Harry K. est assis à son bureau à Vancouver, Canada, scannant des spirales, boucles et taches teintées de sépia sur son écran d’ordinateur. Environ toutes les secondes, il appuie sur sa souris et ajoute un point fluorescent à l’image. Après une minute, une nouvelle image apparaît devant lui. Harry est en train d’étiqueter des images de cellules prélevées sur des cancers du sein. C’est un travail laborieux mais pas difficile, dit-il : « C’est comme jouer à l’Etch A Sketch ou à un jeu vidéo où vous coloriez certains points. » Harry a trouvé ce boulot sur Crowdflower, une plateforme de travail en foule. Normalement, cette tâche d’étiquetage de cellules serait effectuée par des pathologistes, qui commencent généralement leur carrière avec des salaires annuels d’environ 200 000 $ – un salaire horaire d’environ 80 $. Harry, quant à lui, ne gagne que quatre cents pour annoter un lot de cinq images, ce qui lui prend entre deux et huit minutes. Son salaire horaire est d’environ 60 cents. Certes, Harry ne peut pas accomplir la plupart des tâches du répertoire d’un pathologiste. Mais en 2016 – 11 ans après le lancement de la plateforme reine, Amazon Mechanical Turk – le travail en foule (parfois également appelé crowdsourcing) fait de l’ombre à des emplois de plus en plus qualifiés. Les ingénieurs qui développent ce modèle de travail ont l’ambition audacieuse d’atomiser des carrières entières en micro-tâches que presque n’importe qui, n’importe où dans le monde, peut exécuter en ligne. Ils parient sur l’idée que toute technologie qui peut rendre un processus complexe 100 fois moins cher, comme dans le cas de Harry, se répandra comme une traînée de poudre. Peut-être est-il inévitable qu’en quelques années, le logiciel absorbera aussi ces emplois. Mais alors que la conversation sur la technologie se fixe sur la façon dont l’intelligence artificielle affectera le marché du travail, le travail en foule a discrètement pris de l’ampleur et de l’ampleur.
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