Scale AI licencie 14 % de ses équipes juste après l’investissement de Meta

Mark Zuckerberg a jeté toutes ses forces dans la bataille de l’IA. Après avoir passé plusieurs semaines à débaucher des scientifiques et ingénieurs en vue dans le secteur, le patron de Meta vient d’annoncer des investissements de l’ordre de « centaines de milliards de dollars » dans des centres de données et des supercalculateurs dédiés à l’IA.

Ces déploiements de capitaux sont loin de profiter aux travailleurs du clic qui œuvrent à l’entraînement des systèmes d’IA, en revanche. Pour preuve, Meta a beau avoir dépensé plus de 14 milliards de dollars pour racheter 49 % des parts de Scale AI et débauché son fondateur Alexandr Wang, cet acteur phare de l’annotation de données annonce licencier 200 personnes et cesser de travailler avec 500 sous-traitants.

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« Rationaliser » un « excès de bureaucratie »

Son porte-parole explique que la décision doit permettre de « rationaliser [leurs] activités liées aux données pour [les] aider à évoluer plus rapidement ». La société prévoit par ailleurs d’embaucher dans d’autres domaines, dont la vente aux entreprises et aux gouvernements.

D’après un mémo obtenu par Bloomberg, le PDG par interim de l’entreprise, Jason Droege, aurait expliqué aux équipes de Scale AI que son activité d’annotation de données auraient embauché trop de gens trop rapidement au fil des années passées, ce qui aurait créé une « bureaucratie excessive et une confusion inutile sur les missions des équipes ».

Le quasi-rachat de Meta a aussi participé à la décision, dans la mesure où il a été suivi par la suspension de certains de ses contrats les plus importants, avec des acteurs comme OpenAI et Google (Alphabet).

La décision ne se fera pas sans toucher des personnes aux conditions de travail déjà complexes. La chaîne de production de l’IA est en effet constituée de trois couches principales, pour reprendre les explications du sociologue Antonio Casilli : les géants détenteurs de données, les acteurs intermédiaires comme Scale AI, qui répartissent les travaux, et la « grande masse des travailleurs », quelquefois seuls chez eux, quelquefois réunis en petits groupes ou entreprises de taille plus modeste. Or, avant les licenciements, Scale AI comptait 1 400 employés et des milliers de ces sous-traitants, partout sur la planète, d’après CNBC.

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Un leader de l’annotation à bas coût

Fondée en 2016 par un Alexandr Wang âgé seulement, à l’époque, de 19 ans, Scale AI s’est, en l’occurrence, spécialisée dès le départ dans l’offre de services d’annotations de données et d’entraînement de système d’IA de qualité, à bas coût.

Comme le raconte la journaliste Karen Hao dans son ouvrage Empire of AI, l’entreprise est parvenue à déployer ce modèle en allant chercher ses travailleurs du clic dans d’anciennes colonies britanniques – le Kenya, les Philippines –, mais aussi en découvrant, à la faveur de la crise économique vénézuelienne, comment convaincre quantité de personnes éduquées à travailler pour sa plateforme.

« Cette expérience est devenue leur méthode classique d’intervention, qu’ils ont réutilisée ailleurs, explique-t-elle à Next. Quand la pandémie a frappé, Scale AI s’est tourné vers tous les pays où les économies se sont retrouvées en souffrance, et où de nombreux travailleurs très qualifiés devenaient disponibles pour des salaires bas, faute de trouver d’autres emplois ».

Une fois qu’une masse critique de travailleurs est atteinte, Scale AI tend à réduire les salaires proposés pour chaque tâche, ou à placer les personnes en compétition les unes contre les autres.

Si d’autres entreprises ont tenté de proposer de meilleures conditions de travail, des périodes de tensions budgétaires comme celle provoquée par la pandémie ont poussé leur clientèle vers des sociétés proposant des tarifs plus faibles, comme Scale AI.

Un secteur en pleine reconfiguration

Au Kenya comme au Népal ou ailleurs, de nombreux employés ont mécaniquement dû se tourner vers la société cofondée par Alexandr Wang, ce qui a permis à cette dernière d’engranger 870 millions de dollars de chiffre d'affaires en 2024, d’après Bloomberg.

Si la société s’est placée en leader de cette étape de la chaine de production des systèmes d’IA, elle doit néanmoins composer avec une concurrence active d’entreprises variées, parmi lesquelles Turing, Invisible Technologies, Labelbox, ou même Uber.

Surtout, son PDG par intérim indique qu’un axe de travail consistera à tenter de reconquérir « les clients qui ont ralenti leur travail avec nous ». Jason Droege indique par ailleurs que des personnes seront embauchées pour créer des applications d’IA personnalisées pour les besoins de la nouvelle clientèle privée et publique que Scale AI prévoit d'approcher.