- Tina Lynn Wilson, 45 ans, à Hamilton (Canada), travaille en tant que freelance pour DataAnnotation depuis janvier 2025, spécialisée dans la vérification des réponses de l’IA concernant la grammaire, la précision et la créativité – un travail appelé « entraînement de l’IA ».
- Wilson fait partie d’un réseau mondial massif de travailleurs indépendants qui aident à entraîner des modèles d’IA pour des entreprises comme Outlier AI et Handshake AI.
- Beaucoup d’entre eux ne gagnent qu’environ 20 CAD/heure (soit 14,6 USD), avec un emploi instable et caractéristique du « gig work » – sans heures fixes ni avantages sociaux.
- Certains emplois plus spécialisés, comme l’étalonnage de données scientifiques, peuvent atteindre 40 CAD/heure, mais le volume de travail est irrégulier.
- Les experts appellent cela le fine-tuning – l’étape de raffinement du modèle en évaluant les réponses de l’IA et en réentraînant le système par l’« apprentissage par renforcement à partir du feedback humain » (reinforcement learning from human feedback).
- Lorsque ChatGPT ou Claude « sonnent comme une vraie personne », ce sont des gens comme Wilson qui les ont entraînés pour devenir plus « naturels ».
- Outlier AI compte plus de 250 000 collaborateurs dans 50 pays, dont 81 % ont un diplôme universitaire, selon Scale AI (la société mère).
- Cependant, le marché est en train de changer : la demande de main-d’œuvre générale diminue, remplacée par du personnel ayant des connaissances spécialisées et des qualifications élevées, car l’IA devient de plus en plus complexe.
- Certains nouveaux modèles comme DeepSeek (Chine) ont partiellement automatisé le processus de fine-tuning, rendant les travailleurs humains facilement remplaçables.
- Néanmoins, l’IA dépend toujours fortement de la main-d’œuvre bon marché dans les pays en développement. De nombreux travailleurs au Kenya, en Ouganda et aux Philippines doivent travailler jusqu’à 70 heures/semaine pour des salaires d’un peu plus de 1 USD/heure, dans des conditions qualifiées de « digital sweatshops » (ateliers de misère numériques).
- Le chercheur James Muldoon affirme que des millions de personnes sont en train de « nourrir » l’IA avec un travail monotone et fastidieux, mais que ce travail est la colonne vertébrale de l’économie mondiale de l’IA.
📌 Derrière la « magie » de l’IA se trouvent des millions de travailleurs anonymes qui entraînent l’IA. Exemples : l’entreprise DataAnnotation est spécialisée dans la vérification des réponses de l’IA concernant la grammaire, la précision et la créativité ; Outlier AI compte plus de 250 000 collaborateurs dans 50 pays, dont 81 % ont un diplôme universitaire. La tendance est une diminution de la demande de main-d’œuvre générale, remplacée par du personnel ayant des connaissances spécialisées et des qualifications élevées, car l’IA devient de plus en plus complexe. Cependant, l’IA dépend toujours fortement de la main-d’œuvre bon marché dans les pays en développement comme le Kenya, l’Ouganda et les Philippines, où les travailleurs travaillent jusqu’à 70 heures/semaine pour des salaires d’un peu plus de 1 USD/heure, dans des conditions qualifiées d’« ateliers de misère numériques ».
