micro-travail

Grand entretien dans Agir Par La Culture (Belgique, 23 oct. 2019)

Dans le numéro 59 du trimestriel belge Agir par la Culture (automne 2019), une longue conversation avec Aurélien Berthier à propos de travail, plateformes et mondialisation.

Numérique : Vers un travail en micromiettes ?

Coupe du Turc mécanique, avec la position supposée de l’opérateur. Joseph Racknitz, 1789

Avec « En attendant les robots », le sociologue Antonio A. Casilli s’attaque à l’un des principaux mythes des sociétés occidentales contemporaines : le développement sans frein de la technologie va conduire à la disparition du travail ; les humains sont condamnés à être remplacés par des « intelligences artificielles ». Or, en se penchant sur l’arrière-cuisine du secteur numérique, Casilli montre à quel point ces intelligences dites artificielles sont en réalité « largement faites à la main », par une armée de réserve de l’industrie numérique composée de travailleurs et travailleuses précaires qui se tuent à la microtâche.

Avec le développement de l’automation, il est en effet plus à craindre une précarisation et une atomisation accrues du travail plutôt que sa disparition. Le mythe du « grand remplacement » des humains par des robots, nous indique Casilli, renouvelle en fait la vieille ruse du régime capitaliste pour payer toujours moins la force de travail et la déprotéger socialement. La promesse d’automation portée par le secteur numérico-industriel s’avère ainsi à la fois le « bâton qui discipline la force de travail » et la « carotte qui attire les investisseurs ». Loin des fables marketing de la Silicon Valley sur l’intelligence artificielle toute puissante et autonome que de talentueux ingénieurs développeraient seuls, la réalité est faite de millions de digital workers (travailleur·euses du doigt) payé·es quelques centimes d’euro la pièce. Ils entrainent les algorithmes en cliquant sans fin dans des fermes à clics au Kenya, dans des cybercafés en Tunisie ou depuis la maison un peu partout, pour tenter d’améliorer leur salaire de working poor. Évoquer la disparition du travail, c’est donc une manière de ne pas voir son incessante altération et oublier bien vite que si la data (la donnée) brute est le nouveau pétrole, un raffinage par les humains est nécessaire avant tout usage par la machine.

Contrairement à l’idée reçue, vous affirmez que ce sont plutôt les humains qui volent le job des robots. Qu’est-ce qui vous fait dire ça ?

On est aujourd’hui entouré par un discours ambiant qui rabâche les résultats de l’étude « The future of employment » de Frey et Osborne menée en 2013 selon laquelle 47 % des emplois disparaitraient d’ici 2030 au États-Unis en raison de l’utilisation des intelligences artificielles (IA) et de la robotique mobile… Or, si on se penche sur la nature de l’intelligence artificielle, considérée comme responsable de ce prétendu « grand remplacement technologique », celle qu’on a effectivement à notre disposition, on s’aperçoit que nous sommes loin d’une IAforte, c’est-à-dire capable de dépasser celles des humains. Au contraire, la réalité commerciale, mais aussi celle des recherches de pointe et des investissements actuels nous mènent plutôt vers un paradigme d’IA faible. C’est-à-dire celle qu’on a dans la poche : le Siri ou le OKGoogle des smartphones, le Cortana ou l’Alexa des enceintes connectées, c’est-à-dire des assistants virtuels qui accompagnent la décision ou certaines actions humaines. Le non-dit de la réflexion actuelle sur les technologies c’est que, pour pouvoir produire ces assistants virtuels, on a besoin d’énormément de travail humain. On parlera même ici plutôt de human assisted virtual assistants(des assistants virtuels eux-mêmes assistés par des êtres humains) car ils sont totalement inefficaces en l’absence d’une intervention humaine. Il est en effet nécessaire que des humains produisent des exemples, c’est-à-dire des données utilisables que les « intelligences artificielles » sauront reconnaitre et ranger. Car elles n’apprennent pas toutes seules. Ce sont des êtres humains qui annotent, qualifient et améliorent les données d’entrainement. Et encore des êtres humains qui testent ces outils et vérifient qu’ils interprètent correctement les données… Énormément de travail humain irrigue donc ces solutions technologiques loin d’être autonomes.

Qui réalise ce travail ?

Le fonctionnement de ces technologies dites « apprenantes » et dont ont besoin les plateformes pour marcher, est assuré, pas tant par des informaticiens surdoués et spécialisés qui réaliseraient des prouesses algorithmiques, que par une foule de personnes sans qualification particulière. Ce sont elles qui produisent les données.

Une grande partie de ce travail est réalisé par des personnes qui évoluent sur des plateformes spécialisées dans le microtravailLa plus ancienne et la plus connue est Amazon Mechanical Turk[à l’initiative de la plateforme de vente Amazon.com] mais depuis, leur nombre a explosé. On connait relativement mal leur fonctionnement et leur étendue, mais une chose est sûre : ces plateformes ne permettent pas un encadrement classique du travail. On y est très rarement salarié, et même le statut de free lancers ne s’y adapte pas. Ce qui émerge ainsi actuellement, c’est une nouvelle catégorie de travailleur·euses que j’ai nommés les microtâcherons du clic. Ces travailleurs sont payés à la pièce pour réaliser une microtâche qui dure de quelques secondes à quelques minutes, et qui est très faiblement rémunérée : de quelques centimes à quelques euros. Il s’agit par exemple de labelliser des images pour que des algorithmes soient capables de discerner un arbre d’un poteau, typiquement, ce qu’ils ne savent pas faire d’entrée et qu’ils ont besoin « d’apprendre » en s’entrainant sur de gigantesques bases de données préparées par ces humains.

Une autre partie de ce travail, nous le réalisons nous-mêmes gratuitement, par notre usage des plateformes. Par exemple, quand je regarde 4 ou bien 40 minutes d’une vidéo sur YouTube, en la notant en bien ou en mal, ou quand je like ou partage tels articles, commentaires, photos etc. sur Facebook. Ce faisant, leurs algorithmes sont capables d’apprendre mes préférences et de s’améliorer à partir des données que j’ai créées, que j’ai produites. C’est le travail social en réseau que nous réalisons sans nous en rendre compte et sans toucher pour cela la moindre rémunération, alors même qu’ils utilisent et monétisent ces données et produisent donc de la valeur à partir d’elles.

Vous montrez effectivement qu’il existe un continuum entre la course d’un chauffeur Uber, la microtâche d’un microtravailleur d’Amazon Mechanical Turk et les posts d’un internaute sur Facebook. Qu’est-ce qui relie ces trois personnes ?

Toutes ces plateformes – qui ne sont pas des entreprises classiques puisque leur activité est essentiellement de mettre en relation différents types d’acteurs – sont basées sur la production de données. Elles doivent pour cela mettre au travail leurs propres utilisateur·trices afin de leur faire réaliser une activité de type particulier : le digital labor. Le terme digital renvoie au terme latin digitus (le doigt). C’est donc en somme le travail du doigt dont le clic de la souris représente la tâche la plus élémentaire. Il est à distinguer du travail numérique, celui des managers, des ingénieurs, des informaticiens des grandes entreprises du numérique qui sont, eux, capables de gérer le numerus de par leurs compétences en mathématiques avancées.

Le digital labor est un travail qui est extrêmement fragmenté et surtout déqualifié, invisibilisé et invalorisé (c’est-à-dire en perte de valeur). Il est d’abord fondé sur le principe de tâcheronisation : l’activité se limite à des tâches extrêmement simples, courtes et fractionnées mais aussi standardisées, répétitives et assez rébarbatives. Elles sont effectuées pour la plupart devant un ordinateur : identifier des objets sur une image, étiqueter des contenus, enregistrer sa voix en lisant de courtes phrases, traduire de petits bouts de texte…

Le fil rouge qui relie un chauffeur de Uber, un micro-travailleur d’Amazon Mechanical Turk et un utilisateur lambda de Facebook, c’est donc la production des données, processus qu’on appelle la datafication et qui représente l’autre fondement de ce digital labor. Les plateformes et les IA — que les premières tentent de produire et de marchander — sont en effet fondées sur un flux constant de données produites et traitées. C’est la matière première nécessaire à leur fonctionnement. Ainsi, un chauffeur Uber passe certes une partie de son temps à conduire, mais ce qui intéresse surtout la plateforme sur laquelle il évolue, c’est de produire des données sur son smartphone en utilisant l’application Uber, en améliorant le GPS, l’algorithme de tarification dynamique ou la notation des passagers. Ces données sont en effet utilisées pour entrainer des robots de type particulier, des véhicules dits « autonomes », mais qui ont tout de même besoin de traiter et de travailler des données en temps réel. Un véhicule « sans chauffeur » enregistre des données grâce à un « lidar » [un capteur à radar laser], mais ces données, pour être exploitables, ont besoin d’être annotées, améliorées, raffinées. Ainsi, concrètement, si ce véhicule « autonome » a pris en photo une rue, il faut que quelqu’un lui enseigne à reconnaitre un arbre ou un piéton (à éviter), un panneau de signalisation (et son interprétation), etc. Et ce, de toutes les formes et dans tous les contextes possibles. Pour ce faire, on fait donc appel à des travailleurs du clic, comme ceux de The mighty IA, un sous-traitant spécialisé dans l’entrainement des données pour le secteur automobile. Au sein de cette plateforme, des milliers de personnes payées quelques centimes par tâche doivent regarder à longueur de journée des photos de villes, d’autoroutes, et détourer [tracer les contours de] les voitures ou les camions pour les identifier.

Combien sont-ils ces microtravailleur·euses ?

Ces microtravailleurs représentent une force de travail qui est en train de monter partout dans le monde. Les plateformes déclarent des effectifs qui dépassent déjà les cent millions ! On est donc loin d’une disparition du travail et des emplois volés par les robots. Au contraire, les besoins du secteur du numérique et de l’IA ne cessent de croitre et d’évoluer. Par contre, le travail et ses conditions d’exercice se voient fortement dégradées puisque cette tacheronisation entraine une fragmentation des emplois en microtâches externalisées accompagnée par le démantèlement des salaires au moyen des micropaiements.

Je viens d’estimer avec mon équipe le nombre de personnes qui microtravaillent en France : un peu plus de 260 000 personnes. C’est énorme compte-tenu du fait qu’on parle d’un pays riche, c’est-à-dire dans lequel on n’imagine pas à priori qu’un travailleur ait la nécessité de réaliser des microtâches payées quelques centimes d’euros. Il s’agit souvent de personnes en dessous du seuil de pauvreté et parfois de salarié·es qui ont besoin d’un complément pour terminer le mois. Ce qui témoigne au passage de la dégradation de leur pouvoir d’achat et leur condition de travail par rapport aux décennies passées.

Mais néanmoins, vous montrez que l’essentiel de cette armée industrielle de tâcherons du clic se situe dans les pays du Sud…

Oui, tout simplement pour une question démographique : la masse des ouvriers se situe aujourd’hui dans le Sud du monde dans les secteurs primaires ou secondaires, l’extraction de minerais ou l’agriculture. Dans son ouvrage « L’avenir du travail vu du Sud », Cédric Leterme explique comment la masse ouvrière actuelle s’est « sudifiée » et féminisée. Les microtâcherons du clic, qui font partie à part entière de cette masse ouvrière, n’échappe pas à la tendance. Ainsi, des pays comme les Philippines, l’Inde, l’Afrique du Sud ou dans un contexte francophone Madagascar, le Sénégal, la Côte d’Ivoire ou la Tunisie concentrent le gros de ces microtravailleurs. Lesquels sont d’ailleurs très souvent plutôt des microtravailleuses.

Je viens d’estimer avec mon équipe le nombre de personnes qui microtravaillent en France : un peu plus de 260 000 personnes. C’est énorme compte-tenu du fait qu’on parle d’un pays riche, c’est-à-dire dans lequel on n’imagine pas à priori qu’un travailleur ait la nécessité de réaliser des microtâches payées quelques centimes d’euros. Il s’agit souvent de personnes en dessous du seuil de pauvreté et parfois de salarié·es qui ont besoin d’un complément pour terminer le mois. Ce qui témoigne au passage de la dégradation de leur pouvoir d’achat et leur condition de travail par rapport aux décennies passées.

En somme, sur les plateformes de microtravail, non seulement le modèle vanté (l’auto-entrepreneuriat, où l’on est libre de travailler où on veut quand on veut) s’avère en fait être un environnement de travail aux conditions ultra précaires, sous-payées, sans aucune protection ni garantie de pérennité de son activité, mais de surcroit, celui qui y travaille subit aussi des contraintes liées au salariat comme la subordination, la surveillance, le contrôle…

L’idée de base du salariat c’est qu’en échange d’une subordination relative, je reçois une protection sociale généralisée. Ce pacte-là s’est cassé et les « indépendants » ont renoncé à la protection pour éviter la subordination à l’ancienne. Les travailleurs des plateformes, eux, qu’ils travaillent gratuitement ou pour des microrémunérations, se retrouvent face à une forme de subordination qu’on appelle la subordination technologique. Celle-ci se manifeste notamment à travers le flux d’ordres qui leur est transmis via les pastilles d’un message non lu, les annonces, les alertes, etc. C’est ce qu’on nomme des calls to action (« appels à l’action »), des solutions technologiques qui vous poussent à réaliser une action le plus vite possible et sans vous poser de questions. C’est assez clair si vous êtes un chauffeur Uber : chaque nouvelle proposition de course équivaut à un ordre, et chaque refus de course, c’est un refus d’ordre qui expose à une sanction possible comme une perte de réputation, un déclassement, etc. Même un utilisateur lambda de Facebook ou de Linkedin recevra ces appels à l’action ou subira la quantification de son effort productif via toute une métrique de performance (scores, likes, étoiles, nombre de followers, de partages, de contacts…) qui sert aussi d’outil de contrôle et de mise en concurrence.

Avec le microtravail, basé sur le modèle de rémunération à la micro-pièce, au clic de souris, est-ce qu’on arrive à une logique tayloriste poussée à son maximum ? À un travail non plus « en miettes » mais en micromiettes ?

Nous sommes clairement dans le prolongement extrême à la fois de l’ancienne division du travail dont parlait Adam Smith au 18e siècle, et de certaines bases du fordo-taylorisme comme la fragmentation du travail et le travail à la chaîne… Sur Amazon Mechanical Turk, un travailleur reçoit un flux d’offres de microtâches qu’il doit réaliser très vite. Ça ne doit pas lui prendre plus de quelques fractions de seconde pour distinguer de manière intuitive un chat d’un chien sur une image. Ce travail est donc en effet extrêmement atomisé au niveau de sa réalisation ainsi qu’au niveau de sa rémunération.

Mais ce qui représente la plus grosse différence par rapport au « travail en miettes » dont parlait Georges Friedmann en 1964, c’est le fait qu’il s’agisse d’un travail invisibilisé. Ainsi, au 20esiècle, malgré l’émiettement de leur activité, des modalités de solidarité active entre les travailleurs pouvaient subsister du fait même qu’ils partageaient un même lieu de travail : l’usine. Or, actuellement, les travailleurs des plateformes de microtravail n’ont aucune idée de qui sont les autres microtravailleurs. Pire, ils n’ont aucun intérêt à faire savoir aux autres ce qu’ils sont en train de faire : les autres ce sont des concurrents qui peuvent potentiellement leur voler des tâches un peu mieux rémunérées — c’est-à-dire un euro plutôt que quelques centimes… Cela contribue à une invisibilisation qui ne vient plus du haut et qui serait voulue par le patronat, mais bien à une invisibilisation qui vient du bas, et qui est opérée par le travailleur lui-même, chacun souhaitant rester invisible aux yeux des autres.

On constate aussi parfois même des formes d’entr’exploitation c’est-à-dire de micro sous-traitance en cascade. Une personne peut accepter une micro-tâche un peu plus importante, comme retravailler un logo pour la somme de 3 $. Elle va l’émietter à son tour, et faire réaliser cette tâche graphique par trente personnes différentes en réalisant un bénéfice au passage. Chaque personne s’occupera d’une micro-tâche payée quelques cents comme changer une couleur, changer un vecteur, changer un pixel et ainsi de suite…

Ce climat de travail semble défavorable à la construction de solidarité, comment susciter chez les travailleur·euses digitaux une prise de conscience de leur intérêt commun et les amener à s’organiser pour défendre leurs droits sociaux ?

En réalité, le conflit social est loin d’être évacué et on constate déjà une prise de conscience, au niveau international, des travailleur·euses des plateformes. On peut ainsi immédiatement penser aux travailleurs de plateforme de travail à la demande très visibles comme Uber ou Deliveroo qui se battent pour cette reconnaissance. Les litiges, les revendications, les grèves, les créations de syndicats ou l’intégration de ces travailleur·euses dans les syndicats traditionnels se multiplient, tant en Europe qu’en Australie, en Amérique ou en Inde. Ensuite, dans le monde du microtravail, on constate aussi la création de guildes, de recours collectif, et la volonté de certains syndicats d’organiser les microtravailleurs. Enfin, dans la troisième famille de travailleurs du clic qu’est le travail social en réseau, on observe aussi une multiplication d’actions en justices et d’embryon de formes d’organisation. Par exemple, il y a de plus en plus d’appels à la grève sur Facebook ou à la formation de data unions c’est-à-dire de syndicats de créateurs de données sur les plateformes sociales. En 2015, il y a par exemple eu un recours collectif de plusieurs centaines de personnes dans l’État américain du Massachusetts qui ont cherché à se faire requalifier comme employé·es de Google parce qu’elles avaient utilisé recaptcha [Il s’agit de ces caractères que l’on doit reconnaitre pour valider un formulaire ou une inscription en ligne et qui sont en réalité extraits de livres numérisés que le système de reconnaissance optique de Google n’a pas réussi à identifier NDLR]. Elles estimaient avoir créé de la valeur en entrainant des algorithmes de reconnaissances textuelles pour Google sans avoir été rémunérées pour cela. Il y a donc énormément d’efforts d’organisation et une multiplication des conflits avec ces plateformes même si le contexte reste assez défavorable aux travailleurs pour l’instant.

Par ailleurs, on observe aussi des mouvements de type nouveau, comme le coopérativisme de plateformes. Celui-ci cherche à dépasser la conception capitaliste et prédatrice des plateformes actuelles et vise à créer un Twitter ou un Uber du peuple ! C’est-à-dire à inscrire les plateformes et les technologies numériques dans le contexte de l’économie sociale et solidaire et non plus exclusivement de se baser sur la captation de la valeur produite par ses utilisateurs. Il s’agit en somme d’une réactualisation de la grande tradition mutualiste des siècles passés qui propose aux usagers de ces plateformes d’en être les propriétaires et même les concepteurs. Même si ce mouvement se heurte aujourd’hui à pas mal de contradictions en interne, et lutte pour pouvoir trouver une manière de s’affirmer et ne pas se faire approprier par les plateformes capitalistes, c’est quelque chose d’extrêmement prometteur.

Antonio A. Casilli, En Attendant les robots, Enquête sur le travail du clic, Le Seuil, 2019

Interviewé dans l’enquête Mediapart sur assistants vocaux, digital labor et privacy (31 août 2019)

Le site d’information et d’enquête Mediapart publie les révélations depuis l’usine à “intelligence artificielle artificielle” de Siri, signées Jerome Hourdeaux. Le journaliste donne la parole aux micro-travailleurs français travaillant depuis le siège de Cork en Irlande d’un sous-traitant du géant de Cupertino, et met la main sur les documents qui attestent l’étendue des abus d’Apple. J’ai été interviewé dans le cadre de cette enquête et j’ai pu apporter mon éclairage à la publication de ces sources inédites.

Par-delà les risques psychosociaux qu’encourent les micro-travailleurs (isolement, TSPT, perte de sens), il y a un problème évident en termes de violation systématique de la vie privée des usagers des produits Apple. L’entreprise a depuis promis de mettre fin à ces pratiques. Crédible ? Pas vraiment, à mon avis.

La partie vraiment passionnante de l’enquête de Mediapart est la plongée dans le fonctionnement concret du micro-travail. Ça rassemble à quoi une micro-tâche de retranscription et d’annotation de conversations captées par une IA ? Comment se structure le workflow de Siri ?

Capture d’écran de l’interface pour la réalisation de micro-tâche de transcription de l’assistant vocal Siri. Source : Mediapart.

A cette révélation s’en ajoute une autre, celle-ci des plus inquiétantes. Les micro-travailleurs recrutés par Apple ne se limitent pas à retranscrire des phrases anodines que n’importe qui pourrait prononcer. Ils gèrent des données à caractère personnel qui identifient les usagers, lesquels font référence dans leurs conversations à noms, adresses, situations souvent sensibles. De surcroît, pour vérifier que Siri aie bien répondu aux requêtes formulées par les usagers, Apple donne à ses micro-travailleurs accès à tous leurs fichiers personnels via une fonctionnalité qui, selon Mediapart, s’appelle user data browser.

L’usage de ces données n’est pas restreint ni discret, puisque les assistants virtuels comme Siri ont besoin de millions d’exemples pour apprendre à interpréter une simple requête. Leur apprentissage machine nécessite la mise sur écoute systématique et massive des usagers. Ce n’est pas un accident ni le problème de la seule Apple.

J’ai eu l’occasion de l’affirmer ailleurs, et je le répète dans l’article de Mediapart : tous les GAFAM ont désormais été démasqués. Ils ont menti à propos du respect de la vie privée de leurs usagers, mais ils ont surtout menti sur l’artificialité de leurs intelligences artificielles.


Assistant vocal d’Apple: le calvaire des salariés

PAR JÉRÔME HOURDEAUX
ARTICLE PUBLIÉ LE SAMEDI 31 AOÛT 2019

Assistant vocal d’Apple: le calvaire des salariés

À la fin du mois de juillet, TheGuardian et El País révélaient que des centaines de personnes étaient chargées d’écouter les conversations d’utilisateurs de Siri, l’assistant vocal d’Apple, afin de corriger ses résultats. Après avoir suspendu le programme qui reprendra à l’automne, la société vient d’annoncer le licenciement de 300 salariés.

Alors que, acculé par les révélations sur l’écoute des utilisateurs de Siri, Apple vient de mettre à la porte plusieurs centaines de salariés, Mediapart a pu recueillir les témoignages de plusieurs d’entre eux et consulter des documents détaillant le travail de ces employés, chargés d’écouter les utilisateurs.

Au total, au moins 300 personnes travaillant pour des sous-traitants d’Apple à Cork, en Irlande, se sont vu notifier la fin de leur contrat vendredi dernier, rapporte mercredi 28 août The Guardian.

Cette annonce n’a pas vraiment été une surprise pour les salariés concernés. Depuis le 2 août, nombre d’entre eux avaient été placés en chômage technique après la révélation, par The Guardian et El País, de la nature réelle de leur travail : écouter les utilisateurs d’Apple parler à Siri. Cette intelligence artificielle, embarquée sur l’ensemble des appareils vendus par la marque à la pomme, permet d’activer une application, d’écouter de la musique, de faire une recherche sur Internet ou encore d’appeler un contact, simplement en donnant un ordre oral.

Les articles du Guardian et d’El País n’étaient pourtant pas en eux-mêmes des scoops. Plusieurs chercheurs avaient déjà expliqué que les intelligences artificielles le sont beaucoup moins que ce que leurs concepteurs prétendent. Incapables de réellement « apprendre » par eux-mêmes, les algorithmes ont besoin de centaines de milliers d’exemples, fournis par des êtres humains.

Les deux quotidiens rapportaient en revanche les témoignages inédits d’anciens salariés de sous- traitants d’Apple ayant passé leurs journées à écouter des conversations de clients et à noter la réponse apportée par Siri. De plus, révélaient-ils, les différents appareils sur lesquels est embarqué l’assistant vocal ont une fâcheuse tendance à activer celui-ci à tout bout de champ.

Les salariés chargés d’écouter les extraits sonores enregistrés par Siri tombaient ainsi régulièrement sur des échanges particulièrement privés, comme lors de relations sexuelles ou encore lors de ce qui semblait être un trafic de drogue. En réaction, Apple avait annoncé la suspension de programmes d’amélioration de Siri, le temps de revoir ceux-ci et de les reprendre, sous une forme modifiée, à l’automne prochain.

Depuis, Mediapart a également recueilli les témoignages de plusieurs ex-salariés ayant travaillé dans les locaux de GlobeTech, l’une des deux principales sociétés travaillant pour Apple à Cork (l’autre étant Lionbridge). Ceux-ci confirment les informations du Guardian et d’El País et donnent des détails supplémentaires.

Les centaines de personnes travaillant pour Globetech et Lionbridge étaient affectées à de multiples « projets » correspondant aux différentes phases de vérification et de notation de Siri. Ces différentes tâches nécessitaient des compétences et des niveaux d’accréditation différenciés permettant, pour certaines d’entre elles, d’accéder aux données personnelles contenues dans l’appareil de l’usager.

Chaque salarié étant soumis à une clause de confidentialité, il est très difficile de savoir à quoi correspond exactement chacun de ses projets. Mais plusieurs documents internes et témoignages d’ex- salariés recueillis par Mediapart permettent d’avoir une idée assez précise du rôle des humains au cœur du fonctionnement de l’intelligence artificielle et de leurs conditions de travail.

Les salariés travaillant directement sur Siri sont classés en deux principales catégories. Il y a tout d’abord les « language analysts », qui travaillent sur les « bulk data », les données brutes, c’est-à-dire les extraits audio livrés sans autre information.

La tâche de base correspond aux programmes « 1.000 hours » (1 000 heures) et se décline au sein de projets spécifiques en fonction de l’appareil : « 1.000 hours iPhone », « 1.000 hours iPad », « 1.000 hours CarPlay », etc. Le salarié, connecté à une interface sur un réseau interne d’Apple, a accès à l’enregistrement audio et, dessous, la transcription automatique qui a été faite par l’algorithme. Il doit se contenter d’écouter la séquence, appelée « itération », et de corriger les éventuelles fautes de retranscription.

Le nombre d’itérations nécessaires au bon fonctionnement de Siri est impressionnant. Dans les documents consultés par Mediapart, un tableau d’objectifs trimestriel donne le chiffre de 609 309 extraits audio pour les clients francophones, 874 778 pour les Chinois, ou encore 716 388 pour les Japonais. Et ce, uniquement sur le troisième trimestre 2019 et pour l’iPad. S’ensuit, pour les employés, un rythme effréné afin d’atteindre un quota quotidien fixé à 1 300 itérations par jour.

L’autre catégorie d’employés correspond aux « data analysts » qui, eux, ont accès à certaines données personnelles des utilisateurs. Apple avait pourtant affirmé que ses salariés n’avaient pas les moyens d’identifier les personnes écoutées, notamment parce qu’ils ne disposaient pas de l’« user ID », l’identifiant.

C’est en partie vrai. Le nom de l’utilisateur ou son numéro n’apparaissent effectivement pas. Mais un petit menu intégré à l’interface d’Apple, le user data browser, permet d’effectuer des recherches parmi les données stockées dans l’appareil. Cette fonctionnalité est principalement intégrée à l’outil de notation de Siri, le Siri results widget (SRW).

Assistant vocal d’Apple: le calvaire des salariés

Celui-ci présente, en haut, l’extrait sonore et, en dessous à gauche, la réponse apportée par Siri à la requête. À droite, une série de questions permet de noter celle-ci. Et en dessous, le user data browser permet de fouiller dans les données de l’appareil pour vérifier que Siri a utilisé les bonnes informations.

Comme l’explique l’un des documents, « les données d’utilisateur peuvent être utiles pour comprendre l’intention de l’utilisateur. Par exemple, si l’utilisateur dit : “Montre coucher de soleil horizontal”, cela peut être dur à comprendre. Toutefois, si l’utilisateur a un album photo appelé “Couchers de soleil horizontaux”, ce que l’utilisateur voulait devient clair ».

Concernant les conditions de travail, les salariés des sous-traitants d’Apple sont un peu mieux lotis que beaucoup d’autres micro-travailleurs, tels que ceux décrits notamment par le sociologue Antonio Casilli, auteur du livre En attendant les robots (Seuil, janvier 2019) et membre du projet DipLab (Digital Platform Labor), à l’origine du rapport « Le micro-travail en France », sorti en avril 2019.

Ce nouveau sous-prolétariat numérique, ces « tâcherons du Web », travaillent bien souvent de chez eux, via des plateformes intermédiaires, et ne connaissent souvent même pas l’identité du commanditaire. Ils sont rémunérés à la tâche, le plus souvent quelques centimes d’euros.

À GlobeTech, les salariés disposent d’un contrat de travail de droit irlandais, avec un salaire mensuel d’environ 2 000 euros brut par mois, pour des journées de 7 h 30, pause déjeuner déduite, avec deux pauses de 15 minutes. Ils travaillent dans des locaux spécifiques d’où ils se connectent à l’interface d’Apple via un réseau sécurisé.

Les conditions de travail y sont strictes, et souvent mal vécues par les salariés. « Le pire, c’est le côté répétitif, les itérations qui reviennent constamment, du style “mets l’alarme à telle heure”, explique Antoine*, un des anciens salariés que Mediapart a rencontrés. Les gens étaient tous surdiplômés, des bac + 3 à bac + 5. Tout le monde s’ennuyait. La plupart des gens s’en allaient le plus tôt possible, dès qu’ils avaient fini leur quota journalier d’itérations. Je crois que personne ne reste plus de six mois. Même nos supérieurs avaient l’air de détester leur travail. »

« De plus, poursuit le jeune homme, on était hyper fliqués. Quand on ne faisait pas d’itération pendant plus de six minutes, on était considéré en pause. Il fallait envoyer chaque soir par mail le nombre d’itérations que l’on avait faites durant la journée. »« On pouvait être viré du jour au lendemain, confirme Gaël*, un autre ex-salarié. Le soir, votre superviseur pouvait venir vous voir pour vous dire : t’as pas fait tes stats aujourd’hui, tu pars. »

Beaucoup de salariés ont mal vécu le fait d’être les témoins de la vie privée des utilisateurs. Une bonne partie des requêtes concernent des ordres assez classiques, comme appeler un contact. « Le plus drôle que j’ai eu, c’est un “appel Frank Riester” », se souvient Antoine.

Mais certains se révèlent particulièrement intrusifs.

« Beaucoup de gens dictent leurs textos. Et on a donc beaucoup de “sextos” », raconte Antoine. Il y a également les cas de demande de recherche relative à des maladies par exemple. « On entend aussi beaucoup de voix d’enfant. On ne leur a pas demandé leur avis,

à eux ! », s’indigne Gaël, qui se souvient d’une voix enfantine demandant : « Dis Siri, tu peux me montrer une photo de vrai zizi ? »

Il y a également les nombreuses personnes qui utilisent Siri comme dictaphone, afin d’enregistrer des mémos vocaux. Antoine et Gaël sont ainsi tous deux tombés à de nombreuses reprises sur des extraits de professeurs, enregistrant leurs avis de conseils de classe.

Enfin, il y a les enregistrements accidentels, provoqués par un déclenchement involontaire de Siri. Car l’assistante vocale semble particulièrement sensible. « Ça s’active à tout bout de champ, confirme Antoine. J’ai remarqué que ça marchait notamment avec les phrases des autres assistants vocaux, par exemple si vous dites “OK Google”. »

Lorsqu’un salarié tombait sur un de ces enregistrements, il devait l’écouter et le signaler en cliquant sur un bouton « accidental trigger ». « C’était tout simplement le bouton sur lequel on appuyait le plus, se souvient Antoine. On pouvait entendre de tout. Ça pouvait être la musique d’une voiture pendant plusieurs minutes ou deux ados se racontant leurs drames. » Gaël, lui aussi, est tombé à plusieurs reprises sur des disputes amoureuses, des confessions intimes…

Parfois, le malaise ressenti par le salarié se transforme en traumatisme. Certains salariés peuvent être confrontés à des enregistrements dévoilant des pratiques illégales ou des situations de violence. « Je me souviens un jour d’une fille qui disait à sa copine, a priori à propos de son petit copain, un truc du style : “il est dangereux, il faut le faire enfermer”. Dans ces cas-là, on se sait pas quoi faire, on ne sait pas s’il y a réellement danger. » Gaël, de son côté, se souvient d’un enregistrement dans lequel un homme tient des propos explicitement pédophiles. « Ça m’a mis hors de moi, se souvient-il. Avons-nous un devoir moral à partir du moment où on surveille ? Est-ce qu’il n’y a pas un délit de complicité ? »

En page d’accueil du portail d’aide mis à la disposition des salariés par Apple, un message les prévient qu’ils peuvent être confrontés à « des propos vulgaires, des thèmes violents, pornographiques ou des sujets criminels » et les incite à contacter leur supérieur si besoin. Pourtant, dans la pratique, les salariés n’ont aucune information sur ce qui arrive par la suite.

« Ce genre de traumatisme est assez courant, explique Antonio Casilli. Il arrive même que certains travailleurs souffrent du syndrome de stress posttraumatique, notamment chez ceux chargés de la modération des commentaires. Des modérateurs de Microsoft et de Facebook ont déjà poursuivi leur employeur après avoir été frappés par ce syndrome. Dans le contexte des correcteurs de Siri, poursuit le sociologue, il y a un facteur supplémentaire qui joue : la difficulté de contextualisation. Ils sont confrontés à des extraits de discussions, des propos isolés, totalement déracinés du contexte général. Ils ne peuvent pas savoir s’il s’agit d’une provocation ou d’une exagération. Cela peut être plus perturbant que s’ils étaient présents physiquement. »

Dans ses travaux, Antonio Casilli a démontré à quel point les micro-travailleurs étaient indispensables au bon fonctionnement des intelligences artificielles. Dans ce cas, quelles mesures prendra Apple ? La marque à la pomme a annoncé au Guardian que le programme de notations de Siri reprendrait à l’automne, avec quelques modifications. Les utilisateurs auront notamment la possibilité de préciser qu’ils refusent d’être écoutés et les personnes chargées d’écouter les extraits sonores seront directement employées par Apple.

Antonio Casilli prend ces annonces « avec beaucoup de méfiance ». « Le travail de ces personnes est fondamental pour le fonctionnement d’un assistant vocal, rappelle-t-il. L’intelligence artificielle a besoin d’être entraînée et vérifiée. Sinon, elle ne marche pas. Ils vont donc devoir inventer une nouvelle manière de faire cet entraînement et cette vérification.

La solution consistant à internaliser ces tâches permettrait notamment d’imposer des contraintes de confidentialité accrue. Mais ça irait tout simplement à l’encontre des principes de gestion d’Apple. Une autre solution serait de morceler encore plus les tâches d’entraînement et de vérification et de les confier à des centres de gestion dans des pays tiers, poursuit le sociologue. Il y a tout de même eu une vague de révélations ces derniers mois, avec plusieurs travailleurs qui se sont transformés en lanceurs d’alerte. Et il semblerait que la plupart d’entre eux soient originaires de pays de l’Union européenne, où les législations sont plus protectrices qu’ailleurs. On peut imaginer qu’Apple cherche à installer ses centres de gestion dans des pays ayant une législation moins clémente. »

Gaël, lui aussi, est convaincu que le programme reprendra sous peu, peut-être en interne. « Ils vont se contenter de modifier les conditions générales d’utilisation pour y inclure le fait que ce que vous dites à Siri peut être écouté. Les gens vont signer et ça reprendra », prédit le jeune homme. « C’est, hélas, très possible, acquiesce Antonio Casilli. Nous sommes tous les esclaves de ce consentement forcé que sont les CGU. Ils sont totalement capables d’y mettre ce qui était encore inimaginable hier. »

Les révélations de ces derniers mois marquent cependant un tournant incontestable. Le 13 août, c’est Facebook qui admettait, lui aussi, écouter les conversations des utilisateurs des fonctions audio de son service Messenger et annonçait leur suspension. Apple, de son côté, a présenté jeudi 29 août ses excuses à ses clients écoutés.

« Tous les Gafam ont désormais été démasqués, constate Antonio Casilli. Il y a encore un an, si je disais dans une conférence que des travailleurs écoutent ce que l’on dit à un assistant vocal, c’était une “educated guess”, une supposition éclairée, une conséquence logique de ce que j’avais pu comprendre de leur fonctionnement lors de mes recherches. »

« Depuis, il y a eu une avalanche de témoignages qui montrent que non seulement il y a des enregistrements sauvages, mais également que ces assistants vocaux sont extrêmement défectueux, poursuit le sociologue. Quand on voit des taux de précision de 90 %, on peut se dire que c’est déjà pas mal, mais ça veut dire tout de même que quand vous demandez votre chemin, une fois sur dix, l’algorithme vous donnera le mauvais. C’est tout de même problématique. Apple a donc doublement menti : en disant qu’ils n’enregistraient pas les gens, et en leur affirmant que Siri fonctionne. »

Grand entretien dans L’Echo (Belgique, 22 juillet 2019)

Antonio Casilli: “Derrière l’intelligence artificielle, il y a des humains peu rémunérés”

Non, les robots ne vont pas remplacer le travail humain. Au contraire, c’est le travail humain qui est mis au service de l’automation. Entretien avec Antonio Casilli, sociologue, enseignant et chercheur à Telecom Paris et à l’EHESS.

Dans une étude magistrale (“En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic“, Seuil, 2019), Antonio Casilli, sociologue, enseignant et chercheur à Telecom Paris et à l’EHESS, révèle, derrière les discours enflammés relatifs à l’intelligence artificielle (IA), une tout autre réalité: les armées de travailleurs du clic qui entraînent les algorithmes et qui optimisent en permanence nos applis préférées. Même Google Search exploite ces petites mains. Un travail invisible, peu ou pas rémunéré, engendrant un “cybertariat” mondialisé qui échappe à toute législation.

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Le grand remplacement technologique de l’homme par le robot n’aura pas lieu; pourquoi? L’IA ne remplit pas ses promesses?

Un feu de communication marchande a surjoué les promesses de l’IA. Née à la moitié du 20e siècle, l’IA aspirait à simuler complètement la cognition humaine – l’”IA forte”. Mais l’évolution technique a conduit à ne développer en réalité que de “l’IA faible”. Celle-ci suppose l’apprentissage automatique (“machine learning”) mais pour apprendre, les algorithmes ont besoin qu’on les nourrisse en données provenant des plateformes numériques. Or cet apprentissage est effectué par des foules de personnes, peu ou pas rémunérées, chargées d’entraîner les algorithmes pour les rendre efficaces.

Comment s’opère ce déplacement et quel est son impact sur la nature du travail?

Ce faux remplacement technologique cache en réalité une dynamique de “tâcheronnisation”, c’est-à-dire une fragmentation de l’activité travaillée. Autour de l’IA se met en place un travail fait de micro-tâches, le microtravail: des tâches de quelques secondes ou minutes payées en centimes. Des plateformes de micro-travail mettent en relation d’un côté une entreprise client qui veut automatiser un processus-métier (la comptabilité, l’étiquetage d’images, la reconnaissance vocale, etc.) et de l’autre, des personnes qui, à la place de l’IA, font le travail d’interpréter les voix humaines, reconnaître les images ou retranscrire les tickets de caisse. Ce travail entraîne les IA qui, en principe, seront capables de faire ce qu’elles promettent. En pleine expansion, ces plateformes embauchent de plus en plus de micro-tâcherons. Il y en aurait déjà au moins 100 millions, principalement en Asie et en Afrique. En France, on compte 23 plateformes pour un total de 260.000 travailleurs, dont 15.000 assidus.

Quel est leur statut?

Ces travailleurs du clic, qui ne sont pas reconnus comme travailleurs, n’ont aucune stabilité dans leur rémunération, leur statut, ou leur activité. Leur travail est déqualifié. Sur certaines plateformes de microtravail, des graphistes diplômés sont engagés pour dessiner un pixel. Ailleurs, des journalistes ou des traducteurs traduisent ou écrivent quelques mots, quelques lignes. Des savoirs experts (traducteurs, codeurs,…) ne sont pas remplacés par des robots, mais concurrencés par du microtravail délocalisé, sous-payé. “C’est l’automation qui met le travail humain au service du robot. Je parle de servicialisation du travail.”

Cette évolution du travail amplifie certaines tendances anciennes: la logique fordiste de division du travail s’intensifie dans l’hyper-fragmentation de l’activité; le freelancing, en pleine expansion, devient de plus en plus précaire. L’emploi n’est donc pas remplacé par l’automation mais par du travail invisible très précarisé. C’est l’automation qui met le travail humain au service du robot. Je parle de servicialisation du travail. Lors du lancement de la plateforme de microtravail la plus connue, Amazon Mechanical Turk, Jeff Bezos l’avait dit clairement: human as a service! Les humains réduits à des services.

Pourquoi parler de “digital labor”? Quels types de travail recouvrent cette expression?

“Digital” renvoie au geste même, le travail du doigt (“digitus”) qu’est le travail du clic: le geste ultime, le plus dévalorisé.

Le digital labor le plus connu est celui du travail à la demande (Uber, Deliveroo, etc.). Ces plateformes ont une dimension ostensible très forte: on voit les travailleurs dans la rue. Mais on ignore l’importance, même en termes de production de valeur, du temps passé sur l’appli à produire de la data. Pour les chauffeurs d’Uber, cela représente environ 60% de leur temps. Cette activité sur l’appli concerne la communication des données relatives aux trajets, la notation des passagers et tout ce qui sert à améliorer l’algorithme. A quoi s’ajoute la data utile au projet de véhicules autonomes d’Uber, nourrie par les données produites autant par les chauffeurs que par les passagers.

Ensuite, il y a les plateformes de micro-travail où se réalisent, entre autres, les tâches nécessaires au machine learning. On y rencontre aussi les modérateurs des réseaux sociaux – généralement issus de pays très pauvres – qui font le sale boulot en filtrant le pire des photos et des vidéos du Web. Ajoutons-y aussi les “fermes à clics”: des gens payés pour liker des images ou des commentaires afin de gonfler l’audience et donc la viralité d’un post. Durant sa campagne électorale, Trump a utilisé ce type de procédé.

Ce type de micro-travail est donc inévitable…

Même Google en a besoin pour vérifier ce que le moteur de recherche a produit. Qu’il s’agisse de la recherche d’une pharmacie au Wisconsin ou du porno d’un type particulier, des personnes s’assurent que Google a fourni les résultats les plus pertinents. Sur Google aussi, on vérifie tout à la main! Ce qui ne va pas sans soulever un monstrueux problème de vie privée: qui peut savoir que je suis en train de chercher tel médecin parce que j’ai telle pathologie? Eh bien, beaucoup de monde! Lire plus

Enfin, sur les réseaux sociaux, les usagers réalisent aussi du digital labor: chaque fois qu’on like ou qu’on laisse un commentaire, on contribue à produire de la valeur pour les plateformes et surtout à entraîner leurs algorithmes.

Ces plateformes ne se distinguent pas trop des autres types de digital labor. D’abord, elles récupèrent les données qui permettent de savoir si telle interface ou tel algorithme de la plateforme marchent bien. Ensuite, nos données personnelles sont monétisées à des tiers. Enfin, ces données sont exploitées pour automatiser tout ce qui est possible: par exemple, sur Amazon, le meilleur livre à acheter.

Nous sommes donc tous des micro-travailleurs?

C’est déjà une ancienne controverse, mais oui, on peut effectivement assimiler nos activités sur les réseaux sociaux à du travail au sens traditionnel. Est-on soumis à des formes de mesures, de métriques? Oui: on est tracé du matin au soir. Ce n’est pas un travail libre, ni du jeu. Quand on joue vraiment, on n’est pas surveillé. Ensuite, est-ce une activité entièrement dépourvue de conséquences économiques? Non, au contraire; on produit de la valeur. Est-ce une activité libre, en dehors de tout cadre contractuel? Non encore: on a signé un contrat (les CGU), qui s’arrange pour ne pas se présenter comme un contrat de travail. Et enfin, question-clé, y a-t-il un lien de subordination? Eh bien oui, par le biais d’un flux d’ordres, de notifications à l’impératif (“connectez-vous”, “faites ci”, “faites ça”). On ne peut pas assimiler ces injonctions à une situation de consommation pure.

Que faire face à la “tâcheronnisation” du travail et au travail déguisé sur les réseaux sociaux?

Du côté d’Uber ou de Deliveroo, les actions en justice pour la reconnaissance des droits des travailleurs se multiplient. Sur les réseaux sociaux comme Facebook, le groupe néerlandais “Data Union” mène une action de type syndical. Concernant le microtravail et le travail à la demande, IG Metall, syndicat allemand, ou Force Ouvrière en France se sont positionnés pour défendre ces travailleurs. Une autre piste, d’inspiration mutualiste et coopérativiste, consiste à créer des Uber ou Twitter du peuple, des plateformes dont la propriété est entre les mains des travailleurs. Des banques financent ce type de projets. Malheureusement, Google aussi…

Enfin, et c’est le plus difficile, il faudrait reconnaître que les données que nous produisons sont des communs de connaissances, et donc de valeur, et que cette valeur peut être redistribuée aux producteurs-usagers. C’est pourquoi je propose un Revenu Universel Numérique, c’est-à-dire un montant mensuel reversé à chaque utilisateur de services. En 2013, le ministère des Finances français avait imaginé une fiscalité imposant les plateformes sur base du travail invisible des usagers, un dispositif parfait pour rémunérer le revenu numérique. Mais ce projet a été abandonné. Avec le digital labor, la question fiscale est complexe parce qu’on ne sait pas quel est le territoire de ces plateformes. Il faut donc d’abord admettre qu’on y travaille; et ensuite, qu’il faut rétribuer ces travailleurs. La fiscalité du numérique, c’est étourdissant… Mais on n’en est qu’au début! Étienne Bastin

[Compte Rendu + Podcast + Vidéo] Colloque INDL “Les plateformes de micro-travail” (Paris, 13-14 juin 2019)

A l’occasion de la restitution des résultats de notre projet DiPLab sur “Le Micro-travail en France” et dans le cadre de l’activité du réseau INDL (International Network on Digital Labor), émanation du ENDL (European Network on Digital Labour), j’ai eu le plaisir d’organiser et d’animer le colloque “Les plateformes de micro-travail : enjeu pour l’intelligence artificielle, enjeu pour l’emploi ?”. L’évènement, organisé en collaboration avec le think tank gouvernemental France Stratégie et la MSH Paris Saclay, a eu lieu le 13 et 14 juin 2019 à Paris. Le colloque a accueilli environ 300 participants : universitaires, travailleurs, étudiants, syndicalistes, représentants d’institutions, journalistes, citoyens.

Chercheur•ses et étudiant•es du réseau INDL (Paris, 14 juin 2019).

La première journée a été l’occasion d’entendre des témoignages de micro-travailleurs et d’entreprises / plateformes qui les recrutent, de présenter les résultats des enquêtes nationales et internationales sur ces formes émergentes d’emploi.

Intervention de l’économiste Mariya Aleksynska lors de la première journée du colloque (Auditorium France Stratégie, Paris, 13 juin 2019)
Ouverture du colloque doctoral lors de la deuxième journée (France Stratégie, Paris, 14 juin 2019)

La seconde journée a été consacrée à un débat avec des experts académiques, français et étrangers, ainsi qu’à un colloque doctoral, où des étudiants ont présenté leurs recherches de pointe dans le domaine de l’économie des plateformes numériques.

L’argumentaire

Après Uber, Deliveroo et autres services à la demande, le micro-travail est une nouvelle facette du travail intermédié par les plateformes numériques. Des services sur Internet ou sur mobile proposent à des foules d’individus de réaliser, pour le compte de commanditaires, des petites tâches standardisées et répétitives, en contrepartie d’une rémunération allant de quelques centimes à quelques euros par tâche. Celles-ci nécessitent en général de faibles qualifications : prendre une photo dans un magasin, reconnaître et classer des images, transcrire des bouts de texte, mettre en forme un fichier électronique… Malgré leur simplicité apparente, ces micro-tâches réalisées par des millions de personnes dans le monde, servent notamment à créer les bases de données nécessaires au calibrage et à l’« entraînement » d’algorithmes et d’intelligences artificielles.

Au niveau international Amazon Mechanical Turk est la plus connue des plateformes de micro-travail. En France et dans les pays francophones d’Afrique, d’autres plateformes attirent un nombre croissant de travailleuses et travailleurs, pour compléter leur revenu primaire, voire pour y suppléer. Quelle est l’ampleur du phénomène ? Comment reconnaître, organiser et réguler cette nouvelle forme de travail ? Comment, finalement, s’articule-t-elle avec les formes traditionnelles de l’emploi ?

Le programme
Programme-Microwork-conference

Les podcasts
Podcast introduction et première séance de la première journée (Eng/Fr).
Intervenants : Gilles de Margerie (France Stratégie), André Torre (MSH Paris Saclay), Vili Lehdonvirta (Oxford Internet Institute), Florian Alexander Schmidt (University of Applied Sciences HTW Dresden), Antonio Casilli (Telecom Paris).
Podcast deuxième séance de la première journée (Eng/Fr).
Intervenant•es : Paola Tubaro (CNRS), Clément Le Ludec (MSH Paris Saclay), Marion Coville (IAE de Poitiers), Louis-Charles Viossat (IGAS), Anoush Margaryan (Copenhagen Business School), Antoine Naboulet (France Stratégie).
Podcast troisième séance de la première journée (Fr).
Intervenant•es :
Amélie, Ferdinand, Julie (micro-travailleurs), Daniel Benoilid (Foulefactory), Maël Primet (Snips), Odile Chagny (Sharers & Workers).
Podcast quatrième séance de la première journée (Eng/Fr).
Intervenant•es : Mariya Aleksynska (Institute of Labor Economics), Marguerita Lane (OECD), Thiebaut Weber (CES), Patricia Vendramin (UCLouvain), Gilles Babinet (CNNum), Cécile Jolly (France Stratégie).
Les vidéos
Entretien avec Antonio Casilli (Telecom Paris).
Entretien avec Paola Tubaro (CNRS)
Entretien avec Mariya Aleksynska (IZA)
Dans les médias
Les travailleurs du clic, petites mains invisibles de l’économie numérique

AFP/L’Express, 21 juin 2019

Les chercheurs français de Diplab ont étudié la plateforme française Foule Factory: 56% des “fouleurs” sont des femmes, qui cumulent emploi à temps partiel, travail domestique et micro-travail. “On glisse vers une triple journée de travail“, constate Marion Coville, de l’Université de Nantes, qui a collaboré à Diplab…

Dans l’Est Républicain (5 avril 2019)

Après l’ubérisation, l’essor du microtravail

Joël CARASSIO

Travailler (beaucoup) plus pour gagner (beaucoup) moins ? Dernier avatar du capitalisme numérique, le microtravail remet le travail à la tâche mal payé et socialement désastreux au goût du jour.

Accepteriez-vous de cliquer sur 300 photos afin de dire si y figure ou non un chat, par exemple, en étant payé 0,01 € pièce ? Si oui, vous êtes prêt pour la nouvelle « économie du clic » – une sorte de retour des tâcherons.

À l’origine, le modèle économique lancé il y a une dizaine d’années par les VTC d’Uber et suivi par de nombreux autres. De plus en plus d’entreprises externalisent une partie, voire toute leur activité, pour en supporter le plus faible coût possible. Grâce à des « indépendants » – qui n’en ont souvent que le nom : les tarifs leur sont imposés, et leur liberté « d’entrepreneur » est toute relative (lire par ailleurs).

« Partenaires » très particuliers

Mais tous ces travailleurs – chauffeurs Uber, livreurs Deliveroo ou Amazon, chargeurs de trottinettes électriques Lime… – ne produisent pas qu’un service « visible » : chaque trajet, chaque livraison, chaque action produit son lot de données : trajet du client, lieu, date et heure de commande, etc. Des données qui valent de l’or.

Encore faut-il les traiter. Uber, Google, Amazon et consorts proposent donc à des millions de personnes « partenaires », éparpillées à travers le monde, de réaliser pour quelques centimes des microtâches sommaires et répétitives sur d’immenses listes, des monceaux de photographies, ou encore des enregistrements sonores.

« Les machines ont besoin de l’homme », rappelle Antonio Casilli, chercheur-enseignant à Télécom Paristech. Ne serait-ce que parce qu’elles ont besoin d’apprendre à « devenir » autonomes – « c’est le machine learning ». « Ces machines auront toujours besoin d’un travail humain… mais aussi de le cacher », ajoute M. Casilli.

Le « cacher » ? Il y a pourtant quelque 300 000 microtravailleurs rien qu’en France – dix fois plus que de chauffeurs Uber. Et presque l’effectif de géants comme Carrefour ou Auchan.

Mais loin de la médiatisation des conflits sociaux chez Uber ou dans la distribution, les microtravailleurs « travaillent de chez eux, ne se rencontrent pas, et sont invisibles aux pouvoirs publics comme aux partenaires sociaux », détaille M. Casilli. Bien pratique : ils ne risquent pas de se mobiliser pour se plaindre de leur précarité.

Vous êtes sans doute un microtravailleur qui s’ignore

Ce n’est pas le pire : « Bien plus que leur relation avec leur « employeur », c’est leur rapport au client qui manque aux microtravailleurs. Ils exécutent des tâches, sans savoir pourquoi… ni pour qui : sont-ils en train d’améliorer un robot de cuisine, un assistant personnel… ou un drone militaire ? », demande Antonio Casilli. Il est presque toujours impossible de le savoir. « C’est un phénomène qu’il faut reconnaître avant que les conséquences sociales ne soient trop graves », assure M. Casilli. Qui rappelle qu’il y a un cheveu entre « travailler pour presque rien » et « travailler pour rien ».

D’ailleurs : avez-vous déjà, sur internet, dû prouver que « vous n’êtes pas un robot » ? Si oui, vous êtes un « consommateur-producteur », et donc un microtravailleur gratuit, et qui s’ignore : ces suites de caractères à recopier ou ces images sur lesquelles vous devez cliquer permettent à Google d’améliorer ses outils « Maps », « Images », ou encore « Books »…N

« En attendant les robots », d’Antonio A. Casilli, éditions du Seuil, 24 € (16,99 € en numérique).

Lire la suite dans L’Est Républicain (5 avril 2019).

[Podcast] Comme un bruit qui court… sur le micro-travail (France Inter, 23 mars 2019)

Sur FranceInter, un reportage de Giv Anquetil qui fait la part belle à l’ouvrage En attendant les robots, enquête sur le travail du clic, (éditions Seuil, 2019) et au projet DiPLab.

Travailleurs du clic, les soutiers du clavier

Après le travail précarisé, bienvenue dans le micro-travail ! De plus en plus de plateformes proposent à des êtres humains de travailler pour des intelligences artificielles : des micro tâches de quelques minutes derrière son clavier pour quelques centimes.

Sans contrat de travail ni fiche de paie, vous serez payés à la tâche, à cliquer sur toutes sortes de choses sans savoir trop pourquoi. Les temps modernes, version 2019 où il faut, non pas serrer des boulons mais identifier des objets, traduire, cliquer, trier, classer, retrouver des adresses du fin fond du Nevada depuis son canapé contre une poignée de centimes. 

Tâche à exécuter pour une plateforme de micro travail.
Tâche à exécuter pour une plateforme de micro travail. © Radio France / Giv Anquetil

Antonio Casilli, sociologue et auteur du livre En attendant les robots, enquête sur le travail du clic (éditions Seuil, 2019) évalue à 250 000 le nombre de français qui se rabattent sur ces micro-boulots, souvent comme revenu d’appoint. 

Et, dans le monde, ils sont 100 millions de micro travailleurs à cliquer au doigt et à l’œil pour la machine : les forçats du clavier, stakhanovistes du clic ou tâcherons du web.

Sur Les Jours (12-28 févr. 2019)

Sur magazine en ligne Les Jours Sophian Fanen lance une nouvelle série d’enquêtes intitulée Working Class Robot. Le premier épisode porte sur les travailleurs invisibles de l’IA, traité dans mon ouvrage En attendant les robots (Ed. du Seuil, 2019). Le deuxième, explique le fonctionnement de l’entraînement des intelligences artificielles. Le troisième, propose une interview avec Votre Dévoué et Jean-Louis Dessalles, professeur en informatique à Télécom ParisTech. En voilà quelques extraits.

« L’intelligence artificielle s’attaque au propre de l’être humain : son cerveau »


Les recherches d’Antonio Casilli et de Jean-Louis Dessalles, tous deux enseignants à l’école d’ingénieurs Telecom ParisTech, n’étaient pas faites pour se croiser. Le premier, maître de conférences en humanités numériques, travaille principalement sur le digital labor, c’est-à-dire le travail plus ou moins volontaire des internautes dont les grandes plateformes comme Google, Amazon ou Facebook tirent un profit technique et financier : liker une page, écouter de la musique en streaming, diffuser ses photos en ligne ou carrément réaliser des tâches rémunérées sur une plateforme de microtravail comme Amazon Mechanical Turk. C’est ce que raconte son ouvrage En attendant les robots sorti il y a peu, qui pointe aussi comment cette armée de travailleurs éparpillés et invisibilisés permet à ces mêmes plateformes de vanter leurs intelligences artificielles qui ne pourraient pourtant pas fonctionner aujourd’hui sans travail humain pour les corriger et les tester.

C’est sur ce point que le travail d’Antonio Casilli se connecte aujourd’hui avec le livre publié par Jean-Louis Dessalles, Des intelligences très artificielles. Informaticien, chercheur en intelligence artificielle et en sciences cognitives, ce dernier y raconte avec des mots simples les grandes découvertes qui ont marqué la construction de machines capables d’actions autonomes. Surtout, il pointe comment de nombreux chercheurs avant lui ont trop fantasmé un futur proche où les ordinateurs seraient réellement intelligents, allant jusqu’à dépasser l’homme. À la place, Jean-Louis Dessalles et Antonio Casilli proposent de revenir à la réalité pour se poser les bonnes questions sur ce que nous pouvons et voulons faire avec les machines que nous construisons. Antonio Casilli — Vidéo Sébastien Calvet/Les Jours.

Est-ce la première fois que des études sur le travail et sur l’intelligence artificielle se rejoignent sur le constat que l’humain ne sera pas remplacé par les machines ?

Antonio Casilli : Nos deux ouvrages vont dans le même sens et on l’a découvert au fur et à mesure, car on n’a pas travaillé ensemble. Ce qui nous rapproche, c’est que l’on dit tous les deux que rien n’est certain. On introduit un élément de doute, on dit que l’automation entraînée par l’intelligence artificielle a des aspects positifs. Qu’elle nous oblige à nous interroger sur la nature de ce processus d’automation. Que vise-t-il ?

(…)

A. C. : Un autre aspect important de cette question, c’est qu’au siècle passé, l’automatisation se concentrait sur la force brute. On remplaçait des gestes. L’IA propose aujourd’hui de déléguer à des machines la capacité à apprendre et à communiquer. C’est là que cette automation est différente. On est en train de répartir la responsabilité de la production de la valeur entre les machines et les humains.

(…)

A. C. : Mais le sens commun est nécessaire aux machines, car c’est une façon d’harmoniser leurs décisions avec nos cultures humaines. De faire en sorte que leurs résultats soient cohérents avec ce que nous attendons. Ça commence par la langue que la machine parle, par exemple. Aujourd’hui, le digital labor [notamment le travail humain via des plateformes comme Amazon Mechanical Turk, ndlr] est une manière d’injecter du sens commun dans une intelligence artificielle qui en manque. Dans le film The Moderators, on voit un formateur expliquer à des modérateurs indiens qui vont devoir traiter des milliers d’images problématiques publiées sur un réseau social qu’ils doivent « juger la donnée ». La juger sur la base des indications du client, mais aussi à partir de leur sens commun, lequel dépasse leurs valeurs puisqu’ils sont très croyants. C’est très complexe et extrêmement simple en même temps, parce que c’est humain. C’est une compétence accessible à des chômeurs non diplômés après quelques heures de formation, mais pas à une intelligence artificielle. Ant

(…)

A. C. : Il n’y a pas de données réellement brutes. Même dans une base d’images comme ImageNet, on a besoin d’avoir le bon format, le bon cadrage, la bonne lumière… Une standardisation qui fait en sorte que ces données sont exploitables.

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