L’automatisation, une arme de destruction massive de l’emploi ?
Overview & Synopsis
Résumé: L’automatisation, le développement d’une intelligence artificielle et la numérisation des espaces productifs sous-tendent un bouleversement visant à approfondir les mutations du travail et des processus productifs. Mais derrière les discours souvent propagandistes, la réalité est bien plus contrastée. La robotisation est loin d’être aussi ample que ce que l’on peut lire dans la littérature pro-managériale. L’intelligence artificielle a continué à progresser mais reste, pour l’essentiel, une simulation de l’intelligence humaine, démultipliée par la puissance de calcul et l’apprentissage des machines. La numérisation est de loin la tendance la plus développée qui s’accélère actuellement et dont l’action concourt à étendre le contrôle et la surveillance du travail vivant. Au final, l’impact de ces transformations sur l’emploi sera bien plus réduit que ce qui est annoncé. Si seulement une fraction réduite des emplois est automatisable la structure de l’emploi va certainement évoluer sur le plan des qualifications et compétences. Au final, les transformations à l’œuvre, leur caractère disparate et inégal comme leur effet réel sur le travail, ne peuvent se comprendre réellement qu’en élargissant le champ d’analyse qu’à l'organisation d’ensemble du capitalisme globalisé. A nouveau, les innovations technologiques rendent compte des limites du cycle d’accumulation tout en amplifiant en partie les tensions qui le traversent.
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Document Information
| Document Title | L’automatisation, une arme de destruction massive de l’emploi ? |
|---|---|
| Author / Organization | Stephen Bouquin |
| Subject & Discipline | Multidisciplinary Academic Open Research |
| Categories | Science & Mathematics |
| Publication Year | 2020 |
| License / Rights | Open Access / Creative Commons |
| Resource Verification | Listed PDF (Verification Pending) |
| Original Host Website |
HAL Open Science
(hal.science)
|
| File Format | application/pdf (Portable Document Format) |
| Language | EN |
| Catalog ID | DOC-106768 |
| Original Source Link | Visit Source Page on hal.science » |