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Cet article examine comment l’expansion de l’économie de plateforme impacte les inégalités de genre, sous des formes nouvelles ou préexistantes. Il se concentre sur deux métiers de plate-forme dans la zone métropolitaine de Buenos Aires : les services de transport et ceux de livraison. Premièrement, il explore les manières dont l’économie de plateforme constitue un environnement plus perméable pour les travailleuses. Deuxièmement, la performance des femmes par rapport aux hommes est évaluée en termes d’heures travaillées et de gains. En utilisant une combinaison d’approches qualitatives et quantitatives, il effectue une analyse de l’écart entre les sexes via des modèles standards de régression linéaire. L’article constate que les plateformes facilitent une augmentation de la participation des femmes au marché du travail en raison de trois facteurs principaux : l’impossibilité de trouver un autre emploi, les mécanismes de recrutement impersonnels et la flexibilité horaire offerte par les plateformes. Cette tendance implique encore des écarts importants entre les sexes. L’analyse suggère qu’une performance économique différenciée des travailleurs hommes et femmes est principalement associée à des facteurs liés à l’emploi, renforcés par les biais algorithmiques. Les femmes connaissent plus de restrictions en termes de quand et où elles peuvent travailler, car les choix de lieu et de temps du travail sont à la fois contraints par une série de responsabilités familiales (activités de care) et sont également dus à une perception d’exposition à l’insécurité et au harcèlement pendant le temps de travail. Classification JELJ4, J16, J31

This article inspects how the expansion of the platform economy affects gender inequalities, in some new forms as well in reinforcing pre-existing ones. It focuses on two platform occupations in the Buenos Aires Metropolitan Area: ride-hailing and delivery services. First, it explores the ways in which the platform economy constitutes a welcoming environment for female workers. Second, female versus male performance is assessed in terms of hours worked and earnings. Using a combination of qualitative and quantitative approaches it performs a gender gap analysis via linear regression. The article finds that platforms are facilitating an increase in female participation due to three main factors: the impossibility of finding another job, the impersonal recruiting mechanisms and time flexibility offered by platforms. This trend still implies significant gender gaps. The analysis suggests that the differentiated economic performance of male and female riders and drivers is mainly associated to on-the-job characteristics that are reinforced by algorithmic bias in the platform. Women experience more restrictions in terms of when and where they can work, as location and time choices are both constrained by care responsibilities and are also due to the subjective perception of exposure to insecurity and harassment during the work shift. JEL ClassificationJ4, J16, J31