« Plus l’I.A progresse,… » N°1135

Écrit par admin sur 14 février 2024

C’est quoi ce ChatGPT ? Assez récemment, j’ai assisté à la démonstration de ce dont il est capable, une fois lui avoir fourni une « invite », une note préalable. Il s’agissait, comme d’un tour de magie, de produire une représentation graphique accompagnée de la rédaction d’un discours de politique adéquat. Le résultat m’avait bluffé.

Triant à l’instant une liasse de vieux papiers, l’un de ceux-ci m’a ramené à un temps pour moi révolu. Où il était question d’un projet d’aménagement comportant place publique, rond-point carré et parvis d’église, donc à usages permanents, différents, imbriqués et contradictoires en un lieu classé historique, à fortes circulations, donc à contraintes non-négligeables, j’étais alors élu communal.

Pour tout projet de ce type, l’on sait bien une fois municipalement investi que cela va prendre un nombre de moments qui donnent plein sens au mot « démocratie ». Dont le principe tient du débat raisonné, du pouvoir de persuasion et d’un effort pour tendre au consensus. L’aisance dans l’argumentation logique du débat ouvert, transparent et rationnel. Sans nier le recours aux émotions, aux passions, à la poésie. Pouvant même instaurer un certain divertissement en soi. Selon un mode rationnel, sceptique, empirique et décontracté dans sa forme. Avec le rejet du pouvoir arbitraire. Le tout fut respecté dans ce cas cité, comme à l’occasion d’autres projets menés à terme et non des moindres.

Alors, arrêtons-nous à cette question à l’heure où cette nouvelle poule à l’œuf d’or est prête à pondre sur-le-champ des « réponses substantielles » : dans quel monde de relations humaines l’avenir sera fait quand il suffira d’un clic pour avoir une réponse toute ficelée venant de je ne sais où ? Personne n’en échappera, je sais. Mais c’est ainsi que disparaissent les abeilles dans le paysage, habitantes de la contrée, animaux sociaux elles aussi. Où politiques si l’on veut, symboles de multitude, de soin et du destin, collectif et individuel. Adepte elle-même du scepticisme rationnel, la Chronique d’ici-même émet un doute. Voilà, c’est dit. Sans drone ni raccourci.

Du coup, cela va sans dire, loin de s’échapper vers des contrées plus abstraites, la Chronique d’ici-même veut y voir de plus près. Laissons-nous alors guider, hors battage médiatique, pour un tour du monde. En suivant Antonio Casilli, sociologue des principaux domaines de recherche sur les réseaux sociaux, les plateformes numériques, l’avenir du travail, l’automatisation et la vie privée – la Chronique l’avait déjà suivi dans son exploration, lire ici.

Cette fois, il répond longuement aux questions de la revue allemande Soziopolis – lire ici – que nous relayons ci-dessous. Ce long entretien est titré : « Plus l’expansion de l’intelligence artificielle progresse, plus le besoin de travail humain s’accroît. » Ce qui annonce la couleur : un foisonnement d’acteurs et de pratiques.

D.D

« Monsieur Casilli, dans les débats sur le développement de l’intelligence artificielle, on entend souvent dire que l’utilisation accrue de machines intelligentes entraînerait la perte de nombreux emplois à l’avenir. Dans votre recherche, vous retournez la question et examinez quelle quantité de travail humain se cache derrière l’intelligence artificielle. Posons-nous une question très fondamentale : qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Je crains qu’il n’y ait pas de réponse facile à cette question. Tout d’abord, force est de constater que l’intelligence artificielle est désormais un terme galvaudé. L’IA peut signifier tout et rien. Ce qui était décrit comme des algorithmes il y a trois ou quatre ans s’appelle désormais IA. Ce qui était appelé logiciel il y a dix ou vingt ans fonctionne désormais également sous cette étiquette. Le terme intelligence artificielle n’a guère de sens précis dans le contexte commercial des années 2020. Peut-être vaut-il mieux ne pas aborder la question directement, mais plutôt par un détour, en notant ce que le terme ne décrit pas. Certes, les programmes et les systèmes actuels n’ont rien à voir avec les ambitieux programmes scientifiques des années 1950, qui visaient à développer une machine pensante. Même si les intéressés prétendent parfois le contraire : la recherche sérieuse s’est désormais éloignée de l’idée de pouvoir réellement développer une machine qui pense de manière autonome comme un humain.

Quelles sont les principales différences par rapport à avant ?

Les systèmes d’IA d’aujourd’hui et leur compréhension sous-jacente du renseignement sont le résultat d’une série d’ajustements et de changements importants. La première évolution a été de la limiter à un aspect particulier de l’intelligence humaine, à savoir l’apprentissage. Au lieu d’une machine pensante, ils voulaient désormais développer une machine apprenante. Suite à ce changement, s’est imposé le concept d’apprentissage automatique, qui en réalité repose simplement sur une version approfondie des statistiques. Il s’agit essentiellement de collecter et d’évaluer suffisamment de données afin d’identifier certaines régularités. Même si l’on prétend toujours que la machine a décidé de ces régularités, bien entendu, elle n’a rien fait de tel. Elle met simplement en évidence les propriétés statistiques des ensembles de données.

Il y a deux ans, vous écriviez qu’il n’y avait pas d’intelligence artificielle, mais seulement le travail de clics d’autres personnes[1]. Que décrit ce terme ?

Microwork est un type particulier de laboratoire numérique nécessaire à la formation et à la programmation de l’intelligence artificielle. Ces dernières années, il est devenu synonyme de travail sur les données. Le microtravail est, en un sens, un hybride entre le travail en ligne ordinaire, devenu courant dans de nombreux domaines depuis la pandémie, et le travail « ubérisé ». Ce dernier décrit le fait que de nombreux microtravailleurs ne sont pas employés en tant qu’employés d’une entreprise ou d’un sous-traitant, mais travaillent plutôt en tant que micro-entrepreneurs indépendants qui sollicitent des commandes de travail individuelles et travaillent pour leur propre compte.

En général, il s’agit de tâches pour lesquelles tant le temps requis que l’éventail des compétences humaines requises sont extrêmement gérables. Dans le même temps, cela nécessite également des talents et des compétences qui ne peuvent pas être simplement assumés, mais doivent d’abord être développés. Un bon exemple d’une telle micro-tâche est la classification de dizaines, parfois de centaines, d’images en fonction de certains critères. Ce type de tri « à la main » des images est effectué, par exemple, pour filtrer les images d’adultes d’une base de données. Un autre exemple consiste à trier les images qui montrent un feu de signalisation vert ou rouge. De telles tâches sont généralement confiées dans le cadre de la production de logiciels de reconnaissance d’images pour véhicules autonomes.

L’utilisation du microtravail ne se limite en aucun cas aux images ; elle implique souvent aussi des textes. C’est souvent le cas puisque les textes servent de base à la génération automatique de nouveaux textes par les chatbots et autres applications basées sur du texte. Une tâche typique dans ce contexte consiste, par exemple, à compléter le début des phrases. Par exemple, la phrase « Aujourd’hui est une belle journée » est alors complétée par le mot « jour ». Un microtravailleur peut recevoir des centaines de phrases complétées à éditer. Si vous vous demandez à quoi ça sert, eh bien, c’est expliqué assez simplement et rapidement. Le travail correspondant est utilisé pour former des systèmes d’IA générative tels que ChatGPT. Ces systèmes devraient être capables de compléter des phrases basées sur des indices grâce à la saisie massive de données. Les utilisateurs fournissent une « invite », une note, qui est ensuite complétée par le système. Bien entendu, la puissance d’un système comme ChatGPT est très impressionnante car il est capable non seulement de compléter le début des phrases, mais également de fournir des réponses à des requêtes complexes. Mais le système fonctionne sur le même principe. Sur la base de diverses requêtes, le système produit des connexions significatives basées sur une tonne de données d’entrée et de probabilités statistiques. Des tâches de programmation similaires surviennent également avec les sons ou les vidéos. Les vidéos sont catégorisées, annotées et commentées, les sons sont retranscrits. Ce sont tous des exemples de microtâches.

Avec votre équipe de recherche, qui s’appelle DiPLab (Digital Platform laboratoire), vous menez depuis quelques années des recherches sur le terrain dans de nombreux pays. Vous observez la réalité de la travail de plateforme et mènent des entretiens avec les acteurs concernés. Depuis vous et vos collègues êtes occupés à rassembler les données relatives aux un nombre énorme de cas que vous avez recensés lors de vos recherches sur le terrain. à les classer et à les systématiser. Comment procédez-vous et quelles sont les catégories à quelles catégories attribuez-vous les cas étudiés ?

La systématisation à laquelle nous sommes parvenus jusqu’à présent prévoit trois grandes catégories de micro-tâches. Premièrement, il existe des microtâches utilisées pour entraîner les systèmes d’IA. Celles-ci se produisent principalement pendant la phase de développement, avant la mise sur le marché du produit. Le cas de ChatGPT est ici également pertinent, puisque la référence à la pratique correspondante est déjà contenue dans l’acronyme GPT (abréviation de Generative Pre-Trained Transformer). Un ensemble de données a été compilé à partir d’énormes quantités de données collectées sur Internet après les années 2010 et annotées à des fins de formation. Les micro-tâches requises pour cela entrent dans cette première catégorie.

Une fois qu’une intelligence artificielle est sur le marché, il faut assurer son fonctionnement continu et il faut s’assurer qu’elle fonctionne selon les souhaits du fabricant et, surtout, bien sûr, des utilisateurs. La deuxième catégorie de microtâches s’inscrit dans ce contexte : les tâches de révision. Par exemple, les gens s’assurent que le chatbot fonctionne correctement ou effectuent des activités qui relèvent du domaine de la modération ou de la maintenance. Dans nos recherches sur le terrain, nous avons également rencontré des cas où des personnes examinaient les transcriptions des assistants vocaux utilisés par Apple, Amazon ou Microsoft à la recherche d’éventuelles erreurs et incohérences.

Que leur font-ils exactement ?

Vous pouvez y penser comme ceci : disons que vous êtes le client. Vous demandez à l’assistant vocal : « Quel temps fait-il à Lyon aujourd’hui ? » L’assistant vocal retranscrit votre demande puis la traite. Le programme doit toujours vérifier s’il a bien compris la requête. S’il y a un bruit de fond – par exemple celui d’une machine à laver en marche – ou si quelqu’un, comme moi, parle avec un accent ou un dialecte particulier, les systèmes d’assistance vocale atteignent souvent leurs limites. Dans ces cas, les travailleurs du clic doivent vérifier si la machine a reproduit et traité correctement les informations.

Outre la formation et les tests, il existe une troisième catégorie de tâches que les gens trouvent un peu plus problématiques, ou du moins plus irritantes, que les deux autres. C’est une imitation de l’intelligence artificielle. Il y a en effet des acteurs parmi les fournisseurs de systèmes d’IA qui prétendent avoir développé un algorithme super puissant, un modèle censé faire des miracles, alors qu’en réalité ils font réaliser certaines tâches à la main. Cette approche est parfois moins coûteuse pour les entreprises que de développer le logiciel promis. Mon équipe et moi l’avons remarqué par exemple à propos de solutions d’IA censées gérer les rendez-vous ou retranscrire les images pour leurs clients. Les exemples correspondants que nous avons rencontrés dans nos recherches sur le terrain ainsi que dans la littérature spécialisée proviennent en partie de grandes entreprises.

Cela semble bizarre. Pourriez-vous décrire cette pratique à l’aide d’un exemple ?

Sécurisé. Google a par exemple lancé en 2018 une intelligence artificielle à commande vocale appelée Google Duplex, censée pouvoir passer des appels téléphoniques, fixer des rendez-vous ou faire des réservations pour ses clients. Les résultats ont été incroyables, et pour cause. Comme on l’a vite découvert, environ 40 % des appels étaient effectués ou du moins pris en charge non seulement par l’IA, mais aussi par des humains.[2] La machine n’étant plus à la hauteur au-delà d’un certain niveau de complexité, les microtravailleurs d’un centre d’appels ont dû intervenir et apporter leur aide en coulisses.

Dans quelle mesure ce type d’imitation de l’IA par le biais du micro-travail est-il répandu ?

Oh, ce n’est pas si rare. Les entreprises n’aiment tout simplement pas trop en parler. C’est pourquoi les gens sont irrités lorsque ce genre de micro-travail devient public. Ils se sentent trompés parce qu’ils ne réalisent pas qu’il s’agit d’une pratique courante. Parfois, il suffit de simuler la fonctionnalité d’un système dysfonctionnel. C’est particulièrement le cas en cas de bug ou autre problème technique. Dans de tels cas, l’assistant vocal peut mal interpréter des demandes telles que « Sélectionnez une photo d’un magnifique coucher de soleil et envoyez-la à ma chérie ». Par exemple, il est alors incapable de traiter correctement l’information « mon chéri ». Si l’on veut éviter que des malentendus potentiellement désastreux ne se produisent et ne déçoivent le client, il faut laisser la machine fonctionner, comme on dit, en mode gradué – pendant qu’un humain la surveille.

Une telle approche se produit très souvent lors de la phase de test afin de développer davantage l’intelligence artificielle et de corriger les erreurs. Par ailleurs, de nombreux autres tests sont également effectués, tels que des tests d’utilisabilité pour savoir comment les utilisateurs utilisent le produit, ou des tests d’acceptation pour déterminer si les utilisateurs acceptent ou non le résultat. Une fois qu’un système d’IA a atteint un certain niveau de fonctionnalité de cette manière, il peut s’avérer moins coûteux pour l’entreprise en question de renoncer à une optimisation technique plus poussée et de soutenir l’intelligence artificielle par l’intelligence humaine. Au lieu de développer davantage une machine ou un modèle, ce qui coûte très cher – il faut embaucher des experts, trouver des centres de données, payer pour la puissance de calcul et les données – il est parfois plus logique, voire nécessaire, pour des raisons techniques ou commerciales. simuler cette machine.

Votre constat sceptique sur la nature illusoire de l’intelligence artificielle contraste singulièrement avec les déclarations majoritairement positives qui ont récemment commenté les progrès réalisés dans le développement de systèmes d’IA de plus en plus performants, tels que ChatGPT ou Dall-E. Au regard des intelligences artificielles génératives de la dernière génération, voyez-vous votre appréciation plutôt confirmée ou relativisée ?

En général, mon approche et mes conclusions n’ont pas changé. Cependant, je tiens à souligner que presque tous les nouveaux produits commerciaux commercialisés avec le label IA sont médiatisés. ChatGPT, Dall-E et Midjourney ne font pas exception à cet égard. Ce sont des produits qui fonctionnent relativement bien, mais en même temps sont très loin des miracles que leurs fabricants les présentent. Ce sont des machines qui génèrent souvent des résultats faux ou dénués de sens, comme dans le cas de ChatGPT, ou produisent des illustrations médiocres, comme dans le cas de Midjourney. Cependant, sous le charme du discours commercial, on a tendance à se montrer indulgents face aux erreurs ou bugs et à pardonner les dysfonctionnements. C’est un peu comme les enfants gâtés qu’on adore tellement qu’on néglige leurs défauts. Si vous regardez de plus près, vous verrez que le chatbot très apprécié ChatGPT hallucine parfois simplement.

Que voulez-vous dire par là ?

ChatGPT est une machine qui improvise des textes ; ce n’est pas un moteur de recherche ou une IA encyclopédique. Son but n’est pas de vous apporter des réponses véridiques à des questions, mais plutôt d’improviser à partir des informations que vous lui donnez. Elle peut improviser pendant plusieurs pages sur la base de « Aujourd’hui est un beau jour ». Cependant, dès que j’essaie d’obtenir des réponses substantielles de ChatGPT, par exemple sur des événements réels, comme l’anniversaire d’une certaine personnalité ou le déroulement d’événements historiques, elle a parfois tendance à inventer des faits supposés dans son art de l’improvisation. Un test de l’incapacité de ChatGPT, que de nombreuses personnes ont fait pour s’amuser, consiste à interroger le chatbot sur sa propre biographie. Si vous demandez quatre fois votre biographie au chatbot, il obtiendra quatre histoires de vie différentes. Bien que ces histoires contiennent également des informations exactes, il en existe également de nombreuses autres qui sont fictives. C’est ce que j’entends par halluciner.

L’agitation régulière autour du développement de nouveaux systèmes d’IA a-t-elle une influence sur votre recherche ?

Non, pas du tout. Chaque fois qu’une nouvelle IA soi-disant géniale arrive sur le marché, j’attends simplement de voir ce qui se passe. Ou, pour reprendre un vieux proverbe chinois, je m’assois au bord de la rivière et j’attends que le corps de mon ennemi passe. Ce n’est en effet généralement qu’une question de temps avant que les faiblesses de tout nouveau système d’IA ne soient révélées dans la pratique. Dans le cas de ChatGPT, il n’a même pas fallu attendre très longtemps pour que ce moment arrive. Le chatbot a été lancé fin novembre 2022 et dès janvier 2023, il a été rendu public que la machine dépendait toujours de l’intervention de nombreuses personnes qui continuent à l’entraîner et à la modérer[3]. Dans ce cas, ces personnes sont basées au Kenya et ont été recrutées via la plateforme SAMA, très connue dans le secteur. Mais ces personnes ne sont qu’un des nombreux contingents de formateurs, d’examinateurs et, qui sait, peut-être d’imitateurs qui font fonctionner ChatGPT. En effet, des documents internes de l’entreprise de développement OpenAI ont révélé que des personnes en Afrique du Sud, aux Philippines, en Inde, en Turquie ainsi qu’aux États-Unis sont également sollicitées pour ce type de travail. OpenAI a donc recruté des micro-travailleurs dans le monde entier via différentes plates-formes.

D’où et à quelles conditions ces personnes travaillent-elles ?

On trouve des microtravailleurs partout dans le monde, mais le plus grand nombre d’entre eux se trouvent dans des pays à bas salaires. Ce n’est guère surprenant, car la plupart des entreprises essaient de minimiser leurs coûts de main-d’œuvre. Les entreprises du secteur de la technologie ne font pas exception. De plus, les pays en question sont souvent des pays où le droit du travail n’est pas aussi strictement réglementé que dans la plupart des pays européens. Ce n’est donc pas une coïncidence si les entreprises qui produisent des systèmes d’IA sont basées dans des pays du Nord, tandis que les travailleurs du clic du sud.

Dans ce contexte, des relations de dépendance postcoloniales ou néocoloniales émergent aussi très clairement. En Asie du Sud-Est, par exemple, il existe de nombreuses entreprises qui travaillent principalement pour de grandes entreprises des puissances mondiales que sont la Chine et les États-Unis et qui dépendent de ces commandes. Mais aussi dans d’autres régions du Sud, notamment en Afrique et en Amérique latine, de nombreuses personnes travaillent directement ou indirectement pour des entreprises européennes ou américaines.

Malgré les différents contextes géographiques, y a-t-il des similitudes dans les biographies de ces travailleurs ou des traits sociologiques récurrents ?

Avec notre équipe de recherche, nous avons principalement voyagé en Afrique et en Amérique latine, mais nous continuons à mener des recherches en Europe. Nous travaillons actuellement sur une étude systématique dans plusieurs pays européens, dont l’Allemagne. On observe de grandes différences dans les profils des microtravailleurs.En France ou en Allemagne, les microtravailleurs sont plus susceptibles d’avoir un niveau d’éducation supérieur à la moyenne, y compris un diplôme universitaire, et d’exercer ce travail à temps partiel pour compléter leur revenu. Pour les femmes célibataires avec enfants en particulier, ce travail, qui peut être effectué de manière flexible, apporte souvent un revenu supplémentaire important. Cependant, même dans les cas où le microtravail paie relativement bien, disons entre 70 centimes et quelques euros par tâche, ce qui peut représenter quelques centaines d’euros à la fin du mois.

La situation change radicalement en ce qui concerne l’Afrique ou l’Amérique du Sud. Contrairement à ce qui se passe en Europe, il n’est pas rare que les moyens de subsistance des personnes touchées dépendent du microtravail. Deux pays issus de notre recherche peuvent servir d’exemples à cet égard, à savoir le Venezuela et Madagascar. Le Venezuela est une plaque tournante mondiale du microtravail pour les pays hispanophones et anglophones, et pour la France, c’est Madagascar. Dans les deux pays, nous avons mené plusieurs centaines d’entretiens et distribué des milliers de questionnaires.

Dans les deux pays, le coût de la vie est élevé par rapport aux salaires. Au Venezuela, le revenu quotidien moyen se situe entre cinq et huit dollars. Bien qu’ils effectuent des tâches qui ne sont payées que quelques centimes chacun, les gens peuvent doubler leur salaire avec le microtravail – s’ils ont d’autres revenus.

À Madagascar, la situation que nous avons observée était légèrement meilleure, en partie parce que nous nous sommes concentrés sur les entreprises qui étaient établies sur le marché et qui pouvaient payer leurs microtravailleurs jusqu’à quatre-vingt-dix, parfois même cent euros par mois. En tant que salaire mensuel, cela ne vaut pas la peine d’être mentionné par rapport aux normes européennes, mais à Madagascar, il n’est que légèrement inférieur au salaire moyen. Mais même là-bas, il ne suffit pas de vivre dans la capitale Antananarivo, où le coût de la vie est nettement plus cher, comme dans de nombreuses capitales. Il ne faut pas l’oublier.

Les microtravailleurs dans des pays comme le Venezuela ou Madagascar ne gagnent donc pas mal par rapport à la moyenne nationale. Mais cela ne signifie pas que le microtravail paie bien. Surtout, cela signifie que les conditions de vie dans un certain nombre de pays sont si précaires que même des sommes relativement faibles font la différence. De nombreuses entreprises d’IA profitent de cette situation.

Quelle est la qualification des microtravailleurs dans ces pays ? Et qu’en est-il de la répartition par sexe ?

Au cours de nos recherches, nous avons constaté que la majorité des microtravailleurs dans ces pays sont des personnes qui ont tendance à être surqualifiées. Souvent, il s’agit de personnes titulaires d’un diplôme universitaire ou même d’une maîtrise. À Madagascar, nous avons même rencontré une personne parmi les microtravailleurs qui avait un doctorat. Le marché du travail y est très restreint, il n’y a que peu d’emplois, en particulier pour les personnes hautement qualifiées, et ceux-ci sont rarement disponibles dans des conditions attrayantes. Par conséquent, les personnes surqualifiées. De plus, la répartition des microtravailleurs par sexe est différente dans ces pays.

Dans les pays où l’accès au marché du travail est difficile, les personnes qui sont privilégiées par rapport aux normes du pays ont un avantage. Vous y rencontrez donc plus d’hommes. Dans certains cas, parmi les microtravailleurs, 80 % sont des hommes pour 20 % des femmes, alors qu’en France, c’est 56 % de femmes et 44 % d’hommes.

Dans les pays du Sud, la majorité des gens sont donc mieux qualifiés par rapport à la moyenne de la population, mais gagnent peu par rapport aux compétences qu’ils possèdent. Il y a un gros problème derrière cela. C’est un symptôme de la crise de l’idéologie libérale et de sa promesse de progrès par l’éducation. Cette promesse perd de plus en plus de crédibilité. En fait, une corrélation mondiale entre le niveau d’éducation et le salaire peut maintenant être observée dans de nombreux pays.

Comment se fait-il que le microtravail soit réalisé dans les pays du Sud, mais aussi en Europe et aux États-Unis ? Pour des raisons commerciales, ne serait-il pas moins coûteux pour les entreprises d’externaliser complètement ce type de travail dans des pays à bas salaires ?

Plusieurs critères jouent un rôle dans la décision d’externaliser. Certains d’entre eux sont culturels. Dans le cadre du développement de l’intelligence artificielle, de nombreuses étapes de travail doivent être réalisées. Dans ce contexte, par exemple, les enregistrements vocaux doivent également être interprétés afin de vérifier la transcription, la traduction ou d’autres formes de traitement des textes. Pour ce faire, il est nécessaire que les personnes qui effectuent ce travail aient le sens de la langue et de ses particularités locales. Prenons, par exemple, uniquement la langue allemande.
Dans d’autres cas, la décision d’externaliser n’est pas fondée sur des facteurs culturels, mais sur des facteurs juridiques.

Les aspects de la sécurité des données jouent également un rôle important, car les informations sensibles sont souvent traitées lors du développement de l’IA, comme la sécurité d’une entreprise ou d’un pays. Pensez, par exemple, aux systèmes d’IA utilisés dans le contexte des soins de santé ou de la défense nationale. Les entreprises tiennent à ce que ces données sensibles ne soient pas rendues publiques, elles ont donc intérêt à ce que les données sensibles soient rendues publiques.

Ces exigences permettent de comprendre pourquoi les entreprises d’IA ne se concentrent pas uniquement sur les aspects financiers lors de la sélection de leur main-d’œuvre. La protection des données est au moins aussi importante. Que les personnes en question aient été recrutées en Californie, en Europe ou à Madagascar, dans tous les pays où nous avons mené nos observations participantes, nous avons constaté que certaines formes de micro-travail liées à la sécurité n’ont lieu que dans des lieux spécialement protégés auxquels on peut accéder via un interphone, une caméra ou une caméra.

Que pouvez-vous nous dire sur les conditions de travail des gens ? À quel point les différentes formes de micro-travail sont-elles stressantes pour le psychisme et le physique ?

Le risque de maladie mentale n’est pas également élevé dans tous les types de microtravail. Le groupe le plus touché est celui des modérateurs de contenu. Il s’agit de personnes dont le travail consiste à entraîner des algorithmes pour reconnaître, filtrer et trier ou bloquer certains contenus en ligne. Cela implique généralement des représentations de pornographie et de violence. Pour ce faire, les modérateurs de contenu doivent examiner chaque jour des milliers d’images avec le contenu correspondant et les classer comme conformes ou non selon leurs spécifications. Ce contenu est souvent très explicite, il peut montrer des scènes d’une violence extrême et donc avoir un effet traumatisant. Ce travail est certes stressant, mais il n’est pas représentatif du microtravail dans sa globalité.

Un exemple en est celui des microtravailleurs au Venezuela, dont certains impliquaient toute leur famille, pas seulement les enfants mais aussi les grands-parents. Ces familles travaillaient selon un horaire prédéterminé. Par exemple, si le père accomplissait d’abord certaines tâches à certains moments, la fille et finalement la grand-mère prenaient le relais. Dans ces cas-là, on pourrait effectivement observer un réseau de relations sociales qui ont émergé autour de cette œuvre ; et qui a permis aux entreprises de bénéficier non plus du travail d’une seule personne, déjà très mal payée, mais de trois personnes.

Cependant, tous les microtravailleurs que nous avons interrogés s’accordent sur un point, au nord comme au sud, à savoir leur insatisfaction quant à leurs conditions de travail et, en particulier, à leur salaire. Ils ont de plus en plus conscience que leur travail est un travail de qualité qui génère également une valeur ajoutée significative pour l’entreprise. Dans la plupart des cas, ils sont conscients du fait que leur travail contribue à la production de produits qui sont, si vous voulez, à l’avant-garde de l’industrie technologique. Après tout, l’IA est sur toutes les lèvres, et ils participent au développement de ces systèmes d’IA dont tout le monde parle et que tout le monde veut avoir et acheter. Comparée à leur contribution au processus de production, leur rémunération est très faible.

Et en quoi les expériences des microtravailleurs diffèrent-elles ?

Un point important sur lequel non seulement, comme on dit, les opinions divergent, mais dans ce cas aussi les sexes, concerne l’évaluation de ses propres perspectives de carrière. Les femmes qui effectuent du microtravail sont beaucoup plus pessimistes quant à l’avenir que les hommes. Cela ressort également des autres études que nous avons réalisées. Les hommes peuvent également imaginer plus souvent faire du micro-travail à l’avenir. Ou bien ils voient ce travail comme faisant partie d’une phase de transition qui les aide à apprendre un métier qu’ils exerceront plus tard. Même si un tel optimisme est globalement rare, il est plus répandu chez les hommes que chez les femmes.

De nombreuses femmes, en revanche, considèrent le microtravail avant tout comme un palliatif, une activité temporaire destinée à surmonter une situation difficile qui nécessite un revenu supplémentaire. En outre, de nombreuses femmes sont pleinement conscientes du fait qu’elles sont exposées à la discrimination. Celles-ci sont pour la plupart de nature plus indirecte : les plateformes de microtravail ne proposent pas intentionnellement aux femmes du travail dans des conditions pires. Cependant, nombre d’entre eux attribuent des commandes sur la base d’un système de points qui récompense les microtravailleurs particulièrement efficaces. Les femmes avec enfants qui n’acceptent qu’occasionnellement des missions de microtravail ou qui n’effectuent ce travail que quelques heures par semaine ne parviennent généralement pas à augmenter leurs points sur la plateforme dans la mesure nécessaire pour obtenir de meilleures missions à l’avenir, c’est-à-dire des tâches plus simples et mieux rémunérées. et surtout par des prestataires qui paient réellement. Malheureusement, il existe de nombreuses entreprises douteuses sur ces plateformes qui ne doivent pas leurs salaires aux travailleurs et exploitent leur impuissance juridique. Rien n’indique actuellement que cette situation changera dans un avenir prévisible.

Vous venez de mentionner un système de points. Qu’est-ce que tu dois imaginer par là ?

Il existe différents systèmes, mais le tout fonctionne à peu près comme ceci : une entreprise recherche des travailleurs pour accomplir certaines tâches, comme trier les images selon certains critères. La société publie des annonces correspondantes sur une plateforme de courtage. Supposons que 10 000 personnes répondent à ces publicités et accomplissent ensuite les tâches. En fonction de leur rapidité et de la qualité de leur travail, les gens reçoivent non seulement leur salaire, mais aussi des points. Parfois ces points sont distribués directement par la plateforme en question. Dans ces cas-là, d’autres aspects sont souvent pris en compte. Par exemple, les microtravailleurs peuvent recevoir des points supplémentaires s’ils sont considérés comme particulièrement fiables, c’est-à-dire s’ils restent sur la plateforme plus longtemps, ou s’ils ont accompli de manière satisfaisante des tâches plus exigeantes et mieux rémunérées. Parfois, les points sont attribués directement par le client.

C’est généralement le cas pour les tâches plus complexes. Si l’entreprise a apprécié le travail d’une personne en particulier, elle peut lui donner une bonne note, comme c’est souvent le cas avec Uber ou Deliveroo, par exemple. Pour les microtravailleurs, le système de points est une question ambivalente. D’une part, ils ont la possibilité d’améliorer leurs revenus grâce à un bon travail et à des évaluations appropriées, mais d’autre part, ils dépendent de la bonne volonté de leurs clients, ce qui rend les critiques difficiles.

Sur quelles plateformes rencontrez-vous de tels systèmes de notation ? Et quel est leur rapport avec les modèles salariaux actuels ?

Les systèmes de notation sont particulièrement répandus sur les plateformes sur lesquelles les tâches sont effectivement réalisées. Mais il existe aussi des systèmes de points sur les plateformes de recrutement. Vous pouvez y accumuler des points si vous avez assumé un nombre particulièrement important de petites tâches. En outre, comme déjà mentionné, il existe un certain nombre de sous-traitants qui placent spécifiquement des travailleurs pour des micro-tâches spécifiques et proposent leurs services sur leurs propres plateformes. Il existe également différents modèles de rémunération : dans certains cas, différentes tâches sont payées selon les tarifs correspondants, dans d’autres cas, les travailleurs reçoivent un salaire horaire, journalier ou mensuel fixe. Les structures contractuelles sont parfois douteuses et souvent au détriment des travailleurs. Les salaires garantis contractuellement sont souvent incongrus et extrêmement bas. Une partie non négligeable du salaire est constituée de primes liées à la performance pour un travail bien fait, un score élevé ou le nombre de tâches accomplies. Dans un sens, vous devez gagner ces bonus supplémentaires à chaque fois, vous ne pouvez pas en être sûr.

Comment et où se déroule la médiation entre entreprises et travailleurs ?

Lors de notre premier projet de recherche sur le terrain en 2019, nous avons examiné la plateforme Mechanical Turk d’Amazon. Alors que nous travaillions encore, nous avons réalisé que ce n’était en aucun cas le seul modèle d’enseignement du microtravail. À l’époque, Mechanical Turk d’Amazon était assez simple et fonctionnait un peu comme un tableau d’affichage : les entreprises qui avaient des commandes de travail spécifiques à attribuer pouvaient les annoncer sur la plateforme, et les parties intéressées pouvaient ensuite postuler pour ces annonces de manière indépendante. Ce modèle reposait sur un intermédiaire simple, à savoir la plateforme, qui sert d’intermédiaire entre les clients et les prestataires, c’est-à-dire les entrepreneurs et les travailleurs. La situation est désormais devenue plus complexe et l’on peut observer une situation que l’on peut qualifier de deep labor – un réseau de différentes plateformes, entreprises, sous-traitants et freelances. Contrairement à il y a quelques années, il est aujourd’hui souvent extrêmement compliqué de comprendre et de démêler des relations juridiques parfois complexes.

Une personne qui a travaillé pour Microsoft sur le développement d’un assistant vocal et que nous avons interviewée lors du projet de recherche susmentionné nous a donné un aperçu du processus. C’est donc dans un premier temps que Microsoft a contacté une plateforme chinoise pour recruter des microtravailleurs. La plateforme chinoise s’est alors tournée vers une plateforme de recrutement japonaise. Celle-ci a alors fait appel à son sous-traitant en Espagne, qui à son tour avait conclu des contrats avec des microtravailleurs en France. Comme vous pouvez le constater, c’est un voyage autour du monde. Par ailleurs, au moins cinq plateformes ont été impliquées dans le processus de médiation dans cette affaire. Certaines plateformes sont simplement là pour assurer le placement, tandis que d’autres se préoccupent avant tout du recrutement. D’autres plateformes se chargent du traitement des paiements. Et puis il y a les plateformes sur lesquelles les tâches sont effectivement accomplies.

Certaines évolutions peuvent-elles encore être identifiées dans ce réseau opaque ?

Nous observons aujourd’hui une multiplication des plateformes, une multiplication des niveaux, ce qui rend de plus en plus difficile la compréhension de l’ensemble du processus et l’attribution des responsabilités et des responsabilités. En tant que chercheurs, nous devons d’abord explorer ce domaine et dialoguer avec les acteurs concernés, ce qui implique généralement d’interroger directement les travailleurs. Nous essayons ensuite de retracer la chaîne des relations contractuelles et des relations de travail afin de comprendre le micro-marché du travail actuel, qui a récemment explosé. La recherche dans ce domaine est beaucoup plus difficile aujourd’hui qu’elle ne l’était il y a dix ou quinze ans. À l’époque, en gros, il n’y avait que deux ou trois autres plates-formes à considérer en plus de Mechanical Turk d’Amazon. Une fois vos données collectées, vous disposiez déjà d’une base de recherche solide. Aujourd’hui, il existe beaucoup plus de plateformes et de personnes qui travaillent ou cherchent du travail par leur intermédiaire. C’est également une conséquence de la pandémie et de la crise économique qui en a résulté.

Mais cette augmentation a également des raisons structurelles directement liées au battage médiatique autour de l’IA. En fin de compte, lorsqu’il s’agit de microtravail, nous avons affaire à une activité pour laquelle il n’y a pas de fin en vue car, contrairement aux promesses de l’industrie technologique, les systèmes d’IA ne peuvent pas s’entraîner et se contrôler eux-mêmes. C’est pourquoi le microtravail ne deviendra pas superflu à l’avenir, mais sera de plus en plus demandé. Plus l’utilisation de l’intelligence artificielle progresse, plus le besoin de travail humain s’accroît.

Quels facteurs jouent un rôle dans la formalisation des relations de travail ?

Les relations de travail formalisées sont généralement liées à certaines exigences. Comme déjà mentionné, cela peut impliquer certaines compétences linguistiques ou d’autres compétences pertinentes de la part des microtravailleurs, ou encore des exigences particulières de la part de l’entreprise, telles qu’un niveau de secret accru ou des exigences de sécurité plus strictes. Des exigences particulièrement élevées quant à la qualité du travail requis peuvent également être une motivation. Les entreprises s’appuient sur des relations de travail réglementées par contrat, surtout lorsqu’elles souhaitent planifier la sécurité et s’assurer que les travailleurs dont elles ont besoin ne disparaissent pas du jour au lendemain. Comme cela est difficile sur des plateformes comme Mechanical Turk d’Amazon, il existe désormais plusieurs plateformes qui tentent d’employer un contingent stable de travailleurs.

Je peux vous donner deux exemples de telles plateformes qui comptent aujourd’hui parmi les plus grandes au monde, voire les deux plus grandes. La première s’appelle Appen et appartient à l’Australie, l’autre, TELUS, est une société holding internationale basée au Canada. Tous deux comptent plusieurs millions d’utilisateurs et plusieurs millions de travailleurs. Pour faire partie du vivier de travailleurs, les candidats doivent passer par différentes étapes, comme dans une entreprise classique. D’ailleurs, cela s’applique également vice versa. Même les entreprises qui souhaitent recruter des travailleurs pour des tâches spécifiques ne peuvent pas simplement annoncer ces tâches, comme c’est le cas pour Mechanical Turk d’Amazon, mais doivent passer par un processus de sélection. Les microtravailleurs sont sélectionnés via un système de certification, dans le cadre duquel ils doivent également passer des examens. J’ai moi-même participé à quelques examens de ce type. Certains sont très simples. Cependant, on rencontre parfois des plateformes qui posent aux candidats des questions particulièrement exigeantes, mais qui ne leur versent que très peu d’argent une fois embauchés. A l’aide de systèmes de certification, les opérateurs de plateformes organisent la pénurie de main d’œuvre et d’opportunités d’emploi. De cette manière, ils parviennent à fidéliser leurs salariés sans avoir à entrer dans une relation de travail salarié traditionnelle.

Qu’en est-il de l’auto-organisation des travailleurs du clic ? Quelles évolutions ont eu lieu ces dernières années ?

Il y a eu des évolutions qui, à mon avis, représentent un processus graduel. Il faut garder à l’esprit que le travail numérique comprend deux autres formes en plus du microtravail évoqué jusqu’à présent : d’une part, le travail « uberisé » des livreurs, c’est-à-dire des personnes qui travaillent dans le transport et la logistique ; d’autre part, le micro-travail non rémunéré des utilisateurs, qui – souvent à leur insu – contribue également à améliorer la fonctionnalité des systèmes d’IA.

Les luttes des livreurs, des chauffeurs-livreurs et des logisticiens ont été particulièrement visibles et fructueuses ces dernières années, notamment grâce au travail d’accompagnement des législateurs du monde entier. Les travailleurs du secteur du clic, en revanche, ont beaucoup plus de mal à s’organiser pour défendre leurs droits, pour deux raisons. D’une part, en raison des grandes distances spatiales, qui rendent difficile une auto-organisation efficace pour défendre ses propres intérêts et droits, et d’autre part, en raison de l’invisibilité publique des microtravailleurs, qui travaillent pour la plupart à domicile. Contrairement aux chauffeurs-livreurs, nous ne les croisons pas dans la rue et n’avons aucune idée de leurs conditions de travail. Et souvent, eux-mêmes ne peuvent pas les rendre publics car ils ont les mains liées par des clauses de confidentialité. Néanmoins, ici aussi, beaucoup de choses bougent actuellement.

Nous vivons donc une sorte de continuation des luttes déjà apparentes au milieu des années 2010. Des recours collectifs sont en cours pour faire reconnaître le statut de salariés de ces travailleurs. Un cas assez marquant en France concerne l’entreprise Click and Walk, qui employait plus de 200 000 et, selon ses propres dires, même plus de 700 000 microtravailleurs. Un tribunal français a jugé que toutes ces personnes devaient être enregistrées comme salariés. C’était une décision importante, mais elle a depuis été révoquée par la chambre criminelle de la Cour de cassation de Paris.

Quelle est la situation dans les autres pays ?

Dans d’autres pays, les choses vont un peu mieux. Pensez au Brésil. En septembre 2023, un tribunal du travail de l’État de São Paulo a statué qu’Uber devait employer ses chauffeurs soumis aux cotisations de sécurité sociale, c’est-à-dire les embaucher comme employés réguliers.[4] Même si le verdict n’est pas encore définitif et qu’Uber a fait appel du verdict, il s’agit certainement d’une décision historique. Ces succès sont encourageants, mais ne signifient pas une avancée décisive. De manière générale, on peut dire que les microtravailleurs ne peuvent défendre leurs droits et améliorer leur statut que par une action en justice. Les tribunaux sont actuellement le seul endroit où ils sont réellement vus et entendus.

Les manifestations comme moyen de mobiliser le soutien du public semblent peu probables car la plupart des gens ne comprendraient pas quel est le travail des manifestants ni quels sont leurs problèmes. Quand on voit 400 livreurs avec leurs cartons et leurs vélos, on comprend vite qui sont ces gens et à quoi ils servent. Si vous voyez passer 700 ou 7 000 microtravailleurs, c’est beaucoup plus difficile. Jusqu’à présent, les microtravailleurs ont manqué de reconnaissance sociale à tous égards. Il est temps que cela change. »

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Les opinions du lecteur

FRANÇOISE Sur 15 février 2024 à 10 h 00 min

ChatGPT, c’est pas un gros mot?
J’ai pris quelques mots au hasard (ou presque) de la chronique (Rond-point-carré ,émotion, passion , abeille, microtravailleur ,madagascar, chronique, modérateur , distance spatiale, chaîne, relation )…Il m’a répondu ceci:
« Un microtravailleur , tenu à distance à Madagascar , souffrait de passion chronique. Une abeille, parmi ses relations spatiales, modéra ses émotions en l’enchaînant sur un rond-point-carré. »

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