Quatre organisations européennes ont déposé cinq plaintes contre l'entreprise américaine Scale AI. En cause : les pratiques de sa plateforme Outlier, qui déploie une quinzaine de traçeurs sur les ordinateurs des annotatrices et annotateurs travaillant pour elle, et leur impose une collecte importante de données sensibles.
Cinq plaintes dans quatre pays
Les plaintes ont été déposées le 27 octobre en France, en Italie, aux Pays-Bas et en Autriche (deux plaintes dans ce dernier pays). Elles portent sur les pratiques de cette société de sous-traitance essentielle à la chaîne de production de l'intelligence artificielle vis-à-vis des travailleurs qu'elle sollicite.
Quatre structures sont à l'origine de cette action : l'association autrichienne noyb, spécialiste de la protection de la vie privée ; le groupe de recherche DipLab, mené par les universitaires Antonio Casilli, Paola Tubaro et Mathilde Abel ; l'association de juristes Intérêt à agir et le groupe Reversing Works.
Ensemble, ces entités contestent la manière dont Scale AI trace et collecte des données sensibles sur les plus de 900 000 personnes qu'elle fait travailler sous statut d'indépendant. Selon elles, les vérifications biométriques de l'identité des travailleurs et la collecte de multiples données numériques via la plateforme Outlier enfreignent le droit européen, en particulier le Règlement général sur la protection des données (RGPD).
Développement de boutique en ligne professionnelle (E-commerce)
Création de boutique en ligne professionnelle à partir de 125 000 FCFA. Vendez vos produits partout au Burkina Faso et à l'international.
Un rapport de 45 pages sur la surveillance
Mi-octobre, les équipes de DipLab ont publié un rapport de 45 pages sur les pratiques de surveillance des travailleurs du clic auxquelles se livre Outlier. Cette plateforme de Scale AI n'est qu'un exemple parmi d'autres des outils déployés par les sociétés du secteur du business process outsourcing (BPO) pour assurer la répartition et la rémunération des micro-tâches qui sous-tendent de nombreuses pratiques numériques : modération de réseaux sociaux, entraînement de systèmes d'IA, etc.
Le document établit un constat principal : si le débat public sur les activités des plateformes technologiques s'inquiète surtout de la collecte non consentie des données des consommateurs, il se tourne rarement vers celle des travailleuses et travailleurs qui font partie intégrante de la chaîne de production des outils numériques.
Ce constat n'est pas surprenant : auprès de Next, le chercheur Clément Le Ludec, ancien de DipLab, soulignait début octobre le paradoxe entre le peu de valeur accordée aux emplois d'annotation de données et la valeur financière accordée aux sociétés qui leur fournissent du travail. Scale AI en est l'un des meilleurs exemples : à l'été 2025, Meta a dépensé 14 milliards de dollars pour racheter 49 % de ses parts et débaucher son fondateur Alexandr Wang. Un investissement faramineux, qui n'a pas empêché la société de licencier 200 personnes et de mettre fin aux interactions avec 500 sous-traitants dans les semaines qui ont suivi. Parmi ses clients figurent les acteurs les plus connus de la tech occidentale, dont Meta lui-même, OpenAI, Google, Anthropic, xAI, ou encore le gouvernement des États-Unis.
Un profit informationnel
Clément Le Ludec déclare : « Ne pas voir le travail de données nécessaire à l'IA nous arrange ». Mais ce que le rapport de DipLab et les cinq plaintes soulignent, c'est qu'au-delà du profit financier, une telle société tire aussi un profit informationnel, en termes de données d'entraînement, de ses interactions avec les annotatrices et annotateurs qui lui permettent d'exister.
Concrètement, les équipes de DipLab ont suivi des usagers de la plateforme Outlier dans douze pays européens et constaté que travailler par son intermédiaire impliquait de lui céder quantité de données personnelles, d'informations biométriques ou de données financières.
Des données non rémunérées
Techniquement, les scientifiques ont repéré seize traceurs déposés sur les ordinateurs des travailleurs du clic suivis. Certains visaient à récupérer des données comportementales en suivant leurs activités sur Facebook, LinkedIn, Snapchat, Twitter ou Quota ; d'autres, des données techniques, de type clics, mouvements de souris, voire en enregistrant l'activité de l'écran. D'autres enfin consistaient à suivre leurs activités de très près, y compris en recourant à la reconnaissance faciale ou en demandant aux internautes travailleurs de soumettre leurs papiers d'identité (via des outils comme Persona, victime d'une fuite de 70 000 documents d'identité en 2025, Recruitics, Forethought ou Sentry, par exemple).
Ces données, de même que le temps passé à attendre que de nouvelles tâches soient disponibles ou à étudier les directives spécifiques à chaque tâche, ne donnent lieu à aucune compensation. Leur collecte ne se traduit pas non plus par une meilleure sécurité de l'emploi. Au contraire, DipLab constate que parmi son panel de personnes enquêtées, plus de la moitié sont jeunes (moins de 30 ans), éduquées (diplômes de niveau bachelor ou master), mais gagnent en moyenne 1 214 euros par mois, un montant 30 % plus bas que le coût de la vie moyen répertorié dans chacun des pays étudiés.
S'ils sont employés comme freelance, ces internautes tirent en réalité de 70 % à la totalité de leurs revenus de leur travail via Outlier, ce qui les rend très dépendants de ses obligations de collecte de données ou de ses variations de fonctionnement. Par ailleurs, relève noyb, de telles collectes facilitent diverses formes de profilage et de ciblage publicitaire poussés.
Ce que contestent les plaintes
Les cinq plaintes déposées dans quatre pays européens visent d'abord à contester une violation potentielle du principe de minimisation de la collecte de données institué par le RGPD. Elles interrogent également les fondements juridiques qui autorisent Scale AI à déployer sans consentement des traceurs sur les ordinateurs d'annotatrices et annotateurs européens, ainsi que le bien-fondé de la collecte de données biométriques.
Source : NEXT
