Comment les entreprises de l'IA organisent le chômage généralisé dans le monde
Pour Ali Ansari, le patron de Micro1, tout est parti d’un constat. Une fois les LLM pré-entraînés sur des jeux de données massifs puisés sur Internet, on obtient des modèles globalement compétents, mais qu’il devient difficile de perfectionner davantage en s’appuyant sur les données existantes. Aussi massifs soient-ils, les jeux de données du web finissent par être épuisés, et les professionnels de l’IA se heurtent à un mur. Sa solution : leur louer les services d’experts humains susceptibles de partager leurs connaissances dans des domaines pointus pour entraîner les IA.
"Les labos d'IA améliorent aujourd'hui leurs modèles dans de nombreux domaines lors d’une phase de post-entraînement", explique-t-il dans un récent podcast. "Cela requiert des données entièrement nouvelles, qui viennent d'experts humains chargés de corriger les modèles. Ils essaient essentiellement de mettre les modèles en échec sur des requêtes très difficiles. Lorsque les modèles ne parviennent pas à répondre à ces requêtes, ils créent les données qui viennent corriger cela. Les laboratoires d’IA consomment ensuite toutes ces données venant de Micro1 pour entraîner les capacités de leur modèle en finance, médecine, droit, et dans d'autres domaines."
Une plateforme d’IA pour l’intelligence humaine
Micro1 est l’une des nombreuses plateformes dont les offres ont envahi LinkedIn au cours de l’année écoulée. Ses rivales ont pour nom Mercor, Ethos, Outlier AI ou encore Alignerr. Elles roulent toutes pour le compte de grands noms de l’IA comme Anthropic, Google ou OpenAI. Toutes sont bâties sur la même promesse : le recrutement de spécialistes pour évaluer et corriger les modèles de langage. Médecins, juristes, ingénieurs, développeurs, mathématiciens, linguistes, scénaristes d'Hollywood, mais aussi des métiers manuels, comme des soudeurs qui filment leur travail au quoitidien…. Ces experts sont payés à la tâche, selon un taux horaire allant de quelques dizaines d’euros à plusieurs centaines pour les compétences les plus recherchées. Ces plateformes proposent des tâches généralistes consistant à évaluer la façon dont un modèle s’exprime, à vérifier qu’il parle de manière naturelle, ne perd pas le fil de la conversation et tient compte du prompt. Mais aussi des tâches plus spécifiques visant à améliorer la connaissance des modèles dans des domaines pointus comme la cardiologie, la physique nucléaire ou la géopolitique.
Certains s’y mettent quelques heures par semaine pour dégager un complément de revenu, par goût du défi ou par volonté de se familiariser avec le fonctionnement de l’IA. D’autres se rabattent sur cette option pour essayer de gagner leur vie après avoir vu leur activité remplacée… par l’IA.
"Nous sommes une plateforme d'IA pour l'intelligence humaine", résume Ali Ansari dans ce même podcast. "Concrètement, nous sélectionnons des personnes hautement qualifiées, principalement des titulaires de doctorat, des professeurs et des experts du secteur, et nous les aidons à entraîner les LLM de pointe." L’entreprise s’appuie pour cela sur deux piliers. Le premier, c'est son moteur de recrutement qui repose sur une IA, Zara, chargée de faire passer des entretiens aux experts pour vérifier qu’ils ont bien les compétences nécessaires. Ils durent généralement entre 40 minutes et une heure, et ressemblent trait pour trait à un entretien de recrutement classique, sauf que l’échange se fait avec une IA et non avec un humain. Le second, c'est sa plateforme de données, qui est l'endroit où les experts créent concrètement la donnée en interagissant avec l’IA sur différents projets.
Des experts qui préparent leur propre remplacement ?
Ce modèle suscite des réactions contrastées, y compris parmi les experts qui se sont frottés à ce type de plateforme. Certains, à l’instar de James Maisiri, un jeune sociologue sud-africain, dénoncent l’ironie consistant à recruter des professionnels pour qu’ils se rendent eux-mêmes obsolètes en apprenant aux IA à faire leur travail. "Que signifie le fait de confier à une machine le jugement qui définit notre caractère et nos professions ? Quel genre de jugement sommes-nous en train d'enseigner à ces systèmes ? Leur apprenons-nous à être justes, à être bons, à être éthiques, et à véritablement reconnaître le contexte ?", s’interroge-t-il.
D’autres y voient au contraire une mission d’intérêt général visant à rendre l’IA plus performante et bénéfique pour l'humanité en lui faisant profiter de leurs connaissances contre rémunération. Flexibles ou précaires, selon la façon dont on voit les choses, ces emplois rappellent ceux de la gig economy qui a connu son essor au cours des années 2010, mais adaptés cette fois-ci à l’ère des algorithmes, et concernant des tâches cognitives plutôt que manuelles. Difficile de ne pas y voir un signe de l’automatisation que les cols blancs sont en passe de subir, comme les cols bleus l’ont connue à partir des années 1980.
L’industrie de l’IA adapte son pitch
Sur la question du remplacement de l’homme par la machine, Ali Ansari se veut rassurant. "La façon dont on voit les choses, c'est que nous aurons toujours besoin de la donnée humaine. Il y a plusieurs raisons à cela. La première, c'est que les valeurs humaines, les règles et les jugements en général évoluent avec le temps, et l’on doit continuer à aligner les modèles avec la société dans son ensemble. La deuxième raison, c'est qu'il n'y a pas de limite à l'amélioration des modèles. On peut les améliorer dans un nombre quasi infini de domaines et d'environnements différents", affirme-t-il. "Nous allons continuellement chercher à modéliser le monde lui-même, mais on ne pourra jamais y arriver totalement. Et tant qu'on ne pourra pas modéliser complètement le monde, on aura besoin de données humaines."
Ce discours est toutefois à prendre avec des pincettes, les professionnels de l’IA ayant récemment recalibré leur discours autour de celle-ci pour le rendre moins apocalyptique, en particulier sur les risques de chômage de masse. En effet, les progrès de l’IA suscitent une inquiétude croissante, y compris en haut lieu, ce qui a rendu la technologie très impopulaire, menaçant par exemple la construction des centres de données géants nécessaires à sa progression, et faisant peser sur l’industrie la menace de régulations plus strictes, voire de certaines interdictions en cas d’alternance politique.
L’IA ne remplace pas (encore) les humains
Les derniers chiffres disponibles dressent toutefois un portrait plus nuancé que celui du remplacement accéléré de l’homme par la machine dans le travail de bureau, y compris aux Etats-Unis, pourtant à la pointe de l’IA. Selon les derniers chiffres du Bureau of Labour Statistics, parus le 4 septembre dernier, l'économie américaine a créé 162 000 emplois en août, soit largement plus que prévu, ramenant le taux de chômage à 4,1%. Un seuil historiquement bas plaçant les Etats-Unis en situation de plein emploi. Surtout, l'écart entre le taux de chômage des 20-24 ans et celui de la population générale est au plus bas depuis dix ans. Ce chiffre a son importance dans la mesure où il montre que les plus jeunes, que l’on dit pourtant particulièrement affectés par la destruction des emplois juniors par l’IA, s’en tirent plutôt bien.
Mais l’IA a bel et bien un impact sur l’emploi dans certains secteurs. Le recrutement dans les services professionnels et aux entreprises se situe par exemple environ 10% en dessous de la moyenne de 2015-2019. Les big tech, dont Amazon, Meta et Microsoft, ont effectué plusieurs vagues de licenciements pour remplacer des travailleurs humains par des IA, imités par des entreprises plus petites comme la jeune pousse Block. Au total, selon le cabinet de conseil en recrutement Challenger, Gray & Christmas, les entreprises américaines ont supprimé ou automatisé 16 000 postes par mois depuis le début de l’année. Un chiffre non négligeable, mais à remettre en perspective face au 1,7 million de licenciements effectués chaque mois aux Etats-Unis. Surtout si l’on ajoute les emplois créés par l’IA : The Economist estime ainsi que celle-ci a pour l’heure créé environ un million d’emplois aux Etats-Unis, soit largement plus que les 200 000 licenciements qu’elle a causés depuis l’été 2023.