- Dix chercheurs principaux du NINDS ont reçu un avis de licenciement dans le cadre du processus fédéral de réduction des effectifs (RIF), avant d’être rappelés au travail avec l’explication qu’il s’agissait d’une erreur liée à un « bug informatique » ou à une « erreur de code »
- Ils n’ont toujours pas été officiellement réintégrés, et le NINDS cherche un moyen de préserver à long terme l’emploi des chercheurs et du personnel du bureau de formation
- Le HHS, sans confirmer leur réintégration, a expliqué que s’il y avait eu des licenciements erronés, ils seraient dus à des données inexactes provenant de plusieurs services RH distincts
- Selon des documents internes du NIH, l’ampleur de cette RIF est de 1 300 personnes, et d’autres documents internes indiquent que l’avis du NIH n’a pas été pris en compte dans le processus de sélection des personnes licenciées
- Les laboratoires des 10 PI visés par les avis de licenciement emploient plus de 100 scientifiques, si bien que si les licenciements avaient été confirmés, l’impact sur la réaffectation des équipes et l’interruption des recherches aurait probablement été majeur
Avis de licenciement pour 10 PI du NINDS puis retour au travail
- Dix chercheurs principaux du National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) ont été licenciés ou placés en congé administratif payé dans le cadre d’une vaste réduction d’effectifs au sein d’une agence fédérale
- Ils ont ensuite été rappelés au travail après avoir appris qu’il s’agissait de licenciements accidentels causés par un « bug informatique » ou une « erreur de code »
- Ils n’ont toutefois pas encore été officiellement réintégrés, et certains destinataires des avis de licenciement disent que les consignes de retour ont été données uniquement à l’oral
- Un e-mail interne du NINDS indiquait que tous les chercheurs et le personnel du bureau de formation étaient revenus, et que la direction travaillait à une solution de long terme pour préserver leurs postes
- Un scientifique a qualifié ces propos rassurants de « saut dans l’inconnu »
Explications du HHS et échéance du traitement officiel
- Un porte-parole du Department of Health and Human Services (HHS) n’a pas confirmé la réintégration, mais a déclaré que s’il y avait eu des licenciements erronés, ils seraient dus à des données inexactes présentes dans plusieurs services RH distincts du HHS
- Le même porte-parole a expliqué que la simplification des fonctions administratives en une seule entité améliorerait l’intégrité et la coordination des données, présentant cette réorganisation comme une tentative de réparer un système défaillant laissé par l’administration Biden
- La lettre du HHS reçue par les chercheurs du NINDS accordait un préavis de 60 jours avant la date officielle de licenciement, et selon un scientifique, le NINDS doit trouver un moyen de les maintenir officiellement en poste d’ici le 2 juin
- D’autres médias ont rapporté des licenciements RIF par erreur également à la Food and Drug Administration et aux Centers for Disease Control and Prevention
Les chercheurs visés et l’ampleur de la RIF au NIH
- Les 10 PI du NINDS ayant reçu un avis de licenciement sont présentés comme des scientifiques de premier plan de l’institut, travaillant sur la sclérose en plaques, la maladie de Parkinson, l’épilepsie, entre autres
- Parmi eux figure le chercheur sur la maladie de Parkinson Richard Youle, lauréat du Breakthrough Prize in Life Sciences pour ses travaux dans ce domaine
- Selon des documents internes du NIH, l’ampleur totale de cette RIF au NIH est de 1 300 personnes
- Faute de communication quasi inexistante sur le plan gouvernemental de RIF, de nombreuses personnes au NIH pensaient que les scientifiques seraient tous épargnés par les suppressions de postes
- Un PI du NINDS, licencié mardi puis rappelé au travail, a dit avoir été moins « surpris » que « choqué », parlant d’un « très mauvais réveil » totalement imprévu
Correction de l’erreur et opacité de la sélection des personnes visées
- Peu après l’arrivée des e-mails de licenciement adressés aux 10 PI, des employés du NINDS ont estimé qu’il s’agissait d’une erreur et ont commencé à organiser leur retour
- L’un des PI a déclaré que les employés du NINDS avaient accompli un « miracle » en moins de 24 heures, ajoutant que cela l’avait amené à se demander combien d’autres licenciements avaient pu être des erreurs parmi ceux qui n’avaient personne pour se battre pour eux
- Il a également été confirmé que Luigi Ferrucci, directeur scientifique du National Institute on Aging, avait été licencié mardi avant de reprendre lui aussi son travail
- Plusieurs PI du NINDS rappelés au travail disent n’avoir reçu aucune explication officielle du HHS sur ce qui s’était passé, et avoir été informés de leur retour par téléphone portable ou SMS par des responsables du NINDS
- Des documents de présentation internes indiquent que l’ensemble de la RIF du NIH reposait sur des codes administratifs, et que certaines décisions « n’étaient peut-être pas intentionnelles »
- Des documents internes du NIH indiquent que le HHS a décidé des personnes à licencier sans tenir compte de l’avis du NIH
- Le degré d’influence du Department of Government Efficiency (DOGE) sur la liste des employés visés par la RIF reste flou
- DOGE est piloté par Elon Musk et a réduit les effectifs et les dépenses à l’échelle de l’administration
- DOGE a visité plusieurs agences fédérales et a souvent été l’entité chargée d’établir les listes de salariés à licencier
Onde de choc persistante sur les laboratoires et la recherche biomédicale
- Selon l’un des chercheurs du NINDS revenus au travail, la plupart des 10 PI ayant reçu un avis de RIF ont plus de 60 ans, et n’auraient probablement pas eu droit à une indemnité de départ car ils étaient proches de l’âge de la retraite
- On ignore si c’est pour cette raison qu’ils ont été pris pour cible
- Les laboratoires des 10 PI du NINDS ayant reçu un avis de RIF emploient plus de 100 scientifiques
- Si les licenciements avaient été confirmés, les personnels de laboratoire, étudiants et autres employés auraient dû être réaffectés à d’autres laboratoires
- L’un des PI revenus au travail a déclaré que depuis l’arrivée de la nouvelle administration, les laboratoires internes du NIH faisaient déjà face à des difficultés logistiques, et que cette annonce avait fortement inquiété les équipes
- Un autre chercheur du NINDS a estimé que, même si tout s’arrêtait maintenant, de gros dégâts avaient déjà été causés, ajoutant que ce n’était pas seulement son laboratoire, mais la recherche biomédicale qui ressemblait à un navire en train de sombrer
1 commentaires
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La méthode employée ici semble au final consister à licencier tout le monde, puis à ne reprendre que les personnes dont le besoin saute aux yeux.
C’est déjà une approche très problématique en entreprise, mais dans l’administration, c’est bien plus grave. D’abord, cela revient à traiter la vie de vraies personnes comme des jouets, ce qui n’a rien à voir avec le fait de tester un nouveau processus de travail. Même si cela devenait plus « efficace », je préférerais un gouvernement humain à ce genre d’efficacité gouvernementale.
Ensuite, l’État n’est pas une entreprise et l’argent n’est pas sa finalité. Je ne comprends pas qu’on discute de l’efficacité de l’État uniquement sous l’angle financier. L’enjeu, c’est le bénéfice total pour la société. Même quelqu’un qui, du strict point de vue de la production, est à l’équilibre ou légèrement déficitaire peut être bien plus avantageux pour la société si l’État l’emploie, fait tourner l’économie et réduit la charge sociale. Ce qui ressemble à du gaspillage dans le monde de l’entreprise peut être un choix efficace pour l’État, et je connais des personnes pour lesquelles être employées ainsi est réellement plus bénéfique à la société que d’être mises à la rue. On peut bien sûr parler d’argent et d’efficacité dans l’administration, mais si l’on ne regarde que cela, il faut revoir sa façon de penser.
Les « économies » immédiates ne tiennent que si l’on suppose qu’on peut maintenir le même niveau de travail avec moins de personnel, et à long terme elles disparaissent facilement, parce qu’il faudra payer davantage pour attirer des candidats de niveau équivalent depuis le secteur privé.
Même avec un calcul grossier, si des licenciements illégaux et stupides ramènent les effectifs à 90 % et la masse salariale à 90 %, il faudra ensuite offrir 5 % de rémunération en plus aux nouvelles recrues pour qu’elles acceptent un employeur instable et des avantages sociaux incertains. En seulement deux ans, les « économies » auront disparu, et plus la confiance brisée perdurera, plus la situation empirera.
La plateforme elle-même est ouvertement antigouvernementale, opposée à l’empathie, et implicitement hostile aux experts ; si l’on confie l’État à ce genre de personnes, on finit par détruire aussi la vie de celles et ceux qui se sont consacrés au gouvernement et aux services publics.
C’est évident quand on voit qu’ils ont licencié toutes les personnes qu’ils pouvaient dans d’autres ministères aussi. L’« erreur de code » est l’équivalent moderne de « le chien a mangé mes devoirs ». C’est bancal, mais les gens l’accepteront. Ils savaient ce qu’ils faisaient, et ils regrettent seulement de s’être fait prendre.
Malheureusement, une fois passés les licenciements, réembauches, nouveaux licenciements, procès et indemnisations, il y a de fortes chances qu’aucun argent n’ait été économisé et qu’au contraire on en ait gaspillé davantage. Le fait que les fonctionnaires accomplissent un travail important dans de mauvaises conditions et avec des budgets insuffisants est complètement ignoré.
Cette réserve sert de tampon que l’on peut réduire en période de crise sans casser le fonctionnement lui-même. Si l’on supprime cette marge pendant les bonnes années, il ne reste plus rien à réduire pendant les mauvaises. En outre, un système très maigre, sans gras, est optimisé uniquement pour la situation actuelle, offre moins de degrés de liberté et devient plus difficile à réorienter quand c’est nécessaire.
En général, supposer que l’autre partie agit de bonne foi est une bonne habitude, mais quand des erreurs aussi évidentes se répètent trop souvent, cette indulgence s’épuise.
Face à la montée des critiques, on dirait qu’ils veulent réintégrer seulement quelques personnalités connues pour pouvoir dire : « Regardez, nous n’arrêtons pas la science. » C’est une bonne chose que ce petit nombre de personnes revienne, mais le NIH, comme la plupart des organisations, ne fonctionne probablement pas avec ses meilleurs experts faisant directement tout le travail. Ils dirigent des équipes, orientent les travaux grâce à leur expertise et servent de ressources pour analyser les résultats inattendus.
Si les meilleurs experts perdent leur personnel, il leur sera difficile d’obtenir presque les mêmes résultats. Il est extrêmement inefficace de faire passer des heures à des cerveaux clés de 65 ans à pipeter et à colorer des échantillons.
C’est un piège. Même si on les fait revenir, il n’y aura plus personne d’autre pour faire le travail, et ils diront alors : « Regardez, ces gens étaient inutiles. Nous avions raison de les licencier. »
Son précédent mandat a déjà montré à quel point sa direction était incompétente, et elle suit un scénario vieux de plusieurs décennies : rendre l’État moins fonctionnel afin que les gens s’en méfient et veuillent s’en débarrasser.
Y a-t-il des preuves qu’il s’agissait vraiment d’une erreur de code ? L’explication la plus simple est qu’ils ont d’abord licencié des gens en bloc sur la base de critères douteux, puis qu’après s’être rendu compte qu’ils avaient supprimé quelque chose d’important, ils utilisent maintenant cette excuse pour revenir en arrière.
« Erreur de code » peut vouloir dire n’importe quoi, depuis « nous avons écrit du code de bonne foi pour mesurer la performance, il y avait un bug et nous l’avons suivi sans vérification » jusqu’à « le code écrit pour licencier des gens exécutait
select * from employees, puis on s’est rendu compte ensuite qu’on avait encore besoin de certains d’entre eux, donc c’était une “erreur” ».Quelle que soit l’interprétation, même dans le meilleur des cas les personnes qui ont procédé aux licenciements étaient tellement incompétentes qu’on ne peut pas distinguer cela de la malveillance. Dans un cas ordinaire, c’était simplement malveillant.
Au final, c’est incompétence ou malveillance. Il faut choisir son poison.
Blâmer le code est une façon d’échapper à la responsabilité. Je comprends que, dans un projet de développement logiciel, il n’est pas sain de rejeter un bug uniquement sur une personne, mais ici on va au-delà d’une perte de chiffre d’affaires ou d’une baisse de disponibilité : cela mène à des drames personnels.
Cela dit, DOGE a probablement choisi l’efficacité et s’est contenté d’apposer un tampon « lgtm » sans vraiment vérifier. À l’origine, l’outil était conçu pour effectuer des calculs sur la base de critères de réduction d’effectifs comme l’ancienneté ou la préférence accordée aux anciens combattants, pas pour prendre des décisions sans supervision.
« Un ordinateur ne peut jamais être tenu responsable, donc un ordinateur ne devrait pas prendre de décisions de gestion »
C’était vrai en 1979 et ça l’est encore aujourd’hui. Rejeter cette affaire sur du « code » revient à admettre explicitement que quelqu’un cherche à fuir ses responsabilités
De 1999 à 2015, plus de 900 sous-maîtres de poste ont été poursuivis et 236 sont allés en prison
Si une simple erreur de code peut ruiner la vie des gens à ce point, c’est que le système est mal conçu dès le départ
Mettre sur le dos des personnes qu’on vient de licencier les erreurs commises dans le processus de licenciement, c’est lamentable à toutes les époques
DOGE va probablement finir par réécrire la stack logicielle de la Social Security, et tout explosera dès la première personne dont le nom de famille est « Null »
Une grande partie de ce code a été écrite avant même l’existence de réseaux informatiques dignes de ce nom. Les enregistrements étaient commités chaque nuit sur stockage sur bande, et les contraintes système faisaient que les cas particuliers étaient souvent traités avec des valeurs magiques spéciales. On peut imaginer que la convention consistant à renvoyer -1 pour signaler une erreur est disséminée un peu partout, et que cette valeur se retrouve stockée en base de données. Certaines choses auraient sans doute pu être évitées, mais beaucoup sont aussi apparues naturellement parce que la base de code est extrêmement ancienne
C’est ainsi que Musk en arrive à dire qu’un nombre énorme de personnes de plus de 140 ans reçoivent des paiements et que c’est une fraude. En réalité, il peut s’agir de cas de données spéciaux. Alors que se passe-t-il si l’on réécrit « simplement » la base de code ? La gestion des cas particuliers disparaît, et ces personnes ne reçoivent plus leurs paiements. Le code de cohérence des données qui gérait le fait que plusieurs systèmes ne réalisent pas de mises à jour globales atomiques disparaît aussi. Résultat : des lignes qui sautent au hasard, ce genre de choses
On peut discuter des avantages et inconvénients de la programmation assistée par LLM, mais « réécrivons en un mois avec l’IA la base de code de la Social Security » n’est pas adapté aux outils actuels, et il faut une arrogance démesurée pour pousser un tel projet. C’est la version x1000 du nouveau pénible qui regarde une base de code, la trouve sale et exige une réécriture complète
Si c’est une erreur de code, lançons
git blameet voyons ce que ça donneCe n’est jamais agréable pour la personne qui subit ça. Dans mon cas, je suis parti peu après avoir été réintégré, et mes relations avec mes collègues n’ont jamais été les mêmes
« C’étaient des gens négligents, Tom et Daisy. Ils cassaient les choses et les êtres, puis se retiraient derrière leur argent, ou leur immense négligence, ou ce qui les maintenait ensemble, et laissaient à d’autres le soin de nettoyer le désordre qu’ils avaient fait »
― F. Scott Fitzgerald, The Great Gatsby
Oui, le vieux cas du « le doigt a glissé et j’ai appuyé par erreur sur
select * from table;au lieu de l’ensemble complexe et soigneusement conçu de filtres »Ça arrive. On l’a tous vécu
sys.rand, cet ensemble complexe et soigneusement conçu de filtres, je ne pense pas que le résultat aurait été très différentLa cruauté et la vengeance contre ceux qu’ils considèrent comme des ennemis idéologiques sont le principe organisateur central de cette administration. C’est une purge, analogue à la purge des Juifs dans l’Allemagne des années 1930
Le NIH et les fonctionnaires n’en sont qu’une facette, la purge du monde universitaire en est une autre ([1])
Ce qui l’a rendue possible, c’est l’individualisme extrême, des décennies voire des siècles d’attaques contre toute forme de collectivisme, et l’agitation qui a dressé les gens ordinaires les uns contre les autres selon la race, la classe, l’ethnicité, l’orientation sexuelle, le genre ou la religion. Cette citation de LBJ me revient à l’esprit
« Si vous pouvez convaincre le Blanc le plus bas dans l’échelle sociale qu’il vaut mieux que le meilleur des hommes de couleur, il ne remarquera pas que vous lui faites les poches. Bon sang, donnez-lui quelqu’un à mépriser et il videra ses poches pour vous »
Cela fait aussi écho à la peur de l’ancienne classe esclavagiste, à l’époque de la Reconstruction, qui redoutait que les Blancs pauvres s’allient avec les esclaves affranchis. Il est incroyable, alors que des victimes et des témoins directs du régime nazi sont encore en vie, d’avoir l’impression de revivre l’Allemagne nazie moins d’un siècle plus tard
[1]: https://www.thecrimson.com/article/2025/3/29/harvard-cmes-di...