L’esclavage des données. Jennifer Lyn Morone, une artiste américaine, pense que c’est l’état dans lequel vivent aujourd’hui la plupart des gens. Pour obtenir des services en ligne gratuits, se lamente-t-elle, ils remettent des informations intimes à des entreprises technologiques. Or, cette année, le monde a découvert que quelque chose était pourri dans l’économie des données. Depuis que Cambridge Analytica, un cabinet de conseil politique, a acquis des données sur 87 millions d’utilisateurs de Facebook de manière sournoise, les voix appelant à repenser le traitement des données personnelles en ligne n’ont fait que s’amplifier. Ce ne serait pas la première fois qu’une ressource économique importante est passée du simple fait d’être utilisée à la propriété et au commerce ; la même chose s’est déjà produite avec la terre et l’eau, par exemple. Mais contrairement aux ressources physiques, les données personnelles sont un exemple de ce que les économistes appellent des biens “non rivaux”, c’est-à-dire qu’elles peuvent être utilisées plus d’une fois. En fait, plus on les utilise, mieux c’est pour la société. Et les fuites fréquentes montrent à quel point il peut être difficile de contrôler les données.
Le travail, comme les données, est une ressource qu’il est difficile d’estimer. Les travailleurs n’ont pas été correctement rémunérés pendant la majeure partie de l’histoire de l’humanité. Même une fois que les gens étaient libres de vendre leur travail, il a fallu des décennies pour que les salaires atteignent des niveaux moyesn convenables. Pour comprendre pourquoi, il est utile de garder à l’esprit que le terme d’intelligence artificielle (IA) induit un biais. Weyl et Posner l’appellent “intelligence collective” : la plupart des algorithmes d’IA doivent être formés en utilisant des montagnes de données générés par l’homme, dans le cadre d’un processus appelé apprentissage machine. A moins qu’ils ne connaissent les bonnes réponses (fournies par les humains), les algorithmes ne peuvent pas traduire les langues, comprendre la parole ou reconnaître les objets dans les images. Les données fournies par les humains peuvent donc être considérées comme une forme de travail qui alimente l’IA. Au fur et à mesure que l’économie des données se développe, le travail sur les données prendra de nombreuses formes. La plupart d’entre eux seront passifs, car les gens s’adonnent à toutes sortes d’activités, qu’il s’agisse d’articles sur les médias sociaux, d’écouter de la musique, de recommander des restaurants, qui génèrent les données nécessaires pour alimenter de nouveaux services. Mais le travail sur les données de certaines personnes sera plus actif, car elles prennent des décisions (comme l’étiquetage d’images ou la conduite d’une voiture dans une ville occupée) qui peuvent servir de base à la formation des systèmes d’IA. Pourtant, que ces données soient générées activement ou passivement, peu de personnes auront le temps ou l’envie de garder la trace de toute l’information qu’elles génèrent, ou d’en estimer la valeur. Même ceux qui le font n’auront pas le pouvoir de négociation nécessaire pour négocier un bon accord avec les géants technologiques. Mais l’histoire du travail offre un indice sur la façon dont les choses pourraient évoluer : car historiquement, si les salaires ont atteint des niveaux acceptables, c’est surtout grâce aux syndicats.
Qui plus est, si l’IA est à la hauteur du battage médiatique, elle entraînera une demande croissante en données et de meilleure qualité. Au fur et à mesure que les services d’IA deviennent plus sophistiqués, les algorithmes devront ingérer des informations numériques de meilleure qualité, que les gens ne peuvent fournir que s’ils sont payés. Une fois qu’une grande entreprise de technologie commence à payer pour les données, d’autres peuvent devoir suivre. Considérer les données comme du travail signifierait que les marges bénéficiaires des géants de la technologie sont susceptibles de diminuer que leur activité globale pourrait s’accroître. Et les travailleurs seraient, au moins partiellement, aux commandes. Leurs matins pourraient commencer en vérifiant un tableau de bord fourni par leur syndicat de données, montrant une liste personnalisée des emplois disponibles : de la publicité (la caméra de l’ordinateur recueille les réactions faciales) à la traduction d’un texte dans une langue rare, en passant par l’exploration d’un bâtiment virtuel pour voir à quel point il est facile d’y naviguer. Le tableau de bord pourrait aussi dresser la liste des gains passés, indiquer les cotes d’écoute et suggérer de nouvelles compétences.
Mais il reste encore beaucoup à faire pour que les données personnelles soient considérées comme du travail et payées en tant que telles. D’une part, un cadre juridique adéquat sera nécessaire pour encourager l’émergence d’une nouvelle économie des données. Deuxièmement, la technologie permettant de suivre les flux de données doit devenir beaucoup plus performante. La recherche pour calculer la valeur de données particulières pour un service d’IA n’en est qu’à ses débuts. Troisièmement, et c’est le plus important, les gens devront développer une “conscience de classe” en tant que travailleurs des données.
