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États-Unis : Quand la QVT devient envahissante

L’actualité | publié le : 09.03.2020 | Lys Zohin

Après une crise cardiaque et un triple pontage, Chris Zubko, un employé de Regal Plastics, une société basée à Irwing, au Texas, est retourné travailler. Et il a rapidement reçu un appel de félicitations de la DRH pour son activité physique : il faisait de plus en plus de pas, de plus en plus vite, dans l’entrepôt… C’est que son employeur surveillait ses moindres mouvements grâce à un bracelet fixé au poignet et relié au téléphone portable de son supérieur hiérarchique. Si Chris Zubko n’a pas été choqué, nombreux sont les spécialistes RH et de la protection des données qui s’inquiètent de ces intrusions de plus en plus fréquentes dans la vie des salariés. Et si un employeur s’appuyait sur ces données pour favoriser, promouvoir, voire sanctionner ou même licencier un collaborateur ? « Plus un employeur a des données sur la vie des salariés, en particulier en dehors du travail, plus la tentation du contrôle et autres pressions est grande », déclarait ainsi dans la presse Lee Tien, un juriste spécialisé dans la protection des données numériques pour l’ONG Electronic Frontier Foundation. En général, les collaborateurs qui acceptent de se soumettre à ce type de surveillance sont volontaires, et incités à le faire par leur employeur à coups de primes d’assurance plus faibles, par exemple, ou de remboursements de frais médicaux plus généreux. Et bien sûr, les compagnies d’assurances en raffolent ! Elles distribuent gratuitement ces outils aux entreprises clientes. Selon les estimations de la Kaiser Family Foundation, une organisation qui se concentre sur les questions de santé outre-Atlantique, environ 20 % des grandes entreprises américaines (plus de 200 salariés) qui offrent une couverture santé collectaient, l’an dernier, des données grâce à des outils portés par leurs salariés, contre 14 % seulement en 2017. Or l’usage de ces données est loin d’être anodin, d’autant que certaines compagnies d’assurances n’hésitent pas à faire tourner des modèles incluant des informations en dehors de la santé, comme le fait qu’une personne vive seule ou non, ou qu’elle soit endettée ou non, pour produire des prédictions sur les profils à risques…

Auteur

  • Lys Zohin