Le « travail en prison » est généralement associé au travail physique, mais les détenus de deux prisons finlandaises effectuent un nouveau type de travail : la classification des données pour former des algorithmes d’intelligence artificielle pour une start-up. Bien que la startup en question, Vainu, considère le partenariat comme une sorte de réforme pénitentiaire qui enseigne des compétences précieuses, d’autres experts affirment qu’elle joue un rôle dans l’exploitation économique des détenus qui doivent travailler pour de très bas salaires.
« Vainu est en train de créer une base de données complète d’entreprises du monde entier qui aide les entreprises à trouver des entrepreneurs avec qui travailler », explique Tuomas Rasila, cofondateur de l’entreprise. Pour que cela fonctionne, les gens doivent lire des centaines de milliers d’articles business tirés d’Internet et les étiqueter, qu’il s’agisse, par exemple, d’un article sur Apple, la société de technologie, ou sur une entreprise de fruits qui a « pomme » dans son nom. (Ces données étiquetées sont ensuite utilisées pour former un algorithme qui gère la base de données.)
Ce n’est pas un problème pour les articles en anglais : Vainu a simplement créé un compte Amazon Mechanical Turk (1) pour que les gens puissent faire ces petites tâches. Mais Mechanical Turk n’est « pas vraiment utile quand on veut faire quelque chose [avec] la langue finnoise », précise Tuomas Rasila, et l’entreprise n’avait qu’un seul stagiaire qui marquait beaucoup de données en langue finnoise. « Nous l’avons vu et nous avons dit : » D’accord, ce ne sera pas suffisant « , ajoute-t-il. Les bureaux de Vainu se trouvent dans le même bâtiment que le siège de l’Agence des sanctions pénales (CSA : Criminal Sanctions Agency), l’agence gouvernementale qui supervise les prisons finlandaises, et donc les fondateurs ont eu une idée : « Hé, nous pourrions vraiment utiliser le travail carcéral ».
Le partenariat a commencé il y a environ trois mois et Vainu travaille maintenant avec deux prisons différentes, l’une à Helsinki et l’autre à Turku. Vainu a envoyé 10 ordinateurs dans ces prisons et paie le CSA pour chaque tâche accomplie par les détenus. Le montant est comparable à ce que la startup aurait payé pour une tâche effectuée sur Mechanical Turk, bien que le CSA soit responsable de déterminer combien de cette somme va aux détenus, ainsi que de sélectionner les détenus qui font la classification des données.
Les responsables de l’agence étaient ravis de s’associer, selon Tuomas Rasila, surtout parce que les nouveaux emplois ne nécessitent rien d’autre qu’un ordinateur portable. « Il n’y a aucun risque de violence « , dit-il, ajoutant que lorsqu’il s’agit d’autres formes de travail carcéral, comme la métallurgie, l’accès à des outils qui peuvent être transformés en armes de fortune peut faire d’un espace de travail en prison » un lieu dangereux « . Rasila estime qu’actuellement, un peu moins de 100 prisonniers travaillent sur le projet de Vainu pendant quelques heures par jour.
À l’heure actuelle, Vainu et le CSA ont un contrat annuel basé sur le nombre de tâches. L’équipe Vainu espère s’étendre ailleurs en Finlande et dans d’autres pays où il peut être difficile de trouver des gens prêts à faire ce type de travail dans les langues locales. Pour eux, c’est une situation gagnant-gagnant. L’une des motivations des détenus est, bien sûr, de gagner de l’argent, mais » l’un des arguments de vente est que la demande de formation à l’IA est en fait en augmentation significative, à l’échelle mondiale « , souligne Tuomas Rasila. De même, le CSA a écrit dans un communiqué que le programme fait partie de ses efforts pour développer des activités de travail qui correspondent aux » exigences de la vie professionnelle moderne « , et un représentant des relations publiques a présenté le partenariat comme » une occasion pour les détenus d’avoir un emploi qui peut les habiliter « .
Il n’est pas surprenant, non plus, qu’il y ait une demande particulièrement élevée pour ce type de travail dans d’autres pays, selon Lilly Irani, professeur de communication à l’Université de Californie à San Diego. Les algorithmes d’IA doivent être formés de manière culturellement spécifique, dit-elle, et la plupart des employés sous le Mechanical Turk sont aux États-Unis.
Bien que Tuomas Rasila affirme qu’il s’agit là d’un exemple de développement de compétences qui peuvent être utiles à l’avenir, il dit aussi que les tâches n’ont » aucune courbe d’apprentissage » et ne nécessitent qu’une alphabétisation (vraisemblablement préexistante), ce qui remet en question l’utilité de ces compétences. Ce type de travail tend à être » par cœur, subalterne et répétititif « , explique Sarah T. Roberts, professeure en sciences de l’information à l’Université de Californie à Los Angeles, qui étudie les travailleurs de l’information. Il n’est pas nécessaire d’acquérir un haut niveau de compétence et si un chercheur universitaire essayait de s’associer de la même façon à des travailleurs de prison, » cela ne passerait pas devant un comité d’évaluation éthique pour une étude ». Bien qu’il soit bon que les prisonniers reçoivent un salaire similaire à celui du « Turc Mécanique », Sarah Roberts souligne que les salaires du Turc Mécanique sont de toute façon extrêmement bas. Un récent rapport de recherche a révélé que les travailleurs gagnaient un salaire médian de 2 $ l’heure.
Pour Lily Irani, il n’y a rien de spécial à propos de l’IA dans cette histoire. Aux États-Unis du moins, le travail en prison a longtemps été controversé, certains affirmant qu’il exploite économiquement les travailleurs tandis que d’autres soutiennent qu’il peut aider à les réhabiliter. Pour elle, les relations publiques poussent autour de la collaboration
- Amazon Mechanical Turk (AMT, en français « Turc mécanique d’Amazon ») est un service de micro-travail lancé par Amazon.com fin 2005. C’est une plateforme web de crowdsourcing qui vise à faire effectuer par des humains, contre rémunération, des tâches plus ou moins complexes. Les tâches en question doivent être dématérialisées ; il s’agit souvent d’analyser ou de produire de l’information dans des domaines où l’intelligence artificielle est encore trop peu performante, par exemple l’analyse du contenu d’images.
