Notre thèse s’intéresse à la restructuration du service social d’une plate-forme téléphonique de santé – Santé Info. Au moment de l’étude le service social de ce centre de contact venait de faire l’objet d’une importante réorganisation, qui s’est concrétisée par la création d’une équipe de télé-opérateurs spécialisés. Dans ce contexte de changement organisationnel, notre travail vise à comprendre les incidences du développement de l’activité sur les pratiques situées des acteurs et saisir comment celles-ci nourrissent ce développement en retour. Nos réflexions autour de cette question sont inspirées par les théories de l’activité ainsi que les courants de la cognition et de l’action située. Nous nous appuyons sur la notion de perspective professionnelle et proposons la notion de saillance afin de rendre compte du développement de l’activité en pratique. Nous avons conduit une enquête ethnographique de près de deux ans au sein de cette organisation. Le dispositif méthodologique que nous avons mis en œuvre privilégie l’observation in situ des pratiques. La stratégie observationnelle choisie était celle du suivi, celui i) des acteurs, ii) des affaires c’est-à-dire des demandes traitées par plusieurs intervenants et iii) des situations de communication collective (formations, réunions d’équipe). Nous avons par ailleurs mobilisé la méthode de l’autoconfrontation à partir d’enregistrements audiovisuels. Nos résultats mettent en évidence deux axes de développement contradictoires de l’organisation, à savoir, d’une part, une tendance à l’intégration aux services des mutuelles fondatrices et une tendance à l’autonomisation de Santé Info en tant que prestataire de service externe. D’autre part, la restructuration du service social peut être appréhendée comme actualisant une contradiction sous-jacente au système d’activité, celle entre travail d’information (informer) et conseil (conseiller). Nous analysons les pratiques de prise et de construction de configurations d’indices informationnels des professionnels que nous qualifions de saillances. Nos analyses mettent en évidence que connaître son travail revient à connaître le travail des autres c’est-à-dire à anticiper leurs contraintes, leurs éventuelles difficultés, à reconnaître et tenir compte des impératifs auxquels ils doivent faire face (temporels et de production). La restructuration du service social de Santé Info au travers de la création d’une équipe spécialisée de téléconseillers – le pôle social - contribue à transformer ces pratiques. Par ailleurs, les nouvelles exigences que cette restructuration fait peser sur les professionnels participent de la redéfinition des enjeux de leurs actions en situation. En d’autres termes connaître le travail d’autrui est une ressource pour le collectif mais aussi pour le sujet. Les contributions de ce travail de thèse se situe à trois niveaux : théorique, méthodologique et disciplinaire. L’apport théorique réside dans la recherche d’une articulation entre une analyse orientée par les théories de l’activité et les approches situées de la cognition et de l’action. Ces questions nourrissent des enjeux méthodologiques pour notre travail, qui constituent le second apport de notre recherche. Il s’agit également de construire un dispositif d’observation et de collecte systématique de données dans un environnement professionnel exigeant où le travail est, à la fois, intellectuel et relationnel, la coopération latente et différée, et qui s’étayent sur une infrastructure sociotechnique complexe. Du point de vue de la psychologie du travail, notre étude ouvre à une réflexion autour des compétences collectives et du bien-être au travail. / Our research deals with the organizational change within Health Info, the inbound call center for a number of mutual health insurance companies. Health Info provides users with health information and referral for the purpose of helping them to make better choices in healthcare and to reduce their expenses. In order to improve the service delivered to the clients of the mutual insurance companies, call operators’ activity was redesigned. Some of the most experienced call center agents formed a new team (referred as the « social team »), which had the responsibility to process the information requests of users in need of financial support, different kind of allowances, within outbound calls. In this context, the goals of this doctoral thesis is to understand this organizational change as a development, that of Health Info’ collective activity but also that of the local individual practices. We build upon three approaches to the study of context - activity theory, situated action and situated cognition. Our research is based on a two years ethnographic study. We have used various data collection techniques. Those included ethnographic observation, video recordings of naturally occurring situations as well as interviews with staff members. We systematically attended and video recorded the regular staff meeting of the « social team ». We also shadowed staff members and followed specific « client cases » as first identified by call operators, then processed by the members of the « social team » and eventually transferred for further analysis to the social worker. Our results highlight several contradictions underlying Health Info’ current development. On one hand, Health Info is an additional service designed to fit within the those already existing of the mutual insurance companies. But it is also an autonomous service provider whose clients are the mutual companies. On the other hand, the « social team » reveals another contradiction between different work perspectives, namely that of informing users and helping them or providing them with support. Furthermore, our study underlines the practical dimensions of Health Info’ restructuring. The analysis of situated practices shows that works perspectives are grounded on salient configurations which are both emergent in situ and collectively elaborated cultural resources. The contributions of this doctoral thesis are to address some of the a) methodological and b) conceptual challenges arising from the use of activity theory as a theoretical framework in empirical studies, c) triggers off some interesting considerations on collective competencies and on well-being in the workplace.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.