Non, ce titre n’est pas vulgaire, il s’agit simplement d’une tentative d’allitération avec le mot « token », mais ce n’est pas facile, c’est le seul truc qui me soit venu à l’esprit. Hu hu.
Cela vient de cette intéressante vidéo ci-dessous qui explique (et les sources sont tout à fait concordantes et réelles) que l’idée de rémunérer les gens en « token » (qui est la manière dont on décompte l’usage qui sont fait des modèles d’IA générative) est un vrai truc qui se dit en ce moment. Mais plus largement, on voit bien comment cette technocratie va jusqu’à imaginer sa propre monnaie, et carrément son système financier avec sa logique intrinsèque, échappant totalement aux états et aux citoyens bien sûr.
Et en allant un peu plus loin, on imagine aussi bien que la valeur derrière ces tokens est une « quantité d’intelligence ». Et ces entreprises vendant l’IA générative veut à la fois nous rendre captifs de ses usages, mais aussi « dans le besoin », pour mieux pouvoir nous le vendre. Et comme Sam Altman l’explique candidement il s’agit d’acheter de l’intelligence comme de l’eau ou de l’énergie, et lui il a la main sur le compteur. 
Après je ne veux pas noircir plus que cela le tableau, car on pourrait dire la même chose des services cloud, et même plus globalement de n’importe quel produit qui est commercialisé dans un système capitaliste. Mais là, on voit bien que la mécanique globale touche à tout ce qui est précieux pour la société : sa capacité à réfléchir par elle-même, son indépendance, son autonomie et au fond son éternel besoin d’émancipation.
J’ai illustré le billet par une image de Wall-E qui vient naturellement à l’esprit pour ce pastiche assez cynique mais drôle d’une société complètement (as)servie par la robotique. J’y ai associé cette image du second épisode de la série Black Mirror : 15 millions de mérites. C’était il y a 15 ans, et c’est assez étonnant de voir ce que j’en disais moi-même à l’époque, avec un autre contexte.
15 Million Merits fournit un contraste assez saisissant puisqu’on ne verra jamais de cet épisode que des scènes en huis-clos et jamais en extérieur. Un garçon qui vit dans une chambre grande comme une boite à chaussure, et faite uniquement d’écrans, passe ses journées à pédaler sur un vélo afin de gagner sa vie. Il collectionne des sortes de crédits qui lui permettent de ne pas subir les publicités obligatoires (avec alarme stridente si l’oeil n’est pas ouvert et dirigé) d’émissions de téléréalité débiles ou de programmes pornos immondes. L’objectif de tous (comme de beaucoup de jeunes aujourd’hui) est de passer et gagner à une sorte de « The Voice » de l’époque. Le garçon rencontre évidemment une jeune fille dont c’est le rêve ultime. Il l’aide pour participer à l’émission, et il va d’autant plus réaliser la vilenie et l’incurie du système en place. L’épisode est sans doute le plus futuriste, mais tellement actuel dans sa morale et dans l’horreur sociétale que l’abêtissement global télévisuel (et autre) nous prépare.
Mon article à propos de la série Black Mirror
En repensant à l’intrigue complète de l’épisode (le résumé est là si vous voulez), c’est vraiment fascinant et flippant de voir à quel point c’est une dystopie de plus en plus crédible de notre futur proche. Une société abêtie qui promeut un prolétariat cycliste, et conspue les gros à la marge de la société, et qui se nourrie de téléréalité et de CNEWS, s’identifie à la consommation de masse et aux vitrines les plus putassières, exploite autant la misère, les sexualités que les espoirs des gens. Entre les valeurs des influenceurs de sport de mes deux, ceux partis à Dubaï qui sont encore des icones pour pas mal de jeunes (et moins jeunes d’ailleurs), et ce système qui s’installe, et cette vie virtuelle qui s’intensifie, et dont les règles locales convergent beaucoup plus vers le type de société voulue par nos magnats des réseaux et des IA, on se retrouve déjà avec un Black Mirror qui grignote notre société réelle.
Pendant ce temps-là, le Kenya reste un des pays majeurs qui alimentent et entrainent les modèles d’IA en faisant du « data labelling1« , ce qui consiste aussi à être abreuvé de tous les contenus bruts les plus insupportables (y compris des représentations graphiques que vous pouvez imaginer) afin d’améliorer la reconnaissance d’images par exemple. Evidemment ils sont payés à coup de lance-pierres, mais une prise conscience et des actions verraient le jour… Bon, c’était le seul message un chouïa positif du jour. Ouaip, on en est là.
- L’étiquetage des données consiste à donner un retour « fiable car humain » à une machine sur un tout petit morceau d’information pour qu’elle puisse corriger son modèle, et fournir ensuite de meilleures réponses « combinées ». ↩︎