L’essor de l’IA entraîne des changements remarquables dans la société. De nombreuses personnes s'inquiètent de l'influence de l'IA sur les opportunités d'emploi, alors que la technologie continue de progresser et d'automatiser des tâches autrefois effectuées par des humains. Même si l’omniprésence de l’IA a certainement des conséquences, ce nouveau développement peut en réalité créer et favoriser de nouveaux emplois pour beaucoup.
Annotation des données et pauvreté mondiale
Le développement et la précision de l’IA dépendent fortement de ses données d’entraînement. Cependant, avant que ces données ne soient transmises à l’IA à des fins de formation, elles doivent être étiquetées ou annotées avec le contexte nécessaire. Ce processus a conduit à une nouvelle profession connue sous le nom de annotation de données ou l'étiquetage des données, dans lequel les individus examinent les données brutes et les étiquetent avec le contexte requis par le modèle d'IA spécifique.
Ces annotations consistent notamment à décrire des objets spécifiques dans des images afin que les IA sachent accorder une attention particulière à cet élément ou à expliquer la sémantique d'un mot ou d'une phrase qui ne peut être comprise que familièrement. La gamme globale d'annotations dépend de l'utilisation du modèle. Cependant, ces exemples mettent en évidence le large éventail de responsabilités et la nécessité de recourir à des annotateurs de données.
De plus, les annotateurs humains apportent des nuances dans leur travail qui manquent aux ordinateurs, ce qui contribue à rendre les modèles d’IA plus précis. Ce travail est traditionnellement sous-traité vers des pays d’Afrique et d’Asie, où les populations vivent dans des communautés pauvres. Ces annotateurs de données travaillent dans de mauvaises conditions, leurs lieux de travail étant même qualifiés d’« ateliers clandestins numériques ».
Cependant, le vent pourrait tourner en faveur de ces communautés dotées de bonnes pratiques commerciales et de politiques nationales appropriées. C’est parce que les entreprises d’IA veulent des individus plus qualifiés pour assumer ce rôle et annoter le contenu académique. Cette évolution de la demande indique le potentiel de l’IA pour lutter contre la pauvreté économique dans les zones comptant de grandes populations d’annotateurs de données.
Impacts
De nombreuses grandes entreprises technologiques sous-traitent régulièrement leurs emplois vers des pays dotés d’une main-d’œuvre hautement qualifiée mais sous-évaluée. L'annotation des données ne représente qu'un segment du tendance plus large à l’externalisation au sein de l’industrie occidentale de l’IA. Cela favorise la prospérité économique, bénéficiant aux pays qui reçoivent des investissements étrangers.
À cet égard, l’annotation des données est un nouveau secteur sur lequel ces pays peuvent capitaliser pour investir de manière appropriée à l’étranger. De nombreux pays disposent d’un capital humain qualifié et compétent travaillant dans des emplois « de niveau inférieur », tels que l’annotation de données, en raison du manque d’opportunités dans leur pays. Cependant, avec le changement susmentionné dans l’annotation des données, ces mêmes personnes pourraient facilement se qualifier pour des postes de « niveau supérieur », exiger des salaires plus élevés et progresser professionnellement.
Le rôle de Sama dans l’économie du travail de l’IA en Afrique
Sama est une société de sous-traitance engagée par de grandes entreprises technologiques pour rechercher et gérer le travail d'annotation de données en Afrique. Grâce à ce modèle, l’entreprise est devenue un élément clé de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, reliant les entreprises technologiques mondiales à une main-d’œuvre importante qui étiquette et traite les données utilisées pour former les systèmes d’intelligence artificielle. Sama a contribué à sortir plus de 59 000 personnes de la pauvreté depuis 2008.
Son réseau de clients et de partenaires comprend des sociétés telles que Microsoft, Walmart, Getty Images et d'autres sociétés axées sur l'IA à la recherche de services d'annotation humaine à grande échelle.
Pensées finales
En raison de la nature rigoureuse de l’annotation des données, le marché du travail est vaste. En tirant parti des pratiques commerciales actuelles, les travailleurs externalisés peuvent tirer parti de cette évolution pour rendre ce travail plus lucratif et même comparable à d’autres professions plus traditionnellement qualifiées. Cela conduirait à une réduction globale de la pauvreté dans les communautés locales, dans la mesure où les entreprises offrent de nouvelles opportunités aux populations pauvres sans perdre les avantages de payer moins pour le même ensemble de compétences.
De plus, si les gouvernements nationaux adoptent des politiques qui attirent les investissements étrangers et protègent les normes des pratiques commerciales, l’annotation des données pourrait devenir une force puissante pour réduire la pauvreté mondiale et renforcer le commerce international.
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