Un groupe de chercheurs a mis au point un système d'IA capable de protéger les utilisateurs contre la reconnaissance faciale indésirable par des acteurs malveillants. Baptisé Chameleon, le modèle d'IA utilise une technologie spéciale de masquage pour générer un masque qui dissimule les visages dans les images sans affecter la qualité visuelle de l'image protégée. En outre, les chercheurs affirment que le modèle est optimisé en matière de ressources, ce qui le rend utilisable même avec une puissance de traitement limitée. Les chercheurs ont également fait part de leur intention de publier le code du modèle d'IA Chameleon prochainement.

L’IA générative ne va ni nous augmenter ni nous remplacer, mais vise d’abord à mieux nous exploiter, expliquent Aiha Nguyen et Alexandra Mateescu de Data & Society. En s’intégrant aux applications de travail, elle promet de réduire les coûts même si elle n’est pas pertinente, elle vient contraindre l’activité de travail, et renforce l’opacité et l’asymétrie de pouvoir.

Pour l’instant, pour contester « la marchandisation non rémunérée de leur travail », les travailleurs ont peu de recours, alors que cette nouvelle couche d’exploitation pourrait avoir des conséquences à long terme puisqu’elle vise également à substituer leur travail par des outils, à l’image de la prolifération de mannequins virtuels dans le monde de la mode.

Le recours à l’IA générative renforce également la surveillance et la datafication du lieu de travail, aggravant des décisions automatisées qui sont déjà très peu transparentes aux travailleurs. Automatisation de l’attribution des tâches, de l’évaluation des employés, de la prise de mesures disciplinaires… Non seulement le travail est de plus en plus exploité pour produire des automatisations, mais ces automatisations viennent contraindre l’activité de travail.

L’IA générative est souvent introduite pour accélérer la production et réduire les coûts. Et elle le fait en extrayant la valeur des travailleurs en collectant les données de leur travail et en les transférant à des machines et à des travailleurs moins coûteux qui vont surveiller les machines. A mesure que les travailleurs sont réduits à leurs données, nous devons réfléchir à comment étendre les droits et les protections aux données produites par le travail.

L’utilisation d’intelligences artificielles, dans certains cas, génère des risques de discriminations accrues ou encore de perte de confidentialité ; à tel point que l’Union européenne tente de réguler les usages de l’IA à travers différents niveaux de risques. Ceci pose d’autant plus question que la plupart des systèmes d’IA aujourd’hui ne sont pas en mesure de fournir des explications étayant leurs conclusions. Même les experts ne savent pas toujours comment les systèmes d’IA atteignent leurs décisions. Un nouveau domaine de recherche s’empare du problème : l’« IA explicable » est en plein essor.

Précaires, isolés et cachés par les plateformes, les travailleur·euses de données sont aussi invisibles qu'essentiels. Sans ces personnes, pas de ChatGPT, Midjourney ou Gemini. Elles demandent d'urgence un cadre légal à leur travail.

Isolés, précarisés et mis en concurrence pour une simple tâche, les travailleur·euses du clic sont invisibilisés par de grandes entreprises de la Tech. Faute de contrat de travail, ils et elles n’ont aucune sécurité dans leur emploi.