L'économie politique de la routinisation : fragmenter le soin pour en abaisser le prix
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- L'économie politique de la routinisation : fragmenter le soin pour en abaisser le prix
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Le quatrième argument de la page repose sur un mot que le discours syndical emploie avec une précision inhabituelle. National Nurses United (NNU) affirme que la dépendance excessive à l'IA, et la fragmentation du savoir infirmier complexe et global en tâches discrètes qui en découle, minera le jugement professionnel. La fragmentation n'est pas présentée comme un effet secondaire de l'automatisation. Elle en est le mécanisme central et, selon le syndicat, sa finalité.
Le mémoire soumis à l'Office of Science and Technology Policy (OSTP) en juin 2023 fournit la définition qui manque à la page. La compétence y est décrite comme la capacité, tirée de la formation et de l'expérience, de faire quelque chose avec maîtrise, puis reformulée ainsi : l'exercice efficace du jugement professionnel dans les situations non routinières. Le document ajoute que suivre des règles prescrites, à la manière d'une machine, permet d'exécuter des tâches sans rendre pour autant la personne compétente. On peut faire son travail tant qu'il n'y a pas de surprise. Or soigner, écrit le syndicat, c'est affronter chaque jour l'imprévu.
Cette définition est stratégiquement redoutable. En logeant la compétence dans le traitement de l'exception plutôt que dans l'exécution de la règle, NNU place le travail infirmier hors d'atteinte d'un système qui fonctionne, par construction, par généralisation. L'argument ne dit pas que la machine est moins bonne. Il dit qu'elle opère dans un autre ordre.
De là découle la thèse économique. Le mémoire à l'OSTP soutient que la standardisation des processus est souvent présentée par les employeurs comme un moyen de relever les normes de qualité, alors qu'elle sert habituellement à accélérer et à intensifier le travail. La variation du soin selon les besoins et les valeurs de chaque personne n'y est pas un défaut mais une nécessité. La chaîne causale que trace le syndicat est explicite : fragmenter le travail complexe en tâches, standardiser ces tâches, réduire ainsi la compétence exigée, puis remplacer des infirmier·ères autorisé·es par du personnel moins coûteux, parfois non autorisé, voire par des proches non rémunéré·es.
Le dispositif le plus révélateur porte un nom qui semble anodin : l'exercice au plus haut niveau du permis (working at top of license). Le mémoire à l'OSTP en démonte la logique. La formule encourage les professionnel·les à se concentrer sur les seuls actes les plus avancés que leur permis autorise, en confiant tout le reste à d'autres. Son corollaire tacite est qu'elles et ils passent moins de temps auprès des malades, les gestes de présence étant assumés par du personnel non autorisé. Le récit rejoint ici l'argument du savoir sensoriel : ce sont exactement ces gestes qui produisent les observations non planifiées. Une politique qui se présente comme une valorisation de l'expertise en organise le dépérissement.
L'article de Perrone (2025) apporte le chiffre qui manque au raisonnement syndical. Hippocratic AI a d'abord mis de l'avant un tarif de 9 dollars l'heure pour ses agents, contre environ 40 dollars pour une infirmière autorisée, formulation que l'entreprise a ensuite retirée. Le retrait est aussi éloquent que l'annonce. Il indique que l'écart tarifaire, quoique central au modèle d'affaires, ne peut être énoncé publiquement sans compromettre le récit de la complémentarité. Michelle Mahon, citée dans le même article, résume la position du syndicat en affirmant que l'écosystème entier est conçu pour automatiser, déqualifier et finalement remplacer les personnes qui soignent.
Un régime d'énonciation particulier soutient tout cet argumentaire. NNU ne parle pas depuis la position de la victime mais depuis celle de l'analyste du capital. Le syndicat décrit des marges, des coûts de main-d'œuvre, des frais généraux, des taux de remboursement. Castillo (2023) va jusqu'à retourner la prémisse adverse : il n'y aurait pas de pénurie nationale d'infirmier·ères, seulement une répartition inéquitable, avec 1,2 million de personnes détenant un permis actif sans exercer. Ce contre-cadrage est puissant, car il attaque la justification même du déploiement. Deux réserves s'imposent toutefois. Le rapport gouvernemental invoqué date de 2017 et couvre la période de 2014 à 2030, donc avant la pandémie. Perrone (2025) rapporte pour sa part que plus de cent mille infirmier·ères ont quitté la profession pendant la COVID-19 et que les projections officielles font état de plus de cent quatre-vingt-dix mille postes à pourvoir chaque année jusqu'en 2032. Les deux affirmations ne se contredisent pas strictement, puisque NNU parle de permis inutilisés et non de postes vacants, mais la tension mérite d'être nommée.
La littérature confirme partiellement le diagnostic tout en en déplaçant la cause. Pepito et coll. (2025) retiennent la déqualification parmi les problèmes centraux de l'automatisation du travail infirmier et notent que le risque touche surtout les personnes en début de carrière. Ils l'attribuent cependant à un usage mal encadré plutôt qu'à une stratégie patronale, et proposent des correctifs pédagogiques et organisationnels. L'écart entre les deux lectures est instructif. Là où la littérature voit un effet à corriger, NNU voit un objectif à contrer. Cette divergence n'est pas empirique : elle porte sur l'attribution d'une intention, que ni l'un ni l'autre des textes ne démontre. - Mot clé(s) associé(s)
- Algorithmes
- Automatisation
- Emploi
- Gouvernementalité algorithmique
- Jugement
- Promesses
- Santé
- Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle)
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A.I.’s impact on nursing and health care
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Dominique Michaud
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