Les travailleurs invisibles sont à l’origine de la réussite de l’IA, mais ils ont peu de perspectives de carrière

Dans un article récent du MIT Technology Review, le directeur du laboratoire d’interaction homme-ordinateur de l’Université de Virginie-Occidentale, Sapih Savage, a parlé du problème des “travailleurs invisibles” dans l’industrie de l’IA. Beaucoup d’applications de deep learning à grande échelle nécessitent une énorme quantité de données d’entraînement pour être fiables, et le marquage des données est généralement effectué par de nombreux travailleurs mal payés répartis dans le monde.

Les plus grands et les plus réussis modèles d’apprentissage automatique sont souvent formés à partir de données étiquetées par des travailleurs de gig, fréquemment via des plateformes comme Amazon (AMZN ) Mechanical Turk. Les travailleurs de Mechanical Turk effectuent des microtâches qui consistent à étiqueter des données. Par exemple, les travailleurs peuvent étiqueter des objets dans des images afin qu’un système de vision par ordinateur puisse reconnaître les objets, ou transcrire des dialogues afin qu’un système de reconnaissance vocale puisse être utilisé pour un assistant numérique.

Certaines estimations placent le nombre de travailleurs de Mechanical Turk aux États-Unis à plus de 500 000 personnes, et plus de la moitié d’entre eux gagnent les trois quarts ou plus de leur revenu via la plateforme. Le nombre de travailleurs de gig sur des plateformes comme Mechanical Turk a augmenté ces derniers mois en raison de la pandémie de Covid-19, qui a mis beaucoup de gens au chômage.

Savage a parlé de la façon dont, même si le travail de foule n’est pas intrinsèquement mauvais, il peut potentiellement être exploiteur. La majorité de ces travailleurs gagnent moins que le salaire minimum. Ces postes tendent également à être stagnants, car ils ne permettent pas aux travailleurs de se perfectionner ou de faire des travaux qu’ils pourraient facilement lister sur leur CV. D’autres entreprises technologiques comme Microsoft (MSFT ) ou Google (GOOGL ) peuvent avoir leurs propres plateformes sur lesquelles elles recrutent des travailleurs, mais le processus est souvent le même.

Savage pense que les grandes entreprises technologiques qui emploient des travailleurs distribués ne sous-paient pas intentionnellement les travailleurs. Savage soutient que ces entreprises ne comprennent probablement pas à quel point le travail qu’elles demandent à leurs travailleurs est impliqué et nécessite des compétences, en supposant que cela ne prendra pas autant de temps que cela prend réellement.

Savage soutient qu’un certain nombre de changements peuvent être apportés pour améliorer les conditions de travail et les perspectives de carrière des travailleurs invisibles qui permettent la création de modèles d’IA. Il est possible de créer des systèmes qui aident les travailleurs à évaluer combien de temps une tâche prendra pour être terminée, leur permettant de déterminer si prendre la tâche en charge vaut la peine. En fait, Savage tente de créer un modèle d’IA qui aidera les travailleurs à mieux prédire quelles tâches sont les plus rentables et quelles tâches les aideront à développer les compétences souhaitées. Le modèle d’IA proposé apprendra quel type de conseils est le plus efficace pour son utilisateur actuel, en prenant en compte les commentaires et en s’améliorant au fil du temps. Si un travailleur voulait augmenter le montant d’argent qu’il gagne, il pourrait utiliser l’outil d’IA pour déterminer quelles tâches il devrait se concentrer.

En termes d’aide aux travailleurs invisibles pour améliorer les options de carrière, les travailleurs pourraient être guidés vers des tâches qui les aideraient à développer de nouvelles compétences. Les entreprises qui publient des tâches sur ces plateformes de microtravail pourraient également offrir des stages et des cours, en plus de sessions de formation. En fin de compte, Savage soutient que les travailleurs de gig dans l’espace technologique doivent être dotés d’une agence et respectés, tout comme les travailleurs dans n’importe quelle autre partie du secteur technologique. Comme Savage a été cité via MIT Technology Review:

« C’est à propos de changer le récit, aussi. J’ai récemment rencontré deux travailleurs de foule avec qui j’ai discuté et ils s’appellent eux-mêmes des travailleurs de technologie, ce qui – je veux dire, ils sont des travailleurs de technologie d’une certaine manière, car ils alimentent notre technologie. Lorsque nous parlons de travailleurs de foule, ils sont généralement présentés comme ayant ces emplois horribles. Mais il peut être utile de changer la façon dont nous pensons à ces personnes. C’est juste un autre emploi dans le domaine de la technologie. »

L’entretien de Savage intervient alors que l’attention portée aux droits des travailleurs de gig dans le secteur technologique augmente. Récemment, la Cour fédérale du travail allemande a reconnu qu’un travailleur de foule avait le statut juridique d’un employé, ce qui pourrait avoir des implications pour le traitement futur des travailleurs de foule en Allemagne.