Pendant une semaine, sur la Radio Télévision Suisse Gérald Wang consacre 5 reportages aux nouveaux métiers précaires du web : livreurs, chauffeurs, camgirls, travailleur•ses de la logistique et des services bancaires. Ensuite, l’émission Les échos de Vacarme invite Vania Alleva, présidente du syndicat Unia, et Antonio A. Casilli, sociologue et professeur à Télécom Paris, pour commenter les reportages.
Les ordinateurs se sont immiscés dans notre quotidien. Ils ont changé nos gestes de tous les jours. Les activités qui demandaient un déplacement – aller au magasin, manger un plat de son restaurant préféré, payer ses factures, voire même se rendre chez une prostituée – peuvent désormais se faire sans bouger de chez soi. Quʹen est-il des promesses liées à cette digitalisation du monde? Sommes-nous passés dʹune société de production à une société de services? Avons-nous vraiment pu libérer du temps pour nos loisirs? À quoi ressemblent les vies de celles et ceux qui font marcher les rouages de ce système?
L’événement est historique. Avec la pandémie, le système économique et nos modes de vie se figent. Déjà, certain·es poussent vers une reprise “comme avant”. Contre cette vision, des voix s’élèvent. Avec « Ceci n’est pas une parenthèse », Radio Parleur vous propose une série de podcasts pour entendre celles et ceux qui pensent aujourd’hui à un lendemain différent.
Dans ce quatrième épisode de Ceci n’est pas une parenthèse, Radio Parleur vous propose une discussion avec Antonio Casilliautour des formes de mobilisations des travailleur⋅euses du clic. Antonio Casilli est sociologue à l’École nationale supérieure des télécommunications, et l’un des seuls spécialistes francophones du digital labour, en français le travail du clic.
Des travailleur⋅euses du clic qui deviennent visibles grâce à la crise
Pendant le confinement, on ne voyait plus qu’eux dans l’espace public, sans nécessairement savoir qu’ils en sont. Les livreurs à vélo, traçant la route à travers les villes désertées, sont des travailleurs des plateformes numériques. Quand ces plateformes de livraison de repas multipliaient les offres commerciales, incitant parfois les gens à acheter en ligne des barres chocolatées ou des paquets de bonbons, les livreurs étaient bien obligés de toucher poignées de portes et boutons d’ascenseur. Une certaine vision de la répartition du risque.
Travail du clic : au-delà des livraisons, tous les emplois des plateformes
Derrière les commandes passées en ligne, il y a des dispatchers, rivés à leurs écrans pour gérer les imprévus et répartir les commandes. « Ils ont eu un rôle encore plus important pendant la crise du coronavirus », explique Antonio Casilli. Derrière la promesse de la livraison de repas « sans contact », il a fallu gérer tout un tas de nouvelles galères, des notifications qui n’arrivent pas jusqu’aux client⋅es qui oublient de ramasser leurs commandes.
Pour assurer ce back-office, il peut aussi y avoir des personnes qui travaillent à la tâche. Dans l’enquête menée l’année dernière par le sociologue et son équipe, le champ du travail du clic apparaît beaucoup plus étendu que la livraison de burgers. « Nous avons observé qu’il y avait de l’externalisation de services de comptables, ou de ressources humaines. Des personnes assurent de l’anonymisation de CV pour des grandes boîtes, en étant payées quelques centimes. » Seules face à leur ordinateur, ces personnes travaillent régulièrement à la tâche. Leur lieu de travail est souvent leur domicile, leurs collègues souvent impossibles à joindre et même à connaître. Difficile de s’organiser collectivement dans ces conditions.
Le 1er mai, la révolte des travailleur⋅euses du clic américain
Les livreurs et autres travailleuses et travailleurs du clic pourraient-ils se mobiliser avec une visibilité au moins égale ? Les grèves de livreurs suscitent en tout cas de plus en plus d’intérêt, et sont de mieux en mieux structurées par des collectifs et des syndicats.
« Il y a trois voies pour sortir de la situation actuelle, caractérisée par des plateformes prédactrices, » explique Antonio Casilli. « Il y a la voie syndicale, les alternatives coopérativistes, et une troisième plutôt axée sur la stratégie des revenus inconditionnels. » Autrement dit, un revenu universel pour les travailleur⋅euses du clic.
Vidéo de la conférence “De quoi une plateforme numérique est-elle le nom ? Généalogie historique et récupération économique” que j’ai donné le 24 mai 2018 à Québec dans le cadre des Journées du LabCMO. (Sur ce sujet voir aussi mon billet de décembre 2017).
Résumé
Sur les cendres de l’entreprise du XXe siècle s’érige le nouveau paradigme socio-technologique de la plateforme numérique. Elle se définit comme un mécanisme neutre qui démocratise l’accès autant à des ressources matérielles (des produits, des services) qu’à des objets informationnels (des contenus, des données). Pour coordonner ses différentes composantes, elle a recours à des méthodes algorithmique basées sur le traitement de masses de données personnelles issues des comportements, des échanges et des évaluations en ligne de ses utilisateurs. Une caractéristique essentielle (mais problématique) des plateformes est leur prétention à incarner des valeurs d’exactitude technique et de neutralité morale. Il est donc urgent de dresser une généalogie de ce paradigme, en remontant aux sources philosophiques et politiques de la notion même de plateforme, et de pointer les défis qui accompagnent ces nouveaux dispositifs. Le concept de plateforme s’avère inscrit dans la théologie politique du XVIIe siècle, au croisement de la philosophie de Francis Bacon et de la pensée des premiers anarchistes anglais. Des commons agraires à Uber, de la Nouvelle Atlantide à Google, la plateforme numérique contemporaine n’est pas une simple métaphore, mais l’évolution d’un concept dont l’histoire s’avère fascinante – et dont les promesses de dépassement du travail salarié et d’abolition de la propriété privée restent encore à honorer.
Anne Brunel, rédactrice en chef à Radio France consacre une grande enquête Secrets d’Info du samedi aux manipulations électorales sur les médias numériques. J’ai eu le plaisir de participer à cette émission (pour parler de fermes à clics et usines à contenus) et je vous invite à l’écouter dans son intégralité ainsi qu’à la lire sur le site de Radio France.
Au final cet ouvrage concis et dense permet de confronter les approches sociologiques de deux spécialistes de la participation sur internet. Il aide ainsi à comprendre et mettre en perspectives les pratiques, ainsi qu’à penser les enjeux économiques et politiques liés à cette question. Ce livre est donc à recommander chaudement à ceux qui s’intéressent au développement de la participation et de la co-création de valeur sur internet.
Pour la séance du 10 avril 2017 EHESS Etudier les cultures du numérique, nous avons l’honneur d’accueillir Mary L. Gray, chercheuse chez Microsoft Research et membre du Berkman Center for Internet and Society de l’Université Harvard. Mary Gray a été l’une des pionnières des études sur Amazon Mechanical Turk et sur les liens entre micro-travail et intelligence artificielle.
ATTENTION : Le siège habituel étant fermé pour les vacances universitaires, cette séance se déroulera le lundi 10 avril 2017, de 17h à 20h, amphi Opale, Télécom ParisTech, 46 rue Barrault, 13e arr. Paris.
Title: What is Going On Behind the API? Artificial Intelligence, Digital Labor and the Paradox of Automation’s “Last Mile.”
Speaker: Mary L. Gray
Abstract: On-demand digital labor has become the core “operating system” for a range of on-demand services. It is also vital to the advancement of artificial intelligence (AI) systems built to supplement or replace humans in industries ranging from tax preparation, like LegalZoom, to digital personal assistants, like Alexa. This presentation shares research that starts from the position that on-demand “crowdwork”—intelligent systems that blend AI and humans-in-the-loop to deliver paid services through an application programming interface (API)—will dominate the future of work by both buttressing the operations of future enterprises and advancing automation. For 2 years Mary L Gray and computer scientist Siddharth Suri have combined ethnographic fieldwork and computational analysis to understand the demographics, motivations, resources, skills and strategies workers drawn on to optimize their participation in this nascent but growing form of employment. Crowdwork systems are not, simply, technologies. They are sites of labor with complicated social dynamics that, ultimately, hold value and require recognition to be sustainable forms of work.
La présentation et les débats se dérouleront en anglais.
Séminaire organisé en collaboration avec ENDL (European Network on Digital Labour).
Dans Le Figaro no. 22586, en kiosque le mercredi 22 mars 2017, un article sur les liens entre digital labor et l’intelligence artificielle. L’enquête est née des échanges entre la journaliste Elisa Braün, Mark Graham (Oxford Internet Institute) et moi-même.
Les internautes travaillent aussi pour les géants du Web
Braun, Elisa
Chez Google, il n’y a pas de petites économies. Un internaute veut changer son mot de passe ? Alors qu’il pense simplement prouver qu’il n’est pas un robot en cliquant sur un panneau de signalisation dans une série d’images, il entraîne les intelligences artificielles développées par l’entreprise et améliore sans le savoir des logiciels de conduite autonome à comprendre le Code de la route.
L’intelligence artificielle a beau promettre un futur rempli de machines entièrement autonomes, elle a encore besoin en coulisses de millions de petites actions humaines. « La plupart des services en ligne ont besoin de beaucoup d’êtres humains pour fonctionner » , explique au Figaro Mark Graham, géographe d’Internet à l’université d’Oxford et spécialiste de ces formes de travail invisibles de l’économie numérique. Cette activité, qui mobilise l’internaute moyen comme plusieurs centaines de millions de travailleurs insoupçonnés, a même un nom : le digital labor.
La ruée vers l’intelligence artificielle a amplifié ce phénomène. Google, Facebook, Microsoft et IBM ont chacun leurs propres laboratoires de recherche dans le domaine. Ces entreprises misent particulièrement sur cette technologie pour assurer leur avenir et ont recruté les meilleurs chercheurs pour réaliser leurs ambitions. Mais pour fonctionner correctement et réaliser leurs prouesses, les intelligences artificielles ont besoin de beaucoup d’attention humaine. Pour qu’un ordinateur reconnaisse un chaton parmi des milliards d’images, un humain doit d’abord lui montrer des milliers de photos de chatons. Cette phase d’entraînement ne revient pas aux grands savants mais à des internautes, qui se chargent de cliquer sur de nombreuses images de chatons jusqu’à ce que l’intelligence artificielle ait compris les traits distinctifs des félins et puisse prendre le relais.
Pour trouver cette main-d’oeuvre, les grandes entreprises adoptent différentes stratégies. Certaines font faire une partie de ce travail à leurs utilisateurs, sans même que ceux-ci en aient conscience. Lorsqu’un utilisateur de Facebook signale une image violente sur son flux d’actualités, il aide par exemple les algorithmes de modération du réseau social à repérer plus finement les contenus choquants postés chaque jour par milliers. Du côté de Google, la reconnaissance de caractères sur des « Captcha » (ces dispositifs qui apparaissent pour vérifier qu’un utilisateur n’est pas un robot) a longtemps permis d’aider les robots de l’entreprise à lire les pages de livres abîmées sur Google Books et à les indexer sur le moteur de recherche.
Les grandes entreprises adoptent une autre stratégie pour les sujets plus sensibles (comme la recherche militaire) ou laborieux (comme la reconnaissance de milliers d’images). Elles font appel à des internautes faiblement rémunérés sur des plateformes spécifiques de digital labor. Certaines ont même lancé leur propre système, de façon plus ou moins assumée. Google passe par EWOK, Amazon détient le service Mechanical Turk, Microsoft se sert de l’UHRS, et la technologie Watson, d’IBM, s’appuie sur la plateforme Spare5 (récemment rebaptisée Mighty AI). Sans connaître le commanditaire de leur travail, les internautes qui fréquentent ces sites doivent parfois reconnaître des pistes d’atterrissage sur des vues aériennes. « Je suis assez certain que certains travaux que nous observons servent pour entraîner les drones » , explique Mark Graham, qui a dirigé une importante étude auprès de centaines de « tâcherons du clic » en Afrique subsaharienne et en Asie du Sud-Est. Google, qui demande parfois à ses utilisateurs de repérer des pales d’hélicoptère sur des images pour recouvrer son mot de passe, est aussi propriétaire de Boston Dynamics, une entreprise investie dans la fabrication de robots militaires.
« Face à ce genre de cas, il faut se demander quel type d’intelligence artificielle nous aidons à développer » , note Antonio Casilli, sociologue à Télécom ParisTech et spécialiste du digital labor. Outre les finalités de ce type de travail, ses conditions posent aussi problème aux experts car elles perpétuent des inégalités. D’ici à 2019, 213 millions de travailleurs devraient pourtant intégrer le marché du digital labor, selon les chiffres de l’International Labour Organisation. L’utilisation des plateformes qui mettent en relation les entreprises et ces millions de travailleurs augmente de 25 % chaque année, selon les chiffres cités par l’étude de Mark Graham. Or, la rémunération de ces micro-tâches ou de ce travail n’est absolument pas régulée. Beaucoup de ces microtravailleurs passent 18 heures par semaine en moyenne à rechercher un travail précaire et épuisant. En France, le Conseil national du numérique a récemment lancé une grande consultation sur le digital labor. Les chercheurs européens se sont déjà fédérés en un réseau, European Network on Digital Labour (ENDL). –
De manière exceptionnelle, cette séance du séminaire se déroulera en anglais, le lundi 20 février 2017, de 17h à 20h, salle Lombard, EHESS, 96 bd. Raspail, Paris 6e arr.
Title: Three Phases of Digital Labor: Locating Exploitation in the Digital Economy
Speaker: Karen Gregory (University of Edinburgh)
Abstract: This lecture functions not only as introduction to the topic of digital labor, but asks to consider the deeply political implications of the digital economy, particularly as it relates to social, civil, and racial justice. The rise of information and communication technologies has both drawn global economies together, as well as given rise to stark inequalities. We can see three distinct “phases” of digital labor, with each phase speaking to new understandings of exploitation, as well as new arrangements of data collection, surveillance, and control.
Title: The Global Gig Economy and Its Implications for Digital Workers
Speaker: Mark Graham (University of Oxford)
Abstract: A global market for digitally-outsourced work now exists. It offers significant benefits and opportunities but also poses significant risks and costs for digital workers around the world. Some of these risks emerge when work is seen as a commodity to be bought and sold, and workers see themselves as individual entrepreneurs. When that is the case, it is rational to exploit co-workers; and many have internalized these visions of individuality, competition and predatory behavior. Instead of seeing digital work as operating in a global, ephemeral, virtual dimension beyond the realm of regulation or worker organization, we can reflect on its real geographies and reveal sites of strength and solidarity for workers.
Dans le sillage du PenelopeGate, l’affaire des prétendus “bots” de François Fillon représente une illustration parfaite de l’impact des dispositifs d’extraction de travail implicite de foules d’usagers de plateformes numériques (digital labor) sur les modalités de délibération démocratique. Ici, je présente quelques réflexions (initialement publiées sous forme de tweets) pour encourager le débat sur ces questions.
Tout d’abord, un élément de contexte: en novembre 2016, j’avais commis une tribune dans l’Obs sur le rôle des “tâcherons du clic” dans la campagne de Donald Trump. Il y était surtout question de micro-tâches (une slide, une fake news, un like, un partage) payées quelques centimes (ou parfois beaucoup moins que ça) à des travailleurs issus de pays émergents ou en voie de développement. Certains ont été surpris par ces quelques exemples, mais il existe des vrais marchés du micro-travail, où marques, particuliers ou personnalités politiques passent des annonces comme celui-ci :
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Et en France ? Lors d’un entretien récent sur Médiapart, François Bonnet me demandait si le succès de Fillon à la primaire de la droite était dû au même phénomène. Et moi de lui répondre : “Je ne pense pas que Fillon soit le type de candidat qui va acheter du digital labor dans des fermes à clic” (11’58”).
Par cela je voulais dire que, somme toute, je ne le croyais pas à ce point sans scrupules. Mais les règles du marketing politique contemporain sont impitoyables. Et personne n’y échappe. Même les socialistes français ont eu recours à des plateformes qui monétisent des clics. Mais dans leur cas il s’agissait moins d’un achat direct de fans ou de partages que d’un système pyramidal de sollicitation d’influencers qui à leur tour mettaient à contribution les membres de leurs “commus”. Et on parle de 35-70¢/like— donc on est loin du salaire de la faim des “fermes à clic” dans le Sud global (0,006¢/clic).
Et Fillon dans tout ça ? Suite au PenelopeGate, il a eu besoin d’un petit coup de buzz sur internet. Et tout le monde a hâtivement crié au bot.
Et comme toujours, derrière le bots se cachent des foules de micro-travailleurs humains. C’est la règle du crowdturfing, terme hybride de crowdsourcing (externalisation de tâches productives à des foules d’usagers/travailleurs) et astroturfing (faux activisme). C’est une pratique qui se généralise pour contrer la capacité des grandes plateformes à reconnaître et intercepter le trafic artificiel : au lieu de payer 100$ à un développeur qui va coder pour vous un logiciel qui envoie 10 000 tweets, vous pouvez recruter 10 000 tâcherons du clic payés 1¢ chacun, voir moins. Simple non ? Voilà un article qui vous explique comment il fonctionne. On retrouve deux cas de figure : la version centralisée du crowdturfing (cf. les fans Facebook de Donald Trump) et celle distribuée (basée sur des recruteurs intermédiaires, comme dans le cas de la Primaire de Gauche).
Source : Serf and Turf: Crowdturfing for Fun and Profit (Wang et al., 2012)
Et la plateforme de Fillon ? Elle fait un crowdturfing d’un type particulier, *sans échange monétaire*. Mais il s’agit bel et bien de digital labor, c’est à dire d’une suite de tâches allouées à des cliqueurs : s’inscrire, se connecter à son compte Twitter et Facebook, “réaliser des actions”.
Captures d’écran E-militants de l’Alternance
Zéro spontanéité, zéro loisir, zéro autonomie. Rien qu’une suite d’ordres pénibles et aliénants à réaliser “en zombie”. Le tout est mesuré, tracé, surveillé, et transformé en gratification non pas monétaire (c-à-d un micro-salaire) mais en “points”. Le maître mot ici, c’est gamification. La majorité des tâches valent 1 point. Certaines, plus urgentes/importantes, sont rémunérées 2 ou 3 points. D’autres ont des objectifs a atteindre (116 tweets ou 2k partages FB)…
Captures d’écran E-militants de l’Alternance
Mais alors, vous me direz, si ce n’est pas payé et en plus c’est un jeu, ce n’est pas du travail. Ah my dear friends, si vous saviez… Les mécanismes de ludification sont inhérents à la gestion du travail sur les plateformes numériques. Amazon Mechanical Turk les adopte, Uber les adopte, Facebook les adopte.
“In particular, gamification proposes to replace real incentives with fictional ones. Real incentives come at a cost but provide value for both parties based on a relationship of trust. By contrast, pretend incentives reduce or eliminate costs, but in so doing they strip away both value and trust.
When companies and organizations provide incentives to help orient the goals of the organization against the desires of its constituency, they facilitate functional relationships, one in which both parties have come to an understanding about how they will relate to one another. Subsequent loyalty might exist between an organization and its customers, an organization and its employees, or a government and its citizens.
For example: an airline offers a view of its business model, and frequent flyers who advance those expectations get rewards. An employer offers a view of its goals, and employees who help meet those goals enjoy raises, perks, and promotions. When loyalty is real it’s reciprocal. It moves in two directions. Something real is at stake for both parties. Gamification replaces these real, functional, two-way relationships with dysfunctional perversions of relationships. Organizations ask for loyalty, but they reciprocate that loyalty with shams, counterfeit incentives that neither provide value nor require investment.”
[Bogost, I. (2013). Exploitationware. In R. Colby, M. S. S. Johnson, & R. S. Colby (Éd.), Rhetoric/Composition/Play through Video Games (p. 139‑147). Palgrave Macmillan]
Bref, on revient aux bases du digital labor : ce n’est pas parce que vous n’êtes pas payé.e.s que vous ne travaillez pas pour autant. Et ce n’est pas parce que François Fillon inscrit ses tâcherons dans un mécanisme ludique que sa campagne est moins fondée sur l’extraction de valeur à partir de tâches réalisées par des usagers de plateformes numériques. La prise de conscience de cette relation de “parasubordination technique“ entre tâcherons du clics (rémunérés ou pas) et recruteurs (marques, politiques, etc) est nécessaire pour éviter les dérives culturelles et politiques auxquelles ce système nous expose.
Title: What is Going On Behind the API? Artificial Intelligence, Digital Labor and the Paradox of Automation’s “Last Mile.”
La ruée vers l’intelligence artificielle a amplifié ce phénomène. Google, Facebook, Microsoft et IBM ont chacun leurs propres laboratoires de recherche dans le domaine. Ces entreprises misent particulièrement sur cette technologie pour assurer leur avenir et ont recruté les meilleurs chercheurs pour réaliser leurs ambitions. Mais pour fonctionner correctement et réaliser leurs prouesses, les intelligences artificielles ont besoin de beaucoup d’attention humaine. Pour qu’un ordinateur reconnaisse un chaton parmi des milliards d’images, un humain doit d’abord lui montrer des milliers de photos de chatons. Cette phase d’entraînement ne revient pas aux grands savants mais à des internautes, qui se chargent de cliquer sur de nombreuses images de chatons jusqu’à ce que l’intelligence artificielle ait compris les traits distinctifs des félins et puisse prendre le relais.
Title: Three Phases of Digital Labor: Locating Exploitation in the Digital Economy
Title: The Global Gig Economy and Its Implications for Digital Workers
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