Antonio Casilli sera ce Mardi 18 juin 2019 au PointCulture Bruxelles dans le cadre du cycle Pour un numérique humain et critique :

Le micro-travail correspond à une série de tâches que les grandes plateformes confient à leurs usagers. Il est souvent assimilé à du non-travail, voire organisé comme une sorte de jeu. Mais ce que produit ce micro-travail – infimes actions fragmentées réparties sur un grand nombre de « cliqueurs » – est fondamental pour l’économie de ces plateformes qui réalisent d’importants chiffres d’affaires qui sont loin d’être redistribués. Ces micros-tâches assurent le fonctionnement des plateformes et sont instrumentalisées pour améliorer les performances de tous leurs robots et algorithmes, voire pour « humaniser » les algorithmes.

À quoi correspond le digital labor invisibilisé ?

Quel est le poids de ce genre de travail éparpillé ?

Prenons un exemple concret : « Une entreprise ayant scanné ses archives comptables des cinquante dernières années se retrouverait face à une masse de pages manuscrites que les logiciels de reconnaissance textuelle n’arriveraient à interpréter que partiellement. Ce travail prendrait vingt ans à un salarié équipé d’un ordinateur, une année entière à vingt salariés en CDD, six mois à quarante stagiaires, et ainsi de suite. Sur Amazon Mechanical Turk, l’entreprise peut publier une annonce pour demander à 500.000 personnes de transcrire deux lignes chacune, et cela lui coûte infiniment moins cher que vingt ans de salaire. » (idem, p.122)

Rôle stratégique dans le machine learning

Le micro-travail, et les foules interchangeables qui le prenne en charge dans l’écosystème numérique, a aussi une autre fonction primordiale dans le développement de l’intelligence artificielle. Les machines de l’intelligence artificielle ont besoin d’innombrables interactions avec des humains pour apprendre, identifier, distinguer, ranger dans des catégories utiles, réutilisables. Payer une main d’œuvre qui se chargerait de ces interactions serait hors de prix et trop lent.

D’où le recours au micro-travail. « L’apprentissage automatique (machine learning) peut être défini comme le fait d’apprendre à une entité logicielle à reconnaître des formes, des images en mouvement, à lire des textes ou à interpréter des commandes vocales à partir d’un nombre important d’exemples tirés d’expériences quotidiennes et organisés en bases de données pré-traitées. » (p.136). Exemple avec le développement d’un traducteur automatique : « On aura besoin d’une masse d’exemples de conversations la plus large possible dans les deux langues sélectionnées, ainsi que d’un travail fin d’annotation de chaque mot pour trancher en cas de polysémie et identifier chaque expression idiomatique. » (p.137)

Travail peu qualifié en soi, mais indispensable, fondamental. Déqualification organisée pour pouvoir se passer de professions plus qualifiées ? C’est cela la créativité de l’entreprise numérique, sa flexibilité que l’on nous vante tant.

Combien c’est payé ?

Le prix des micro-tâches évoluent. Elles varient aussi selon la zone géographique : aux États-Unis, elles concernent un public féminin significatif qui en fait un revenu supplémentaire. En Inde, pour beaucoup, c’est l’espoir du revenu familial principal. La mondialisation est là aussi à l’œuvre. Le prix de chaque micro-tâche peut s’élever, théoriquement, à 10 dollars.

Le contrôle, copié sur les modèles de jeux avec cotations et niveaux à atteindre, permet aux plateformes d’évaluer le travail fourni, et aux micro-travailleurs de s’évaluer entre eux. Le micro-salaire peut être refusé. Les recours sont difficiles, la plateforme étant une entité « technique», neutre, pas un vrai employeur.

Le type de contractualisation proposé repose sur une sémantique qui court-circuite les références au domaine de l’emploi, on parlera plutôt en termes d’ « Accord de participation » et il ne s’agit pas de créer de l’emploi mais des « occasions de travail fragmenté ».

Parfois, ce n’est pas payé du tout.

Le système de contrôle et de cotation induit, pour se tenir à niveau, de produire une quantité de travail effectif non rémunéré.

En recourant à la « gamification » massive des micro-tâches, Google fait basculer ce travail dans un mode totalement gratuit. Ainsi avec son application Quick, Draw ! dont le but est d’inciter à jouer et « à entraîner une intelligence artificielle ». L’objectif est de développer un robot capable de reconnaître des dessins de la façon la plus fine possible. Un travail une fois encore fondamentale qui permettra à Google de disposer d’un outil rentable, mais travail pas payé.

Micro-travail, micro-salaire, dumping social

Ces méthodes numériques amplifient les stratégies de délocalisation, d’externalisation qui ont été bien mises en place au niveau de l’industrie et de l’économie « traditionnelle.

On peut s’étonner que le politique soutienne aveuglément l’économie numérique alors qu’elle participe d’un dumping social conséquent, vulgarisé par la rhétorique qui exalte les nouvelles formes de travail comme permettant de se libérer des contrats aliénants, contraignants. Ce qui s’effectue surtout, par ces manières de rétribuer de façon anecdotique toute une série de tâches humaines indispensables au fonctionnement des machines, c’est « un alignement à la baisse des rémunérations et des conditions de travail à travers le monde. »

Pierre Hemptinne

Antonio A. Casilli : En attendant les robots - Enquête sur le travail du clic
400 pages
Le Seuil / La couleur des idées, 2019

Antonio Casilli sera au PointCulture Bruxelles le 18 juin 2019
dans le cadre du cycle Pour un numérique humain et critique