Kibera est connu pour être le plus grand bidonville d’Afrique et est situé à Nairobi, la capitale du Kenya. Des entreprises, notamment les géants de la Silicon Valley, ont été associées à l’externalisation d’emplois vers des pays sous-développés ou en développement. Un de ces exemples est le travail long et fastidieux de création de données d’entraînement pour les logiciels d’intelligence artificielle.

 

Au cœur de Nairobi, Samasource est l’une de ces entreprises qui fait travailler des résidents de Kibera sur ces données d’entraînement. Ces données sont ensuite utilisées par l’entreprise pour développer des logiciels qui sont fournis à des clients aussi prestigieux les uns que les autres. Il s’agit de géants de la technologie comme Google, Microsoft, Salesforce et Yahoo.

 

Samasource, le grand nom de la technologie de l’IA

 

Kibera est aussi grande que  Hyde Park et des centaines de milliers de personnes y vivent dans des maisons exiguës. La pénurie d’eau et le manque d’hygiène sont les principaux problèmes qui affectent la région. Bien que le bureau de Samasource soit situé dans une partie non-bidonvilles de Nairobi, la majorité de ses travailleurs sont des habitants des bidonvilles.

Une grande partie d’entre eux dépend du salaire de 8 euros que l’entreprise verse à ses développeurs techniques de Nairobi. Bien que la direction de Samasource affirme que le salaire est plusieurs fois supérieur au malheureux salaire minimum, ce n’est toujours rien par rapport aux normes de la Silicon Valley. Samasource affirme également que le salaire est loin d’être la raison pour laquelle elle a décidé d’externaliser ses emplois pendant l’ère de la récession en 2008, lorsqu’elle a été créée même si une majorité d’analystes technologiques s’y opposaient. Leila Janah, directrice générale de Samasource se souvient :

Les conditions de vie d’une majorité de ses employés contrastent fortement avec le poli des bureaux. Même si le bureau de Samasource représente le Nairobi en développement, le travail à y effectuer est fastidieux.

Les développeurs doivent retrouver des millions et des millions d’objets. Il est inacceptable qu’ils se trompent ne serait-ce que de quelques pixels dans la définition de ce qu’ils tracent. C’est grâce à ce travail fastidieux qu’un logiciel d’IA serait capable de faire la différence entre un ciel nuageux et un ciel clair. Identifier des objets et des scénarios quotidiens, des voitures aux nuages, en faisant glisser une souris d’ordinateur, voilà le travail monotone enseigné et perfectionné ici.

 

Impact 

 

Il y a cependant plusieurs aspects positifs à cette situation.