extensibilité FLP

Dans l'idéal l'étiqueteur FLP devrait savoir oublier son ego. Difficulté proche de l'utopie puisqu'il s'agit de prendre la distance qui permet de voir ses propres vécus comme autant d'illusions. Que presque toutes nos réactions et jugements ne furent que biais de confirmation de notre existence. Et le sont encore majoritairement par simple effet d'inertie. 

Au-delà de son support physique l'incarnation, Moi, Je... ne s'appuye que sur quelques croyances ; éphémères constructions d'un ego dont la mission première est de survivre, pour éventuellement se reproduire. Fugaces échafaudages qui confortent un SOI effarouché par les aléas du réel. D'où, entre autres, les mythes et religions - mais aussi notre rationalité duale et la pensée cybernétique subséquente.

On dira, en termes peircéens, que la secondéité-monade humaine, au vu d'une priméité-source mystérieuse et instable, génère des tiercités, ici linguistiques, majoritairement destinées à se défendre-justifier elle-même. 

On pourra aussi établir un positionnement-classement circulaire des postures potentielles de cette secondéité, le théologique faisant face au scientifique, duo dominant accompagné dans le cercle par quelques termes-postures-attitudes importants - peu nombreux et à cerner-identifier-préciser - comme ceux de conteur, d'humoriste, communiquant, thérapeuthe, joueur... et autres. Distribution à intégrer un jour dans une taxonomie multidimensionnelle FLP plus large, éventuellement septénaire. Mais stop.

Tout ceci n'est pas un "jeu d'enfant". Rappelons le truisme : pour acquérir quelque distanciation egotique il faut avoir éprouvé des choses. Autrement dit, pour détester, il faut tester d'abord. Est pré-requise la matérialité des expériences dans ce réel, suivies de leurs verbalisations et, un peu plus avant, de leurs formulations écrites. 

OU LUES, car lorsque ces énonciations de l'expérience rencontrent l'esprit du lecteur elle peuvent "résonner" avec lui et son vécu propre. Fonction réflexive, indispensable au participant de FLP. Tout ceci passant évidemment par le "sens de la lecture" (sense of reading).

Celà étant : l'étiqueteur, une fois un minimum de ce recul acquis, se retrouve plus neutre, mieux apte à capter la signification des mots "quasi-esprits" et donc la compréhension de leurs textes matrices. De leurs sémantiques, presqu'en terme arithmétique dans l'idéal.

Sens-signification qui s'appréhende donc via la comparaison d'un vécu-verbalisé, en miroir avec la logique formelle animant le codage verbal du réel, ici français. Assemblage de symboles qui génère une sémantique (un sens) sous-tendue par quatre facteurs-règles-contextes : a) grammaire et déictique (agencement des mots)  b) coutumes-routines et médiatiquement convenable de l'époque-moment où l'idée est proférée c) contexte, qualités et positionnement subjectif de leur auteur. d) état d'esprit, disponibilité, vécu, qualités diverses, etc... du lecteur-tagueur-inserteur.

Ici déjà les problématiques et possibilités de classification nous dépassent de beaucoup. D'où l'importance de s'atteler à la chose collectivement.  

FLP est un outil transitoire en expansion, qui, dans un absolu lexico-sémantique (grâce peut-être à l'informatique quantique à venir), devrait à moyen terme représenter l'émergence centrale consensuelle de concepts terminologisés ; mots-idées issus des conjonctions-discussions-interactions-intégrations sémantiques en son sein. Idéalement via un dialogue continu avec beaucoup d'autres "FLP individuels" que chacun aura développé dans son coin, processus dont l'aboutissement se situe à ce jour dans les chaînes FLP. Le tout sous régulation de règles classificatoire souples et complexes, s'établissant et se modifiant avec le temps.

Ensuite on se prend à imaginer une intelligence lexicologique collective Homme-machine qui, une fois établie son aptitude à consensualiser/préciser les mots-expressions basiques incontournables du cercle évoqué dans le 3e paragraphe - termes centraux, à valeur diachronique si possible -, on pourra, en les conjuguant-mémorisant (comme les 4 bases de l'ADN ?), développer une véritable mémoire-intelligence-réservoir perspectiviste communautaire. Et peut-être même, soyons allumés, dépasser les potentialités du DNA. 

A l'image des mathématiques, elles aussi langage commun à tous, mais ici remises en périphérie, le langage verbal revisité, idiome 2.0 de nos civilisations de singes dépoilés (ou de la Nature extendue par notre entremise) devrait alors permettre d'émanciper l'humain de son enfermement conceptuel anthropocentré. 

Telles sont les grâces d'une logique - à créer/découvrir - indépendante de son propre langage. Tout à fait possible, en des temps où l' accélération exponentielle des savoirs nécessite des pistes de développement culturelles évolutives (scalable) non superficielles. 

Tentative FLP trop ambitieuse, prétentieuse, folle ? Pas vraiment, elle ne fait qu'offrir (sans autre usage du machine learning et de l'IA que pour des tâches mécaniques de vérifications multiples, tout simplement parce que ces tâches seront simplement inhumaines, parce que trop titanesques et ennuyeuses !) un élargissement de la pensée-langage collective en proposant de pousser la taxonomie linguistique numérique " un cran plus loin " ; dans trois directions :

1) Celle de listes analogiques intriquées   

2) Par l'ajout d'étiquettes "non apparentes dans les extraits insérés" qui forcent à la réflexion et au classement sémantique. 

3) Par l'hypothèse-suggestion d'un saut qualitatif taxonomique qui passerait d'une base logique duale vers un socle tétravalent plus souple, puissant, et nuancé. 

Ici on pensera à la puissance d'une mémoire ADN - déjà évoquée plus haut - qui n'est autre que l'essence du vivant.

Auteur: Mg

Info: nov 2022

[ prospective ] [ pré-mémétique   ] [ science-fiction ]

métadonnées à valeur ajoutée MVA

"Ils profitent de notre pauvreté" : derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l'IA 

(Photo : Une masse d'hommes et de femmes invisibles, partout dans le monde, analysent des quantités colossales de données pour améliorer, caratériser et contextualiser les intelligences artificielles. )

La création d'algorithmes tels que ChatGPT ou Midjourney nécessite des quantités colossales de données, analysées par des humains. Des "annotateurs" indispensables mais souvent précaires, faiblement rémunérés et maintenus dans l'ombre.

"Des descriptions graphiques de viol, d'inceste, de nécrophilie... C'était ça tous les jours."  En 2021, Mophat Okinyi doit relire chaque jour plusieurs centaines de textes fournis à l'entreprise de traitement de données Sama par un client inconnu, pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle (IA). L'objectif : préciser au logiciel ce qui pose problème dans ces textes, pour qu'il ne le reproduise pas.

Un travail rémunéré 21 000 shillings kenyans par mois (environ 150 euros) pour les employés du bas de l'échelle dont Mophat contrôlait l'activité. Cela a laissé chez lui des traces à vie. "Encore aujourd'hui, ça affecte mes relations avec ma famille, mes proches", explique l'analyste qualité kenyan. La mission qu'il décrit rappelle l'horreur à laquelle sont souvent confrontés les modérateurs des réseaux sociaux et répondait en fait, comme il le découvrira plus tard, à une commande de la start-up à la pointe de l'IA à l'origine de ChatGPT : OpenAI.

Le cas de Mophat Okinyi, extrême sous certains aspects, n'est pas non plus un exemple isolé, car derrière les grands discours de révolution technique se cache une masse de travailleurs invisibles dont les rangs se comptent en centaines de millions, selon des estimations. "On n'est pas du tout en train de créer des programmes qui se passent de l'humain, résume Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris. L'IA demande une quantité de travail humain énorme et absolument indispensable, dans toute la chaîne de production".

La majorité de cette masse humaine est très loin des grands patrons ou des ingénieurs renommés. Elle est constituée d'une armada de travailleurs anonymes éclatée à travers le monde, du Venezuela à Madagascar en passant par des camps de réfugiés au Liban et des prisons finlandaises. Des petites mains qui construisent le futur clic après clic, souvent dans un secret et une précarité bien gardés.

Cliquer encore et encore

Le prix de cette modernité ? Aux Philippines, entre 1,50 et 3 dollars par "tâche". C'est ce que la plateforme de travailleurs indépendants Remotasks verse en moyenne à Eduardo* pour placer, clic par clic, pixel par pixel, les contours qui délimitent sur une image un panneau de signalisation. Puis un véhicule. Puis un buisson. Une "tâche" qui lui prend en général une heure ou moins et qu'il répète inlassablement, huit heures par jour, six jours par semaine. Ces images serviront ensuite à entraîner des algorithmes d'analyse vidéo, par exemple pour les voitures autonomes ou la surveillance algorithmique. "C'est un travail intéressant", assure à franceinfo le jeune Philippin, qui travaille sur la plateforme depuis un peu plus de trois ans. Tout le monde ne sera pas du même avis, mais sans lui, l'appareil photo de votre smartphone aurait beaucoup de mal à identifier un visage, et la conduite semi-autonome de Tesla serait encore un rêve de science-fiction. Et vous-même y avez déjà contribué.

Que ce soit en laissant un "j'aime" sur Facebook ou en identifiant les images contenant une voiture dans un test captcha, vos retours participent à entraîner des algorithmes gratuitement depuis des années. Mais pour créer les IA qui ont bluffé le monde ces derniers mois, comme ChatGPT ou Midjourney, il faut des milliards d'exemples. Des données qui doivent souvent être "annotées", autrement dit accompagnées de commentaires, pour que la machine reproduise les catégories d'analyse de l'humain : faire comprendre que "ce tas de pixels est un enfant", que "cette phrase est fausse" ou que "cet élément évoque des comportements illégaux et ne doit pas être reproduit".

Et l'entraînement ne s'arrête jamais. "C'est un peu comme des athlètes, compare Antonio Casilli. Il faut constamment les entraîner, les adapter, les vérifier". Il s'agit d'évaluer les réponses, en soumettant aux IA des exemples toujours plus précis ou adaptés au nouveau contexte culturel. Autant de tâches qu'il est actuellement impossible d'automatiser.

"Ce n'est pas suffisant, mais c'est déjà quelque chose"

Astro* est l'un de ces nouveaux "entraîneurs d'IA". L'entrepreneur originaire de Tanzanie, qui a récemment terminé ses études de linguistique en France, réalise des tâches en indépendant à temps partiel via la plateforme Appen. "Il faut parfois isoler un visage dans une photo, dire si une image devrait apparaître dans la rubrique Souvenirs de Google Photos, si un texte est factuel ou non, créer des questions/réponses de culture générale...", explique-t-il à franceinfo. Il doit pour cela suivre des règles souvent très détaillées ("Cinquante pages à apprendre par cœur !"), au point d'en devenir parfois obscures. A la clé : 16 dollars de l'heure sur ses projets actuels. "Plus tu travailles, plus tu gagnes", explique l'indépendant. Mais encore faut-il être sélectionné pour participer au projet.

A l'autre bout du spectre, des entreprises embauchent des annotateurs en interne, notamment pour des tâches qui nécessitent une expertise précise. Mais pour nombre d'entre elles, la solution la plus rentable est souvent la sous-traitance : à des entreprises dans d'autres pays qui embauchent des annotateurs localement, comme Sama, ou encore à des plateformes comme Remotasks, Appen ou Toloka, qui transfèrent les missions à des travailleurs indépendants payés à la "micro-tâche".

"Ces travailleurs sont souvent recrutés dans des pays à faibles revenus, et géopolitiquement instables." Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

A ces critères, Antonio Casilli ajoute des taux d'éducation et d'équipement informatique importants, l'existence d'une industrie de centres d'appels ou des relations fortes avec une ancienne puissance coloniale. Plusieurs noms de pays reviennent souvent : les Philippines, Madagascar, le Kenya, le Venezuela, le Pakistan…

Dans ces pays, un tel travail représente souvent un filet de sécurité précieux. "Ce n'est pas une source de travail fixe ou suffisante, mais c'est au moins quelque chose, résume Maria*. La crise économique au Venezuela a forcé beaucoup d'entre nous à quitter le marché du travail", raconte à franceinfo l'ingénieure industrielle, qui s'est lancée sur Remotasks à la faveur du confinement, en 2020. Après avoir suivi une formation, elle travaille aujourd'hui trois jours par semaine sur la plateforme, à raison de 10 heures par jour.

Pour quel salaire ? "Les tâches de catégorisation données par Remotasks au Venezuela peuvent prendre seulement quelques minutes et être payées 11 centimes de dollar, détaille Maria. D'autres beaucoup plus complexes peuvent durer huit heures ou plus, comme l'annotation de vidéos ou de données lidar, et être payées 10 dollars." Mais tout dépend du pays et de la difficulté de la tâche. Un "eldorado" relatif qui attire, y compris parfois des mineurs qui mentent sur leur âge pour rejoindre ces plateformes de micro-tâches, raconte le site spécialisé Wired. 

Précarité et dépendance

Mais ces espoirs ne suffisent pas à en faire un emploi de rêve. Même si une tâche peut être payée correctement par rapport au marché local, les travailleurs du clic déplorent souvent la différence de traitements entre les pays. "Les entreprises profitent de notre pauvreté", estime Andry*, annotateur à Madagascar, pour qui "un agent en Inde ou au Maroc sera mieux payé que nous". Le mode de calcul des rémunérations n'est jamais précisément expliqué.

"Il y a clairement une forme de néo-colonialisme."

Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

Pour gagner des sommes correctes, les indépendants doivent être disponibles à toute heure du jour et de la nuit et s'adapter à des projets aux durées variables. "Sur Appen, les tâches arrivent à l'heure américaine, donc vers 21 heures en France", explique par exemple Astro*. "Sur une autre plateforme, j'ai reçu une tâche vendredi vers 19 heures, j'ai travaillé 45 heures sur le week-end, j'ai gagné 1 200 euros", résume Astro, qui dit apprécier le travail de nuit. 

Ce que certains voient comme une "opportunité professionnelle" peut aussi se transformer en piège. En Chine, des établissements promettent à leurs étudiants une formation en "IA" ou en "Big data", mais les forcent à annoter des images toute la journée pour un salaire inférieur au minimum légal, raconte le média Rest of World. Cette pratique n'est pas spécifique à la Chine, assure Antonio Casilli, qui cite également l'exemple de Madagascar.

"L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale"

A qui profite ce travail souvent ingrat, parfois à la frontière de l'éthique ? Difficile de le savoir : l'industrie baigne dans un épais voile de secret, et comme dans le cas de Mophat Okinyi, les annotateurs indépendants savent rarement à qui sont destinées les données qu'ils traitent. "Je sais que le client est au Japon, mais c'est tout. On ne nous a rien dit sur eux", note Eduardo* à propos d'une de ses missions d'annotation, fournie par Remotasks aux Philippines.

"Les entreprises d'IA expliquent que si elles étaient pleinement transparentes sur leurs besoins en données, cela pourrait donner des indices sur leurs projets en cours et influencer les réponses des contributeurs", résume Antonio Casilli d'un ton sceptique. "Elles veulent échapper à leurs responsabilités", assène Mophat Okinyi, qui ne savait pas que son travail servirait à OpenAI avant la fin anticipée du contrat, à la demande de Sama, en mars 2022. 

"Si les annotateurs savaient qu'ils travaillent pour une entreprise qui génère des centaines de millions de dollars comme OpenAI, ils n'accepteraient pas des salaires si bas." Mophat Okinyi, ex-analyste qualité chez Sama

Ce travail peut-il être organisé de manière à satisfaire tout le monde, géants de la tech comme travailleurs du clic ? "Il faut plus de transparence, les entreprises basées à San Francisco doivent prendre leurs responsabilités", réclame Mophat Okinyi. Il s'est associé à 150 travailleurs du secteur de l'annotation et de la modération des plateformes pour créer l'Union des modérateurs de contenus du Kenya, qui devrait être autorisée "dans les deux mois", et a cofondé l'ONG Techworker Community Africa pour militer en faveur de meilleurs pratiques. "L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale, en exploitant des gens en difficulté économique et sur des données volées", assène-t-il.

"Beaucoup de gens ne savent pas qu'il y a de l'humain derrière l'IA. Il faudrait que ce soit plus connu, et mieux payé." Astro, annotateur de données

Pour Antonio Casilli, il faut commencer par oublier l'idée que l'IA est seulement une prouesse d'ingénieurs ou d'entrepreneurs. " Nous sommes tous en quelque sorte les producteurs de ces IA, parce que ce sont nos données qui servent à les entraîner, mais nous ne sommes pas reconnus comme tels. Tant qu'on continuera à penser que l'IA est seulement l'affaire de Sam Altman, on aura un problème."

* Les prénoms suivis d'un astérisque ont été modifiés.

Auteur: Internet

Info: Francetvinfo.fr - Luc Chagnon, 9 avril 2024

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