enquête ouvrière du numérique ne devrait jamais confondre la force de travail numérique avec ses organisations officielles⁴⁹. Les syndicats traditionnels qui ont émergé au XXe siècle ne sont ni naturels ni la seule forme de représentation des travailleur·ses. En tant qu’institution située dans le capitalisme, les syndicats ont de sérieuses limitations tant historiquement qu’actuellement. C’est un terrain contesté, où la base et la bureaucratie sont souvent en tension l’une avec l’autre⁵⁰. Avec leur tendance à focusser sur les enjeux propres à mettre du pain sur la table, les syndicats institutionnalisés ont tendance à négliger des objectifs plus larges comme le contrôle par les travailleur·ses et l’organisation anti-capitaliste. Le militant et travailleur états-unien James McAlevey décrit la manière dont les activités syndicales depuis les années 1990 ont pris formes selon un « modèle de mobilisation » professionel⁵¹,dans lequel les travailleur·ses sont des pions dans une campagne hautement coordonnée et médiatisée par des employé·es du syndicat. Cette approche du haut vers le bas a atteint son paroxysme avec le travail de plateforme, puisque certains syndicats ont accepté de maintenir le système de classification erroné dans l’industrie de la livraison de repas et du VTC via les applications, en échange de l’opportunité d’étendre leurs rangs et de générer des revenues tout en évitant les défis du processus d’organisation démocratique⁵².

En ramenant l’esprit de Zerowork au capitalisme numérique, un des buts des enquêtes ouvrières du numérique est alors de mieux comprendre la relation émergente entre les travailleur·ses du numérique et le mouvement syndical – quand est-il fonctionnel pour les travailleur·ses, quand est-il dysfonctionnel et quand est-ce que le contourner complètement est la seule façon de développer des organisations efficaces de travailleur·ses. Le portrait est encore plus complexe en raisons des contraintes structurelles auxquelles font face les travailleur·ses dans les secteurs (par exemple, le travail de soin) et dans les pays (particulièrement le Sud Global) où les syndicats sont simplement absents ou ne représentent pas la principale forme d’organisation au travail. Dans ces cas-là, le savoir généré par les travailleur.ses depuis la base peut être d’autant plus essentiel pour s’organiser en l’absence d’un syndicat.

Finalement, même si plusieurs exemples de recherches menées par des travailleur·ses considérés comme des enquêtes ouvrières du numérique ont été réalisées avec les syndicats et leurs efforts de recherche, une enquête ouvrière du numérique à proprement parler maintient toujours une position d’autonomie par rapport aux syndicats. Cette position laisse non seulement de l’espace à la collaboration pour des initiatives démocratiques menées par des travailleur·ses dans les syndicats traditionnels ; elle maintient, d’abord et avant tout, un engagement et un devoir d’attention envers les travailleur·ses sans qui aucune enquête réussie ne serait possible. Le but des enquêtes ouvrières du numérique n’est pas la représentation des travailleur·ses. C’est de construire un contre-pouvoir pour que le travail puisse l’emporter à la table de négociation – ou dans les conflits ouverts – avec les employeurs. Cette approche de l’enquête met en lumière la façon dont l’action directe et les formes radicalement démocratique d’organisation peuvent nous mener vers le pouvoir ouvrier. Une pratique d’enquête qui émerge et soutien les luttes peut construire une relation autonome avec les travailleur·ses à travers le processus de recherche lui-même.

Des alliances et des futures possibles

L’enquête ouvrière du numérique est la continuité d’une longue tradition de recherche militante, tant en Europe qu’en Amérique du Nord, mais émerge aussi de transformations récentes qui ont ébranlé le monde académique et, plus largement, le capitalisme. Elle inclut, avant toute chose, les processus de restructuration, de précarisation et de plateformisation du travail sous le capitalisme numérique ; mais aussi de manière générale, les processus de globalisation, le néolibéralisme et l’austérité ; les attaques renouvelées contre les organisations des travailleur·ses ; les nouvelles formes de surveillance et de répression politique ; l’émergence globale de nouvelles formes de fachisme ; les formes avancées de changements climatiques ; les politiques anti-immigration ; la transphobie et la propagation des guerres et des génocides. Parce que l’enquête ouvrière n’est pas une méthode de recherche, mais plutôt une approche politique de production du savoir par le bas, qui opère dans et contre le capitalisme numérique, elle ne peut pas être imaginée en dehors de ce moment historique, avec ses contraintes et ses opportunités. En effet, les nouvelles organisations politiques qui rendent possible les enquêtes ouvrières du numérique croisent et s’allient de plus en plus aux mouvements contre l’utilisation de l’informatique pour l’arpartheid et le génocide, la surveillance des immigrant·es et la destruction du climat. Aux États-Unis, en Inde, en Hongrie, en Italie, au Brésil, entre autres, on se bat aussi contre la montée du fascisme et contre son impact sur le droit du travail.

Il importe de souligner que l’enquête ouvrière du numérique n’est pas une approche déterministe de la technologie. Bien qu’elle mette l’emphase sur le rôle des technologies numériques qui médient, organisent, contrôlent et, parfois, libérent le travail, elle le fait avec la conscience que la technologie est un élément du capitalisme contemporain et elle construit des résistances contre cette dernière. Ce point est important pour les travailleur·ses, qui considèrent souvent problématique la fascination des sciences sociales pour la technologie. La plupart préférerait discuter des structures et des problèmes matériels qui ont un impact immédiat sur leurs vies, comme les contrats et le despotisme managérial. Qui plus est, les technologies que rencontrent les travailleur·ses sur le plancher au quotidien leur paraissent souvent banales et quelconques. Les enquêtes ouvrières du numérique – qu’elles focussent sur l’organisation algorithmique du travail, sur les formes de sabotages adoptées par les travailleur·ses sur le plancher, sur l’utilisation subversive des données numériques ou sur la recomposition des identités des travailleur·ses et de ses luttes – a toujours pour but de produire un savoir utile à la libération collective, pas seulement un savoir pour lui-même ou pour recevoir la reconnaissance du monde académique. Cette orientation doit se refléter à travers le processus de recherche et les façons dont ses résultats sont écrits, partagés et discutés.

Les chercheur·ses sont prédisposé·es à s’allier aux travailleur·ses du numérique étant donné les similarités rencontrées dans la division du travail au sein des économies capitalistes avancées. Les travailleur·ses académiques peuvent engager des travailleur·ses de plateforme pour conduire leur Uber, annoter leurs données de recherche ou livrer leur repas tard le soir. Les universitaires les plus précaires, comme les doctorant·es et les chargé·es de cours, peuvent se tourner vers les plateformes ou vers le travail de données pour complémenter leurs revenus et leur sécurité d’emploi en déclin dans le monde universitaire. Ces croisements rendent possible la solidarité. L’organisation et l’éducation politique peuvent nous aider, en tant que travailleur·ses positionné·es différemment, à comprendre les changements dans les conditions matérielles parfois partagées.

Nous partageons également des antagonistes. L’histoire du travail est remplie d’exemples de petits groupes d’organisateur·ices engagé·es à lutter contre les façons dont les propriétaires, les patrons et la culture dressent les travailleur·ses les un·es contre les autres. Sous le capitalisme numérique, les cols blancs de la technologie se tiennent aux côtés des travailleur·ses de la cafétéria et des Turkers [les travailleur·ses de la plateforme AMT] engagés dans une lutte collective. Les membres d’une faculté s’organisent aux côtés des travailleur·ses des services sur les campus universitaires. Comment notre contribution à l’enquête ouvrière peut-elle mettre en lumière la chaîne de valeur qui à la fois divise et unit les travailleur·ses de la technologie? Comment la recherche peut-elle mettre en lumière les possibilités et les obstacles à la solidarité? Comment peut-elle nous aider à développer des tactiques et des savoirs stratégiques pour l’organisation?

Les modèles de communication dans l’enquête ouvrière doivent aborder ces problématiques sous toutes leurs facettes : qui peut parler à un groupe de travailleur·ses? Qui signe les publications et les rapports – c’est-à-dire, à qui appartient le savoir qui compte et qui est reconnu publiquement? Quelle est la valeur d’un système de communication opaque et inaccessible comme les journaux académiques et les conférences s’il confère une légitimité académique sans que les travailleur·ses puissent en bénéficier? Nous n’avons pas nécessairement toutes les réponses à ces questions et nous n’avons certainement pas la prétention d’avoir le dernier mot sur les meilleures pratiques de recherche, mais nous espèrons que d’autres chercheur·ses et militant·es dans ce domaine vont poursuivre le développement de notre méthode centrée sur l’expérience des travailleur·ses et leurs priorités⁵³.

Des considérations épistémiques encore plus significatives sont sur la table : pensons à la tension entre, d’une part, la production d’un savoir d’autorité estimé par les travailleur·ses et d’autre part, la production d’un savoir à travers son propre positionnement et sa propre vision du monde en tant que travailleur·se. Une division du travail inégale basée sur la classe, le genre et la race tend à refaire surface à travers les pratiques d’enquêtes ouvrières du numérique. Les chercheur·ses doivent être prêt·es à mobiliser leurs privilèges quand cela est utile, tout en travaillant à les atténuer. Par exemple, utiliser l’expérience de vie de quelqu’un comme exemple d’un problème théorique plus large peut sembler une pratique extractive et donc compromettre la confiance mutuelle qui est centrale aux enquêtes ouvrières. En même temps, cela peut aider à généraliser la conscience des travailleur·ses de leurs conditions de travail au-delà de leur expérience individuelle. Des relations ancrées dans la solidarité entre les travailleur·ses du numérique et les chercheur·ses peuvent aider à naviguer dans les choix relatifs à la représentation dans les enquêtes ouvrières du numérique.

Par dessus tout, les travailleur·ses n’aiment pas être représenté·es comme passif·ves, déqualifié·es ou dévalué·es. La recherche qui utilise ces situations d’emploi comme des exemples de dystopie tend à passer à côté du fait que les vies des travailleur·ses sont aussi actives, dynamiques et porteuses d’espoir. Ceci est une des principales perspectives de l’opéraïsme : les travailleur·ses et leurs luttes sont le moteur de changements économiques majeurs, que le capital le veuille ou non. Les enquêtes ouvrières du numérique mettent l’accent sur les travailleur·ses en tant qu’agent de transformation. Cela peut donc produire de nouvelles façons d’imaginer différents futurs révolutionnaires fondés sur l’empowerment des travailleur·ses plutôt que sur leur paupérisation.

Les tentatives d’imaginer ces différents futurs centrés sur les travailleur·ses peuvent mener à des narratifs radicalement nouveaux. Un exemple vécu est The World After Amazon, une collection d’histoires de science fiction spéculatives écrites par les travailleur·ses de la base dans la compagnie. Ici, les travailleur.ses « rêvassent leurs propres rêves et réclament le pouvoir collectif de façonner leur avenir » en opposition au plan dystopique qu’Amazon réserve à la force de travail, comme le disent les chercheur·es qui ont catalysé cette initiative. Ces histoires incluent des alliances entre humains et robots qui provoquent une révolte ou le parcours d’une femme qui passe de ménagère dans une communauté fermée à révolutionnaire intrépide⁵⁴. S’engager dans une enquête ouvrière du numérique est différent d’écrire de la fiction spéculative, mais cela peut aussi contribuer à imaginer des futurs radicaux centrés sur les désirs et les luttes des travailleur·ses, des futurs qui, nous l’espèrons, pourront bientôt se matérialiser pour subvertir et ultimement remplacer le capitalisme numérique. Dans une période où le capitalisme numérique paraît omniprésent et insurmontable, documenter les perspectives des travailleur·ses à travers la chaîne de valeur peut aider à fomenter des nouvelles stratégies d’organisation partagées.

Ce texte est traduit par Sandrine Belley. Il est publié comme introduction du livre Notes Toward a Digital Workers’ Inquiry aux étditions Common Notions (2025). Les illustrations sont tirées de l’œuvre de Lorenz Stoer.

NOTES

1. Mark Stuart, Vera Trappmann, Ioulia Bessa, Simon Joyce, Denis Neumann et Charles Umney, “Labor Unrest and the Future of Work: Global Struggles Against Food Delivery Platforms,” Labor Studies Journal 48, no. 3 (2023): 287–97; Hong Yu Liu, “Tech Worker Activism against Gender Discrimination in China,” Capital & Class 47, no. 4 (2023), p. 511-517.

2. Par exemple, voir Max Haiven and Alex Khasnabish, The Radical Imagination: Social Movement Research in the Age of Austerity (Halifax, NS and London: Fernwood/Zed Books, 2014) ou Jen Gobby and Chris Dixon, “Research for Transforming the World,” Briarpatch, March 3, 2022, briarpatchmagazine.com.

3. Dan Calacci and Alex Pentland, “Bargaining with the Black-Box: Designing and Deploying Worker- Centric Tools to Audit Algorithmic Management,” Proceedings of the ACM on Human- Computer Interaction 6, no. CSCW2 (2022): 1–24. Voir aussi “The Data Workers’ Inquiry,” data-workers.org.

4. Voir Jamie Woodcock, “Towards a Digital Workerism: Workers’ Inquiry, Methods, and Technologies,” NanoEthics 15, no. 1 (2021): 87–98; Cailean Gallagher, Karen Gregory, and Boyan Karabaliev, “Digital Worker Inquiry and the Critical Potential of Participatory Worker Data Science for On‐Demand Platform Workers,” New Technology, Work and Employment 40, no. 1, December 19, 2023. Voir aussi l’entrevue avec Cailean Gallagher dans Capacitor collective, Notes Toward a Digital Workers’ Inquiry (Philadelphie et Brooklyn : Common Notions, 2025).

5. Gigi Roggero, Italian Operaismo: Genealogy, History, Method (Cambridge : MIT Press, 2023).

6. Voir Callum Cant, Riding for Deliveroo: Resistance in the New Economy (London: Polity, 2019).

7. Voir Mario Tronti, Ouvriers et capital, traduit par Yann Moulier-Boutang (Genève : Entemonde, 2016). Le livre de Tronti, Operai e capitale, a été originalement publié en 1966 par Einaudi Editore.

8. Voir notesfrombelow.org. Pour des enquêtes contemporaines, incluant avec des travailleuses du sexe et des stagiaires, voir le travail de la revue francophone Ouvrage à Montréal.

9. Sur la composition et la recomposition du capitalisme numérique, voir Nick Dyer-Witheford, Cyber-Proletariat: Global Labour in the Digital Vortex (London: Pluto Press, 2015). Pour un exemple de la recomposition des travailleur·ses et de la communauté plus large qui les entoure, voir Valentina Castellini, “Spaces of social recomposition: resisting meaningful work in social cooperatives in Italy,” Antipode 53, no. 6 (2021), p. 1661-1681.

10. Par exemple, Microsoft Research fournit des stages et du financement de recherche via son programme Social Media Collective and Microsoft Research AI & Society fellows; des conférences de recherche majeures comme FAccT (Conference on Fairness, Accountability, and Transparency) et des organisation de recherche comme PAI (Partnership on AI think tank) sont financées par des compagnies comme Adobe, Meta, Google et Amazon.

11. Ifeoma Ajunwa, Sareeta Amrute, Lilly Irani, Winifred R. Poster, and Meg Stalcup, “Tech firms need Black AI scholars and labour rights.” Nature 590, no. 389 (2021).

12. Meredith Whittaker, “The Steep Cost of Capture,” Interactions 28, no. 6 (2021), p. 50-55.

13. Patricia Hill Collins, “Learning from the outsider within: The sociological significance of Black feminist thought,” Social Problems 33, no. 6 (1986): s14–s32; sur la co-recherche, voir Gigi Roggero, “Notes on Framing and Re- inventing Co- research,” ephemera 14, no. 3 (2015), p. 515-523.

14. Nina B. Wallerstein and Bonnie Duran, “Using Community-based Participatory Research to Address Health Disparities”, Health Promotion Practice 7, no. 3 (2006), p. 312-323.

15. Antonio Gramsci, Selections from the Prison Notebooks, traduit par Quintin Hoare et Geoffrey Nowell Smith (New York: International Publishers,1971), p. 323-346.

16. Les critiques féministes de production située du savoir résonnent avec l’approche postcoloniale de l’étude des sciences et des technologies. Toutes deux révèlent efficacement les limites du positionnement. Voir Donna Haraway, “Situated Knowledges: The Science Question in Feminism and the Privilege of Partial Perspective,” Feminist Studies 14, no. 3 (1988), p. 575-599; ou Sandra Harding, “Postcolonial and Feminist Philosophies of Science and Technology: Convergences and Dissonances,” Postcolonial Studies 12, no. 4 (2009), p. 401-421.

17. Pour plus de méthodes de recherche incorporant le savoir tacite des travailleur.ses dans leur analyse, voir Callum Cant, Clark McAllister, Zeynep Karlıdağ, George Briley, and Dante Philp, “Workers’ Inquiry: A User’s Guide,” dans SAGE Handbook of Digital Labour, ed. Ergin Bulut, Julie Chen, Rafael Grohmann, and Kylie Jarrett (London et al.: SAGE Publications Ltd., forthcoming 2025).

18. Pour un témoignage, voir Tech Workers Coalition, “Tech Workers, Platform Workers, and Workers’ Inquiry,” Notes from Below 2, March 30, 2018, notesfrombelow.org.

19. Facility Waters et Jamie Woodcock, “Far from Seamless: A Workers’ Inquiry at Deliveroo,” Viewpoint Magazine, September 20, 2017, viewpointmag.com.

20. DAIR’s Data Workers’ Inquiry, data-workers.org.

21. Workers’ Observatory à Edinburgh, workersobservatory.org.

22. Tamara Kneese, “Precarity Beyond the Gig: From University Halls to Tech Campuses,” dans The Gig Economy: Workers and Media in the Age of Convergence, ed. Brian Dolber, Michelle Rodino- Colocino, Chenjerai Kumaniyka, et Todd Wolfson Wolfson (London and New York: Routledge, 2021), p. 239-255.

23. Nick Srnicek, Platform Capitalism (London: Polity, 2015).

24. Andrea Zeffiro, “Digitizing Labor in the Google Books Project: Gloved Fingertips and Severed Hands,” dans Humans at Work in the Digital Age: Forms of Digital Textual Labor, ed. Shawna Ross et Andrew Pilsch (London and New York: Routledge, 2019), 133-153.

25. Lilly Irani, “Turkopticon as Software, Turkopticon as Worker Organizing: On Organizing Form as Emergent Strategy (2009–2024),” dans SAGE Handbook of Digital Labour, ed. Ergin Bulut, Julie Chen, Rafael Grohmann, and Kylie Jarrett (London et al.: SAGE Publications Ltd., forthcoming 2025).

26. Karen Gregory, “‘Worker Data Science’ Can Teach Us How to Fix the Gig Economy,” Wired, December 7, 2021, wired.com.

27. Lilly Irani, “Justice for Data Janitors,” Public Books, January 15, 2015, public-books.org.

28. Le zine Bits in the Machine peut être télécharger via collective-action.tech.

29. Paul Christopher Gray, “The Same Tools Work Everywhere: Organizing Gig Workers with Foodsters United,” Labour/Le Travail 90, no. 1 (2022), p. 41-84.

30. Ce projet a été complété grâce au travail de recherche de Véronique Sioufi, une doctorante au département de géographie à l’université Simon Fraser.

31. Alphabet Workers Union, “Every Google Worker: An Examination of Alphabet’s US Shadow Workforce,” c. 2019, https://everygoogleworker.alphabetworkersunion.org.

32. Wei Ding, “Platform Poachers: Media Tactics and the Spatial Production of Civilian Fleets in Shenzhen,” Chinese Journal of Journalism & Communication, no. 6 (2023), p. 6-32 [en chinois].

33. Sur l’assymétrie de l’information à Uber, voir Alex Rosenblat et Luke Stark, “Algorithmic Labor and Information Asymmetries: A Case Study of Uber’s Drivers,” International Journal of Communication 10 (2016), p. 3758-3784; sur la logique calculative, voir Aaron Shapiro, “Dynamic Exploits: Calculative Asymmetries in the On‐demand Economy,” New Technology, Work and Employment 35, no. 2 (2020), p. 162-177; le concept d’injustice épistémique est développé dans Chi Kwok,“Epistemic Injustice in Workplace Hierarchies: Power, Knowledge and Status,” Philosophy & Social Criticism 47, no. 9 (2021), p. 1104-1131.

34. Voir Jenna Burrell, “How the Machine ‘Thinks’: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms,” Big Data & Society 3, no.1 (2016); Rob Kitchin, “Thinking Critically About and Researching Algorithms,” dans The Social Power of Algorithms, ed. David Beer, 14–29 (Abingdon, Oxon and New York: Routledge, 2018).

35. Waters et Woodcock, “Far from Seamless”.

36. Voir Arianna Tassinari et Vincenzo Maccarone, “Riders on the Storm: Workplace Solidarity among Gig Economy Couriers in Italy and the UK,” Work, Employment and Society 34, no. 1 (2020), p. 35–54; Daniela Leonardi, Marco Briziarelli, Emiliana Armano, et Annalisa Murgia, “The Ambivalence of Logistical Connectivity: A Co- research with Foodora Riders,” Work Organisation, Labour & Globalisation 13, no. 1 (2019), p. 155-171.

37. Pour un exemple qui renverse l’ingénérie d’une application de livraison de nourriture à Berlin, voir Niels Van Doorn, “At What Price? Labour Politics and Calculative Power Struggles in On- demand Food Delivery,” Work Organisation, Labour & Globalisation 14, no. 1 (2020), p. 136-149.

38. RideFair Coalition, “Legislated Poverty,” ridefair.ca.

39. Pour une première théorisation de ces dynamiques, voir Raniero Panzieri, “Sull’uso delle macchine nel neo- capitalismo,” Quaderni Rossi 1 (1961). Une traduction anglaise peut être trouvée sur le site libcom.org.

40. Sur le travail de livraison en Chine, voir Tongyu Wu and Bingqing Xia, “Computing and Manipulating: The Complementary Organization to Algorithms in the Data Labeling Work,” Sociological Review of China 11, no. 6 (November 20, 2023), p. 66–86 [en Chinois]. Sur le despotisme augmenté d’Amazon, voir Alessandro Delfanti, The Warehouse: Workers and Robots at Amazon (London: Pluto Press, 2021).

41. Pour plus d’information, voir Lilly Irani et M. Six Silberman, “Turkopticon:Interrupting Worker Invisibility in Amazon Mechanical Turk,” dans Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2013, p. 611-620; Enda Brophy et Seamus Bright Grayer, “Platform Organizing: Tech Worker Mobilization and Digital Tools for Labour Movements,” dans The Gig Economy: Workers and Media in the Age of Convergence, ed. Todd Wolfson, Chenjerai Kumanyika, Michelle Rodino-Colocino, et Brian Dolber (London and New York: Routledge, 2021), p. 207-222.

42. David Moscrop, “Organizing a Union? Yes, There’s an App for That,” Jacobin, January 30, 2023, jacobin.com.

43. Pour en savoir plus sur l’organisation de RDU, voir Brian Dolber, “Organizing at the Digital Water Cooler: Social Media, Platform Organizing, and the Fight Against Surveillance Capitalism,” South Atlantic Quarterly 122, no. 4 (2023), p. 779-793.

44. Pour des exemples de sabotage et de résistance algorithmique, voir Tiziano Bonini and Emiliano Treré, Algorithms of Resistance: The Everyday Fight against Platform Power (Cambridge, MA and London: The MIT Press, 2024). Sur le commerce en ligne en Italie, voir Delfanti, The Warehouse; sur le ride-hailing en Chine, voir Julie Yujie Chen, “Thrown under the bus and outrunning it! The logic of DiDi and taxi drivers’ labour and activism in the on- demand economy,” New Media & Society 20, no. 8 (2018), p. 2691-2711.

45. À propos de ces mobilisations, voir Cant, Riding for Deliveroo; Bonini and Treré, Algorithms of Resistance.

46. Voir Dolber, “Organizing at the Digital Water Cooler”; Katie J Wells, Kafui Attoh, and Declan Cullen, “‘Just- in- Place’ Labor: Driver Organizing in the Uber Workplace,” Environment and Planning A: Economy and Space 53, no. 2 (March 1, 2021), p. 315-331.

47. Tamara Kneese, “Our Silicon Valley, Ourselves,” b2o, August 6, 2021, boundary2.org.

48. Seamus Bright Grayer et Enda Brophy, “The Party’s Over: Organizing Across the Contractor Divide at Google,” dans The Hand-book of Digital Labor, ed. Jack Qiu, Richard Maxwell, et Shinjoung Yeo (London and New York: Wiley Blackwell, 2025), 18-37.

49. Formé aux États-Unis en 1975, le collectif Zerowork était un groupe de chercheur·ses militant·es transatlantiques qui, à travers deux éditions de leur revue éponyme, visaient à explorer la classe ouvrière « définie par sa lutte contre le capitalisme ». Voir Zerowork, “Introduction” (1975), zerowork.org.

50. «Les syndicats sont inhéremment contradictoires», écrit l’organisateur anglais Ian Allinson. « Ils sont des organisations de résistance vis-à-vis de l’employeur, mais on peut aussi utiliser le syndicat pour se mettre d’accord sur les modalités de gestion.» Ian Allinson, Workers Can Win (London: Pluto Press, 2022), p. 210.

51. Jane McAlevey, No Shortcuts: Organizing for Power in the NewGilded Age (Oxford and New York: Oxford University Press, 2016). Voir aussi Veena Dubal, “Sectoral Bargaining Reforms: Proceed with Caution,” dans New Labor Forum, January 20, 2022, newlaborforum.cuny.edu.

52. L’International Machinist Association a effectivement formé un syndicat jaune avec Uber à New York. Des ententes similaires ont été prises avec les United Food and Commercial Workers Canada, la GMB Union au Royaume-Uni et le Transport Workers Union en Australie.

53. Pour une discussions sur les potentiels écueils du protagonisme des chercheur·ses vis-à-vis les asymétries de pouvoir avec les travailleur·ses, voir Todd Wolfson, Ursula Huws, James Farrar et Yaseen Aslam, “‘Alongside but Not in Front’: Reflections on Engagement, Disengagement and Ethics in Action Research with Workers,” Work Organisation, Labour & Globalisation 16, no. 1 (2022), p. 104-120.

54. Ces histoires de même qu’un ebook gratuit sont disponibles sur afteramazon.world.

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