Les géants de l'IA remplacent la main-d'œuvre bon marché par des experts pour entraîner des modèles plus intelligents

Les grandes entreprises spécialisées dans l'IA abandonnent progressivement les travailleurs bon marché chargés de l'étiquetage des données en Afrique et en Asie au profit de professionnels qualifiés et mieux rémunérés pour contribuer à l'entraînement de modèles plus intelligents.

Auparavant, les opérateurs d'annotation de données se voyaient confier principalement des tâches d'annotation simples. Cependant, les entreprises spécialisées en IA ont compris que l'amélioration de leurs modèles exigeait des volumes de données encore plus importants. Par conséquent, on attend des opérateurs qu'ils travaillent plus rapidement et accomplissent des centaines de tâches par jour, d'où leur recours accru aux experts du secteur.

Scale AI, Turing et Toloka recrutent davantage d'experts

Le développement de systèmes d'IA « de raisonnement », tels que o3 d'OpenAI et Gemini 2.5 de Google, a accéléré la transition des travailleurs à bas salaires dans des pays comme le Kenya et les Philippines vers des individus plus qualifiés.

Des entreprises comme Scale AI, Turing et Toloka emploient déjà des spécialistes de premier plan dans des domaines tels que la biologie et la finance pour aider les équipes d'IA à générer des ensembles de données d'entraînement plus précis et complexes.

Olga Megorskaya, PDG et cofondatrice de Toloka, a même déclaré : « L’industrie de l’IA s’est longtemps concentrée sur les modèles et la puissance de calcul, et les données ont toujours été un aspect négligé. Enfin, elle reconnaît l’importance des données pour l’entraînement. » 

Scale AI, Turing AI et Toloka ont toutes suscité un intérêt accru de la part des investisseurs suite à leur récent changement de stratégie. L'investissement de 15 milliards de dollars de Meta dans Scale AI en juin a porté sa valorisation à 29 milliards de dollars. En mars, Turing AI a levé 111 millions de dollars, atteignant une valorisation de 2,2 milliards de dollars, et en mai, Bezos Expeditions a mené un investissement de 72 millions de dollars dans Toloka.

Turing rémunère ses experts environ 20 % de plus que leur salaire actuel

Joan Kinyua, directrice de l'Association des étiqueteurs de données au Kenya, a expliqué que les étiqueteurs sont désormais appelés à effectuer des tâches qui dépendent de leur compréhension des langues locales et des nuances culturelles.

L'organisation a également constaté une augmentation des rôles d'assurance qualité, où des humains examinent le contenu généré par l'IA. Alors qu'OpenAI, Anthropicet Google travaillent à la création de modèles capables de surpasser l'intelligence humaine, la priorité se déplace vers la précision des données et l'analyse d'experts.

Jonathan Siddharth, cofondateur et directeur général de la société d'étiquetage de données Turing AI, a également affirmé que pour améliorer les modèles d'IA, il est nécessaire d'utiliser des données d'entraînement issues d'une utilisation humaine réelle, notamment pour les tâches complexes, et de comprendre comment les modèles dysfonctionnent dans ces scénarios.

Il a même fait remarquer qu'un système d'IA pleinement avancé pourrait surpasser non seulement les physiciens, mais aussi devenir plus intelligent que tous les meilleurs experts dans tous les domaines nécessaires à sa construction.

Il a ajouté que Turing rémunère ses experts avec des salaires 20 à 30 % supérieurs à leurs revenus actuels. Bien que les entreprises spécialisées en IA ne consacrent qu'environ 10 à 15 % de leur budget aux données, comparé aux sommes colossales investies dans les ressources de calcul, cela représente tout de même un investissement financier considérable.

Megorskaya de Toloka a également fait valoir que des fonctionnalités comme la chaîne de pensée, qui illustrent comment les modèles d'IA résolvent les problèmes étape par étape, sont développées grâce à des démonstrations d'experts humains qui décomposent les problèmes en éléments plus petits.