Les poinçonneurs de l'IA - conférence de la rentrée d'Antonio Casilli - 25.09.2019

Les poinçonneurs de l'IA. Le digital labor qui rend l'intelligence artificielle (im)possible

En 2003, le pionnier des systèmes experts Edward Feigenbaum qualifiait l’intelligence artificielle (IA) de « destinée manifeste » de nos sociétés. Ce slogan, emprunté de la doctrine politique du providentialisme américain, constitue un remède idéologique aux défaillances d’une discipline qui, depuis des décennies, n’arrive pas à s’attaquer à « la vraie majesté de l’intelligence générale ». Les déclarations des scientifiques, le buzz des investisseurs et les prises de position des décideurs politiques ne relèvent pas de la pensée magique : elles sont des vœux constamment renouvelés, non pas pour réaliser un objectif scientifique, mais pour affirmer une certaine vision du travail...

À l'occasion de la conférence de la rentrée de la sociologie, Antonio Casilli reviendra sur son dernier ouvrage : « En Attendant les robots. Enquête sur le travail du clic » (Seuil, 2019).

Les plateformes numériques mobilisent les compétences, le temps et les gestes productifs de leurs usagers pour produire de la valeur--et pour rendre possible l'automatisation. Des services de livraison express basés sur des applications mobiles aux plateformes de micro-travail comme Amazon Mechanical Turk, aux médias sociaux qui incitent leurs usagers à produire d'énormes masses de données personnelles, les usagers sont désormais mis à contribution pour entraîner des IA. Transcription, annotation, reconnaissance visuelle ou étiquetage de contenus : autant d'activités déléguées à des usagers sous forme de micro-tâches peu ou pas rémunérées. La recherche récente sur ces nouvelles formes de "digital labor" dresse un tableau surprenant des évolutions du marché du travail. À l’heure de l’automatisation intelligente, le travail humain est soumis à une pression pour le remplacement qui aboutit au résultat inattendu de pousser les usagers-travailleurs à réaliser des activités nécessaires de supervision de l’apprentissage des machines mêmes.