Le prolétariat à l’heure des machines « InternetActu.net
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depuis quelques années, l’informatique humaine est réapparue. La nouvelle génération des ordinateurs humains est en charge de nouvelles tâches, mais ils ressemblent à leurs prédécesseurs par bien des aspects. Ils sont répartis pour remplir des tâches que les ordinateurs ne peuvent pas remplir. Ils sont employés en grand nombre et sont organisés en chaines de travail rationalisées. Et, comme c’était le cas avant l’ère des ordinateurs électroniques, les fruits de leur travail sont combinés pour générer des résultats qui pourraient difficilement être produits autrement.
Dans une expérience qui prouve ce principe et a été réalisée cette année, les ordinateurs humains ont été utilisés pour créer les entrées d’une encyclopédie. Comme lorsqu’il s’agit de calculer, c’est un métier qui exige une qualification, mais une qualification qui peut être divisée en parties simples, comme la recherche initiale, l’écriture et l’édition. Aniket Kittur et ses collègues de l’Institut d’interaction homme-machine de la Carnegie Mellon University de Pittsburgh en Pennsylvanie ont créé un logiciel, CrowdForge, qui organise ce processus. Le logiciel distribue des tâches à des travailleurs en ligne grâce à Mechanical Turk, un site d’externalisation du travail appartenant à Amazon. Les travailleurs envoient en retour leur travail à CrowdForge, qui combine les retours et donne des résultats étonnamment lisibles. Plusieurs start-ups américaines fonctionnent sur ce principe. L’une d’elles, Casting Words, divise des fichiers audio en blocs de 5 minutes et les distribue à des gens pour qu’ils les retranscrivent. Chaque transcription est automatiquement envoyée à d’autres travailleurs pour vérification et quand elle considérée comme assez bonne, un ordinateur (électronique cette fois) assemble les segments et retourne le produit fini au client. Une autre start-up (Cloud Crowd) utilise le même système pour des traductions. Une dernière a recours à des travailleurs en ligne quand les ordinateurs électroniques échouent dans la reconnaissance d’objets photographiés sur iPhone.