Publié le 24 octobre 2025 à 09h23. Derrière les prouesses de l’intelligence artificielle se cache un travail humain massif, souvent précaire et peu rémunéré. Un ancien « tasker » témoigne des conditions de travail chez un géant de l’annotation de données, révélant une réalité bien éloignée des promesses d’une révolution technologique éthique.
- Pendant 18 mois, l’auteur a participé à la formation de modèles d’IA pour le compte d’une grande entreprise, effectuant des tâches d’annotation et de validation de données.
- Les conditions de travail étaient précaires, avec des horaires serrés, une surveillance constante de la productivité et des baisses de salaire inattendues.
- Le témoignage met en lumière les préoccupations croissantes concernant l’exploitation des travailleurs de l’IA et la concentration du pouvoir entre les mains de quelques entreprises technologiques.
Pendant dix-huit mois, jusqu’en septembre dernier, j’ai été employé temporairement par une entreprise majeure spécialisée dans l’annotation de données – un maillon parmi des dizaines de milliers à travers le monde qui façonnent l’intelligence artificielle pour les géants de la technologie. Nous étions désignés sous divers noms : « taskers », « contributeurs », ou simplement « freelances ». Cette dernière appellation était trompeuse : dans les faits, nous agissions et étions traités comme des employés, sans bénéficier des mêmes protections sociales. Des pratiques de travail abusives ont commencé à être dénoncées par Wired et d’autres médias dans une analyse de l’université McMaster, et les enquêtes se multiplient sur les entreprises d’IA, tandis que les poursuites judiciaires s’accumulent.
Une curiosité teintée d’inquiétude m’a poussé à postuler. Au début de 2024, j’étais à la fois horrifié et fasciné par l’IA générative – par ses tentatives artistiques maladroites et le discours optimiste, souvent creux, des chatbots. Je percevais également son mépris pour le droit d’auteur, la vie privée et la souveraineté des données, le sentiment qu’elle venait menacer nos emplois, et – dans les médias – les prophéties alarmantes d’une IA super intelligente échappant au contrôle humain. Même les milliardaires qui développent ces technologies avaient alerté sur ce risque.
L’offre est arrivée par le biais d’un message de recrutement massif sur LinkedIn : un travail flexible et bien rémunéré. L’entreprise recherchait des étudiants de troisième cycle pour former des modèles d’IA de pointe, et mon profil correspondait parfaitement. J’ai alors pensé qu’il serait intéressant de comprendre le fonctionnement interne de cette machine et de voir ce qui se cachait derrière les façades.
Le processus de recrutement a débuté par une série d’évaluations et de formations en ligne. J’ai d’abord dû vérifier mon identité et visionner une vidéo d’intégration, avant de « rejoindre notre programme d’activation payant pour vous préparer au succès du projet ! ». D’autres modules de formation et des courriels de félicitations enthousiastes ont suivi. Des chaînes Slack ont été créées et de longs documents Google ont été mis à disposition, expliquant comment évaluer les réponses des modèles d’IA en termes de précision, de respect des instructions, de style d’écriture et de sécurité. Enfin, une évaluation en ligne a validé mon admission.
J’ai reçu 350 dollars américains (environ 550 à 600 dollars canadiens) pour cette phase d’intégration, qui a duré sept ou huit heures au total, un tarif comparable à celui d’un rédacteur indépendant. Mes premiers jours, passés à naviguer dans un dédale de chaînes Slack, se sont matérialisés par une immense salle bruyante, où des centaines de personnes erraient, perdues et désorientées. J’ai finalement été affecté à un groupe plus restreint, où j’ai rejoint « l’équipe de Dana », pour une raison que je n’ai jamais comprise.
Notre premier projet consistait à rechercher sur Internet des images libres de droits, puis à imaginer des requêtes qui nécessiteraient un chatbot pour les interpréter et les analyser. Par exemple, extraire des statistiques d’une chronologie ou d’un graphique, résoudre une énigme simple en demandant des instructions étape par étape, ou identifier les liens de parenté entre les membres d’une famille royale. Nous devions ensuite rédiger la réponse idéale que le chatbot aurait dû fournir. Chaque requête constituait une « tâche ». Parfois, il s’agissait de tâches simples, nécessitant une seule interaction (une requête et une réponse), parfois de tâches plus complexes, impliquant plusieurs échanges.
Chaque tâche était examinée et validée avant d’être utilisée pour entraîner le modèle d’IA du client. Dès que nous commencions une tâche sur la plateforme de l’entreprise, un chronomètre se déclenchait. Au début, nous disposions de trois heures pour les tâches complexes, mais le temps était compté, surtout lorsqu’il fallait trouver l’image appropriée. Certains d’entre nous ont commencé à rechercher des images sans être rémunérés.
Je me souviens de moments de stress intense, où je soumettais ma tâche à la dernière seconde, le cœur battant la chamade. Si le délai était dépassé, même pour une simple erreur de la plateforme, des heures de travail pouvaient être perdues sans compensation. De même, si une tâche était jugée de « mauvaise qualité », elle était rejetée et ne donnait pas lieu à rémunération. L’entreprise surveillait de près nos performances en termes de qualité et de rapidité, et nous menaçait de perdre des projets si nos indicateurs étaient trop faibles.
Dana m’a confié un jour, lors d’un appel Zoom, qu’elle trouvait ma qualité de travail excellente, mais que ma vitesse était insuffisante. Je n’étais pas censé utiliser tout le temps imparti. Je n’ai jamais compris comment étaient mesurés ces critères, ni ce que j’aurais dû faire pour les améliorer.
Malgré tout, nous étions reconnaissants d’avoir Dana comme superviseure. Elle était bienveillante, expliquait les instructions clairement et facilitait la communication avec empathie. Elle organisait des appels réguliers et restait disponible sur les messageries instantanées. Elle nous faisait sentir comme une équipe.
Nous nous sommes également regroupés dans des discussions privées pour faire face au chaos. Les instructions changeaient constamment, parfois de manière radicale et sans préavis. Même si Dana était honnête, elle n’était qu’un échelon au-dessus de nous dans la hiérarchie et se trouvait souvent dans l’ignorance comme nous. L’information descendait verticalement, avec de nombreux angles morts.
Un jour, nos tarifs horaires ont été réduits de 40 à 35 dollars américains. De plus, l’entreprise a diminué le temps alloué aux tâches bien rémunérées et nous a proposé du temps supplémentaire à un salaire horaire minimal. Puis, un matin, deux mois après mon arrivée, j’ai reçu un message de Ruth, une amie : « Dana est en congé ! »
Le compte Slack de Dana avait été désactivé, mais nous avions son numéro de téléphone. Nous lui avons envoyé des messages de soutien et Ruth nous a encouragés à contacter le service client pour demander son retour. Bien sûr, nous étions impuissants. C’était le fonctionnement habituel : l’ancien était remplacé par le nouveau. Les personnes concernées pensaient souvent que leur emploi était assuré jusqu’au jour de leur licenciement. J’ai encore une réponse de Dana, dans laquelle elle exprime son espoir de trouver un emploi dans une entreprise qui traite ses employés avec respect.
Au cours des mois suivants, j’ai été affecté à différentes équipes et à différents projets. Les promesses de projets de quelques semaines étaient constamment rompues : le travail sur lequel je comptais pouvait disparaître du jour au lendemain. Mon salaire (comme celui de la plupart de mes collègues) a chuté de 5 à 25 dollars de l’heure pour un nombre défini de minutes, puis à environ 14 dollars de l’heure pour d’autres tâches, avant l’expiration du délai. Sur de nombreux projets, les attentes de l’entreprise nous obligeaient à accepter le tarif le plus bas, à effectuer des tâches non rémunérées ou à soumettre un travail de mauvaise qualité. De plus en plus, la formation pour les nouveaux projets n’était pas rémunérée, parfois pendant des heures.
J’ai compris que je devais partir, mais j’étais devenu dépendant de ce travail. C’est le problème : beaucoup de personnes que j’ai rencontrées en ont réellement besoin.
Tard dans la nuit, alors que je suivais une énième formation non rémunérée, j’ai atteint mes limites. Mon cerveau et mon corps ne me permettaient même plus de lire les instructions. J’ai alors arrêté – un luxe que tout le monde ne peut pas se permettre.
Je ressens encore la perte de revenus, et certaines semaines, j’ai du mal, car oui, l’IA générative – et le climat général de l’emploi – menace mon travail de relecture. Mais je suis libéré du stress de travailler pour cette entreprise en particulier et de savoir que je contribue directement aux dommages causés par les plus grandes entreprises d’IA.
En 18 mois, j’ai constaté que ce n’est pas l’IA qu’il faut craindre, mais la poignée de milliardaires qui la contrôlent et nous l’imposent à chaque instant. Si certains pensent que ces entreprises ont à cœur les meilleurs intérêts de l’humanité, je peux témoigner personnellement que leur traitement des travailleurs (sans parler de l’impact environnemental) prouve le contraire.
La rhétorique sur la menace de l’IA en soi est une mauvaise piste. Comme l’écrit l’auteure Karen Hao, les grandes entreprises d’IA sont en train de devenir les nouveaux empires. Elles veulent que nous percevions l’IA comme une force imparable – une force que nous devons adopter d’urgence ou être laissés pour compte.
Elon Musk, Sam Altman (PDG d’Open AI, qui fabrique ChatGPT) et d’autres leaders technologiques prédisent allègrement des pertes d’emplois massives, tout en peignant un tableau idyllique d’un monde futur sans travail. Mais de nombreuses personnes ressentent déjà les effets de l’IA sur leurs moyens de subsistance immédiatement. C’est une partie de chaises musicales. À mesure que les emplois disparaissent, on nous dit que nous devons nous adapter à l’IA pour conserver une place. Et qu’en est-il des autres ? Certains considèrent l’IA comme un outil de déprime salariale, creusant encore davantage l’écart de richesse.
Tout cela est-il vraiment inévitable ? De plus en plus de personnes réagissent, par exemple en documentant les histoires et les protestations des travailleurs, en résistant aux ravageurs des centres de données et en essayant de remodeler la politique de l’IA de manière plus humaine.
Mais face à l’énorme richesse, au pouvoir politique et à l’égoïsme de la Silicon Valley, rien ne changera si nous n’y croyons pas.
