Les employeurs utilisent les données personnelles pour calculer le salaire minimum qu’un candidat acceptera : l’ère des « salaires de surveillance »
(marketwatch.com)- Les « salaires de surveillance » désignent un système où des algorithmes fixent la rémunération à partir des données personnelles des employés, et non de leurs performances ou de leur ancienneté, souvent sur la base d’informations collectées à leur insu
- Des signaux suggérant une fragilité financière — historique de prêts sur salaire, solde de carte de crédit, publications sur les réseaux sociaux — sont injectés dans les algorithmes pour estimer le salaire minimum qu’un candidat serait prêt à accepter
- Un rapport d’audit de 500 entreprises d’IA de gestion du travail, dirigé par la professeure Veena Dubal de la faculté de droit de l’UC Irvine, a confirmé que de grands employeurs des secteurs de la santé, du service client, de la logistique et du commerce de détail figuraient parmi les clients des fournisseurs de ces outils
- Les travailleurs de plateforme comme les infirmiers en gig work ou les chauffeurs de VTC sont particulièrement touchés, avec des cas signalés de rémunérations différentes pour un même établissement et un même travail selon les personnes
- Dans le Colorado, une proposition de loi interdisant la fixation des prix et des salaires à partir de données personnelles est en cours d’examen, mais le débat réglementaire avance bien plus lentement sur les salaires que sur les prix à la consommation
Que sont les salaires de surveillance ?
- Dans le prolongement du surveillance pricing, où compagnies aériennes et centres commerciaux adaptent les prix à chaque consommateur à partir de ses données personnelles, les employeurs appliquent le même principe pour fixer les salaires
- Les spécialistes définissent cela comme des « salaires de surveillance » : au lieu de la performance ou de l’ancienneté, ce sont des algorithmes alimentés par des données personnelles qui décident de la rémunération, le plus souvent sans que la personne concernée en soit informée
- Selon Nina DiSalvo, directrice des politiques publiques de l’organisation de défense des droits des travailleurs Towards Justice, certains systèmes exploitent des signaux de vulnérabilité financière, comme l’historique de recours à des prêts sur salaire ou un solde élevé de carte de crédit, pour estimer le salaire le plus bas qu’un candidat acceptera
- Le scraping de publications publiques sur les réseaux sociaux peut aussi servir à déterminer la probabilité d’une syndicalisation ou une grossesse, avec un impact possible ensuite sur les décisions d’augmentation salariale
- Lindsay Owens, de Groundwork Collaborative : « Si cela fonctionne sur les consommateurs, cela fonctionne aussi sur les travailleurs. C’est la même psychologie. »
Principaux points du rapport d’audit sur 500 entreprises
- La professeure Veena Dubal, de la faculté de droit de l’UC Irvine, et la stratège technologique Wilneida Negrón ont publié en août 2025, via le Washington Center for Equitable Growth, un premier audit de 500 entreprises d’IA de gestion du travail
- Des employeurs des secteurs de la santé, du service client, de la logistique et du commerce de détail ont été identifiés comme clients de fournisseurs proposant des outils rendant cette pratique possible
- Le rapport cite parmi les clients de grandes entreprises américaines : Intuit, Salesforce, Colgate-Palmolive, Amwell, Healthcare Services Group
- Le rapport n’affirme pas que tous les employeurs utilisant ces outils pratiquent une surveillance algorithmique des salaires, mais avertit que la hausse de l’usage d’outils algorithmiques d’analyse de données personnelles peut favoriser des pratiques salariales privilégiant la réduction des coûts au détriment de la transparence et de l’équité
- Colgate-Palmolive a nié utiliser des outils algorithmiques de fixation des salaires / Intuit a déclaré ne pas participer à de telles pratiques
Une surveillance qui continue après l’embauche
- Les salaires de surveillance ne se limitent pas à l’étape de recrutement : ils servent aussi à déterminer les bonus et les rémunérations incitatives pendant l’exécution du travail
- Les fournisseurs proposent également des outils de suivi de la productivité, de la relation client et des comportements en temps réel (avec, pour certains, surveillance audio et vidéo)
- Selon une enquête de l’IDC menée en 2022, environ 70 % des entreprises de plus de 500 salariés utilisaient déjà des systèmes de surveillance des employés
- Nina DiSalvo : « Les données vous concernant peuvent permettre à un système de décision algorithmique d’estimer l’ampleur de l’incitation nécessaire pour provoquer une réponse comportementale donnée. »
Cas des travailleurs de la santé en gig work : des salaires décidés par un « indice de détresse »
- Selon un rapport du Roosevelt Institute fondé sur 29 entretiens avec des infirmiers en gig work, des plateformes de staffing médical comme CareRev, Clipboard Health, ShiftKey, ShiftMed fixent algorithmiquement la rémunération des différentes vacations
- Au lieu d’un salaire fixe, la plateforme ajuste la rémunération de chacun en fonction de la fréquence d’acceptation des missions, de la rapidité de réponse aux annonces et des niveaux de salaire antérieurement acceptés
- Il en résulte que, pour le même travail dans le même établissement, les infirmiers peuvent percevoir des rémunérations différentes
- Les critiques estiment que ce système récompense non pas les compétences ou l’expérience, mais des comportements révélant une vulnérabilité financière
- ShiftKey a nié participer à la fixation de salaires de surveillance : « Nous n’utilisons pas de services de data brokers et nous ne participons pas à la fixation de salaires de surveillance. »
- Nicole Moore, présidente de Rideshare Drivers United : « Ils sont en train d’évaluer notre indice de détresse. »
Le cas des chauffeurs de VTC
- Selon Rideshare Drivers United, les salaires algorithmiques influencent depuis des années la rémunération des travailleurs du secteur du VTC
- Ben Valdez, chauffeur de VTC basé à Los Angeles, affirme que depuis l’introduction par Uber et Lyft de nouveaux algorithmes de rémunération il y a plusieurs années, ses revenus ont baissé malgré le rebond de la demande après la pandémie
- Des cas ont été observés où, pour le même trajet au même moment, des chauffeurs se voyaient proposer des tarifs de base différents
- Au départ, seul un tarif à accepter ou refuser est proposé, puis le montant n’augmente que si un nombre suffisant de chauffeurs le refuse
- Zephyr Teachout, de la faculté de droit de Fordham University (rapport 2023), estime qu’Uber utilise des profils de chauffeurs riches en données pour ajuster la rémunération selon les incitations propres à chaque conducteur et les besoins de la plateforme
- Réponse d’Uber : « Les tarifs payés à l’avance reposent sur le temps, la distance et les conditions de demande ; nous n’utilisons pas les caractéristiques individuelles des chauffeurs ni leurs comportements passés pour fixer leur rémunération. »
Craintes de discrimination et « plafond de fer »
- Les critiques des salaires de surveillance soulignent que les algorithmes peuvent cibler de manière disproportionnée les travailleurs les plus financièrement vulnérables à partir de leur historique financier et d’autres facteurs, en contournant les logiques salariales traditionnelles fondées sur la performance
- Des difficultés économiques passées ou des choix personnels peuvent ainsi servir à justifier un salaire plus bas aujourd’hui, sans même que la personne sache quelles données ont été utilisées
- Joe Hudicka, auteur de The AI Ecosystems Revolution : « Au moins, on peut voir un plafond de verre. Le plafond des salaires de surveillance est en fer et en béton. On ne peut pas le percer. »
État de la législation et débat réglementaire
- État de New York : adoption d’une obligation de divulgation aux consommateurs lorsque des algorithmes utilisent des données personnelles pour fixer les prix — mais la plupart des lois ne s’étendent pas aux salaires
- Colorado : dépôt du
Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act- Le texte interdirait l’utilisation, dans des décisions salariales algorithmiques, de données personnelles intimes comme l’historique de prêts sur salaire, les données de localisation ou les comportements de recherche Google
- En revanche, la rémunération fondée sur la performance resterait autorisée
- Javier Mabrey, représentant démocrate à l’origine du texte : « Notre loi vise la tarification personnalisée, ce qui est différent de la tarification dynamique. Cela requiert des données personnelles très sensibles, et non l’offre et la demande. »
- Bien qu’Uber et Lyft aient tous deux nié utiliser les caractéristiques individuelles des chauffeurs pour fixer les salaires, Javier Mabrey affirme que les deux entreprises font du lobbying contre ce texte
7 commentaires
C’est affreux… Il doit bien y avoir quelque chose de similaire chez nous aussi, non… ?
Écœurant.
C'est terrible.
Gloups.
La technologie a simplement rendu cela plus précis et plus rapide ; ça se faisait déjà depuis bien longtemps, je pense.
« Calculer le salaire annuel minimum qu’un candidat accepterait »
C’est un peu similaire au fait que les commerces du coin qui recrutent des petits boulots s’entendent entre eux pour fixer un plafond sur le salaire horaire.
Avis sur Hacker News
Je me souviens qu’à l’époque, à New York, quand les entreprises pouvaient demander le salaire précédent d’un candidat, un responsable du recrutement m’avait dit de « ne jamais mentir »
J’ai compris plus tard que beaucoup d’entreprises pouvaient vérifier les anciens salaires via une vérification de crédit
Dans la négociation, l’entreprise disposait de mes salaires passés et actuels, alors que moi je n’avais que mes propres informations : l’asymétrie d’information était énorme
Elles faisaient signer, après l’embauche, un document indiquant que l’employé acceptait toutes les politiques du manuel interne, avec une clause exigeant de « prouver le salaire antérieur mentionné pendant la négociation »
Ensuite, les RH expliquaient cette politique après l’arrivée et demandaient des justificatifs, puis licencient la personne si l’écart était trop important
Si on s’appuie là-dessus dans une négociation, on a déjà perdu la partie
Même en anonymisant les noms, je pense que les entreprises devraient publier le poste et le salaire de tous les employés
J’ai découvert qu’on pouvait geler ses données salariales dans le service The Work Number
Freeze Your Data - The Work Number
Le système est que la paie transmet mon salaire à Equifax, qui le revend ensuite ailleurs
Apparemment, même une fois découverts, les dégâts n’étaient pas réparés. C’était vraiment une boîte désastreuse
Les RH disaient « nous ne partageons rien », mais en réalité des services de paie comme ADP ou Gusto transmettaient déjà les données
Gusto m’a envoyé un e-mail annonçant l’ajout d’une fonction automatique de vérification des revenus à partir de juillet 2024, et j’étais tellement furieux que j’ai moi-même désactivé l’option au niveau du compte entreprise
Si l’État travaillait vraiment pour les citoyens, il aurait interdit Equifax et fait détruire les données
Lien officiel
J’ai récemment entendu dire que de grands bailleurs immobiliers utilisaient les données salariales pour ajuster les loyers de façon dynamique
Si votre salaire augmente, le loyer grimpe aussitôt, et j’imagine que les distributeurs feront bientôt pareil
C’est une stratégie menée avec les assureurs pour sélectionner les locataires les moins risqués
En ce moment, je me demande si la solution n’est pas de devenir indépendant ou de rejoindre une petite entreprise
Mais il faut du courage, des idées, des talents commerciaux, et un salaire élevé rend aussi le saut difficile
Nous avons remboursé nos dettes et organisé le foyer autour d’un revenu unique, celui de ma femme
Moi, je travaille comme assistant personnel et gestionnaire du foyer pour elle, et pendant mon temps libre j’essaie de monétiser l’écriture, le game design et la programmation
Aujourd’hui, j’ai une vie bien plus équilibrée
Si l’on veut gagner plus, il faut simplement travailler plus dur
Des exemples comme levels.io reposent sur un écosystème bâti sur des abonnés Twitter, donc la plupart des gens qui essaient d’imiter cela échouent
Mais il me manque une idée de monétisation, des contacts avec des investisseurs VC, et même le courage d’exécuter
Au fond, je ressens une forme de résignation autocritique à rester salarié bien payé
Ce sujet est vraiment complexe
Si quelqu’un a quitté son précédent emploi à cause d’un mécontentement salarial, ou si une autre entreprise lui attribue une valeur plus élevée, il y a de fortes chances qu’il reparte vite
À l’inverse, quelqu’un qui cherche un emploi dans l’urgence peut accepter temporairement puis repartir rapidement
Je me demande quel effet tout cela a sur le marché du travail
Un site qui publierait les loyers payés par les gens autour de moi serait intéressant
Les écarts d’un immeuble à l’autre sont importants, et si ces informations étaient publiques, le pouvoir de négociation des propriétaires diminuerait
Si l’on combine ce type de données avec une tarification algorithmique,
on finira dans un monde où employeurs et commerçants pourront suivre en temps réel l’ensemble de ma situation financière,
et me laisser seulement le pouvoir d’achat que le marché jugera acceptable
Même si l’on donne son ancien salaire, il vaut mieux dire seulement que le bonus est inclus, sans détailler les montants
il faudra peut-être prétendre que « le bonus a été payé en espèces »
Amex et Chase me demandent souvent de vérifier mes revenus, et je me demande pourquoi puisqu’ils devraient déjà pouvoir les connaître via Equifax
Par exemple, si le revenu que j’ai déclaré diffère d’une valeur vérifiable, cet écart peut devenir un facteur exploité par l’algorithme
En Suède, les déclarations fiscales sont publiques, donc une entreprise peut demander au gouvernement et connaître immédiatement le revenu de l’année précédente
En revanche, si vous avez une activité secondaire, les données peuvent être un peu faussées
Sinon, l’entreprise se contentera de proposer « le salaire de l’an dernier + une hausse de cacahuètes »
À cause de ce revers de la transparence sociale, une société ouverte comme celle de la Suède peut rendre les relations entre classes plus maladroites
Au Japon, la plupart des entreprises exigent de déclarer son salaire actuel
La négociation est donc plus simple, mais c’est aussi une réalité plus inconfortable