Article réservé aux abonnés"Les petites mains de l'IA", ces millions de travailleurs cachés indispensables au fonctionnement de l'intelligence artificielle
Présents dans les pays du Sud, ils effectuent des tâches répétitives et basiques indispensables au fonctionnement des intelligences artificielles, qui souvent ne fonctionnent pas de manière aussi autonome qu'on l'imagine.
- Publié le 18-02-2026 à 09h05
- Mis à jour le 18-02-2026 à 09h06
"Nous apprenons aux machines et aux robots comment penser comme les humains, et comment faire les choses comme les humains". Après avoir obtenu un diplôme en mathématiques, Naftali a trouvé du travail dans le juteux secteur de l'intelligence artificielle. Devant son écran, ce Kenyan, père de deux enfants, passe huit heures par jour à annoter des photos et des vidéos. "On étiquette par exemple les objets qui se trouvent dans une maison, en disant à l'IA que ceci est une télévision, et cela un micro-ondes, pour qu'elle parvienne à les identifier". Naftali est employé par l'entreprise américaine Sama, qui sous-traite pour Meta et Open AI. Pour ce job, il est payé deux dollars de l'heure à peine.
Ce cas concret, point de départ d'une investigation télévisuelle de la chaîne CBS News, est tout sauf isolé.
Ces tâches quotidiennes, répétitives, permettent aussi d'entraîner les véhicules autonomes à reconnaître la présence de piétons ou d'autres véhicules sur les routes, afin d'éviter les collisions. Ou encore d'identifier des anomalies dans le corps humain, pour prévenir les maladies.
Des millions de travailleurs dans le monde
Aux quatre coins du globe, du Venezuela aux Philippines, en passant par l'Inde, des millions d'autres personnes travaillent de la sorte dans l'ombre de l'intelligence artificielle. Il n'y a pas de chiffres officiels disponibles, car les plateformes qui profitent de ce travail de fourmi préfèrent en parler le moins possible. Mais d'après les estimations de la Banque mondiale, ceux qu'on nomme parfois les "travailleurs fantômes" se comptent par centaines de millions.
Antonio Casili préfère pour sa part parler de "travailleurs cachés". Depuis 2017, ce professeur de sociologie, qui officie à Télécom Paris, documente la réalité des travailleurs de données. "Les entreprises dissimulent activement leur travail, parfois parce qu'elles ne veulent pas admettre que leur intelligence artificielle n'est pas si artificielle que ça, et parfois parce qu'elles ne veulent pas faire face aux conséquences sociales et politiques", résume-t-il.
Des tâches répétitives
Selon une étude parue en 2024 dans la revue Big Data & Society, jusqu'à 80 % du temps d'un projet d'IA est consacré aux tâches de collecte, d'organisation et d'annotation. Pour ces tâches, des standards de qualité très élevés sont imposés aux travailleurs, qui touchent de maigres salaires.
Selon Nicolas van Zeebroeck, professeur en stratégie et économie digitale au sein de Solvay (ULB), les "petites mains de l'IA" subissent une double contrainte : "Standardisation taylorienne et exigences de qualité élevées. Les tâches sont fragmentées, minutées, contrôlées, mais exigent jugement, contexte, et cohérence — donc une intensification du travail".
"L'IA n'est ni automatique, ni magique. Elle est industrialisée autour de micro-tâches humaines. Les modèles reposent sur du tri, de l'annotation, de la transcription, de la vérification, de l'évaluation, soit une production de données à grande échelle", cadre encore Nicolas van Zeebroeck. Il évoque un concept clé, à savoir le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : "Les modèles comme Chat GPT sont affinés et enrichis par l'évaluation des réponses par des humains".
À quoi ressemblent les tâches de ces travailleurs ? "Leur travail s'apparente à celui d'un professeur qui enseigne des notions à un élève", avance Quentin Cappart, professeur d'informatique à l'UCLouvain, qui donne cours dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la science des données.
L'étiquetage de photos et de vidéos réalisé par ces travailleurs de l'IA porte un nom : l'apprentissage supervisé. Cette technique permet aux intelligences artificielles d'apprendre à réaliser certaines tâches. "Pour qu'elles puissent s'entraîner, il leur faut des données en grande quantité", rappelle Quentin Cappart. "La labellisation est une tâche répétitive et peu intéressante intellectuellement, qui peut donc être facilement sous-traitée", poursuit le chercheur.
Antonio Casili compare l'alimentation en données de cette intelligence artificielle à l'entraînement sportif. "Pour rester en bonne condition physique, il faut s'entraîner tous les jours. C'est la même chose pour les intelligences artificielles. Sinon, elles deviennent défaillantes."
Une sous-traitance mondiale
L'intelligence artificielle repose sur des chaînes d'approvisionnement mondiales en travail humain, qui reproduisent les inégalités Nord/Sud. Antonio Casili cite plusieurs grands groupes internationaux comme L'Oréal, Capgemini, Sodexo, ou encore des banques. Certains auteurs n'hésitent pas à évoquer une tendance au "colonialisme de la donnée". À Madagascar, par exemple, les travailleurs font l'objet d'une sous-traitance par des entreprises françaises, les deux pays partageant l'usage de la langue française.
"D'après nos enquêtes, dans plus de 30 pays, les travailleurs de l'IA sont des personnes qui ont entre 20 et 35 ans, issus de la classe moyenne. Malgré le fait qu'ils soient jeunes et très diplômés, ils ne trouvaient pas un travail adapté à leurs compétences", explique encore le sociologue.
