Les forçats invisibles de l’IA : comment l’Inde et le Kenya entraînent ChatGPT pour quelques centimes

Le 20 février 2026 ^[1], Narendra Modi ^[2] clôt le sommet de l’intelligence artificielle de New Delhi ^[3] devant Sundar Pichai ^[4], Sam Altman ^[5] et Demis Hassabis ^[6]. « Venez concevoir et développer en Inde. Pour le monde! Pour l’humanité » ^[7], lance le premier ministre indien. Le décor est planté: l’Inde se rêve en hub mondial de l’IA. La réalité tient en quelques chiffres: 200 000 annotateurs ^[8] sur le territoire, soit la moitié des effectifs mondiaux ^[9] de la spécialité, selon l’entreprise américaine ScryAI ^[10].

Derrière chaque réponse de ChatGPT, chaque image générée, chaque voiture autonome qui freine devant un piéton: des humains. Beaucoup d’humains. Selon plusieurs sources, entre 150 et 430 millions de personnes ^[11] participent à cette économie du clic. Un chiffre qui pourrait atteindre près d’un milliard ^[12] de data workers dans les années à venir.

Du clic indien à la réponse de ChatGPT: la chaîne technique

Comment le travail d’une annotatrice du Jharkhand finit-il dans une réponse de ChatGPT? La chaîne tient en trois étages. Premier étage: l’annotation brute. Des humains tracent des cadres autour des piétons pour les voitures autonomes, catégorisent des images de fruits mûrs et de fruits verts, retranscrivent des fichiers audio ^[15][16][17]. Deuxième étage: l’entraînement supervisé. Le modèle apprend à reconnaître ces étiquettes. Troisième étage, le plus sensible: le Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ^[18]. Des humains lisent les sorties du modèle, les classent par qualité, corrigent les erreurs et signalent les contenus toxiques ^[19]. « Il y a plein d’humains payés pour poser de bonnes questions à ChatGPT et il y en a d’autres qui écrivent les réponses à ces questions » ^[20], résume Robert West, chercheur passé par les laboratoires de Microsoft ^[21].

Chaque étiquette d’image, chaque correction de paragraphe est rémunérée quelques centimes ^[22]. Mises bout à bout, ces tâches forment une journée à un ou deux dollars de l’heure ^[23]. C’est la fabrique invisible de la « magie » des chatbots.

Une chaîne de sous-traitance opaque

Le modèle est rodé. Les sous-traitants de la Silicon Valley puisent dans le pays une main-d’œuvre peu payée et congédiable du jour au lendemain ^[24]. Les travailleurs ne sont pas salariés des géants de la tech: ce sont des independent contractors ^[25] payés à la tâche, recrutés via des plateformes comme Scale AI, Remotasks (devenu Outlier) et Appen ^[26]. Meta ^[27] vient d’investir plus de 14 milliards de dollars ^[28] dans Scale AI ^[29], qui compte parmi ses clients Microsoft ^[30] et le ministère américain de la Défense ^[31].

Une précision s’impose: aucune des sources consultées pour cette enquête ne documente directement les pratiques d’OpenAI (ChatGPT) ou de Google DeepMind (Gemini) en matière d’annotation au Kenya ou en Inde. Les données rassemblées concernent principalement Meta et ses sous-traitants. On se souvient toutefois que Time avait révélé qu’OpenAI sous-traitait à l’entreprise kényane Sama la modération de contenus traumatisants pour moins de deux dollars de l’heure - un précédent qui éclaire le silence actuel.

L’arbitrage géographique, moteur du système

Pourquoi l’Inde et le Kenya plutôt que l’Ohio ou la Pologne? Réponse en chiffres. En Inde, les revenus du secteur de l’annotation viennent à 60 % des États-Unis ^[32] et seulement 10 % du marché domestique ^[33]. Au Kenya, les modérateurs sont payés huit fois moins que leurs homologues américains ^[34]. La logique est brutale et assumée. « Les entreprises étrangères choisissent de travailler avec l’Inde principalement parce que c’est un travail qui demande énormément de main-d’œuvre. Le faire en Amérique ou dans l’Union européenne serait extrêmement coûteux » ^[35], résume Rohan Agrawal ^[36], directeur de Cogito Tech ^[37], qui emploie 2 000 personnes ^[38].

Cet arbitrage géographique du travail ^[39] n’est pas un accident: c’est l’architecture même du modèle économique. Le marché mondial de l’annotation pesait 3,77 milliards de dollars ^[40] en 2024 et devrait atteindre 17,1 milliards d’ici 2030 ^[41]. La croissance se fait au prix d’un différentiel salarial structurel entre Nord et Sud. Antonio Casilli ^[42], professeur à l’Institut Polytechnique de Paris, le formule autrement: « C’est parce que ces grandes entreprises ravagent les économies du Sud du monde que des personnes dans des pays à faible revenu se retrouvent à devoir accepter des conditions de travail qui relèvent de l’exploitation » ^[43].

Huit heures par jour devant l’horreur

Monsumi Murmu ^[44] modère du contenu depuis son village de l’État du Jharkhand ^[45]. En moyenne, elle visionne jusqu’à 800 vidéos et images ^[46] par jour. « Les premiers mois, je ne pouvais pas dormir. Je fermais les yeux et je voyais encore l’écran charger » ^[47], raconte-t-elle au Guardian. Et après? « À la fin, on ne se sent plus perturbé - on se sent vide » ^[48].

Raina Singh ^[49] a commencé l’annotation de données. Six mois plus tard, sans préavis, elle est transférée sur un projet lié à une plateforme de divertissement pour adultes ^[50]. Avec six collègues, on lui demande de catégoriser du contenu pornographique ^[51]. Quand elle s’en inquiète, son manager lui répond: « C’est l’œuvre de Dieu - vous protégez les enfants » ^[52]. Son verdict, lapidaire: « Je ne peux même pas compter combien de pornographie j’ai vue. C’était constant, heure après heure » ^[53].

Au Kenya, autre hub mondial ^[54], Michael Geoffrey ^[55] a annoté du matériel pornographique huit heures par jour pendant des mois, en plus d’un autre travail à plein temps ^[56]. Sa relation de couple n’y a pas survécu ^[57]. « Je suis un annotateur, je travaille sur leurs données, ils gagnent des millions. Pourquoi ne peuvent-ils pas veiller à ce que je vive décemment? » ^[58], pleure-t-il.

Le coût psychologique: un travail létal

Une étude publiée en décembre 2025 ^[59], incluant des travailleurs indiens, identifie le stress traumatique comme le risque psychologique le plus prononcé ^[60] pour les modérateurs. « Il peut y avoir des modérateurs qui échappent aux dommages psychologiques, mais je n’en ai pas encore vu la preuve » ^[61], affirme Milagros Miceli ^[62], qui dirige le projet Data Workers’ Inquiry ^[63]. Sa formule, sans détour: « En termes de risque, la modération de contenu appartient à la catégorie des travaux dangereux, comparable à toute industrie létale » ^[64].

Au moins 40 d’entre eux ^[70] consommaient alcool, cannabis, cocaïne, amphétamines ou somnifères. Ils travaillaient huit à dix heures par jour ^[71] de 2019 à 2023 ^[72], payés huit fois moins que leurs homologues américains ^[34].

Le cadre juridique: l’angle mort

Le procès kényan, déposé devant l’employment and labour relations court de Nairobi ^[73], invoque la traite d’êtres humains et l’esclavage moderne ^[74]. Mercy Mutemi ^[75], avocate à Nairobi qui mène plusieurs procédures contre Meta, est explicite: « Au Kenya, le secteur de l’IA repose sur un modèle d’exploitation qui implique deux choses: de la traite d’êtres humains ou du travail forcé » ^[76].

Précédents notables: on se souvient d’une plainte collective déposée contre Cognizant, sous-traitant de modération de Facebook, qui avait abouti à un règlement pour les modérateurs traumatisés, selon plusieurs sources. Et de l’enquête de Time sur Sama, sous-traitant kényan d’OpenAI. À chaque fois, le scénario se répète.

En l’absence de législation spécifique encadrant l’annotation au Kenya, la Data Labelers Association (800 membres) ^[77] doit dévoiler un code de conduite ^[78]. Les algorithmes, eux, sanctionnent: les plateformes traquent le dwell time ^[79] et suspendent les comptes des travailleurs trop lents ^[80]. Pas de DRH, pas d’indemnités, pas de procédure d’appel ^[81].

Les femmes des campagnes, surexposées et sans recours

Environ 80 % des travailleurs de l’annotation ^[82] viennent de milieux ruraux, semi-ruraux ou marginalisés. Les femmes représentent la moitié ou davantage ^[83] de cette main-d’œuvre - et leur surexposition n’est pas un hasard statistique. Trois mécanismes la structurent.

Premier mécanisme: la double journée. Chandmani Kerketta ^[84], 27 ans ^[85], supervise une équipe d’annotateurs depuis son village du Jharkhand ^[86]. « Après mon travail sur écran pendant la nuit, je dors un petit peu et je m’empresse de venir aider la famille. Ici, rien n’est possible sans agriculture » ^[87]. Le travail d’annotation se cumule à celui de l’exploitation familiale - une charge inconnue de leurs collègues masculins urbains.

Deuxième mécanisme: l’isolement. Dans les villages reculés du Jharkhand ou du Tamil Nadu ^[88], aucun syndicat n’est accessible, aucune cellule d’écoute psychologique n’existe. Quand Raina Singh s’inquiète du contenu pédopornographique qu’on lui impose, elle n’a personne d’autre que son manager - lequel lui répond que c’est « l’œuvre de Dieu » ^[52]. Le recours collectif est géographiquement impossible.

Troisième mécanisme: un ciblage délibéré. Les plateformes recrutent dans les zones où le pouvoir de négociation est le plus faible. Sridhar Mitta ^[89], fondateur de NextWealth et ancien dirigeant de Wipro, l’assume sans détour: « Nous avons changé d’approche en allant dans les petites villes, en retenant les gens qui étaient disponibles » ^[90]. Ses annotateurs gagnent entre 274 et 550 dollars par mois ^[91]. Pour Chandmani Kerketta, ce travail reste malgré tout une émancipation: « Maintenant, elles sont fières de me voir partir sur mon scooter. Et moi aussi! » ^[92]. Cette ambivalence - exploitation et émancipation simultanées - est le verrou silencieux du système.

Le paradoxe: l’Europe n’est pas épargnée

L’angle que personne ne voit: la précarité atteint aussi le Nord. Daniel Burnier ^[93], docteur en sciences sociales, a écrit pendant six mois des prompts pour Outlier depuis la Suisse. Sur le papier, l’Europe paie jusqu’à 25 € de l’heure ^[94]. Dans les faits, Burnier a gagné environ 500 francs par mois ^[95] - soit 8 à 9 francs de l’heure ^[96]. En Finlande ^[97], des prisonnières annotent des textes pour entraîner les IA ^[98] dans des conditions opaques.

Pourquoi maintenant?

Le sommet de Paris a accouché d’un accord de 60 pays ^[99] sur une IA « ouverte, inclusive et éthique » - signé par la France, l’Inde et la Chine ^[100], mais ni par les États-Unis ni par le Royaume-Uni ^[101]. Aucune mention des data workers. Henri Poulain ^[102], réalisateur du documentaire Les sacrifiés de l’IA diffusé le 11 février 2025 sur France 2 ^[103], le constate: « Ce ne sont pas des sujets pour eux » ^[104].

Pendant ce temps, en Inde, le nombre d’entreprises d’annotation devrait doubler d’ici 2028 ^[105], pour un million d’emplois potentiels ^[106]. À Nairobi, Naftali Wambalo ^[107], père de deux enfants diplômé en mathématiques, attend toujours un contrat de plus d’un mois ^[108]. La promesse Modi - « Pour l’humanité » - se mesure désormais en centimes par tâche ^[22].

Maxime IA en ligne

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