LA GRATUITÉDES DONNÉES
Et les usagers, producteurs de données, ne devraient-ils pas se syndiquer ?
Vous n’êtes pas au courant, mais vous avez un deuxième emploi, que vous le sachiez ou non. Tout commence le matin, lorsque vous décrochez votre téléphone et générez les données qui constituent la ressource la plus importante de la Silicon Valley. C’est ainsi que nous devrions voir la création de données dans l’économie, selon une nouvelle et fascinante étude. Nous sommes tous des travailleurs numériques, qui permettent à des entreprises comme Google et Facebook de faire fortune, affirment les auteurs. Si l’on veut que l’économie fonctionne correctement à l’avenir, et si l’on souhaite éviter une forte poussée du chômage liée à la technologie, il faut en tenir compte et changer la relation entre les grands groupes Internet et leurs utilisateurs. L’intelligence artificielle (IA) s’améliore continuellement et elle est prête à transformer une foule de secteurs, disent les auteurs (Imanol Arrieta Ibarra et Diego Jiménez Hernández, de l’Université de Stanford, Leonard Goff, de l’Université de Columbia, et Jaron Lanier et Glen Weyl, de Microsoft). Mais pour apprendre à conduire une voiture ou à reconnaître un visage, les algorithmes qui font fonctionner les machines intelligentes doivent généralement être entraînés en s’appuyant sur des quantités énormes de données. Les entreprises Internet recueillent ces données auprès des utilisateurs chaque fois qu’ils cliquent sur un résultat de recherche Google, par exemple, ou font une demande à l’assistant personnel Alexa. Ils récupèrent également des données précieuses auprès des utilisateurs grâce à des outils comme le reCAPTCHA, qui demande aux visiteurs, avant d’avoir accès à un site, de résoudre des problèmes faciles pour les humains mais difficiles pour l’IA, tels que le déchiffrage de textes dans des livres que les machines ne peuvent pas analyser. Cette technologie permet non seulement d’éliminer les spams et bots malveillants, mais aussi de numériser les livres. Les gens “paient” pour des services gratuits qui leur sont utiles en fournissant aux entreprises les données dont elles ont besoin. Ces données font partie du capital des entreprises et, en tant que telles, constituent un redoutable avantage concurrentiel. Les start-up qui pourraient un jour concurrencer les géants de l’Internet ne peuvent pas entraîner leurs IA sans accéder aux données que seuls ces géants possèdent. Leur meilleur espoir est souvent d’être acquis par ces mêmes titans. Pour l’instant, les contributions de l’IA à la croissance de la productivité sont faibles, disent les auteurs, en partie à cause du modèle actuel de données cédées gratuitement, qui limite la qualité des données recueillies. Les entreprises qui essaient de développer des applications utiles pour l’IA doivent espérer que les données dont elles disposent suffiront, ou trouver des moyens d’inciter les utilisateurs à leur fournir de meilleures informations sans frais. Par exemple, elles doivent harceler les internautes au hasard – comme ces visiteurs de sites à qui on demande de déchiffrer des textes flous – pour les cataloguer, et espérer que, dans leur agacement et leur hâte, ils ne commettent pas d’erreurs. Même ainsi, à mesure que l’IA s’améliore, la quantité de travail qui pourrait être effectuée par la technologie augmente, et la valeur générée par cette économie profite de plus en plus aux entreprises plutôt qu’aux travailleurs. Comme le soulignent les auteurs, la part du PIB versée aux travailleurs en salaires et traitements – autrefois jugés relativement stables – a déjà diminué au cours des dernières décennies. Pour s’attaquer à ces problèmes, les auteurs font une proposition radicale. Plutôt que d’être considérées comme des capitaux, les données devraient être traitées comme du travail et, plus précisément, considérées comme la propriété de ceux qui génèrent ces informations, à moins qu’ils n’acceptent de les fournir aux entreprises en échange d’un paiement. Dans un tel univers, les données de l’utilisateur peuvent être vendues plusieurs fois à plusieurs entreprises, permettant ainsi de lever la barrière que représente l’accès aux données. Les paiements versés aux utilisateurs pour leurs données aideraient à répartir la richesse générée par l’IA. Les entreprises pourraient également obtenir des données plus fiables en les payant. Au lieu de deviner ce que fait une personne en se promenant dans un centre commercial, par exemple, les entreprises pourraient demander aux individus de partager des informations sur les boutiques visitées et les articles qu’ils ont vus, en échange d’une rémunération. Et le plus ambitieux : les auteurs considèrent que générer des données pourrait être considéré comme un travail utile, conférant le même genre de dignité que l’emploi salarié traditionnel. Un effet secondaire souhaitable dans un futur qui pourrait voir l’automatisation se généraliser. Les idées des auteurs ont besoin d’être développées ; leur étude, si provocante soit-elle, ne compte que cinq pages. Certaines parties du schéma envisagé semblent irréalisables. Les gens seraient-ils vraiment intéressés de prendre le temps de décrire leur routine matinale ou leurs habitudes de bureau sans incitation financière substantielle (et leurs données seraient-elles suffisamment intéressantes pour que les entreprises paient un montant substantiel) ? Ces systèmes ne pourraient-ils pas attirer des spammeurs et autres trafiquants de données ?
Besoin de rien d’autre que votre cerveau
Pourtant, le document contient des idées fondamentales, qui devraient lancer un débat sur le rôle des données dans l’économie. Le pouvoir est déséquilibré sur le marché des data, en raison de la concentration des grands groupes Internet. Mais c’est aussi parce que, bien que les données puissent être extrêmement précieuses de façon globale, les données personnelles d’un seul individu ne le sont généralement pas. Pour un utilisateur de Facebook, menacer Facebook de le priver de ses données ne représente pas une menace. Une négociation efficace avec les entreprises de l’Internet pourrait nécessiter une action collective, et la création, peut-être, d’un “syndicat des détenteurs de données”. Cela pourrait avoir des inconvénients. Un syndicat pourrait demander une compensation trop élevée pour les données et compromettre le développement d’un système d’intelligence artificielle utile. Il pourrait rendre toutes les données de l’utilisateur librement disponibles et obtenir, en compensation, une part des bénéfices des entreprises ; cela exclurait le modèle de travail rémunéré pour les données, que les auteurs considèrent comme essentiel pour améliorer leur qualité. Pourtant, un syndicat des détenteurs de données a du potentiel pour consolider le pouvoir des travailleurs, à un moment où les syndicats conventionnels luttent pour rester pertinents. Plus important encore, la proposition des auteurs place au premier plan la nature collective de la valeur dans un monde d’IA. Chaque personne devient une sorte de puits de pétrole, produisant le carburant qui fait fonctionner l’économie numérique. L’équité et l’efficacité exigent que la distribution des revenus générés par ce carburant soit partagée de façon plus juste, selon ces propositions. Le plus dur, c’est de savoir comment.
Chaque personne devient une sorte de puits de pétrole, produisant le carburant qui fait fonctionner l’économie numérique. L’équité et l’efficacité exigent que la distribution des revenus générés par ce carburant soit partagée de façon plus juste, selon ces propositions. Le plus dur, c’est de savoir comment.