Qu’est-ce qui rend un travail ennuyeux, salissant ou dangereux pour la robotique ?
La collecte des ordures est un travail ennuyeux et salissant… ou pas ? Une étude de l’Institut RAI redéfinit les tâches indésirables en robotique
Depuis des années, le domaine de la robotique utilise l’expression « tâches pénibles, salissantes et dangereuses » (TPD ou DDD : Dull, Dirty and Dangerous)pour décrire les types de tâches ou d’emplois où les robots pourraient être utiles, en effectuant un travail pénible pour les humains. Un exemple classique de tâche DDD est celui du « travail physique répétitif dans une usine surchauffée, impliquant des machines lourdes et mettant en danger la vie et l’intégrité physique ».
Mais déterminer quelles activités humaines correspondent à ces catégories n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît. Qu’est-ce qu’une tâche « ennuyeuse » exactement, et qui se base sur cette affirmation ? Le terme « travail salissant » se limite-t-il à la nécessité de se laver les mains ensuite, ou inclut-il également une dimension de stigmatisation sociale ? Sur quelles données pouvons-nous nous appuyer pour classer les emplois comme « dangereux » ? Nos travaux récents (de RAI) (qui étaient tout sauf ennuyeux) abordent ces questions et proposent un cadre pour aider les roboticiens à appréhender le contexte professionnel de leur technologie.
Nous avons d’abord réalisé une analyse empirique des publications en robotique entre 1980 et 2024 mentionnant le DDD (Développement Consommateur de Données). Nous avons constaté que seulement 2,7 % d’entre elles définissent le DDD et que 8,7 % seulement fournissent des exemples de tâches ou d’emplois. Les définitions varient et nombre d’exemples manquent de précision (par exemple, « production industrielle », « soins à domicile »). Ensuite, nous avons examiné la littérature en sciences sociales (anthropologie, économie, sciences politiques, psychologie et sociologie) afin d’élaborer de meilleures définitions des tâches « ennuyeuses », « sales » et « dangereuses ». Là encore, bien qu’il puisse sembler intuitif de classer les tâches dans ces catégories, il s’avère que des facteurs sociaux, économiques et culturels sous-jacents entrent en jeu.
Travaux dangereux : professions ou tâches qui entraînent des blessures ou des risques de dommages.
Il est possible d’évaluer la dangerosité d’une tâche ou d’un emploi à partir des informations déclarées. Des registres administratifs et des enquêtes fournissent des données chiffrées sur les taux d’accidents du travail et les facteurs de risque. Bien que cela paraisse simple, il est essentiel de comprendre comment ces données ont été collectées, communiquées et vérifiées.
Premièrement, les accidents du travail sont souvent sous-déclarés ; certaines études estiment que jusqu’à 70 % des cas sont absents des bases de données administratives . Deuxièmement, les blessures et les facteurs de risque sont rarement ventilés selon des caractéristiques telles que le sexe, le statut migratoire, le type d’emploi (formel ou informel) et les activités professionnelles . Par exemple, la plupart des équipements de protection individuelle (EPI), comme les masques , les gilets et les gants, étant conçus pour les hommes, les femmes travaillant dans des environnements dangereux sont exposées à des risques accrus pour leur sécurité .
Ces réserves offrent une opportunité à la robotique de se révéler utile. En cherchant activement, nous pourrions probablement trouver des tâches moins dangereuses au premier abord où la robotique pourrait jouer un rôle important, sans parler des groupes particulièrement touchés qui bénéficieraient d’une meilleure sécurité au travail.
Travail sale : Professions ou tâches qui sont physiquement, socialement ou moralement entachées
Dans le langage courant, on associe souvent le terme « travail sale » à la saleté physique , comme la collecte des ordures, le nettoyage ou la manipulation de substances dangereuses. Cependant, les sciences sociales montrent clairement que ce type de travail est aussi lié à la stigmatisation . Les emplois socialement dévalorisés sont souvent serviles ou impliquent des interactions avec des groupes stigmatisés (par exemple, les agents pénitentiaires), tandis que les emplois moralement dévalorisés comprennent des tâches généralement perçues comme immorales, trompeuses ou contraires aux normes de civilité (comme le métier de strip-teaseuse ou d’agent de recouvrement).
La notion de « travail sale » est une construction sociale qui peut varier selon les époques (comme la stigmatisation du secteur du tatouage aux États-Unis ) et les cultures (par exemple, la profession d’infirmier(ère) aux États-Unis comparée à celle au Bangladesh ). Une façon de mesurer le caractère « sale » d’un travail consiste à utiliser le concept étroitement lié de prestige professionnel, appréhendé par des enquêtes quantitatives où les personnes classent les emplois. Une autre approche repose sur des données qualitatives, telles que des études ethnographiques et des entretiens.
À l’instar du terme « dangereux », le travail « sale » recèle des opportunités insoupçonnées pour la robotisation. Mais l’un des enseignements les plus intéressants tirés de nos données est qu’un emploi moins prestigieux peut être source de plaisir, de fierté et de sens pour les travailleurs eux-mêmes . Si l’on s’intéresse aux tâches véritablement indésirables, il est essentiel de comprendre ce point de vue des travailleurs.
Travail monotone : occupations ou tâches répétitives et dépourvues d’autonomie
Pour définir le travail monotone, ce qui importe le plus, ce sont les expériences vécues par les travailleurs eux-mêmes. Les observateurs extérieurs peuvent facilement se faire une idée fausse des tâches qui ont de la valeur et du sens. Parfois, des activités apparemment ennuyeuses ou routinières créent les conditions idéales pour développer des compétences , comme la concentration nécessaire au travail du bois, ou pour favoriser les échanges et le soutien mutuel lorsqu’elles sont effectuées en groupe. Plutôt que de considérer le travail répétitif comme négatif, il est important d’analyser des données qualitatives sur la façon dont les gens le vivent et sur l’utilité qu’il leur apporte .
DDD : un cadre opérationnel
Dans notre article, nous proposons un cadre d’analyse pour aider la communauté robotique à explorer l’ impact de l’automatisation sur les emplois individuels. Pour chaque terme – monotone, pénible et dangereux – ce cadre rassemble des informations clés afin de déterminer quels aspects physiques ou sociaux de la tâche relèvent effectivement de la pénibilité, de la saleté et du danger (PDD). Le point de vue du travailleur est essentiel pour ces trois aspects. Le cadre met également l’accent sur la prise en compte du contexte, c’est-à-dire l’environnement physique et social d’une profession et d’un secteur d’activité, qui peut influencer la nature PDD d’une tâche. Notre feuille de travail associée suggère des sources de données existantes et nous encourage à rechercher de multiples perspectives et à considérer les sources potentielles de biais dans l’information.
Ce qui rend les tâches ennuyeuses, salissantes ou dangereuses dépend du point de vue des personnes qui les effectuent .
Prenons l’exemple du secteur des déchets et du recyclage . Le monde produit plus de 2 milliards de tonnes de déchets par an, et ce chiffre devrait atteindre près de 4 milliards de tonnes d’ici 2050. De prime abord, la collecte des déchets semble être un métier extrêmement pénible. Notre analyse confirme qu’à l’échelle mondiale, les travailleurs de ce secteur sont exposés à des risques sanitaires importants (métier dangereux) et que la collecte des déchets est considérée comme un métier peu valorisé (métier salissant). Pourtant, il est intéressant de constater que de nombreux travailleurs sont fiers de fournir ce service essentiel .
Le travail est certes répétitif, mais certains aspects le rendent moins monotone . Les travailleurs apprécient particulièrement les échanges quotidiens avec leurs collègues (qui incluent un vocabulaire technique étendu, des astuces de travail et des groupes d’entraide) et la variété des tâches . Ces dernières comprennent l’inspection du véhicule et du matériel, la conduite du camion, la coordination avec les membres de l’équipe, le levage de conteneurs et de sacs, la détection des erreurs de tri des déchets et le déchargement à destination.
Cette constatation est importante car certains types de solutions robotiques éliminent les aspects du travail que les employés apprécient le plus. Par exemple, l’Institut national de la sécurité et de la santé au travail (NIOSH) recommande l’adoption de chariots élévateurs latéraux automatisés et de systèmes anticollision . Cette innovation améliore la sécurité, ce qui est un avantage indéniable, mais elle a aussi pour conséquence qu’un seul opérateur manipule un joystick dans une cabine, sous la surveillance constante de capteurs et de caméras .
Nous devrions plutôt nous efforcer de trouver des solutions pour améliorer la sécurité au travail sans pour autant le rendre pénible d’une autre manière. Pour ce faire, il est essentiel de comprendre tous les aspects qui rendent un travail monotone, salissant ou dangereux (ou non). Notre cadre de référence vise à faciliter cette compréhension.
Enfin, il est important de noter que le DDD n’est qu’une des nombreuses approches possibles pour déterminer quelles tâches pourraient être mieux prises en charge par des robots. Il existe de nombreuses façons d’envisager les types de tâches ou d’emplois à automatiser (par exemple, l’impact économique ou la durabilité environnementale ). Compte tenu de la popularité du DDD en robotique, nous avons choisi cette expression courante comme point de départ. Nous encourageons les recherches dans ce domaine, qu’il s’agisse de la collecte de données sur le DDD lui-même ou de la création d’autres cadres de travail.
Chez RAI , nous sommes convaincus que la convergence de la robotique et des sciences sociales ouvre un monde d’informations, de perspectives, d’opportunités et de valeur inédit. Elle favorise une culture de la curiosité et de l’apprentissage mutuel, et nous permet de créer des outils concrets pour tous les acteurs de la robotique soucieux de leur impact sociétal.
L’article intitulé « Dull, Dirty, Dangerous: Understanding the Past, Present, and Future of a Key Motivation for Robotics » , par Nozomi Nakajima, Pedro Reynolds-Cuéllar, Caitrin Lynch et Kate Darling du RAI Institute, a été présenté lors de la 21e conférence internationale ACM/IEEE sur l’interaction homme-robot ( HRI ) à Édimbourg, en Écosse .