Traduit de l’anglais. Article de Matthew Field du The Telegraph publié le 21 mai 2023 sur le site du National Post.
Dans les immeubles de bureaux des villes d’Afrique, des dizaines de milliers de travailleurs font défiler d’innombrables images, lisent des transcriptions, et regardent des vidéos.
Cette armée technologique peu connue, installée dans des centres tels qu’Accra au Ghana et Nairobi au Kenya, représente la matière grise qui a contribué à créer les réponses étrangement humaines d’outils d’intelligence artificielle tels que ChatGPT.
Des milliers d’emplois ont été créés sur le continent en tant qu’étiqueteurs de données – des travailleurs numériques qui passent des heures à vérifier si un robot d’intelligence artificielle a correctement identifié si l’image d’un chien est bien un chien et non un chat.
Ils lisent des millions de pages de texte transcrit numériquement pour en vérifier l’exactitude, écoutent les enregistrements des assistants vocaux et vérifient les alertes des caméras de sécurité, corrigeant les erreurs et perfectionnant les réponses.
Selon The Economist, une entreprise chinoise d’étiquetage de données employait 300 000 personnes, annotant soigneusement un syllabus à partir duquel les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent apprendre.
Les emplois liés à l’étiquetage des données s’intègrent rapidement dans une nouvelle économie de l’apprentissage automatique à travers le monde. Selon certaines estimations, il s’agit déjà d’une composante de l’industrie de l’IA représentant plusieurs milliards de dollars.
Mais dans le même temps, on craint que des millions de postes ne soient supprimés par ces machines. Les analystes de Goldman Sachs ont estimé que 300 millions d’emplois pourraient bientôt être occupés par des robots grâce à la nouvelle vague d’IA.
Sam Altman, directeur général d’OpenAI, la société de la Silicon Valley à l’origine de ChatGPT, a lancé un avertissement la semaine dernière : « Le service à la clientèle est une catégorie dans laquelle je m’attends à ce que beaucoup de ces emplois, honnêtement, disparaissent ».
Si la crainte de voir les robots remplacer des millions d’emplois relève depuis longtemps de la science-fiction, les patrons de l’industrie technologique sont de plus en plus nombreux à parier que la dernière génération d’algorithmes d’intelligence artificielle fera de cette éventualité une réalité.
Arvind Krishna, directeur général d’IBM, est allé le plus loin au début du mois en déclarant que jusqu’à 30 % des emplois de back-office, tels que les ressources humaines, pourraient être occupés par l’IA. Il a déclaré qu’IBM cesserait d’embaucher pour les postes qui pourraient être occupés par une machine, ce qui concernerait jusqu’à 7 800 postes.
L’adoption de ces outils par les entreprises s’est accélérée lorsque la popularité de ChatGPT a explosé et que des millions d’internautes ont essayé le chatbot numériquement intelligent et l’ont expérimenté pour accélérer leur travail.
ChatGPT, et les modèles d’IA qui lui ressemblent, peuvent fournir des réponses apparemment humaines à des questions en anglais simple. On peut demander au robot de rédiger des courriels, des articles et même des essais en langage naturel, ou de converser avec les utilisateurs sous forme de questions-réponses.
La technologie d’OpenAI a été entraînée sur une vaste base de données de textes et de livres afin de fournir des réponses humaines réalistes. Mais en coulisses, elle a été réglée et peaufinée par des manipulateurs humains.
D’autres outils d’IA ont été mis au point pour exploiter la vision artificielle – des machines capables de « voir » le monde qui les entoure -, essentielle pour les voitures sans conducteur ou les robots autonomes. Là encore, des êtres humains ont aidé à encadrer ces algorithmes en étiquetant des images et en corrigeant les erreurs, ce que l’on appelle « l’apprentissage par renforcement humain ». Sama, une entreprise spécialisée dans l’IA qui a été la première à effectuer ce travail, a un jour qualifié ces travailleurs d’ « âme de l’IA ».
Même ceux qui travaillent dans le domaine de l’apprentissage automatique ne peuvent nier que ce travail peut être monotone. Andreas Heindl, chef de produit en apprentissage automatique chez Encord, une entreprise spécialisée dans la vision artificielle, admet que le travail d’étiquetage des données peut être « très fastidieux et prendre beaucoup de temps… vos bras et vos doigts commencent à vous faire mal au bout d’une heure ».
Mais les partisans de la nouvelle vague d’outils d’IA insistent sur le fait que des innovations telles que le ChatGPT permettront aux gens de se consacrer à des tâches plus intéressantes.
Les géants de la technologie que sont Microsoft et Google ont ajouté une série d’outils alimentés par l’IA à leurs produits destinés aux lieux de travail.
[…]
Prenons l’exemple de l’essor des médias sociaux. Pour suivre la croissance massive de Facebook, Instagram et TikTok, les géants de la technologie ont été contraints d’externaliser des centaines de milliers d’emplois de modérateurs de contenu dont le travail consiste à passer au crible les pires images d’abus, de violence et de terreur pour garder nos fils d’actualité propres.
L’étiquetage des données, quant à lui, a créé des emplois pour des dizaines de milliers de personnes, principalement dans les pays à faible revenu. « Il n’est pas surprenant que cette activité soit beaucoup plus viable économiquement là où les salaires sont plus bas », explique James Neave, responsable de la science des données sur le site d’offres d’emploi Adzuna.
Mais parfois, ce type de travail peut ressembler à une série dystopique de Netflix, Black Mirror. L’année dernière, la MIT Review a rapporté que des labélisateurs de données vénézuéliens travaillant pour l’entreprise d’aspirateurs iRobot avaient commencé à partager en ligne des images collectées par des robots clients, y compris des images de personnes se trouvant aux toilettes. Un porte-parole a déclaré à l’époque que l’entreprise avait mis fin à son contrat avec la société d’étiquetage.
[…]
