La chaîne d'approvisionnement humaine derrière les technologies intelligentes – HUSH

Le projet HUSH étudie les facteurs humains dans la production de solutions d'intelligence artificielle (IA). Il se penche sur les "micro-travailleurs" qui exécutent sur les plateformes numériques des micro-tâches de traitement des données essentielles, quoique marginalisées. Ces tâches exigent des compétences limitées, attirent de faibles rémunérations et sont souvent payées à la pièce : étiqueter des photographies pour calibrer des systèmes de vision pour véhicules autonomes, vérifier l'exactitude des transcriptions de systèmes de reconnaissance vocale, etc. Les micro-travailleurs ne sont pas formellement des employés mais des auto-entrepreneurs ou parfois de simples "participants" des plateformes, avec des niveaux d'activité et d'engagement variables. Certains travaillent sur des plateformes bien connues et accessibles au public comme Amazon Mechanical Turk ou Microworkers. Les géants de la tech ont leurs propres plateformes propriétaires (comme UHRS de Microsoft ou RaterHub de Google). L'usine du futur, conçue comme une infrastructure virtuelle en réseau, met en place des processus métiers et des outils de communication l’éloignant du paradigme traditionnel de la production localisée et basculant vers le paradigme de la plateforme. Le travail demeure au cœur de ces écosystèmes technologiques ouverts. Les travailleurs humains ne sont donc pas éconduits des organisations productives à venir, mais leur contribution est souvent rendue invisible.

Ce projet vise à mettre au jour les liens que les plateformes tissent entre travailleurs à entreprises françaises et européennes qui demandent des services liés aux données et aux IA. Notre méthodologie mobilise un éventail d’approches des sciences économiques et sociales. La phase initiale s'appuie sur des données que nous avons déjà collectées : près de 1000 questionnaires de micro-travailleurs d'une plateforme française, un vaste corpus de messages d'un forum de micro-travailleurs, les données relatives aux transactions sur une plateforme internationale, 92 entretiens semi-directifs. De plus, une nouvelle collecte de données sera effectuée dans le cadre du projet. Nous interrogerons 2 000 PME françaises en trois vagues. Des données supplémentaires seront collectées par le biais de web-scraping, d’appels API et d’extractions (moyennant des accords avec les plateformes). En complément de ces analyses quantitatives, nous mènerons un terrain qualitatif, d'une part auprès des chefs d'entreprise, des représentants syndicaux et d’autres parties prenantes locales (40 à 50 entretiens) et d'autre auprès des micro-travailleurs, des opérateurs de plateformes et des intermédiaires commerciaux des pays émergents et en voie de développement où le micro-travail est sous-traité (40 à 50 entretiens).

Notre étude a 5 objectifs :
1) Étudier l'utilisation du micro-travail par les entreprises comme moyen d’externalisation. L'accent est mis sur les PME qui utilisent des intermédiaires (plateformes) pour recruter de la main-d'œuvre en ligne.
2) Explorer les différents modèles d'affaires, les spécialisations et les modes de fonctionnement des plateformes locales de micro-travail. Notre objectif est de comprendre leurs stratégies en termes de tarification, de gouvernance interne, de transparence et d'ouverture au public.
3) Cartographier les pays à travers lesquels les micro-tâches sont externalisées. Cela complétera et systématisera nos analyses antérieures en vue d'établir une solide base de connaissances documentant les réseaux internationaux d’externalisation liés à l'IA et permettant la comparaison avec les tendances précédemment observées dans le monde anglophone.
4) Relier les modèles d'affaires aux conditions et aux pratiques de travail.
5) Développer des guidances en matière de gestion et de politique publique, en évaluant leur efficacité potentielle en termes d'amélioration des conditions du micro-travail, tout en enrichissant la réflexion autour d'une IA équitable et socialement responsable.