Derrière les démonstrations spectaculaires des assistants conversationnels, des générateurs d'images et des systèmes de reconnaissance visuelle, il y a des milliers de personnes qui, devant un écran, trient, étiquettent, corrigent et notent. Dans une enquête menée auprès d'annotateurs de données à Madagascar, le sociologue Clément Le Ludec, dont les travaux sont présentés par Le Monde, met en lumière la centralité de ce travail, pourtant précarisé et invisibilisé, sans lequel les systèmes d'intelligence artificielle ne fonctionneraient tout simplement pas.
Une intelligence artificielle qui repose sur du travail humain
L'expression « intelligence artificielle » entretient une illusion : celle d'une machine qui apprendrait seule, à partir de données qui tomberaient du ciel. La réalité est plus prosaïque. Pour qu'un modèle apprenne à reconnaître un piéton sur une photo, à distinguer un propos haineux d'une plaisanterie ou à préférer une réponse utile à une réponse fautive, des humains doivent d'abord lui montrer des exemples annotés. Ils dessinent des cadres autour d'objets, transcrivent des enregistrements, classent des textes, comparent des réponses produites par des modèles.
Ce travail porte un nom, l'annotation de données, et il est au cœur de la chaîne de production de l'IA moderne. Il intervient en amont, pour constituer les jeux de données d'entraînement, mais aussi en aval, pour évaluer et corriger les modèles une fois déployés. Selon le résumé que Le Monde donne de l'enquête de Clément Le Ludec, cette main-d'œuvre est indispensable au bon fonctionnement des systèmes, y compris de ceux que leurs concepteurs présentent comme largement autonomes.
Madagascar, un terrain d'observation révélateur
Le choix de Madagascar n'a rien d'anodin. L'île dispose d'une main-d'œuvre francophone nombreuse, souvent diplômée, confrontée à un marché de l'emploi étroit et à des salaires locaux très bas. Pour les entreprises du numérique, notamment celles qui ont besoin de données en français, c'est un réservoir attractif : les coûts sont faibles, la langue est maîtrisée, et les services peuvent être fournis à distance.
L'enquête de terrain du sociologue s'inscrit dans un champ de recherche plus large, qui s'intéresse depuis plusieurs années à ce qu'on appelle parfois le « travail du clic » ou le « digital labor ». Le constat, qui revient dans la plupart des travaux sur le sujet, est celui d'une division internationale du travail numérique : la conception, la valorisation financière et la visibilité médiatique restent concentrées dans quelques entreprises du Nord, tandis que les tâches répétitives, mal rémunérées et peu reconnues sont déléguées, directement ou par sous-traitance, à des travailleurs du Sud.
Précarité, opacité et déqualification
Les conditions décrites dans ce type d'enquêtes tiennent en quelques traits récurrents. Les contrats sont souvent précaires ou inexistants, la rémunération à la tâche ou au volume, les cadences soutenues, et les consignes changeantes. Les annotateurs travaillent fréquemment pour des plateformes intermédiaires ou des sous-traitants, sans jamais savoir pour quel client final ni pour quel produit. Cette opacité n'est pas accidentelle : elle protège les donneurs d'ordre, qui peuvent se prévaloir de la performance de leurs modèles sans exposer ce qu'elle doit à ces travailleurs.
S'ajoute un paradoxe : l'annotation exige du jugement, de la rigueur et parfois des compétences linguistiques ou culturelles fines, mais elle est traitée comme un travail non qualifié, interchangeable, et donc facilement compressible. C'est ce décalage entre l'importance réelle de la tâche et sa reconnaissance sociale que le terme d'« invisibilisation » cherche à nommer.
Un contraste saisissant avec les montagnes d'argent de l'IA
Ce constat prend un relief particulier quand on le rapproche de l'actualité financière du secteur. La BBC rapporte qu'Anthropic a signalé à ses investisseurs une forte hausse de ses revenus avant son entrée en Bourse, au moment où certains investisseurs s'inquiètent des sommes colossales engagées dans les infrastructures d'IA. Les débats publics sur la rentabilité de l'IA portent sur les puces, les centres de données et la consommation d'énergie. Ils parlent beaucoup moins de la ligne de dépense, minuscule à l'échelle de ces budgets, qui correspond au travail humain d'annotation.
C'est là que se loge le contraste. D'un côté, des valorisations et des levées de fonds qui se comptent en milliards ; de l'autre, des travailleurs payés quelques dizaines de centimes la tâche selon les cas documentés par la recherche, sans protection sociale solide. Le prestige de la technologie repose, en partie, sur la discrétion de ceux qui la rendent possible.
L'argument de l'automatisation, ou la promesse d'un travail qui disparaît
Un contre-argument revient régulièrement : l'annotation serait une phase transitoire, appelée à être automatisée par les modèles eux-mêmes. Les techniques d'auto-supervision, de données synthétiques ou d'annotation assistée par IA réduisent en effet une partie des besoins. Mais l'enquête de terrain décrit une dynamique plus complexe : à mesure que les modèles se perfectionnent, les tâches restantes deviennent plus subtiles, plus délicates à évaluer, et requièrent davantage de jugement humain, pas moins. Le travail ne disparaît pas ; il se déplace et se spécialise, sans que sa reconnaissance suive.
Par ailleurs, la perspective d'une automatisation complète tend à servir de justification commode à la précarité actuelle : si le travail est censé disparaître, pourquoi investir dans de meilleures conditions ? C'est un raisonnement que les chercheurs du domaine interrogent précisément parce qu'il fait l'impasse sur le présent.
Régulation : un angle mort des politiques publiques
La question de la régulation commence à peine à se poser. Les grands textes consacrés à l'IA, en Europe notamment, s'intéressent surtout aux risques des systèmes eux-mêmes : sécurité, transparence, discrimination. La chaîne de valeur humaine qui les produit reste largement hors champ. Or l'IA est désormais érigée en priorité stratégique : Clubic rapporte qu'Emmanuel Macron a consacré un conseil de défense entier à l'intelligence artificielle, la plaçant au rang du nucléaire et de l'espace. Quand une technologie est traitée comme un enjeu de souveraineté, la question de savoir qui la fabrique, dans quelles conditions et pour quel salaire devient aussi un enjeu politique, même si elle est rarement formulée ainsi.
Les pistes évoquées dans la littérature sur le sujet vont de l'extension du devoir de vigilance aux sous-traitants du numérique à des exigences de traçabilité sur l'origine des données et du travail d'annotation, en passant par la reconnaissance de standards minimaux de rémunération et de santé au travail. Aucune de ces pistes n'est, à ce stade, généralisée.
Ce que l'enquête change dans le débat
L'apport de ce type de travail sociologique tient moins à la révélation d'un secret qu'au déplacement du regard. Le débat public sur l'IA oscille entre l'enthousiasme technologique et la crainte d'un remplacement massif des emplois. L'enquête de Clément Le Ludec rappelle une troisième dimension : l'IA ne remplace pas seulement du travail, elle en crée, mais d'un genre particulier, distribué de façon très inégale à l'échelle du monde.
Pour le lecteur, la conséquence est simple à formuler, plus difficile à digérer : chaque réponse fluide d'un assistant conversationnel, chaque image filtrée ou modérée, porte la trace de mains humaines que rien, dans l'interface, ne laisse deviner. Reconnaître cette dépendance ne condamne pas la technologie ; cela permet de poser autrement la question de son coût réel et de sa répartition.
Une question de fond plus qu'un simple fait divers
Les « damnés de la donnée » ne sont pas une anecdote exotique de la mondialisation numérique. Ils sont le maillon d'une chaîne dont dépendent les produits les plus valorisés du moment. Tant que cette chaîne restera opaque, le débat sur l'IA restera incomplet : on discutera des performances des modèles sans discuter de ceux qui les rendent possibles. C'est précisément ce que l'enquête menée à Madagascar invite à corriger, en replaçant au centre du récit des travailleurs que l'industrie a intérêt à garder à la périphérie.