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Algorithmic management is associated with psychological distress, musculoskeletal pain, and occupational accidents : a cross-sectional study in logistics.
(Le management par algorithmes associé à la détresse psychologique, aux douleurs musculo-squelettiques et aux accidents du travail : étude transversale dans le secteur de la logistique).
Article
Est Publié dans : International Archives of Occupational and Environmental Health, vol.98 n°9-10, décembre 2025, pp.929-942, ill., bibliogr.
Cet article analyse les effets de la gestion algorithmique sur la santé des travailleurs de la logistique en Suède, à partir des données du projet AMOSH (2022-2024). La gestion algorithmique désigne l’usage d’outils numériques fondés sur des algorithmes pour attribuer les tâches, surveiller l’activité, évaluer la performance et, dans certains cas, décider des horaires ou des sanctions. L’étude repose sur une enquête transversale en ligne menée auprès de 978 salariés (chauffeurs et agents d’entrepôt) et mesure l’exposition à la gestion algorithmique à l’aide d’une échelle spécifique de 11 items. Les auteurs examinent l’association entre différents niveaux d’exposition et plusieurs indicateurs de santé : détresse psychologique, accidents du travail, douleurs musculo-squelettiques, céphalées et troubles du sommeil. Les résultats montrent une relation dose-effet : une exposition modérée ou élevée est associée à une augmentation significative de la détresse psychologique, des accidents du travail et des douleurs musculo-squelettiques. Les céphalées sont également plus fréquentes en cas de forte exposition, tandis que les troubles du sommeil apparaissent surtout chez les chauffeurs. Les analyses stratifiées mettent en évidence des effets plus marqués chez les conducteurs que chez les logisticiens, suggérant des modalités d’implantation différenciées de la gestion algorithmique selon les métiers. Les auteurs interprètent ces résultats à la lumière du modèle « exigences-ressources », en soulignant que la gestion algorithmique tend à accroître les contraintes (intensification du travail, surveillance, cadence) tout en réduisant certaines ressources protectrices comme l’autonomie ou le soutien social. Ce travail apporte des données empiriques originales hors du champ du travail de plateforme et souligne que la gestion algorithmique constitue un enjeu émergent de santé au travail, appelant des actions de prévention et une attention accrue des décideurs publics et des entreprises.
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