(AfriquesPlus) - « Ils dis[ent] que tout [est] automatique, que ça anticipe les vols automatiquement. Mais c’est pas vrai, c’est nous derrière. » Le témoignage de Nity, annotateur de données à Madagascar, ouvre l’article publié le 14 octobre 2026 par François Desnoyers dans Le Monde. Chaque jour, cet employé visionne des images de supermarchés français pour repérer des vols. Le discours commercial de l’éditeur de la solution de vidéosurveillance vante un traitement automatisé par l’IA. Il n’en est rien, assure-t-il : la surveillance en temps réel est en grande partie confiée à des travailleurs situés à des milliers de kilomètres.

Dans Les Damnés de la donnée (Raisons d’agir, 176 pages, 14 euros), Clément Le Ludec, docteur en sociologie, restitue une vaste enquête menée en territoire malgache. Comme au Kenya ou aux Philippines, des milliers de travailleurs y œuvrent dans l’ombre. L’auteur décrit la diversité de leurs terrains : détection de rouille sur des poteaux électriques, évaluation de la maturité des fleurs de vanille.

Ces tâches ont gagné en complexité, précise le sociologue. Elles impliquent désormais des ajustements quotidiens au réel, la réflexion sur des cas imprévus et des échanges au sein du collectif de travail. Dans un projet d’analyse d’images satellites, les salariés doivent progressivement identifier non plus seulement des avions, mais aussi leur modèle et leur origine géographique. Les annotateurs développent ainsi « des savoirs, des routines, des capacités d’interprétation, de coordination et de jugement », tandis que leurs employeurs sous-traitants se structurent.

Cette réalité contraste avec le récit des entreprises d’IA. « Les discours sur l’automatisation tendent à laisser hors champ l’intensité du travail humain », écrit Clément Le Ludec. Il y voit l’effet d’une volonté de cacher ce que l’on tient pour des dirty work, des « sales boulots », et d’une crainte qu’une reconnaissance n’« affaiblisse la valeur symbolique de l’innovation ».

Or ces missions constituent, rappelle-t-il, un maillon indispensable de la chaîne de production. Il perçoit une « dépendance au travail humain ». Les systèmes d’IA ne peuvent fonctionner durablement sans les savoirs situés des travailleurs, faits de corrections et d’ajustements continus.

L’ouvrage appelle à reconnaître l’existence de ce travail et sa place centrale dans l’écosystème de l’IA, afin d’améliorer les conditions d’une main-d’œuvre précarisée grâce à un « partage de la valeur produite par l’automatisation ».