Meta licencie avec des algorithmes : vos arrêts maladie sous surveillance

Quand un algorithme décide qui mérite de garder son emploi

Des milliers de salariés de Meta ont été licenciés en 2024. Ce que l'entreprise n'a pas mis en avant dans ses communiqués : une partie de ces décisions aurait été guidée, filtrée, orientée par des systèmes automatisés de surveillance de la performance. Et selon plusieurs enquêtes et témoignages, les travailleurs en arrêt maladie ou en situation de handicap se retrouvent statistiquement surreprésentés parmi les personnes ciblées. Ce n'est pas un dysfonctionnement. C'est peut-être le système qui fonctionne exactement comme prévu.

Le contexte : la vague de licenciements chez Meta

Depuis 2022, Meta a supprimé plus de 21 000 postes dans le monde. Mark Zuckerberg a justifié ces coupes drastiques par une nécessité de "gagner en efficacité" et d'éliminer les "underperformers", comprendre : les employés jugés insuffisamment productifs. Mais derrière ce vocabulaire managérial lisse se cache une réalité bien plus complexe.

Pour identifier ces profils, Meta s'appuie sur des outils de mesure de performance automatisés : des algorithmes qui agrègent des données comme le nombre de commits de code, les délais de réponse aux messages internes, les heures de connexion, ou encore les scores issus d'évaluations par les pairs. Le problème ? Ces métriques ne font aucune distinction entre un salarié qui "tire au flanc" et un salarié qui traverse une période de maladie grave ou qui vit avec un handicap chronique.

L'algorithme aveugle : un biais systémique invisible

Les systèmes d'évaluation automatisés ont une caractéristique fondamentale : ils mesurent ce qui est mesurable, et ignorent tout le reste. Une personne sous chimiothérapie qui travaille à 60 % de sa capacité habituelle, un salarié atteint de troubles cognitifs liés à un handicap, ou encore quelqu'un qui reprend le travail après une longue hospitalisation vont tous générer des scores négatifs dans ces outils. L'algorithme ne voit pas la raison. Il voit un chiffre en dessous de la moyenne.

Ce phénomène porte un nom dans la littérature sur l'éthique de l'IA : le biais algorithmique par omission. En ne prenant pas en compte des variables contextuelles essentielles — état de santé, aménagement de poste, périodes d'absence légitimes — ces systèmes reproduisent et amplifient des discriminations que le droit du travail s'efforce précisément d'interdire.

Des exemples concrets qui illustrent le problème

• Au Royaume-Uni, des anciens employés de Meta ont rapporté au Guardian que leurs périodes d'arrêt maladie étaient intégrées dans les calculs de performance annuels, sans possibilité de les exclure manuellement avant le déclenchement des procédures d'évaluation.
• Aux États-Unis, plusieurs plaintes déposées auprès de l'EEOC (Equal Employment Opportunity Commission) font état de licenciements survenus dans les semaines suivant un diagnostic médical sérieux ou une demande d'aménagement de poste.
• En France, si la législation est plus protectrice, aucune entreprise n'est à l'abri d'un glissement vers ces pratiques dès lors que les décisions RH sont "assistées" par des outils numériques dont les critères restent opaques.

Ce que dit le droit — et ce que les entreprises contournent

En Europe, le droit est clair : licencier un salarié en raison de son état de santé ou de son handicap est illégal. Le RGPD encadre également l'utilisation des données personnelles à des fins de prise de décision automatisée. L'article 22 du règlement interdit explicitement les décisions basées uniquement sur un traitement automatisé ayant des effets significatifs sur une personne.

Mais voilà le nœud du problème : Meta et d'autres géants de la tech affirment que leurs algorithmes ne décident pas, ils informent. C'est un humain, dit-on, qui prend la décision finale. Cette nuance juridique, aussi fine qu'un cheveu, suffit à court-circuiter la plupart des recours légaux. Et pendant ce temps, les listes de licenciement générées par ces outils sont suivies à plus de 90 % par les managers, selon plusieurs études internes citées anonymement.

Les implications pour tous les salariés

Cette affaire ne concerne pas uniquement les employés de Meta. Elle soulève une question structurelle pour l'ensemble du monde du travail : à partir de quel moment confier une décision à un algorithme revient-il à la lui déléguer entièrement ?

Les entreprises qui déploient ces outils sans mécanismes de correction explicites — pour les absences médicales, les handicaps, les congés parentaux — créent des environnements où la vulnérabilité devient un facteur de risque professionnel. Ce n'est plus la performance qui est évaluée. C'est la capacité à paraître performant aux yeux d'une machine.

Pour les professionnels RH, les syndicats, et les régulateurs, le message est urgent : l'opacité algorithmique n'est pas une zone grise acceptable. Elle doit être auditée, documentée, et soumise à des garde-fous humains réels — pas symboliques.

Conclusion : la transparence algorithmique, une urgence sociale

Meta n'est pas seul dans ce cas. Amazon, Google, et de nombreuses entreprises de taille intermédiaire utilisent des outils similaires. Ce qui se passe chez Meta est un révélateur, un signal d'alarme sur ce que devient le management à l'ère de l'automatisation des ressources humaines.

La question n'est plus de savoir si les algorithmes vont entrer dans les décisions RH. Ils y sont déjà. La vraie question est : qui surveille les surveillants ? Et tant que la réponse reste floue, les salariés les plus vulnérables continueront de payer le prix d'une efficacité mesurée sans humanité.

— Reservoir Live