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• CSO

  Les chercheurs et chercheuses du Centre de sociologie des organisations mènent des enquêtes originales, collectent et analysent des données avec rigueur. Ils et elles produisent des résultats robustes à partir de méthodes variées pour contribuer à développer des connaissances nouvelles. Dans le podcast « Faire savoir » , nous ouvrons les coulisses du laboratoire et de ses projets. Bienvenue dans la fabrique de la recherche. La numérisation des services publics de l'emploi. Comment l'IA transforme la relation de service entre conseillers et demandeurs d'emploi. Didier Demazière, directeur de recherche CNRS et sociologue au Centre de sociologie des organisations, partage les résultats d'une recherche qui... porte sur l'introduction des outils numériques et de l'intelligence artificielle générative dans les services publics de l'emploi en Europe. Il s'agit d'une recherche collective, financée dans le cadre du programme européen H2020, conduite entre 2020 et 2024 et menée dans quatre pays, Danemark, Irlande, Slovénie et France, avec Pôle emploi, devenu entre-temps France Travail. Bonjour Didier Demazière. Pouvez-vous nous rappeler quelle était la question de recherche de départ ?

• Didier Demaziere

  Notre question de recherche porte sur les conséquences des algorithmes sur le travail des conseillers professionnels.

• CSO

  Quelles sont les attitudes des conseillers à l'égard de l'automatisation du service délivré aux demandeurs d'emploi ? En fait, est-ce que l'IA peut remplacer les conseillers ?

• Didier Demaziere

  Nous avons étudié un aspect particulier de l'intelligence artificielle. Ce qu'on appelle de manière un peu barbare les algorithmes de profilage. Alors qu'est-ce que c'est et comment ça fonctionne ? Le principe est le suivant, l'objectif de ces algorithmes est de détecter de façon automatisée les chômeurs à risque de chômage de longue durée pour mettre en place un accompagnement adapté pour éviter ce risque. Pour cela, un algorithme analyse les données personnelles de chaque demandeur d'emploi et calcule un score de risque. de chômage de longue durée, une sorte de prédiction statistique. A partir de là, la machine recommande, de manière automatisée et sans intervention humaine, des prestations supposées adaptées. Par exemple, prescrire un stage de formation, prescrire un bilan professionnel ou inciter le demandeur d'emploi à rechercher directement un emploi.

• CSO

  Pour y répondre, quelles étaient vos méthodes d'enquête ?

• Didier Demaziere

  Nous avons suivi un protocole identique. Pour cette importante enquête comparative dans les quatre pays. D'abord, reconstituer la politique d'implantation des algorithmes dans chaque service public de l'emploi à partir d'archives et d'entretiens. Nous en avons fait 10 à 16 par pays. Et ensuite, et surtout, analyser les conséquences des algorithmes sur le travail des conseillers à partir d'enquêtes dans des avances locales. Au global. Nous avons réalisé 160 entretiens individuels avec des conseillers, complétés par 13 entretiens collectifs, plus 34 journées d'observation du travail des conseillers face à des demandeurs d'emploi.

• CSO

  Et que constatez-vous ?

• Didier Demaziere

  Alors notre hypothèse principale était celle de tensions, voire même de contradictions, entre le profilage statistique automatisé d'un côté, et le profilage humain relationnel fait par les conseillers de l'autre. Cette hypothèse initiale s'appuie sur deux constats empiriques préalables. Premier constat, les premières tentatives d'introduction de profilage statistique dans les services publics de l'emploi, dans les années 2000-2010, ont été des échecs, et notamment en raison de la résistance des conseillers à utiliser ces outils de profilage. Le deuxième constat empirique, c'est que l'intelligence artificielle a été introduite au nom d'une valeur d'équité qui met implicitement en cause le travail des conseillers. En effet, l'IA est supposée garantir un service transparent et fondé sur les mêmes critères pour tous les demandeurs d'emploi, alors que le profilage humain, celui des conseillers, serait instable, varierait d'un conseiller à l'autre. avec des risques d'arbitraire ou d'inégalité de traitement.

• CSO

  Alors, avant d'aborder les résultats, qu'avez-vous relevé ?

• Didier Demaziere

  Alors, la première surprise est que l'on n'observe pas une dominante d'hostilité à l'encontre de l'IA de la part des conseillers, pas de rejet massif, disons, des algorithmes. Les conseillers ont majoritairement, dans tous les pays étudiés, une attitude plus partagée, plus ambivalente. D'un côté... Ils émettent effectivement des critiques qui sont sinon unanimes, du moins très répandues. Ils revendiquent la responsabilité de faire eux-mêmes le diagnostic des situations des demandeurs d'emploi et ils placent donc au cœur de leur métier leur capacité à prendre les bonnes décisions. Deuxièmement, ils critiquent les algorithmes qu'ils voient comme des boîtes noires au fonctionnement opaque. Ils disent par exemple que les automates se trompent, à moins qu'ils ne tombent juste. par le fait du hasard. Ils dénoncent aussi les algorithmes comme déshumanisants. Pour eux, ces algorithmes détruisent la relation de confiance qui est si difficile à construire avec les demandeurs d'emploi. Donc là, on retrouve en fait des résultats d'enquête... plus anciennes, qui nous disent que l'intelligence artificielle est perçue comme une menace pour l'autonomie professionnelle, pour le métier des conseillers. Mais, d'un autre côté, à l'opposé, les conseillers, les mêmes conseillers, et de façon tout aussi majoritaire, voient des aspects bénéfiques à la numérisation. Pour eux, les algorithmes permettent d'identifier une catégorie de chômeurs réputée plus autonome. qui ont moins besoin de leurs conseils et qui peuvent être d'emblée orientés vers des services numérisés, à distance, en self-service. De plus, pour eux, cela permet de dégager du temps pour d'autres demandeurs d'emploi plus en difficulté. C'est, selon leurs propres termes, la possibilité de donner plus à ceux qui ont moins et donc de se sentir vraiment utile. On a ici une inversion de la perspective. L'IA préserve le cœur du métier. en permettant de se concentrer sur ceux qui ont le plus besoin de conseils et d'une relation humaine. C'est vraiment une surprise. C'est-à-dire, s'ILIA est vue comme menace sur le métier, elle est aussi vue comme un retour, en fait, la possibilité de vraiment exercer le cœur de son métier. Et ça, c'est une évolution très nette par rapport aux études antérieures. Cette évolution... Elle s'explique par la dégradation des conditions de travail des conseillers. En effet, ce que l'on a observé dans les enquêtes, c'est une surcharge et un engorgement des services publics de l'emploi dans les pays étudiés. Cette dégradation, on peut la mesurer simplement par exemple par la croissance de la taille des portefeuilles des conseillers, c'est-à-dire le nombre de demandeurs d'emploi que chacun doit suivre. Les conseillers sont donc soumis à des flux croissants. ont de moins en moins de temps à consacrer à chaque demandeur d'emploi et cela est vécu comme une dégradation de leur métier. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle vient en fait soulager la pression. Et cela nous amène à conclure que l'acceptabilité de l'intelligence artificielle dans les services publics est liée à la dégradation des services publics. Cette acceptabilité, elle est meilleure quand la dégradation est plus forte. Les critiques et les réticences des agents des services publics à l'égard de l'IA s'atténuent quand leurs conditions de travail sont détériorées, puisqu'ils voient dans l'IA une possibilité d'améliorer en fait ces conditions de travail détériorées.

• CSO

  Et quelle est la seconde surprise ?

• Didier Demaziere

  Cette seconde surprise provient de l'observation cette fois-ci des pratiques concrètes des conseillers de leurs usages en fait des algorithmes. Et cette surprise est que... Rejeter les algorithmes ou les ignorer n'est pas, je devrais dire n'est plus, la pratique majoritaire parmi les conseillers. Il y a une nette segmentation des pratiques que l'on peut résumer en trois cas de figure. Le premier cas de figure, c'est que certains conseillers ignorent l'IA et l'ordinateur, en quelque sorte, durant les entretiens avec les demandeurs d'emploi. Leur priorité, c'est de comprendre la situation de la personne et cela suppose de faire parler la personne. Cela suppose de construire une relation de confiance. Cela amène aussi à découvrir des aspects imprévus des situations individuelles. Des difficultés conjugales, du harcèlement dans le dernier emploi, du surendettement, qui sont des éléments pertinents pour comprendre la situation. L'objectif finalement de l'interaction, c'est de s'appuyer sur sa propre expertise professionnelle et non pas sur les algorithmes, pour prendre des décisions et les faire partager avec le demandeur d'emploi. A l'inverse, deuxième cas de figure, d'autres conseillers font confiance à l'IA pour interagir avec les demandeurs d'emploi. Ils suivent le protocole informatisé, ils posent des questions correspondant aux rubriques à renseigner ou à actualiser. Et l'objectif qu'ils poursuivent est de disposer de la meilleure recommandation possible de l'algorithme, puis d'en informer le demandeur d'emploi, voire même de lui imposer la prescription de la machine. Enfin... Troisième cas de figure, troisième type de pratique intermédiaire, c'est un mixte entre les deux. C'est-à-dire que les conseillers s'appuient sur les algorithmes, mais leur confiance dans les algorithmes reste limitée. Ils les utilisent comme un guide pour l'entretien, mais ils ont une attention et une attitude plus large par rapport aux situations des demandeurs d'emploi, à d'éventuels non-dits, à d'éventuelles choses difficiles à... à expliciter, à exprimer. Et pour eux, la machine est efficace dans la mesure où elle est un gain de temps, mais elle peut passer à côté de choses importantes, et donc elle ne peut pas remplacer la relation humaine. Alors ces trois types d'usages des algorithmes ont été repérés dans les quatre pays à analyser, même... s'ils ont des poids différents selon les pays. Alors si cette diversification des usages des algorithmes est un résultat imprévu, il faut aussi pouvoir l'expliquer. Et c'est ce que nous avons fait en analysant les profils des conseillers et ça donne un résultat très intéressant et qui est aussi surprenant.

• CSO

  Quelles sont les conclusions de votre recherche ?

• Didier Demaziere

  D'abord ceux qui résistent et qui... tentent d'ignorer l'IA sont les conseillers qui mettent en avant leur forte expérience, leur forte compétence, leur forte expertise professionnelle. Ce sont ceux qui ont des parcours spécifiques, c'est-à-dire des anciennetés importantes, qui ont longtemps pratiqué le diagnostic sans assistance algorithmique, qui ont souvent des diplômes universitaires en sciences humaines ou en psychologie, qui disent aussi avoir choisi de travailler au sein du service PIC de l'emploi pour aider les chômeurs. Et de plus, ils se sentent généralement assez proches des syndicats qui ont une attitude généralement hostile à l'intelligence artificielle. Ceux qui, je dirais, embrassent l'intelligence artificielle sans réserve ont des parcours tout à fait différents, presque opposés. Ils se recrutaient beaucoup plus récemment, ils ont souvent des contrats temporaires, ils n'ont guère d'expérience du travail social ou du travail relationnel, ils ont des formations plus techniques. En gestion, en management, en numérique, en ingénierie, en commerce, ils sont pour la plupart devenus conseillers par défaut, c'est-à-dire soit pour acquérir une première expérience professionnelle qu'ils perçoivent parfois comme un déclassement, soit après un licenciement économique en fin de carrière pour se reconvertir. Et beaucoup se sentent peu compétents, certains consèdent même être peu préparés à recevoir des demandeurs d'emploi, et d'autres admettent être parfois mal à l'aise lors des entretiens. Enfin, la catégorie intermédiaire regroupe des conseillers aux profils qui sont plus diversifiés, mais on y trouve peu des profils correspondant aux plus anciens, expérimentés, confiants dans leur expertise, et peu aussi de profils les plus récents, les plus précaires, les moins préparés à exercer le métier. Donc cela amène à conclure que la capacité de l'IA transformer le métier de conseiller dépend des parcours et des compétences de ces conseillers. Et par conséquent, elle dépend des politiques de recrutement du service public de l'emploi sur ces postes de conseillers. Pour être plus précis, le fait d'avoir recruté, dans les années récentes, des personnes dont le profil est différent et moins ajusté par rapport aux exigences du métier relationnel, a favorisé l'utilisation de l'IA et des algorithmes. Car l'IA est perçue par ces personnes moins confiantes dans leur expertise comme une ressource plutôt que comme une menace.

• CSO

  Quelle analyse retenez-vous de ces quatre années de recherche ?

• Didier Demaziere

  Je dirais que finalement, les deux surprises de cette recherche que j'ai indiquées permettent de formuler un enseignement plus général. Ce serait le suivant. On ne peut pas comprendre ce que la numérisation fait au service public Merci. sans prendre en compte deux phénomènes plus larges. D'une part, les transformations de ces services, et plus précisément, la dégradation des conditions de travail des agents qui travaillent dans ces services publics. D'autre part, les évolutions des recrutements des agents de ces services, et notamment des agents qui sont amenés à utiliser l'IA dans leur travail, face aux usagers. Et plus précisément, je dirais le désajustement de leurs compétences. par rapport aux exigences de la relation de service et de la dimension humaine ou relationnelle de leur métier.

• CSO

  Merci Didier Demazière, vous venez d'écouter le podcast Faire Savoir. Si vous avez aimé cet épisode, n'hésitez pas à mettre des étoiles sur votre plateforme d'écoute et à le partager autour de vous. Vous pouvez poursuivre avec le podcast Objet trouvé et dans un épisode, Didier Demazière présente son objet de recherche, le chômage et la recherche d'emploi.

• Didier Demaziere

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